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面向基于知识图谱个性化推荐的诱导信息识别
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作者 倪文锴 彭舒凡 杜彦辉 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2538-2552,共15页
互联网信息服务算法推荐管理,是构建智能信息时代国家互联网治理体系的重要手段。个性化推荐算法是互联网信息服务算法推荐的重要技术之一,知识图谱在个性化推荐算法中有广泛应用,同时知识图谱和推荐算法容易受到攻击者的数据投毒攻击,... 互联网信息服务算法推荐管理,是构建智能信息时代国家互联网治理体系的重要手段。个性化推荐算法是互联网信息服务算法推荐的重要技术之一,知识图谱在个性化推荐算法中有广泛应用,同时知识图谱和推荐算法容易受到攻击者的数据投毒攻击,进而影响推荐结果,造成诱导信息传播。当前,针对此类诱导信息识别缺少有效的模型,基于此开展诱导信息识别模型研究,在对用户历史行为记录及用户偏好的演化过程进行分析的基础上,研究基于用户兴趣与群体感知的诱导信息检测方法,对相似用户群体历史偏好进行群体偏好建模,对具有共性特征的群体内异常曝光的信息进行离群点分析,构建集node2vec-side物品表示、高斯混合模型(GMM)群体划分和LUNAR异常检测的诱导信息识别模型NGL,从用户偏好变化与推荐结果演变推理实现诱导信息识别。在RippleNet和MKR推荐系统上进行诱导信息识别实验,结果表明:NGL模型优于现有的异常检测模型。 展开更多
关键词 诱导传播 知识图谱 异常检测 群体划分 个性化推荐
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面向视频专网的网络安全态势指标体系的构建 被引量:11
2
作者 李欣 段詠程 +1 位作者 黄淑华 樊志杰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1625-1634,共10页
针对当前面向视频专网的网络安全态势评估中缺乏一套完善的指标体系问题,对构建网络安全态势指标体系进行了研究。首先,重点对视频专网面临的网络安全风险进行了研究与分析;然后,结合以往网络安全态势评估技术中的基础评价指标,针对视... 针对当前面向视频专网的网络安全态势评估中缺乏一套完善的指标体系问题,对构建网络安全态势指标体系进行了研究。首先,重点对视频专网面临的网络安全风险进行了研究与分析;然后,结合以往网络安全态势评估技术中的基础评价指标,针对视频专网自身特点,构建了一套适用于视频专网的网络安全态势指标体系;最后,给出了指标值的计算方法,为视频专网的网络安全态势评估奠定基础。研究成果对于完善和丰富面向视频专网的网络安全态势指标体系具有一定的参考和借鉴意义。 展开更多
关键词 指标体系 视频专网 态势要素 态势感知 态势评估
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基于拓扑扩展的在线社交网络恶意信息源定位算法 被引量:10
3
作者 袁得嵛 高见 +1 位作者 叶萌熙 王小娟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期129-134,共6页
随着在线社交网络的飞速发展,社交媒体成为网络用户参与的主要平台。恶意信息常常隐藏于在线社交网络的海量数据中,加之拓扑结构的局部性、恶意信息的伪装性,定位和溯源恶意信息面临着很大困难。一方面,仅仅通过人工标注的方式难以实现... 随着在线社交网络的飞速发展,社交媒体成为网络用户参与的主要平台。恶意信息常常隐藏于在线社交网络的海量数据中,加之拓扑结构的局部性、恶意信息的伪装性,定位和溯源恶意信息面临着很大困难。一方面,仅仅通过人工标注的方式难以实现全局监控,即使借助语义分析、信息搜索等方式也只能在识别热点后获取当前网络中的信息"碎片";另外,信息在演变过程中的变异,使得一条传播链条会中断分裂为多条,不加以识别和区分会增加信息源头数目,大大增加溯源定位的算法复杂度。另一方面,恶意信息常采用伪装手法,如提供虚假的要素、制造热点吸引用户、水军炒作干扰视线等,使得信息拓扑和网络关系拓扑并不一致。原有的定位算法依赖于当前感染节点的分布和当前拓扑,感染状态从单一化向随机化的变化,使得统计推断框架更复杂,需要改进非观测节点的状态推断方法。在线社交网络的信息传播过程中,信息的传播关系常常附加在信息本身中,可以根据当前网络节点的状态挖掘隐藏信息。结合当前网络节点的状态,提出关系拓扑和信息拓扑的概念,并设计基于信息拓扑的候选源点扩展算法。在此基础上,文中提出基于Jordan中心的恶意信息溯源算法。在模型网络和实际网络上的实验表明,相对于对比算法,所提算法能够有效识别出恶意信息源。 展开更多
关键词 在线社交网络 拓扑扩展 恶意信息源定位
