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云计算技术已飞速发展并被广泛应用,虚拟化作为云计算的重要支撑,提高了平台对资源的利用效率与管理能力。作为一款开源虚拟化软件,Xen独特的设计思想与优良的虚拟化性能使其被许多云服务商采用,然而Xen虚拟机监视器同样面临着许多安全问题。Xen为虚拟机提供的特权接口可能被虚拟机恶意代码利用,攻击者可以借此攻击Xen或者运行其上的虚拟机。文章针对Xen向虚拟机提供的超级调用接口面临被恶意虚拟机内核代码利用的问题,提出了一种基于执行路径的分析方法,用以追溯发起该超级调用的虚拟机执行路径,与一个最初的路径训练集进行对比,可以避免超级调用被恶意虚拟机内核代码利用。该方法通过追溯虚拟机内核堆栈信息,结合指令分析与虚拟机内核符号表信息,实现了虚拟化平台下对虚拟机执行路径的动态追踪与重构。在Xen下进行实验,通过创建新的虚拟机并让其单独运行来获得训练集,训练集中包含所有发起该超级调用的虚拟机路径信息。在随后虚拟机运行过程中针对该超级调用动态构造出对应的虚拟机执行路径,将其与训练集对比,避免非正常执行路径的超级调用发生。 相似文献
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网络安全的竞争归根结底是人才的竞争,世界各国纷纷将网络安全人才培养放在了国家战略高度。网络空间安全学科作为一门新兴交叉学科,其学科的内涵外延还在更新发展,目前缺乏适合网络空间安全人才特点的培养模式及评价机制。根据多年的教学研究,参考国外的先进培养模式及评价机制,结合国内实际情况,提出适合网络空间安全学科特点的“网安医生”培养模式,该模式覆盖本科培养的全生命周期,以问题为导向,培养学生针对网络空间发现和解决安全问题的能力,高校与产业界、科研机构紧密互动构建人才培养的生态环境。以此提高学生掌握知识、技能和应用能力,培养学生探索最新前沿科技和核心技术的兴趣和能力,提升师资力量和教育水平,同时也有利于企业选拔优秀人才,提升企业研发能力和市场竞争力。最终实现合作方协同创新,优势互补,全面共赢的良好局面,促进网络空间安全人才培养和学科发展。 相似文献
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目前,跨文本集的话题发现模型(cross-collection LDA,ccLDA)只适用于各个数据源话题相似度很高的场景,而且其全局话题和每个数据源的局部话题会强制对齐,存在词语稀疏的问题。针对ccLDA模型中的不足,提出了改进的跨文本集话题发现模型(improved ccLDA,IccLDA)。该模型在采样时先判断词语属于全局话题还是局部话题,再分别进行采样,避免了ccLDA模型中全局话题和局部话题必须对齐的缺点,进而降低了词语在全局话题和局部话题的分散程度,使该模型可以适用于多数据源的场景。在公开数据集上进行了多数据源文本集的话题发现实验,并进行了话题比较性分析。实验结果表明,在设置不同的话题数时,IccLDA模型的困惑度值均低于LDA模型和ccLDA模型,表明IccLDA模型具有更优的建模能力。最后,在真实数据集上开展了进一步实验验证,证明了本文提出的改进模型不仅建模能力优于原始模型,还可以有效地发现各个数据源讨论的公共话题和每个数据源讨论的局部话题,更适用于多数据源场景的文本话题发现。 相似文献
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浸渗技术的高效率、可靠性和显著的经济效益,引起各界人士的关注;人们的观念,正在从铸件的挽救工程,向铸件设计的必要手段和生产的必须工序上转变。 相似文献
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为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。实验结果表明:1)人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2)在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限的迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。 相似文献
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1 概述哈尔滨油漆厂氧化铁红年产量近千吨,由于酸蒸汽腐蚀,设备完好率较低,工艺操作比较落后.以前干燥部分一直采用原始的排管干燥,然后再粉碎的方法,劳动强度大,干燥能力低,蒸汽消耗超标.由于粉尘污染和落地料较多,导致了细度不过关,产品质量受到了很大影响,经过调研和比较,采用了先进的辊筒干燥法,此方法生产能力大,操作方便,粉尘污染极小,产品的技术指标都优于以前.但是,由于辊筒的旋转接头密封不好,蒸汽泄漏量大,加上疏 相似文献
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自动参比流动注射光度法测定环境水样中硫化物 总被引:1,自引:1,他引:0
利用亚甲基兰光度法与自动参比流动注射分析(FIA)联用直接测定环境水样中的硫化物而不需对样品进行H2S的固定处理,建立了快速、简便、准确和高灵敏度的在线分析硫化物的方法。结果表明,在最佳检测条件下利用该方法测定硫化物可以得到线性良好的工作曲线,该曲线线性范围为0.017~0.05、0.051~1.62和1.62~2.16μg/mL,检测限为16.9ng/mL,相对标准偏差(RSD)为2.5%(n=8)。利用该方法分析环境水样中的硫化物,回收率为94.0%-102.5%,结果令人满意。 相似文献