代理服务器的安全模型

基于防御-检测-响应-恢复的代理服务器安全模型由防御、检测系统、响应系统、恢复系统和专家系统组成.防御系统接收数据并进行检测,身份认证等.检测系统对防御系统输出的数据进行二次检测,实时监控网络流量.响应系统紧急响应攻击事件并进行事件处理.恢复系统根据专家系统指示进行系统恢复和信息恢复.专家系统、防御系统和检测系统交互分别确定安全级别和安全策略,并检测新的攻击.     

医学图像分割的无监督域适应研究综述

医学图像分割在医学图像处理领域中具有广泛的应用前景,通过定位和分割出感兴趣的器官、组织或病变区域,为诊断和治疗提供辅助信息。但不同模态医学图像之间存在域偏移问题,这会导致在实际部署时分割模型的性能大幅下降。域适应技术是解决该问题的有效途径,尤其是无监督域适应,因其不需要目标域标签信息而成为医学图像处理领域的研究热点。目前,针对医学图像分割的无监督域适应研究的综述报告相对较少,对近年医学图像分割的无监督域适应的相关研究进行了整理、分析和总结,并对未来进行了展望,希望帮助相关研究人员快速了解并熟悉该领域的研究现状及趋势。     

网络考试防作弊系统的研究与设计

随着网络考试的发展,防范作弊、保证考试结果的公平性成为需要认真研究的问题。本文提出的网络考试防作弊系统主要使用监控代理和数字隐藏技术,从技术上防范了考生的作弊行为,促进了网络考试沿着良好的方向发展。     

一种用于P2P电子商务的信任模型

P2P电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户所涉及的风险和安全威胁也越大,各种网络诈骗层出不穷。降低用户的风险,帮助用户选择可信的交易对象,是电子商务发展的充分条件。文章提出了一种基于信任群的信任模型TGTM,经过模拟实验证明,该模型能够有效地孤立和识别恶意节点,帮助用户选择可靠的交易对象,降低其交易风险。     

基于特征级损失和可学习噪声的医学图像域泛化方法

在医学图像分割任务中,域偏移问题会影响训练好的分割模型在未见域的性能,因此,提高模型泛化性对于医学图像智能模型的实际应用至关重要。表示学习是目前解决域泛化问题的主流方法之一,大多使用图像级损失和一致性损失来监督图像生成,但是对医学图像微小形态特征的偏差不够敏感,会导致生成图像边缘不清晰,影响模型后续学习。为了提高模型的泛化性,提出一种半监督的基于特征级损失和可学习噪声的医学图像域泛化分割模型FLLN-DG,首先引入特征级损失改善生成图像边界不清晰的问题,其次引入可学习噪声组件,进一步增加数据多样性,提升模型泛化性。与基线模型相比,FLLN-DG在未见域的性能提升2%~4%,证明了特征级损失和可学习噪声组件的有效性,与nnUNet,SDNet+AUG,LDDG,SAML,Meta等典型域泛化模型相比,FLLN-DG也表现出更优越的性能。     

基于深度学习的多模态医学影像分割研究综述

多模态医学影像分割是医学影像分析领域的研究热点之一。有效利用不同模态影像的互补信息,从多种层面提供病灶区域及其周围区域的更多信息,可提高临床诊断的准确性。为了分析深度学习在多模态医学影像分割领域的研究现状及发展方向,对该领域近些年的分割方法进行了整理和研究。在分析它们的特点及存在的问题的基础上,对未来研究方向进行了展望,可帮助相关研究者全面、快速地了解该领域的研究现状、存在的问题和未来研究方向。     

关于代理服务器安全模型和评测指标的研究

在分析传统代理服务器安全缺陷的基础上，提出了一种新的代理服务器安全模型，它参照PDRR模型，内嵌专家系统．为代理服务器及其服务提供了有力保障。文章还给出了安全代理服务器性能评价的关键指标和测试方法，为客观评价安全代理服务器的性能提供了依据。     

一种用于P2P网络的访问控制模型

由于P2P网络中的节点具有高度的自治性和随意性,使得P2P网络的内部安全隐患突出,如何区分恶意节点,为良节点提供更好的服务成为研究的重点。文章提出一种基于椭圆曲线数字签名和门限密钥分享的分布式认证服务模型,可以在一定程度上区分出潜在的恶意节点,此外,利用证书更新和证书撤销策略能够更进一步地孤立恶意节点,把恶意节点的危害降低到最小。最后文章通过实验验证了该模型的有效性。     

迁移学习方法在医学图像领域的应用综述

深度学习技术发展迅速,在医学图像处理领域取得了显著成果。但是由于医学图像样本少,标注困难,使得深度学习的效果远未达到预期。近年,利用迁移学习方法缓解医学图像样本不足的问题,提高深度学习技术在医学图像领域的效果,成为了研究热点之一。介绍了迁移学习方法的基本概念、类型、常用策略及模型,根据迁移学习方法的类型,对当前医学图像领域具有代表性的相关研究进行了梳理与小结,对该领域的未来发展进行了总结和展望。