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在线社交网络恶意信息多源定位算法 被引量:2
4
作者 袁得嵛 黄淑华 +1 位作者 叶萌熙 王小娟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期119-123,共5页
针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题。在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的... 针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题。在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的恶意信息单源定位。在随机数网络和UCIonline网络上的仿真结果表明,该算法能够有效识别恶意信息源,定位准确率相比基于距离中心、紧密度中心和介数中心的算法提高11 %~30 %。 展开更多
关键词 在线社交网络 恶意信息 子图划分'Jordan中心 多源定位
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基于改进隐马尔可夫模型的网络安全态势评估方法 被引量:32
5
作者 李欣 段詠程 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期287-291,共5页
网络安全态势感知作为网络安全防护措施的有效补充,是近年来的研究热点之一,而准确地评估网络安全状态已成为网络安全领域的一个重要课题。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)可用于网络安全态势评估,能实时评估网络状态,但其存... 网络安全态势感知作为网络安全防护措施的有效补充,是近年来的研究热点之一,而准确地评估网络安全状态已成为网络安全领域的一个重要课题。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)可用于网络安全态势评估,能实时评估网络状态,但其存在模型参数难以配置、评估准确率较低等问题。因此,文中提出了一种改进隐马尔可夫模型的态势评估方法,将模型Baum-Welch(BW)参数优化算法与人群搜索算法(Seeker Optimization Algorithm,SOA)相结合,利用SOA随机搜索能力强的特点,解决传统参数优化算法容易陷入局部最优解的问题,将优化后的参数代入HMM中,通过量化分析得出网络安全态势值。基于DARPA2000数据集采用MATLAB软件对提出的方法进行实验验证,结果表明,与BW算法相比,所提方法能够提高模型准确率,对网络安全态势的量化更加合理。 展开更多
关键词 态势评估 HMM SOA 参数优化 态势感知
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基于RSAR的随机森林网络安全态势要素提取 被引量:10
6
作者 段詠程 王雨晴 +1 位作者 李欣 杨乐 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第7期75-81,共7页
网络安全态势要素提取是开展网络安全态势感知的前提性基础工作,同时也是直接影响网络安全态势感知系统性能的关键性工作之一。文章针对在复杂异构的网络环境下网络安全态势要素难以提取的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简(Rough Set ... 网络安全态势要素提取是开展网络安全态势感知的前提性基础工作,同时也是直接影响网络安全态势感知系统性能的关键性工作之一。文章针对在复杂异构的网络环境下网络安全态势要素难以提取的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简(Rough Set Attribute Reduction, RSAR )的随机森林网络安全态势要素提取方法。在该提取方法中,首先通过粗糙集理论确定数据集中每个属性的重要性,对重要程度低的属性进行约简,删除冗余属性;然后,使用随机森林分类器对约简后的数据集进行分类训练。为验证提出方法的有效性,文章使用入侵检测数据集对提出方法进行实验测试,实验结果表明,通过与传统提取方法相比,该方法有效地提高了态势要素提取的准确性,实现了高效提取网络安全态势要素。 展开更多
关键词 态势感知 态势要素提取 随机森林 粗糙集
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基于自适应卷积与联合损失函数的人脸图像超分辨率重建
7
