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有序环(域)下的程序计算与BSS机器计算 被引量:2
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作者 李祥 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第10期735-740,共6页
1989年Blum,Shub与Smale提出了在实数域上的一个计算模型(本文称其为BSS机器计算模型).BSS机器计算模型主要是基于(有穷)有向图的,它很直观但没有形式化,不方便使用经典的离散的计算理论中的许多成熟的... 1989年Blum,Shub与Smale提出了在实数域上的一个计算模型(本文称其为BSS机器计算模型).BSS机器计算模型主要是基于(有穷)有向图的,它很直观但没有形式化,不方便使用经典的离散的计算理论中的许多成熟的工具.本文从程序设计系统出发,提出一种在任意有序环(域)下的很自然的程序设计语言,严格定义了它的语法与语义,研究了它与BSS机器计算的关系,证明了本文的程序设计计算与BSS有穷维机器计算的等价性. 展开更多
关键词 程序设计 BSS 机器计算 程序计算 计算模型
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Java并发类库包的研究与应用 被引量:1
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作者 王于愚 李祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第S2期260-262,共3页
Java在其JDK5.0版本中推出了Concurrent并发类库包,该包为程序员提供了众多开发并发程序的新特征,如同步对象,并发集合,执行程序等,为并发程序的设计提供了更方便、安全的途径。本文在对并发类库包进行了分析与研究的基础上,运用并发包... Java在其JDK5.0版本中推出了Concurrent并发类库包,该包为程序员提供了众多开发并发程序的新特征,如同步对象,并发集合,执行程序等,为并发程序的设计提供了更方便、安全的途径。本文在对并发类库包进行了分析与研究的基础上,运用并发包锁机制与原子操作实现了模拟电梯控制的仿真系统。 展开更多
关键词 并发 同步对象 执行程序 通道 原子操作
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时序逻辑语言 XYZ/E中指针的形式化表示与验证(英文) 被引量:2
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作者 李广元 唐稚松 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期285-292,共8页
指针是一种重要的数据类型 ,使用指针能使程序更加有效和优美 .可是指针却以不易驾御而闻名 ,至今在时序逻辑语言中未见到对它的形式化工作 .XYZ/E既是一个时序逻辑系统也是一个程序设计语言 ,它能表示普通高级语言中几乎所有的重要机... 指针是一种重要的数据类型 ,使用指针能使程序更加有效和优美 .可是指针却以不易驾御而闻名 ,至今在时序逻辑语言中未见到对它的形式化工作 .XYZ/E既是一个时序逻辑系统也是一个程序设计语言 ,它能表示普通高级语言中几乎所有的重要机制 .本文主要讨论在时序逻辑语言 XYZ/E中指针的形式化表示问题以及在结构化 XYZ/SE程序中指针的验证问题 . 展开更多
关键词 形式语义 程序验证 指针 时序逻辑语言 XYZ/E
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一种基于支持向量机的跨站脚本漏洞检测技术 被引量:6
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作者 黄娜娜 万良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期506-510,共5页
跨站脚本是一种常见的针对Web应用程序安全的漏洞攻击方式。恶意用户利用漏洞将恶意脚本注入网页之中,当用户浏览该网页时,便会触发脚本,导致攻击行为产生。为此,针对各种变形跨站脚本攻击难以检测问题,对一种基于正则表达式和支持向量... 跨站脚本是一种常见的针对Web应用程序安全的漏洞攻击方式。恶意用户利用漏洞将恶意脚本注入网页之中,当用户浏览该网页时,便会触发脚本,导致攻击行为产生。为此,针对各种变形跨站脚本攻击难以检测问题,对一种基于正则表达式和支持向量机的递归特征消去算法(RE-SVM-RFE)进行了研究。首先采用正则表达式匹配算法,为训练集选择有代表性的特征,即对数据预处理;再利用RE-SVM-RFE特征选择算法选择出最优特征,对具有攻击性的关键词进行特征排序;最后通过总结特征关键字的出现频率,发现频率越高漏洞存在可能性越大。实验结果表明,数据经过RE-SVM-RFE递归特征消去算法选择之后的SVM特征,预测的准确率更高,敏感度和特异度也更好,该算法能够有效地检测出跨站脚本漏洞。 展开更多
关键词 支持向量机 跨站脚本攻击 特征向量 WEB安全 特征选择 RE-SVM-RFE算法
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一种基于序列最小优化算法的跨站脚本漏洞检测技术 被引量:6
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作者 黄娜娜 万良 +1 位作者 邓烜堃 易辉凡 《信息网络安全》 CSCD 2017年第10期55-62,共8页
当攻击者使用Web应用程序将恶意代码注入不同的终端用户时,就会发生跨站脚本攻击。文章针对Web应用程序使用用户输入的数据,而不对其进行验证或编码的现象,提出一种基于正则表达式匹配算法和序列最小优化算法的递归特征消除算法(SMO-RFE... 当攻击者使用Web应用程序将恶意代码注入不同的终端用户时,就会发生跨站脚本攻击。文章针对Web应用程序使用用户输入的数据,而不对其进行验证或编码的现象,提出一种基于正则表达式匹配算法和序列最小优化算法的递归特征消除算法(SMO-RFE)。首先对数据进行预处理,采用正则表达式匹配算法,为训练集选择有代表性的特征数据集;其次利用SMO-RFE特征选择算法选择出最优特征;再次对具有攻击性的关键词进行特征排序和组合;最后总结特征关键字的出现频率以及特征值权重比例。攻击关键字出现的频率越高,漏洞存在的可能性就越大。实验验证发现,数据集通过SMO-RFE算法选择之后,SVM特征向量被检测的准确率更高,充分说明该算法能够有效地检测跨站脚本漏洞。 展开更多
关键词 跨站脚本攻击 特征值 Web安全漏洞 SMO-RFE算法 信息安全
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