论"钓鱼执法"及其防治措施

"钓鱼执法"严重损害了政府的公信力,是对社会道德的公然打击,是对建立整个社会法治的戕害.从"钓鱼执法"的特征着眼,剖析"钓鱼执法"事件发生的原因,并从立法、执法及司法角度提出相应对策,以防止"钓鱼执法"行为再次发生.     

一种基于MPAN的钓鱼URL检测方法

为解决日益严峻的网络钓鱼问题,提出一种基于消息传递注意力网络(Message Passing Attention Network,MPAN)的钓鱼URL检测方法。此方法相对于传统的机器学习和黑名单检测方法,无需人工提取特征且能识别新出现的钓鱼网页。首先基于敏感词分词的方法对URL分词,以提升利用URL数据信息的程度。然后通过MPAN获取URL中长距离、非连续的单词交互信息,基于自动提取的特征检测钓鱼网页。实验结果表明,基于MPAN的钓鱼网页检测方法能够达到较高的准确率、召回率、F1值。     

“囧”及“囧”家族的隐喻认知研究

采用认知隐喻学的相关观点,从网络词汇"囧"的产生、功能和用法出发,对"囧"及"囧"家族做隐喻认知研究.     

电子商务法律新问题研究

阐述了电子商务法律新问题,包括网络诽谤、网络恶搞、数据挖掘、网络博客、P2P下载技术、网络钓鱼、网络赌博、恶意软件、虚假新闻、短信谣言等法律新问题。对每个问题的定义、内涵、特点、危害及立法都进行了简要的分析和讨论。     

基于观点动力学的在线点评研究

互联网时代的快速发展使得消费者能够在网络平台上通过浏览他人的在线评论收集产品的相关信息以及消费体验,从而对消费者的观点产生重要影响。消费者群体表现出大众化、个性化、多元化和异质性等特点,进一步促成了网络群体意见的多样性。为了探究在线平台群体意见的演化过程,文章以"大众点评"为例,在传统动力学模型的基础上对网络结构、观点阈值等进行优化改进,构建出适用于在线点评的观点动力学模型并通过仿真模拟与实际数据相结合的方式进行研究分析。该方法的提出有助于提高对在线点评观点演化内在机理的深入认识。     

网络聚议“大叶黄”

近一段时期以来,古典家具用材新树种"大叶黄花梨"引起业内的广泛关注,网络上更频爆各种言论贴子,其中尤以蔡少威先生一篇质疑大叶黄花梨称谓有"攀高枝"之嫌的文章《大叶黄花梨:掀起你的盖头来》,以及本刊常务副总编高郡强先生以《大叶黄花梨:"盖头"暂时掀不开》的回应文章最为瞩目,被各大网站频频转载,继而引发一场关于"大叶黄花梨"树种学名的争议,众多业内专业人士、学者、红木爱好者及网友也纷纷加入,各抒己见,各执一辞。仅仅是关于一个外来树种的"称谓",何以引发如此强烈的社会反响?争论是好事,积极表达不同观点,正是广大红木古典家具爱好者消费心理日渐成熟的具体表现。有鉴于此,现摘录部分有代表性的网络文章予以转发,同时本刊将继续关注对这一热点问题的各方反应,欢迎更多的同仁参与其中,阐述您独到的认识观点。     

基于SPARK平台的钓鱼网站识别技术研究

目前网络消费变得越来越频繁,但钓鱼网站给网上交易平台及相关用户带来较重的经济损失,如何有效甄别钓鱼网站,减少用户损失,显得尤为重要.文章通过URL特征、网页内容、网页图片特征等属性来描述网页,根据钓鱼网页不同类型,针对各个特征属性,构建不同的分类器,然后通过逐步判别方式,达到动态预测各待检测网页的目的.工具上,针对处理大数据集,利用SPARK平台计算结果,通过实验测试,取得了良好的分类效果.     