作者 李培育 张雅丽 +1 位作者 张奕博 赵益辰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第6期2442-2452,共11页
针对当前人脸图像超分辨率重建算法模型卷积单一、感受野不足、单判别网络反馈信息不精确等问题,设计了一种基于自适应卷积与联合损失函数的算法。模型使用生成对抗网络架构,生成器方面,使用自适应卷积构造双路残差块并进一步组成高效... 针对当前人脸图像超分辨率重建算法模型卷积单一、感受野不足、单判别网络反馈信息不精确等问题,设计了一种基于自适应卷积与联合损失函数的算法。模型使用生成对抗网络架构,生成器方面,使用自适应卷积构造双路残差块并进一步组成高效的残差组,能自主学习在不同感受野下提取到的特征权重并补充单一支路遗漏的信息。判别器方面使用Vgg与U-net架构网络作为双判别网络,并使用双判别结果计算对抗损失,该损失与内容损失、感知损失组成联合损失函数。在celeba数据集上的实验表明,该算法与RWSA算法相比峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)值提高1.166 dB,结构相似度(structure similarity,SSIM)值提高0.037,学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)值优化0.033,感知因子(perceptual index,PI)指标优化0.119,与其他多种主流算法相比在图像细节清晰度方面具有优势。 展开更多
关键词 超分辨率重建 自适应卷积 联合损失函数 生成对抗网络 卷积神经网络
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应用CORBA的光网络管理系统 被引量:2
8
作者 朱彦军 王斌君 张炜 《信息网络安全》 2013年第12期87-89,共3页
文章简述了基于公共对象请求代理体系结构(CORBA)的特点和ASON网络的特点,介绍了网络管理系统的主框架,并详细介绍了基于CORBA的网络管理系统的各个组成模块的设计与实现。
关键词 CORBA ASON 光网络管理
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基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法 被引量:4
9
作者 刘奇飞 杜彦辉 芦天亮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期381-384,406,共5页
为识别出不同社交网络平台中属于同一自然人的账号,提出了一种基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法。首先,设计了基于网络表示学习的用户关系提取模块,将大规模用户关系转换至低维向量空间进行表示;然后,针对异构信息网络改进了... 为识别出不同社交网络平台中属于同一自然人的账号,提出了一种基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法。首先,设计了基于网络表示学习的用户关系提取模块,将大规模用户关系转换至低维向量空间进行表示;然后,针对异构信息网络改进了传统网络表示学习算法,提出了CSNLINE算法,实现融合跨社交网络先验关联关系的网络表示;最后,构建了基于多层感知机的用户身份关联模型。实验结果表示,提出的方法与目前先进的方法相比,综合指标F1值和正确率的提高均超过12%,证明了该方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 用户关系 跨社交网络 用户身份关联 网络表示学习 多层感知机
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基于机器学习的典型社会安全事件发生规律研究及对雄安新区的启示 被引量:9
10
作者 邱凌峰 胡啸峰 +4 位作者 周睿 顾海硕 唐正 郑超慧 张学军 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期11-17,共7页
针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求,以盗窃作为典型社会安全事件,提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法,并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪数据为基础,提取发案时间、发案地点、实施手段和损失金额作... 