基于联邦学习的Tor流量检测算法设计与实现

Tor网络作为第二代匿名互联网通信系统,常被网络罪犯用于进行网络攻击和欺诈等恶意活动,给网络安全带来了严重的威胁和挑战。为解决该问题,文章提出一种基于联邦学习的Tor流量检测方法。目前Tor流量检测以单主机检测为主,存在效率低和无法实现数据共享的问题,文章采用联邦学习技术和DP-SGD算法确保各参与方在保护用户隐私的前提下构建全局模型,解决数据孤岛问题。实验证明,该模型在保障用户数据隐私的同时,具有92%的整体准确率、90%的准确率和92%的召回率。文章通过对比实验进一步验证了模型在隐私保护和分类效果上的优越性。

高校大学生使用运动健身APP的SWOT分析——以宿州学院为例

新媒体时代“互联网+体育”是体育领域未来发展的新风口,从各种单一的运动健身APP软件的诞生到抖音短视频的线上健身平台搭建,在近几年疫情的催化下,线上健身软件和线上健身平台得到了飞速的发展。该文运用文献资料、问卷调查、SWOT分析等研究方法,以高校大学生使用运动健身APP的SWOT分析为研究对象,对宿州学院大学生线上健身的情况进行调查。最后进行SWOT(优势、劣势、机遇、威胁)四方面分析。

基于百度AI的人脸识别新生报到系统设计与实现

近年来,人工智能逐渐走近人们的生活。人脸识别作为一项依托大数据共享时代而存在并且新兴的生物识别技术,在快速发展为人们提供便利的同时,也对高校的管理与教学起到了积极的推动作用。其中将人脸识别技术应用于高校新生报到流程之中,不仅改变了传统报到方式,也为新生以及管理人员提供极大的便利,同时为安全报到提供了保障。本文主要介绍了基于人脸识别的新生报到系统的总体设计框架以及各个核心模块运行原理及过程。