基于DVWA平台实现Web应用安全教学的探索与实践

Web应用安全是互联网安全的最大威胁来源之一,针对现今Web应用安全主要的攻击手段分布情况,设计Web应用安全课程的实验任务可有效避免Web安全实验对网络造成的攻击和威胁。本文主要介绍了DVWA实验平台的搭建与应用,以SQL注入漏洞为例,展示了DVWA平台的使用方法,该实验平台采用知识点与实验任务紧密结合的方式,可操作性强,项目设计由易到难、从浅入深,为高校开设Web应用安全类课程提供了参考方案。

基于ENOVIA V6的PLM功能研究

现代企业随着信息技术的应用,生产效率得到了大幅度的提升。同时伴随着企业中的产品信息爆炸性的增长趋势,难以依靠人工进行维护和管理;面对企业产品质量的挑战与成本的压力,难以构建一条产品价值链。采用PLM(product lifecycle management,全生命周期管理)可以有效地解决这一难题。PLM系统平台以项目为基点,围绕产品线的概念,将企业的各种资源整合在一起,建造一个多学科协同设计平台。同时与ERP、DELMIA、SIMULA、CATIA等系统完成集成,扩充了PLM的外延,更好地促进企业信息一体化建设。

基于CNN的人脸识别研究与实现

人脸识别技术是人工智能一个典型的应用场景,为了实现基于微信小程序的人脸登录功能,文章对人脸区域检测、人脸特征提取、人脸判别内容进行了研究。人脸区域检测通过tensorflow-ssd进行模型搭建并采用widerface进行模型参数的训练。人脸特征提取采用facenet进行模型搭建并采用LFW数据集进行模型参数的训练,然后采用欧式距离进行人脸相似度计算,以TensorFlow将训练好的模型以PB格式存储,通过Python完成上述功能模块的封装,并与前端微信小程序完成数据交互。通过测试,系统可以完成人脸注册、人脸登录功能。

基于大数据平台的推荐系统研究与实现

个性化推荐系统作为人工智能一个落地场景,在社交平台、电商、生活服务等领域有着广泛的应用。为了把优选的商品提供给有需要的客户,对用户行为进行数据采集、数据清洗与存储、用户物品推荐建模、模型评估等内容进行了研究。数据采集通过客户端页面埋点技术来记录用户浏览、点击、关注等行为以及页面停留时长等数据,通过flume、kafka、hive、spark等大数据相关组件与技术完成数据采集、ETL相关操作,将用户评分表、物物余弦相似度等数据通过ALS、item-based组合召回技术,以及LR排序技术生成TOP-N推荐列表,最终经过AB测试,完成最优迭代方案版本选取。

基于深度强化学习的SDN校园网设计与实现

随着校园网技术的发展,网络规模及复杂性不断增加,对网络架构及数据转发策略都提出了新的要求。作为一种新的网络架构,软件定义网络(SDN)将控制面和数据面分离,使其具有比传统网络结构更灵活的网络调度能力和更好的发展应用前景。为了适应校园网络发展的需要,文章提出了一种基于SDN架构的校园网络设计。在新的网络架构中引入SDN控制器,控制器中采用深度强化学习算法,全面考虑网络状态,选择最佳数据传输路径,从而最终实现校园网性能提升。