针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求,以盗窃作为典型社会安全事件,提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法,并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪数据为基础,提取发案时间、发案地点、实施手段和损失金额作为分类特征,通过比较多种机器学习算法,研究盗窃前科人员的预测方法,并根据预测结果挖掘盗窃前科人员的作案规律。研究结果表明:随机森林算法表现最优,查准率、查全率和F1均达到了0.85以上;对于盗窃这一典型社会安全事件,其前科人员倾向于选择下午时段和人流量大的地区实施,盗窃金额明显高于初犯和惯犯。最后,基于前述研究,提出构建数据驱动的社会安全事件预测预警和综合研判系统,并针对该系统的前期建设和后期使用,给出"制定统一的数据格式"、"实现数据实时接入"的建议。相关研究成果可为雄安新区社会安全事件预测预警以及治安防控工作的开展提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 雄安新区 社会安全 机器学习 分类预测 社会治安防控
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面向网络攻击的能力评估分类体系研究 被引量:11
11
作者 高见 王安 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2449-2454,共6页
针对网络攻击工具和网络攻击事件,以传播能力、控制能力、破坏能力、隐蔽能力和数据获取能力为主要属性,构建了基于攻击能力的评估体系。通过对网络攻击特征的分析,对五种能力作进一步细化,形成了可量化的评价指标。通过对三个攻击场景... 针对网络攻击工具和网络攻击事件,以传播能力、控制能力、破坏能力、隐蔽能力和数据获取能力为主要属性,构建了基于攻击能力的评估体系。通过对网络攻击特征的分析,对五种能力作进一步细化,形成了可量化的评价指标。通过对三个攻击场景和五个攻击工具进行实例分析,结果显示所提出的评估体系在对网络攻击工具和网络攻击事件的评估符合其攻击特征,五种能力满足可接受性、完备性、互斥性、确定性和可用性的基本要求。所提出的模型可以详细地描述网络攻击的基本特征,并能够宏观地展示每种攻击的侧重点和目的,为网络攻击分析和应急响应的决策提供依据。 展开更多
关键词 网络攻击 攻击工具 评估体系
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公安专用视频监控系统前端布点研究综述 被引量:6
12
作者 梁烨 洪卫军 张鸿洲 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第3期142-152,共11页
现实中由于公安专用视频监控系统本身的一些特性,如覆盖规模大、联网层次复杂、公安业务应用要求高、财政成本和法律法规限制严格等因素,势必造成系统前端点位建设需要运用科学合理的前端布点方法来指导工作,以实现在各方面因素限制下... 现实中由于公安专用视频监控系统本身的一些特性,如覆盖规模大、联网层次复杂、公安业务应用要求高、财政成本和法律法规限制严格等因素,势必造成系统前端点位建设需要运用科学合理的前端布点方法来指导工作,以实现在各方面因素限制下部署有限的点位达到系统最佳的效能的目的。对国内外与系统前端布点相关的研究文献进行了广泛深入的调研。通过全面性分析影响前端布点的几个因素;得知除了公安业务需求之外,单摄像机物理特性与多摄像机相互关系是影响系统前端布点最重要的影响因素。其中在业界研究中,单摄像机物理特性通常由传感覆盖问题所体现,多摄像机相互关系则主要涉及区域点位密度问题与点位部署/规划问题两个方面。经过调研发现,当前业界对于公安专用视频监控系统前端布点工作的专门性研究较少,集中在具体单个问题的研究。因此该项工作的开展,需要将上述三个问题相关的研究综合起来,并结合公安业务需求来进行综合考虑。 展开更多
关键词 公安专用视频监控系统 前端布点方法 摄像机覆盖模型 点位密度 点位规划
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基于深度生成对抗网络的模糊人脸增强 被引量:3
13
作者 仝宗和 刘钊 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第9期146-151,193,共7页
清晰人脸受实际场景各种因素制约难以获得,因此模糊人脸的增强与清晰化技术具有重要的实际应用意义,但传统的图像增强算法存在处理类型单一等局限。采用基于深度生成对抗网络的模糊人脸增强方法,通过生成模型实现人脸清晰化。在7种模糊... 清晰人脸受实际场景各种因素制约难以获得,因此模糊人脸的增强与清晰化技术具有重要的实际应用意义,但传统的图像增强算法存在处理类型单一等局限。采用基于深度生成对抗网络的模糊人脸增强方法,通过生成模型实现人脸清晰化。在7种模糊类型上与当前主流的图像到图像生成对抗网络进行对比,结果表明,该算法生成能够生成更加清晰、与原图相似度更高的增强人脸图像。 展开更多
