基于差异路径权重的二部图网络推荐算法

针对二部图网络结构推荐算法中资源分配不合理的现象,同时为了丰富推荐结果多样性和促进冷门物品的推荐,提出了一种利用差异路径权重改变资源传递的二部图网络结构算法。利用用户相似性构造路径权重改变第一阶段资源传递规则,使资源较多地流向与目标用户相似的用户节点。通过物品属性相似的构造路径权重,使第二阶段资源更多地流向与目标用户已购物品具有相似属性的物品。实验结果表明,本算法相对于其他流行网络结构算法提高了推荐的综合性能,并且更好地解决推荐中的相关问题。     

完全隐藏策略的基于属性可搜索加密方案

目前的基于属性可搜索加密方案（ATT-PEKS）,虽然解决了关键词密文只能被唯一用户搜索的限制,实现了加密数据的多用户共享,但是却没有隐藏访问策略,访问策略一旦被不好奇且不可信赖的服务器攻击者获取到,可能会造成机密信息的泄露。所以,为了解决此问题,提出了完全隐藏策略的基于属性可搜索加密方案,并给出了具体的算法构造,使得方案不仅具有多用户数据共享的优势,还实现了访问策略的完全隐藏。并对此方案进行了安全性以及性能分析,证明了方案具有在属性集合模型下的抗攻击性安全,还能保证索引和关键词明文的机密性。在性能方面使用较少的运算量就可实现隐藏访问策略和加密数据共享两大功能。     

没有安全就没有互联网

正对某个具体的产业而言,"安全"不会产生正向激励,在逻辑上是必要而非充分的关系。在农业和工业时代,安全是一个伴生问题,但是进入信息时代,安全独立成为一个行业。在互联网化进程中,安全的行业属性意味着其不只是影响其它行业的变革,自身也在经历变革。不过,由于安全行业的特殊性,其对互联网行业的意义远大于自身,甚至可以说——没有安全就没有互联网。过去,在各行各业还未触及互联网时,不论是"To B"业务还是"To C"业务,安全行业的服务宗旨是保障"网     

基于布尔冲突矩阵的不完备决策表快速属性约简算法

在不完备决策表中,针对近年来提出属性约简算法的时间复杂度不理想的情况,通过对已有计算容差类方法和引入的冲突域概念的研究,定义了布尔冲突矩阵并设计出该矩阵的快速属性约简算法。同时,在布尔冲突矩阵中定义了一种属性重要性度量的方法,并从理论上证明了该矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的。经过对该属性约简算法的分析,其时间复杂度为max{O(|K‖C‖U|),O(|C|2|POSC(D)‖U|)}(|K|=max{|TC(x)‖x∈U}),空间复杂度为O(|C|2|POSC(D)‖U|)。最后通过实例和实验分析,说明该算法的有效性和可行性。     

一种基于相关的属性选择改进算法

基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,能够在基于相关的属性选择算法选择的属性集子的基础上,去除属性子集中那些与其他属性相关度大的属性。通过实验证明,改进后的算法选择的属性子集属性数不多于基于相关的属性选择算法选择的属性子集属性数。使用改进算法选择的属性子集,在对分类器分类正确率影响很小的情况下,有较高的分类效率。     

基于粗糙集的自适应网络入侵检测方法

在分析入侵检测方法的基础上,将粗糙集理论引入入侵检测方法,提出一种改进的基于粗糙集的自适应网络入侵检测方法。通过对入侵数据权值离散化预处理,属性知识约简,规则提取与过滤,提高网络入侵数据的检测率。与基于BP-神经网络的方法,基于专家系统的(ES)的方法,以及普通的基础粗糙集的入侵检测方法进行实验对比,通过实验数据,证明该方法的有效性。     

两种基于个体偏好集结的多属性群决策共识方法

针对多属性群决策中的共识问题, 提出两种使群体达成共识的方法. 假设群体决策的结果以从个体偏好通过集结得到的群体偏好为基础, 在使用算术加权集结算子和几何加权集结算子的条件下, 分别设计相应的共识达成算法, 并对算法的收敛性进行分析. 与已有方法相比, 所提出算法能够体现决策个体的差异和决策个体对群体的影响. 通过某市政图书馆空调系统安装方案的选择表明了所提出方法的合理性和可行性.

     

标准模型下可证安全的属性基认证密钥交换协议

在Waters的属性基加密方案的基础上,提出了一个在标准模型下可证安全的两方属性基认证密钥交换协议。在修改的BJM模型中,给出了所提协议在判定性双线性Diffie-Hellman假设下的安全性证明。此外,针对无会话密钥托管的应用需求,在基本协议的基础上,构造了能够有效防止会话密钥托管的属性基认证密钥交换协议。在计算效率方面,所提协议与现有的仅在随机预言模型下可证安全的属性基认证密钥交换协议相当。     

基于节点分割的社交网络属性隐私保护

现有研究表明,社交网络中用户的社交结构信息和非敏感属性信息均会增加用户隐私属性泄露的风险.针对当前社交网络隐私属性匿名算法中存在的缺乏合理模型、属性分布特征扰动大、忽视社交结构和非敏感属性对敏感属性分布的影响等弱点,提出一种基于节点分割的隐私属性匿名算法.该算法通过分割节点的属性连接和社交连接,提高了节点的匿名性,降低了用户隐私属性泄露的风险.此外,量化了社交结构信息对属性分布的影响,根据属性相关程度进行节点的属性分割,能够很好地保持属性分布特征,保证数据可用性.实验结果表明,该算法能够在保证数据可用性的同时,有效抵抗隐私属性泄露.     

闭世界框架下灰色模糊多属性决策方法

针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之间的冲突. 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性.