你们谁受过网络的骗

今年1月份以来,315消费电子投诉网共受理24000多宗有关网络诈骗方面的投诉,受害人遍及全国所有省市、自治区和直辖市。目前,网络诈骗的表现形式主要有网购低价诱骗、网络钓鱼、订票网站诈骗、团购网站诈骗以及网络中奖诈骗等方式。     

社会网络中观点动力学的安全性分析

该文考虑了社会网络中带有恶意观点注入的观点动力学。首先,基于DeGroot模型提出了恶意攻击者不断向网络中注入恶意观点的动力学模型,并证明了在该模型中所有个体都将收敛到攻击者的恶意观点。其次,研究了在资源受限的情况下攻击者攻击的节点对网络收敛速率的影响,为抵御攻击者的恶意攻击提出了有效的防御机制,进一步获得了个体稳态下的观点差。最后通过数值仿真验证了网络中节点角色与观点收敛速率的关系,并证实了防御机制的有效性。     

论朱迪斯·巴特勒的性别操演理论

自朱迪斯·巴特勒在20世纪90年代提出"性别操演理论"以来,其观点影响了女性主义转型和性别批评.性别操演理论不仅是朱迪斯·巴特勒性别理论的核心内容,而且还是朱迪斯·巴特勒其他理论观点的基础.学术界对其的讨论从未间断过,而朱迪斯·巴特勒本人也对各种学术批评进行了回应,并在其学术实践中对性别操演理论进行了阐发、辩护和重建.     

论“钓鱼执法”及其防治措施

＂钓鱼执法＂严重损害了政府的公信力,是对社会道德的公然打击,是对建立整个社会法治的戕害。从＂钓鱼执法＂的特征着眼,剖析＂钓鱼执法＂事件发生的原因,并从立法、执法及司法角度提出相应对策,以防止＂钓鱼执法＂行为再次发生。     

新汶矿区奥陶纪灰岩水害及其防治对策

较全面地分析了新汶矿区奥陶纪灰岩的水文地质条件、岩溶发育规律及其下限,并对奥陶纪灰岩底鼓突水的机理进行了探讨,提出了"裂隙网络导水"的观点,在此基础上讨论了矿区奥陶纪灰岩水害的防治对策.     

高职院校“三生教育”课程多媒体网络教学模式构建

多媒体网络应用于"三生教育",必将引起"三生教育"教学模式的重构。在分析高职院校"三生教育"课程教学现状的基础上,对网络环境下"三生教育"教学模式的构建作了可行性研究,提出了利用网络进行"三生教育"教学有利于促进教师的教学理念的转变,形成先进的教学理念;信息技术的交互性有利于激发学生的学习兴趣和认知主体作用的发挥;信息技术提供外部刺激的多样性有利于知识的获取与保持;超文本特性和网络特性的结合可实现对教学信息最有效的组织与管理,有利于学生自主学习;信息技术的创作平台为学生自主建构知识提供有利的工具等观点,是提高"三生教育"教学质量的有益探索。     

复杂网络特殊用户对群体观点演化的影响

针对连续观点动力学模型缺乏对用户异质性的考虑,结合现实网络用户观点交互过程,从置信阈值、收敛系数的固定化、观点交互的无向无权性等方面对有界信任模型加以改进,构建基于信任的异质性用户观点学习模型。从偏执度、影响程度、影响范围界定了影响群体观点演化的3类特殊用户,通过基于多智能体的计算实验方法,研究粉丝用户、权威用户、大V用户此3类特殊用户观点对网络群体观点演化的影响。发现特殊用户特征并非直接作用于群体观点形成,而是作为调节变量在特殊用户初始观点与群体平均观点的关系中起到正向或负向调节作用。     