关键词 深度学习 生成对抗网络 图像增强
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基于多源信息的行人再识别研究综述 被引量:1
14
作者 杜卓群 胡晓光 +3 位作者 杨世欣 李晓筱 王梓强 蔡能斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第14期1-14,共14页
随着计算机视觉技术的不断发展,行人再识别技术在安防、侦查和智能监控等领域发挥了巨大的作用,成为了当下的研究热点。传统的行人再识别技术聚焦于摄像机采集到的可见光图像这一视觉信息的研究,并且在实验室条件下已经达到了较好的效果... 随着计算机视觉技术的不断发展,行人再识别技术在安防、侦查和智能监控等领域发挥了巨大的作用,成为了当下的研究热点。传统的行人再识别技术聚焦于摄像机采集到的可见光图像这一视觉信息的研究,并且在实验室条件下已经达到了较好的效果,但在光照情况差、目标遮挡、画质模糊等不利条件下,算法的识别率出现了断崖式的下降。如今视觉信息不单单再聚焦于可见光图像,而是引入了红外图像、深度图像、素描人像等信息用以提高算法的识别率。与此同时,文本信息和时空信息的应用同样也提升了行人再识别算法的性能。但由于各个模态间存在天然差异,如何连接多种信息成了多源信息行人再识别研究的主要问题。对近年公开发表的多源信息行人再识别研究论文的梳理,阐述了行人再识别的研究现状、技术困难以及未来的发展趋势。 展开更多
关键词 行人再识别 深度学习 多源信息行人再识别
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基于XGBoost方法的社交网络异常用户检测技术 被引量:12
15
作者 袁丽欣 顾益军 赵大鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期814-817,共4页
针对传统社交网络异常用户检测算法应用于现实中非平衡数据集时存在召回率低、运行效率低等问题,对社交网络数据集提取用户内容、行为、属性、关系特征,应用梯度增强集成分类器XGBoost算法进行特征选择,建立分类模型,构造非平衡数据集... 针对传统社交网络异常用户检测算法应用于现实中非平衡数据集时存在召回率低、运行效率低等问题,对社交网络数据集提取用户内容、行为、属性、关系特征,应用梯度增强集成分类器XGBoost算法进行特征选择,建立分类模型,构造非平衡数据集并识别三类垃圾广告发送账号。实验结果表明,该方法与随机森林等传统分类方法相比,对平衡及非平衡数据集进行异常用户检测均实现召回率和F 1值的有效提升;同时其选取少量特征同样可达到较高检测水平,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 XGBoost 社交网络 异常用户检测 异常账号检测 垃圾广告发送者
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基于时间序列分解与全连接神经网络的警情长周期时间序列预测 被引量:8
16
作者 石少冲 陈鹏 +1 位作者 曾昭龙 胡校成 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第13期5186-5191,共6页
传统的警情时间序列预测以实际的发案数量为目标,且仅能实现短期的预测,但由于警情时间序列本身固有的强随机性使预测很难达到理想的效果。根据警情时间序列数据的特点,从公安工作的实际需求出发,提出了一种基于时间序列分解与全连接神... 传统的警情时间序列预测以实际的发案数量为目标,且仅能实现短期的预测,但由于警情时间序列本身固有的强随机性使预测很难达到理想的效果。根据警情时间序列数据的特点,从公安工作的实际需求出发,提出了一种基于时间序列分解与全连接神经网络的(STL-FNN)预测模型,该模型以预测警情的单日发案的风险等级为主要目标,能够实现警情风险等级的长周期预测。利用该模型对B市侵财类警情数据进行了时间序列长周期预测的实证分析,结果表明:STL-FNN模型能够实现一年的警情单日发案风险的预测,平均准确率为0.6247,预测性能优于Holt-Winters、LSTM、Prophet和ARIMA等模型。 展开更多
关键词 警情预测 时间序列 全神经网络 准确率
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基于改进果蝇的混合小波神经网络交通流预测 被引量:7
17
作者 宋瑞蓉 王斌君 +1 位作者 仝鑫 刘文懋 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第15期6394-6401,共8页
