检索结果-内蒙古大学图书馆

网络与信息安全学报 2016年第11期2卷 70-77页

作者：韩宸望林晖黄川福建师范大学数学与计算机科学学院福建福州350117 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350117

Web应用的发展,使其涉及的领域也越来越广。随之而来的安全问题也越来越严重,尤其是SQL注入攻击,给Web应用安全带来了巨大的挑战。针对SQL注入攻击,将基于SQL语法树比较的安全策略引入用户输入过滤的设计中,提出了一种新的SQL注入过滤... 详细信息

Web应用的发展,使其涉及的领域也越来越广。随之而来的安全问题也越来越严重,尤其是SQL注入攻击,给Web应用安全带来了巨大的挑战。针对SQL注入攻击,将基于SQL语法树比较的安全策略引入用户输入过滤的设计中,提出了一种新的SQL注入过滤方法。实验结果表明,该方法能够有效地防止SQL注入攻击,并有较高的拦截率和较低的误报率。

关键词： SQL注入攻击 Web安全 SQL语法树用户输入过滤

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基于增量KNN模型的分布式入侵检测架构

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微计算机应用 2009年第11期30卷 28-33页

作者：黄杰郭躬德陈黎飞福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室福州350007

网络异常检测技术是网络安全领域的热点问题。目前存在的异常检测算法大多属于静态分类算法,并未充分考虑到实际应用领域中海量数据不断增加的问题。本文提出了一种基于增量KNN模型的分布式入侵检测架构,它首先将少量的训练集均匀分配... 详细信息

网络异常检测技术是网络安全领域的热点问题。目前存在的异常检测算法大多属于静态分类算法,并未充分考虑到实际应用领域中海量数据不断增加的问题。本文提出了一种基于增量KNN模型的分布式入侵检测架构,它首先将少量的训练集均匀分配到各个节点上建立初始KNN模型,然后再将新增的数据分割成小块数据交由各个节点并行地进行增量学习,即对各节点的原有模型进行调整、优化,最后通过模型融合得到较为鲁棒的检测效果,在KDDCUP’99数据集上的实验结果验证了本方法的有效性。

关键词：入侵检测系统增量学习并行计算 KNN模型

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基于FOO投票协议的无收据电子投票方案

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计算机科学 2015年第8期42卷 180-184页

作者：罗芬芬林昌露张胜元刘忆宁福建师范大学数学与计算机科学学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350117 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004

安全且实用的电子投票协议是信息安全领域的热点问题之一。引入了盲签名、投票编号、申诉标识等工具,提出了一种新的无收据的电子投票方案,该方案进一步完善了FOO投票协议,可保证选票的匿名性、可验证性和无收据性,并且允许投票者中途... 详细信息

安全且实用的电子投票协议是信息安全领域的热点问题之一。引入了盲签名、投票编号、申诉标识等工具,提出了一种新的无收据的电子投票方案,该方案进一步完善了FOO投票协议,可保证选票的匿名性、可验证性和无收据性,并且允许投票者中途弃权。该方案不仅保持了原方案的各种优点,而且增强了系统的安全性和灵活性。因此,与其他类似方案相比较,该方案具有更好的通用性和实用性。

关键词：电子投票 FOO投票协议盲签名无收据

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翻转课堂在程序设计类课程教学中的应用研究

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中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2023年第8期 163-166页

作者：阎浩梁颖红王艳李继国金陵科技学院江苏南京211169 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建师范大学福建福州350007

翻转课堂通过将课堂内外的学习活动颠倒,改变“主动教、被动学”的传统教学关系,促进了学生的主动学习和实践操作,是当前较为先进的一种教学模式。文章对翻转课堂在程序设计类课程教学中的应用进行深入分析研究,介绍了翻转课堂在教学中... 详细信息

翻转课堂通过将课堂内外的学习活动颠倒,改变“主动教、被动学”的传统教学关系,促进了学生的主动学习和实践操作,是当前较为先进的一种教学模式。文章对翻转课堂在程序设计类课程教学中的应用进行深入分析研究,介绍了翻转课堂在教学中的应用优势,阐述了翻转课堂在程序设计类课程教学中的应用模式,为程序设计类课程教学开展翻转课堂并创新应用提供了有益的思路和实践经验。

关键词：翻转课堂程序设计类课程教学应用研究

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基于RBLDA模型和交互关系的微博标签推荐算法

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计算机系统应用 2015年第8期24卷 141-148页

作者：余勇郭躬德福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 网络安全与密码技术福建省重点实验室(福建师范大学) 福州350007

随着互联网技术的发展,个性化标签推荐系统在海量信息或资源过滤中起着重要的角色.在新浪微博平台中,用户可以自主的给自己添加标签来表明自己的兴趣爱好.同时,用户也可以通过标签来搜索与自己兴趣爱好相似的用户.针对新浪微博中大部分... 详细信息

随着互联网技术的发展,个性化标签推荐系统在海量信息或资源过滤中起着重要的角色.在新浪微博平台中,用户可以自主的给自己添加标签来表明自己的兴趣爱好.同时,用户也可以通过标签来搜索与自己兴趣爱好相似的用户.针对新浪微博中大部分用户没有添加标签或添加标签数目较少的问题,提出了一种基于RBLDA模型和交互关系的微博标签推荐算法,它首先利用RBLDA模型来产生用户的初始标签列表,然后再结合用户的交互关系而形成的交互图来预测用户标签的算法.通过在新浪微博真实数据集上的实验发现,该方案与传统的标签推荐算法相比,取得了良好的实验效果.