大型油气生产企业网络安全管理实践

大型油气生产企业的网络主要服务于生产,网络级别要求非常高,一旦遭到攻击,可能会造成生产数据丢失、商业机密泄露等重大安全事故。为了减少企业网络中病毒入侵、木马程序、系统漏洞、网络钓鱼等不安全因素的影响,以某大型油气生产企业网络为例,就其内部办公网络、现场通讯安防系统网络、现场工业控制系统网络存在的问题进行详细分析和总结,明确企业计算机网络的安全需求,提出了相应的防护措施。     

石油企业“三基”工作求是

从研究"三基"工作管理模式入手,剖析"三基"工作的各种方法,探讨"三基"工作的客观规律,运用唯物辩证法的思想提出了"三基"问题管理法的观点。从而修正了经典传统的"戴明循环"为"三基循环",为研究"三基"工作提供了参考。有利于基层管理者提高对"三基"工作的认识,形成"三基"管理的长效机制。     

基于信息挖掘的高校网络舆情监测系统开发

受网上各种信息的影响,高校大学生对社会诸多现象、现实和问题等反应敏感,易受到错误言论的蒙蔽和误导。针对高校网络舆情监测与预警手段方面的严重不足,开发了一个基于网络信息挖掘技术的高校网络舆情监测系统,系统利用网络蜘蛛技术、中文分词技术和文本聚类技术,通过对互联网信息进行采集、处理,舆情识别分析,实现了舆情热点与话题信息的推送与跟踪功能,可进一步分析舆情内容的观点与态度问题,筛选并判定各级别网络舆情的发生,从而进行公共危机和热点事件的监测和预警。     

论网络虚拟财产的物权属性

针对网络虚拟财产纠纷处理中的立法缺位、司法认定的困难以及如何定性网络虚拟财产从而更好的对其进行保护的问题.在比较和评析虚拟财产属性认定现有观点利弊得失的基础上,通过归纳网络虚拟财产的类型及其特征,提出了网络虚拟财产具有民法物权属性的观点.     

概述后现代主义建筑特征

后现代主义是20世纪后期艺术发展的重要形式,并且一直影响到今天的许多领域.它强烈反对现代主义的各种观点,并且坚持形式发展的多样性,可以说是杂糅了各种风格,颇有"杂家"的意味.尤其在后现代主义的建筑中,各种不同形式和风格的建筑透过建筑的各种元素,我们可以感触到建筑师反映出来的建筑语义,以及他们的设计理念.     

基于LSTM与随机森林混合构架的钓鱼网站识别研究

针对传统的钓鱼站点攻击检测模型时延高、效率低、特征提取复杂的问题,提出一种使用长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)和随机森林的混合算法模型。该模型主要包括网址上下文特征提取和混合特征分类两部分。首先,根据循环神经网络特点建立128步长的深度网络结构。实验数据参考开源社区提供的钓鱼网站网址和正常网址情报。利用自然语言处理技术对网址数据进行编码得到具有局部特征的网址序列。通过构建的LSTM网络对网址序列进行字符上下文特征提取,结合传统检测方法中的非字符序列特征,共同构成实验特征集。随后,利用随机森林获取每一个特征的最佳分裂点,构建混合特征分类模型。该模型以网址数据为检测源,一方面降低了随机森林的字符序列特征维度,另一方面结合传统钓鱼网址检测中的非序列特征,弥补了LSTM算法检测特征单一的问题。为验证该模型的有效性,设计了本文模型与随机森林算法、LSTM算法的对比实验,并进一步对不同LSTM训练规模的时间成本进行分析。从实验中发现,基于LSTM与随机森林的混合模型大幅度提高了钓鱼网站的识别准确率,模型准确率达到98.52%,比相同训练规模的LSTM准确率高3%,比实验中的单一随机森林准确率高7%。同时,相比于LSTM算法同等幅度的准确率提升,该混合算法具有更小的时间代价。实验结果表明,作者提出的混合模型克服了传统识别模型在特征提取、识别效率上的问题,适合于海量钓鱼网站攻击的快速识别。