支持隐私保护的k近邻分类器

k近邻（k-nearest neighbor,简称kNN）分类器在生物信息学、股票预测、网页分类以及鸢尾花分类预测等方面都有着广泛的应用.随着用户隐私保护意识的日益提高,kNN分类器也需要对密文数据提供分类支持,进而保证用户数据的隐私性,即设计一种支持隐私保护的k近邻分类器（privacy-preserving k-nearest neighbor classifier,简称PP-kNN）.首先,对kNN分类器的操作进行分析,从中提取出一些基本操作,包括加法、乘法、比较、内积等.然后,选择两种同态加密方案和一种全同态加密方案对数据进行加密.在此基础上设计了针对基本操作的安全协议,其输出结果与在明文数据上执行同一方法的输出结果一致,且证明该协议在半诚实模型下是安全的.最后,通过将基本操作的安全协议进行模块化顺序组合的方式实现kNN分类器对密文数据处理的支持.通过实验,对所设计的PP-kNN分类器进行测试.结果表明,该分类器能够以较高效率实现对密文数据的分类,同时为用户数据提供隐私性保护.     

高瓦斯矿井大直径长钻孔掩护巷道快速掘进技术

为了实现高瓦斯矿井巷道安全快速掘进，研究了大直径长钻孔掩护巷道安全快速掘进技术，利用孔径差异优化“两堵一注”封孔工艺，依据瓦斯含量实现煤巷瓦斯分级治理，提高了瓦斯灾害防治效果及巷道掘进速度。研究结果表明：大直径长钻孔掩护巷道掘进技术具有更好的卸压增透效果和更长的抽采时间，结合多孔径“两堵一注”封孔工艺，30d平均单孔瓦斯抽采浓度达到了80.2%,与常规边掘边抽钻孔相比提高3.1倍，平均瓦斯抽采纯量高达0.44 m³/min,与常规边掘边抽钻孔相比提高10.3倍，采用该技术的巷道瓦斯浓度保持在0.27%～0.40%,月进尺达到了400 m,实现了巷道安全快速掘进。     

基于离散马尔科夫链的数据库用户异常行为检测

针对数据库系统内部攻击的问题,将基于用户行为的异常检测方法引入到数据库系统内部攻击检测中.将离散时间马尔科夫链(DTMC)应用到数据库系统异常检测中,构建了一种基于DTM C的用户行为异常检测系统.将用户提交的SQL语句作为用户行为特征进行分析,并利用DTM C分别提取了正常用户和待检测行为的行为特征,并将两者进行比较,如果两者的偏离程度超过了阈值,则判定行为异常.通过实验对所提出系统的可行性和有效性进行测试,结果表明,该系统可以较好地描述用户行为,并有效地检测出数据库系统内部攻击.     

瓦斯抽采孔离心式机械造穴增透机制及装备研发

目前瓦斯抽采中比较成熟的机械造穴增透装置大部分需要以高压水（气）、连杆或者液压油缸等作为驱动刀臂开合的动力，在井下长钻孔中对动力设备要求较高。研制了一款利用钻杆旋转带动产生的离心力作为打开动力的离心式机械刀，通过调节钻杆转速来控制刀臂打开角度；根据初步试验及力学数值模拟分析，针对刀具整体结构、内部齿条、轴销、刀臂等薄弱部位材质进行优化。在山西某矿N1100回风巷进行了工业性试验，对比机械造穴和水力造穴施工时间及抽采纯量，验证了离心式机械刀结构设计的合理性和可靠性。结果表明：机械造穴试验孔达到了良好的造穴及抽采效果，该装备能够降低瓦斯抽采孔造穴增透对高压设备的依赖，单穴作业时间较水力造穴缩短近1/2，瓦斯抽采量提高了1.67倍。