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水力发电站关键信息基础设施网络安全防护技术 被引量:1
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作者 李万青 朱丽 +2 位作者 刘兴安 郑伟 古乙舜 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第12期1955-1962,共8页
随着“工业4.0”的逐步落地,水力发电站关键信息基础设施变得更加数字化、智能化和网络化,但网络安全也面临着更加严峻的挑战。文章对水力发电站关键信息基础设施网络安全防护技术的应用和作用进行简要概述,分析了当前安全防护技术的不... 随着“工业4.0”的逐步落地,水力发电站关键信息基础设施变得更加数字化、智能化和网络化,但网络安全也面临着更加严峻的挑战。文章对水力发电站关键信息基础设施网络安全防护技术的应用和作用进行简要概述,分析了当前安全防护技术的不足,阐述了新型关键信息基础设施的可信安全架构,并提出了加强关键信息基础设施安全防护的一体化体系策略,对安全防护技术进行展望。 展开更多
关键词 水力发电站 关键信息基础设施 安全防护技术
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基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型 被引量:5
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作者 罗峥 张学谦 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第6期82-89,共8页
恶意域名作为目前互联网攻击的主要手段,给用户和企业带来巨大的网络使用的风险。为了更有效地抵御恶意域名的攻击,保障网络空间的安全性,文章提出了一种基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型。该模型利用Kohonen... 恶意域名作为目前互联网攻击的主要手段,给用户和企业带来巨大的网络使用的风险。为了更有效地抵御恶意域名的攻击,保障网络空间的安全性,文章提出了一种基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型。该模型利用Kohonen神经网络,在隐藏层后额外添加一个输出层,将其改进为有监督的神经网络S-Kohonen,使其更好地学习恶意域名的相关特征,再利用思维进化算法进行结合,优化神经网络的初始权值和阈值,最终得出的模型可以快速、准确地检测出恶意域名。通过模型的MATLAB实验仿真,以及和思维进化算法优化的BP神经网络的对比,从混淆矩阵、分类柱状图、ROC曲线和AUC值的方式具体分析两种模型的分类情况。结果表明该分类模型对恶意域名具有高准确率、快速识别的特点,可以应用于恶意域名的网络安全防护中,并且有较高的实用价值。 展开更多
关键词 S-Kohonen神经网络 有监督学习 思维进化算法 恶意域名检测
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省级政务云中心安全体系策略与实践 被引量:1
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作者 张学谦 《信息网络安全》 2016年第S1期208-210,共3页
政务云是大数据时代政务信息化发展趋势的体现,通过贯彻落实信息安全等级保护制度来促进政务云网络安全建设尤为重要。本文从信息网络安全监管部门视角,结合四川省省级政务云中心建设实例,对云安全体系建设策略进行了介绍,将信息安全等... 政务云是大数据时代政务信息化发展趋势的体现,通过贯彻落实信息安全等级保护制度来促进政务云网络安全建设尤为重要。本文从信息网络安全监管部门视角,结合四川省省级政务云中心建设实例,对云安全体系建设策略进行了介绍,将信息安全等级保护制度贯穿于云安全体系规划建设始终,围绕网络安全建设策略顶层设计,抓住网络安全工作关键环节,有力促进云中心信息网络安全保障和防范能力提升。 展开更多
关键词 大数据 政务云 等级保护
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基于领域特定提示学习和正则化加权先验优化的藏文不良语言检测方法
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作者 任航 李镀 +3 位作者 杨进 章菁 群诺 王鑫 《中文信息学报》 北大核心 2025年第7期44-53,共10页