关键词：个性化标签标签推荐主题模型交互网络新浪微博

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基于模糊隶属度的粒子滤波故障预测

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计算机系统应用 2016年第6期25卷 119-124页

作者：林品乐王开军福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350007

针对故障预测具有不确定性的特点,本文将模糊数学中的隶属度函数和粒子滤波算法相结合设计故障预测的方法.新方法利用粒子滤波算法对设备运行的未来状态进行预测,再设计描述设备运行状态的正常隶属度函数和异常隶属度函数,利用计算出的... 详细信息

针对故障预测具有不确定性的特点,本文将模糊数学中的隶属度函数和粒子滤波算法相结合设计故障预测的方法.新方法利用粒子滤波算法对设备运行的未来状态进行预测,再设计描述设备运行状态的正常隶属度函数和异常隶属度函数,利用计算出的未来状态的预测值计算并比较正常和异常隶属度函数值,依据比较结果对潜在故障进行预测.实验验证了该方法的可行性,可及时准确地预测出系统故障.

关键词：正常隶属度异常隶属度粒子滤波故障预测状态空间模型

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基于XGBoost和LSTM加权组合模型在销售预测的应用

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计算机系统应用 2019年第10期28卷 226-232页

作者：冯晨陈志德福建师范大学数学与信息学院福州350007 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350007 福建省网络与信息安全行业技术开发基地福州350007

针对多变量的商品销售预测问题,为了提高预测的精度,提出了一种ARIMA-XGBoost-LSTM加权组合方法,对具有多个影响因素的商品销售序列进行预测,本文采用ARIMA做单变量预测,将预测值作为新变量同其他变量一起放入XGBoost模型中进行不同属... 详细信息

针对多变量的商品销售预测问题,为了提高预测的精度,提出了一种ARIMA-XGBoost-LSTM加权组合方法,对具有多个影响因素的商品销售序列进行预测,本文采用ARIMA做单变量预测,将预测值作为新变量同其他变量一起放入XGBoost模型中进行不同属性的挖掘,并将XGBoost的预测值合并到多变量序列中,然后通过将新的多维数据转换为监督学习序列后利用LSTM模型进行预测,将3种模型预测结果进行加权组合,通过多次实验得出最佳组合的权值,以此计算出最终的预测值.数据结果表明,基于XGBoost和LSTM的加权组合的多变量预测方法比单一的预测方法所得到的预测值更为精准.

关键词： ARIMA LSTM XGBoost 时间序列组合模型预测

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基于LASSO回归模型的网贷借款成功影响因素挖掘

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计算机系统应用 2017年第7期26卷 204-209页

作者：李海超王开军福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350007

随着P2P网络借贷交易量的增大,对P2P交易数据的挖掘和分析备受关注,其中一项重要的研究课题是网络借款成功率的影响因素分析.现有的文献多采用线性回归方法对该课题进行研究,但未考虑变量之间的多重共线性和采用最优变量子集建立回归模... 详细信息

随着P2P网络借贷交易量的增大,对P2P交易数据的挖掘和分析备受关注,其中一项重要的研究课题是网络借款成功率的影响因素分析.现有的文献多采用线性回归方法对该课题进行研究,但未考虑变量之间的多重共线性和采用最优变量子集建立回归模型的问题.本文采用Lasso回归方法,建立最优变量子集的回归模型对影响网络借款成功率的因素进行分析,避免了多重共线性问题对模型的干扰,同时提高了模型对数据的拟合精度.对Lending Club平台的借贷数据的实证分析结果显示,本文方法在模型的拟合精度和避免共线性方面优于对比方法.

关键词： P2P网络借贷 Lasso回归多重共线性借款成功率借款用途

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基于矩阵分解模型的微博好友推荐算法

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计算机系统应用 2015年第12期24卷 133-141页

作者：余勇郭躬德福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 网络安全与密码技术福建省重点实验室(福建师范大学) 福州350007

微博作为一种实时的信息传播和分享的社交网络平台,对人们日常生活的影响越来越大.在微博中,用户可以通过关注关系,添加自己感兴趣的好友,扩大自己的交际圈.但如何推荐高质量的关注好友,一直是个性化服务的难点之一.针对此种情况,提出... 详细信息

微博作为一种实时的信息传播和分享的社交网络平台,对人们日常生活的影响越来越大.在微博中,用户可以通过关注关系,添加自己感兴趣的好友,扩大自己的交际圈.但如何推荐高质量的关注好友,一直是个性化服务的难点之一.针对此种情况,提出一种微博好友推荐算法,旨在为用户推荐高质量的关注用户.该算法是对基于Seeker-Source矩阵分解模型的一种改进算法.文中分析了微博用户的多种数据源信息,并给出了相应的特征提出方法,最后将这些特征引入到Seeker-Source矩阵分解模型中,通过对模型的优化求解,得到最佳的参数因子矩阵,从而完成好友推荐.在真实的微博数据集上的实验表明,本文所提出的算法取得了良好的效果.

关键词：矩阵分解微博推荐算法社交网络

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基于BP神经网络的可信网络用户行为预测模型

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福建电脑 2009年第1期25卷 70-71页

作者：邱宜辉陈志德许力福建师范大学数学与计算机科学学院福建福州350007 福建师范大学网络安全与密码技术福建省高校重点实验室福建福州350007

本文,我们探讨了可信网络中用户的行为信任问题,首先根据网络用户的行为信任的不同特性划分,建立用户行为信任的评价体系,然后通过BP神经网络算法,结合MATLAB软件对用户的信任等级进行科学的预测,预测的结果可以给服务提供商对用户的管... 详细信息

本文,我们探讨了可信网络中用户的行为信任问题,首先根据网络用户的行为信任的不同特性划分,建立用户行为信任的评价体系,然后通过BP神经网络算法,结合MATLAB软件对用户的信任等级进行科学的预测,预测的结果可以给服务提供商对用户的管理提供参考。

关键词：可信网络 BP神经网络预测模型

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