语言认知与主题内容识别

在对潜在语义分析和主题模型2种语言模型的基本原理和方法分析的基础上，给出了其在主题内容识别及文本数据挖掘方面的应用前景. 进一步从全信息自然语言理解方法论出发，指出了语言计算研究的突破性进展：一方面需要与认知科学相结合，借鉴认知科学的研究成果；另一方面要重视从语用的维度进行研究.     

面向Android二进制代码的缺陷预测方法

针对Android软件缺陷预测任务中源代码难以获取的问题,提出一种面向Android二进制可执行文件的缺陷预测模型,同时采用深度神经网络进行缺陷预测.首先,通过一种创新的Android可执行文件缺陷特征提取方法,提取其符号特征和语义特征来构建缺陷特征向量;其次,用缺陷特征向量输入深度神经网络算法来训练和构建缺陷预测模型;最后,将工具原型DefectDroid应用于大规模smali文件缺陷预测任务中,在同项目缺陷预测、跨项目缺陷预测、传统机器学习算法等方面对模型进行性能评估.     

一种面向图神经网络安卓恶意代码检测的通用解释定位方法

面对不断涌现的安卓恶意应用,虽然大量研究工作采用图神经网络分析代码图实现了准确高效的恶意应用检测,但由于未提供应用内恶意代码的具体位置信息,难以对后续的人工复核工作提供有效帮助.可解释技术的出现为此问题提供了灵活的解决方法,在基于不同类型神经网络及代码特征表示实现的检测模型上展示出了较好的应用前景.本研究聚焦于基于图神经网络的安卓恶意代码检测模型上,使用可解释技术实现安卓恶意代码的准确定位:（1）提出了基于敏感API及多关系图特征的敏感子图提取方法.根据敏感API,控制流逻辑以及函数调用结构三类特征与恶意代码子图分布的关联性,细致刻画恶意代码特征,精简可解释技术关注的代码图规模;（2）提出了基于敏感子图输入的可解释技术定位方法.使用基于扰动原理的可解释技术,在不改变检测模型结构的情况下对代码图边缘进行恶意性评分,为各类基于图神经网络安卓恶意代码检测提供解释定位;（3）设计实验验证敏感子图提取对于与恶意代码特征的刻画效果以及基于敏感子图提取的解释定位效果.实验结果显示,本文的敏感子图提取方法相较于MsDroid固定子图半径的方法更为精确,能够为可解释技术提供高质量的输入;基于此方法改进后得到的可解释技术定位方法相较于GNNExplainer通用解释器及MsDroid定位方法,在保证定位适用性和效率的同时,恶意代码平均定位准确率分别提高了8.8%和2.7%.     

分布式日志采集系统数据传输分析研究

计算机网络在各行业中获得广泛应用的时候,网络安全也成为机构和企业越来越关注的问题.虽然防火墙、防病毒系统、漏洞扫描等安全产品被部署于网络中,但多种安全设备缺乏有效整合,而对其产生的海量日志信息,网络管理人员往往难以应付,网络安全威胁依然突出.统一网络安全管理平台是一个解决方案,但因为企业网络环境越来越复杂,分布式的部署在大量日志信息的传输上存在困难.为此,本文在分布式框架的基础上考虑了几种传输方式,最终选用数据库直接映射的方式完成数据传输.     

基于信任链传递的APK重签名算法设计

基于信任链传递机制设计了一个Android应用安全管理系统上的APK重签名算法。算法利用官方私钥对通过安全检测的APK中开发者签名文件进行重签名以证明其通过官方安全认证,保证了被签名的APK文件信息的安全性、完整性和不可否认性。测试结果表明,对比重签名整个APK文件算法,算法能够高效加速文件的签名与验签进度,提升了用户应用安装体验;同时具备良好的灵活性和可扩展性,具有较高的应用价值和推广价值。     

基于特征项的群组信息推荐算法

个性化推荐系统采用知识发现技术给用户提供准确、合理的信息从而赢得客户。基于用户群组特征的推荐方式是当前在研究和实用两方面都取得一定成功的一种模式,但是这种算法的复杂度随着用户数量的增加而急剧增长,因此在实际的应用中,面对着数以万计的用户,服务系统要承担大负荷的计算量,从而导致推荐效率的下降。该文提出了一种基于特征项的推荐算法来解决基于用户的推荐算法所面临的可扩展性差的问题。实验表明,使用基于特征项的推荐算法能够在提高推荐效率的同时,达到或者超越基于用户的推荐算法的推荐性能。     

基于小波变换和ESN的P2P流量预测模型

为了提高P2P流量预测的精度,提出一种基于小波变换和回声状态网络的流量预测模型.将原始P2P流量分解为不同尺度的高低频分量,根据不同分量的流量特性匹配不同参数的ESN模型分别预测,将多路预测结果整合输出.通过对不同P2P软件的流量预测结果表明,该模型的流量预测精度可达到98％以上,显著优于传统的ESN模型和最小二乘支持向量机模型.     

高性能电子邮件过滤系统的设计与实现*

该系统采用基于全信息的自然语言理解方法论,对邮件从语法（关键词过滤）、语义（主题过滤）、语用（倾向过滤）三个层次上进行过滤,从而尽量避免对正常邮件的误判和对非法邮件的漏判。     

基于PDF文档结构的数字水印算法

在数字产品日益普及的今天,PDF文档的版权保护问题已成为信息安全领域研究的热点。通过分析PDF文档的结构及相关数字水印算法,针对当前一些大容量文本水印算法存在增加文档大小的缺陷,提出了一种基于PDF文档结构的数字水印算法。该算法利用行末标识符不会在文档中显示的特性,通过等量替换PDF文档中具有固定格式的交叉引用表的行末标识符,来实现水印信息的间接嵌入。实验结果表明,该算法水印容量能满足数字版权保护的要求,隐蔽性好,能抵抗统计等攻击。     

鲁棒局部保持投影的表情识别

针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性，提出了一种鲁棒的局部保持投影算法. 其基本出发点是首先对所有数据点进行评估，以获得它们可能成为异常值的信息，然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中. 采用鲁棒局部保持投影进行人脸的表示方法，对JAFFE表情数据库进行了实验，结果表明，该方法有效.