社交媒体上的不良言论对人们的心理健康和社会和谐构成严重威胁。然而在藏文社交平台上,由于缺乏有效的检测工具,使得对这些内容的监督和管理面临巨大挑战。鉴于藏文语料极为有限,传统的数据密集型方法并不适用。为解决这一问题,该文提... 社交媒体上的不良言论对人们的心理健康和社会和谐构成严重威胁。然而在藏文社交平台上,由于缺乏有效的检测工具,使得对这些内容的监督和管理面临巨大挑战。鉴于藏文语料极为有限,传统的数据密集型方法并不适用。为解决这一问题,该文提出了一种基于领域特定提示学习和正则化加权先验优化的方法。此方法基于提示学习与领域知识融合,可提升模型在低资源环境下的学习效果;采用正则化加权先验优化算法,通过调整损失函数和标签分布,提升模型准确性。该文以当前领先的XLM-RoBERTa (CINO)模型为基线,对自建的领域特定藏文不良语言数据集进行全量及小样本(50%、30%、10%)实验。结果表明,相较于基线,该方法在不同数据量条件下的准确率分别提高了2.8%、1.6%、1.3%和4.4%。 展开更多
关键词 藏文不良语言检测 领域特定提示学习 正则化加权先验优化
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混合Gabor的轻量级卷积神经网络的验证码识别研究 被引量:2
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作者 刘静 张学谦 刘全明 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第7期77-84,共8页
验证码作为一项广泛使用的验证手段,能有效地鉴别登录用户,对网络安全的保护有着重要的意义。针对卷积神经网络参数量大,训练成本和时间较大的问题,文章提出了一种基于图像Gabor特征与卷积神经网络相结合的图像验证码识别方法,实现了验... 验证码作为一项广泛使用的验证手段,能有效地鉴别登录用户,对网络安全的保护有着重要的意义。针对卷积神经网络参数量大,训练成本和时间较大的问题,文章提出了一种基于图像Gabor特征与卷积神经网络相结合的图像验证码识别方法,实现了验证码图像的识别和分类。使用Gabor算子提取不同方向和角度的细节特征作为卷积神经网络的输入,并改进深度可分离卷积层获得多尺度特征向量,充分提取验证码图像中的不同特征,提高了模型的识别率。实验研究表明,改进的卷积神经网络对验证码的平均识别准确率达到98%左右,具有实际意义。 展开更多
关键词 可分离卷积层 卷积神经网络 验证码识别 GABOR
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基于风险矩阵的物联网系统漏洞关联性危害评估 被引量:7
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作者 任晓贤 陈洁 +1 位作者 李晨阳 杨义先 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2018年第11期81-88,共8页
随着物联网的迅速发展和普及利用,针对物联网的攻击事件比例逐年上升。为了对物联网系统的漏洞进行科学评估,文章提出一种漏洞关联性危害评估方法。与传统的对单独漏洞进行孤立评估的方法不同,该方法利用CVSS v3评价指标,以漏洞关联图... 随着物联网的迅速发展和普及利用,针对物联网的攻击事件比例逐年上升。为了对物联网系统的漏洞进行科学评估,文章提出一种漏洞关联性危害评估方法。与传统的对单独漏洞进行孤立评估的方法不同,该方法利用CVSS v3评价指标,以漏洞关联图和风险矩阵为基础,同时考虑前序漏洞节点、后序漏洞节点的关联关系以及漏洞自身的因素,对漏洞进行关联评估。实验表明,该方法对网络安全的防护工作能够起到有效的指导作用,避免存在高关联性危害漏洞的物联网设备被攻击者控制发动DDoS攻击或者成为区块链的挖矿工具。 展开更多
关键词 物联网 漏洞评估 区块链 关联性
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基于图结构特征和语义关联度的无监督藏文关键短语抽取方法
7
作者 章菁 李镀 +3 位作者 杨进 任航 羊琴 群诺 《中文信息学报》 2024年第11期70-78,共9页
在资源稀缺、语义结构复杂的藏文语境下,关键短语抽取是一项具有挑战性的自然语言处理任务。现有藏文关键短语抽取方法依赖于词频和位置等统计特征,忽略了词汇间的语义关系。该文提出了一种基于图结构特征和语义关联度的无监督藏文关键... 在资源稀缺、语义结构复杂的藏文语境下,关键短语抽取是一项具有挑战性的自然语言处理任务。现有藏文关键短语抽取方法依赖于词频和位置等统计特征,忽略了词汇间的语义关系。该文提出了一种基于图结构特征和语义关联度的无监督藏文关键短语抽取方法。该方法使用藏文预训练语言模型和图结构特征来建模文档,使用自注意力机制融合全局和局部信息表示;通过计算原始文档与其掩码版本之间的语义关联度得分,采用综合加权策略,对自注意力机制、余弦相似度以及掩码版本所得到的关键短语得分进行三重加权计算。实验结果证明,该文提出的方法相较于基准在参数K为5、10、15的情况下,F1值分别提升了5.16%、2.52%、0.66%,证明了其在藏文文本关键短语抽取任务中的显著有效性。 展开更多
关键词 藏文关键短语抽取 图结构特征 语义关联度
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