为了提高交通流预测精度,提出了一种基于果蝇算法的混合小波神经网络模型。首先,选择果蝇优化算法对小波神经网络的初始参数进行调节,解决了小波神经网络预测对初始参数敏感的问题。其次,将迭代次数和当前解的情况作为搜索半径和种群规... 为了提高交通流预测精度,提出了一种基于果蝇算法的混合小波神经网络模型。首先,选择果蝇优化算法对小波神经网络的初始参数进行调节,解决了小波神经网络预测对初始参数敏感的问题。其次,将迭代次数和当前解的情况作为搜索半径和种群规模的动态调整因子,对果蝇算法进行了改进,提高了果蝇算法的全局寻优能力和局部收敛速度。最后,鉴于小波神经网络预测误差存在一定的规律性,使用误差补偿法将调参后的小波神经网络与其他模型进行组合,进行二次误差提取。实验证明,所有混合模型均提高了交通流预测的准确度,其中,与随机森林模型的结合预测精度最高。 展开更多
关键词 果蝇算法 小波神经网络 误差补偿法 交通流量
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基于潜在组分配及对比学习增强的符号二值图神经网络
18
作者 吴勇 仝鑫 +1 位作者 高冠东 马国富 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1389-1395,共7页
针对符号二值网络的节点异质性及三角形形式平衡理论不适用性的问题,提出一种基于潜在类分配及对比学习增强的符号二值图神经网络模型,其通过同质和异质双空间的互相补充来充分提取网络的隐式和显式信息。在同质空间,采用可学习的潜在... 针对符号二值网络的节点异质性及三角形形式平衡理论不适用性的问题,提出一种基于潜在类分配及对比学习增强的符号二值图神经网络模型,其通过同质和异质双空间的互相补充来充分提取网络的隐式和显式信息。在同质空间,采用可学习的潜在组对节点进行分配并将节点看做多个潜在组的组合,然后通过训练来自动挖掘节点间的信息。在异质空间,对节点邻居进行有方向区分的注意力聚合,然后采用网络重建的互信息对比学习来引导聚合过程以获得表达能力更强的表示向量。在符号链接预测任务上与多种相关模型进行对比实验,实验结果显示所提出的模型在四个真实数据集上采用四种评价指标获取的16个评价结果中,12个评价结果可以取得最优值,验证了所提出模型的有效性。 展开更多
关键词 符号二值网络 图神经网络 互信息 对比学习
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基于信息增益的贝叶斯态势要素提取 被引量:5
19
作者 戚犇 王梦迪 《信息网络安全》 CSCD 2017年第9期54-57,共4页
针对网络安全态势要素提取、约简、分类问题,文章对收集的网络数据,通过计算每个属性的信息增益约简,并通过信息增益设置权值,获得关联性强的态势因子。在朴素贝叶斯进行的安全态势因子分类中,对朴素贝叶斯算法进行了改进,加入了调控因... 针对网络安全态势要素提取、约简、分类问题,文章对收集的网络数据,通过计算每个属性的信息增益约简,并通过信息增益设置权值,获得关联性强的态势因子。在朴素贝叶斯进行的安全态势因子分类中,对朴素贝叶斯算法进行了改进,加入了调控因子,提高了分类效果,并实现了对恶意攻击的检测。最后,用入侵检测数据集对改进的方法进行测试,并将得到的结果与传统的方法进行比较,得到了更好的效果。 展开更多
关键词 态势感知 态势提取 朴素贝叶斯 信息增益
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基于改进注意力模型的网络舆情趋势预测研究 被引量:3
20
作者 孙靖超 高见 胡啸峰 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2018年第11期116-121,共6页
[目的/意义]网络舆情预测一直是网络安全领域的关注重点,由于结果和影响因素之间存在的非线性关系,循环神经网络非常适于舆情时序的预测,但是使用循环神经网络进行序列预测时较长时间间隔的历史数据特征易趋于消失,因此对长时间跨度序... [目的/意义]网络舆情预测一直是网络安全领域的关注重点,由于结果和影响因素之间存在的非线性关系,循环神经网络非常适于舆情时序的预测,但是使用循环神经网络进行序列预测时较长时间间隔的历史数据特征易趋于消失,因此对长时间跨度序列的预测效果欠佳。传统注意力模型虽可以解决此问题,但是进行每步预测需要对所有历史数据进行计算,消耗时间过大。[方法/过程]根据舆情特点设计了一种改进的注意力模型的网络舆情模型,仅对关键节点的历史数据的编码器输出通过卷积神经网络进行注意力特征提取,动态分配权重到相应的记忆单元以体现序列特点,最终将所得注意力特征传入解码器用于时序预测。[结果/结论]实验结果表明,与传统注意力模型相比,该模型可以大幅缩短训练时间,有着更好的预测精度,针对不同的舆情话题进行趋势预测也有很好的稳定性。 展开更多
关键词 网络舆情 注意力模型 长短期记忆网络 时间序列
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