网页表单无障碍设计

网页表单是向用户提供个性化优质信息服务的重要手段。通过典型案例的比较研究,分析了有视觉障碍群体在填写表单过程中存在的主要障碍,提出设计无障碍网页表单应遵循的设计原则以及具体的设计策略。

赛门铁克:警惕网页表单内容劫持

3月伊始,赛门铁克召开媒体会,发布了由其全球最大情报中心提供的《2018年互联网安全威胁报告》,包括赛门铁克大中华区总裁陈毅威、华东及华南区技术经理王景普在内的领导悉数出席,对赛门铁克发展情况以及去年的安全情况进行了细致的总结。本刊记者参加了此次会议,下面将一些有价值的信息与读者分享。网络攻击手段越来越高级,让企业防不胜防。

网页表单轻松填

常在网上溜达的朋友不时会遇到填写网页表单的问题(如申请电子邮箱、登录论坛等)，是否厌倦了翻来覆去填写相同的信息?有无一劳永逸的办法解决这个问问题?用AI RoboForm就能做到。

单页面网站导航设计研究

近几年,在设计网站中,开始流行一种具有独特设计风格的网站,网站是由一个单一的页面组成,呈现出网站内容的流动性。单页面网站的导航的设计是具有挑战性的,这种网站的导航设计,是整个页面设计的基础,是每个页面链接的纽带。如何能将所需要表达的信息集中在一个网页中,而且每个页面有共性,还有个性,排版布局结合动态效果有机穿插,也能以有效的应用代码,实现华丽的场景过渡效果,展示出网站的中心思想和主题内容。

表单批量自动填写系统的设计与实现

利用VBA(Visual Basic for Application)对上报数据进行二次开发编程,实现将Excel数据批量自动填入全国工会帮扶数据管理系统新增临时救助档案页面中,并给出详细的实现过程。解决了手工输入速度慢、容易出错的问题,实现了网页表单内容的自动填写,具有界面友好,无需人工参与等特点,有很强的实用性和参考价值。

电商网页界面视觉设计元素解析

1基础文字作为基石在最初网页形成时,网页的界面其实只有文字,是当时互联网信息传递的唯一载体。虽然随着电子商务的成熟和互联网技术的提升,网页上多了更丰富的元素,可是文字依旧是不可缺少的载体,缺少文字的网站往往不能给使用者带来最舒适的使用感受。文字可以出现在电商网页界面的任何地方,不论是首页还是产品介绍,或者是导航处,文字的功能已经不仅仅是一种书面语言,在传达文化,

基于响应式微服务的自主学习平台的设计与实现

针对传统软件应用项目的单一整体架构的可维护性、可扩展性和可伸缩性,以及无法适应移动互联网时代的超大规模客户访问的缺陷,提出了采用全新的异步、非阻塞、实时性、高并发的工作模式的基于响应式微服务的企业级应用架构。在此架构的原则指导下,使用全新的SPA模式,后台Node.js和Seneca微服务以及前台Angular JS框架实现了高校自主学习平台软件应用系统。实际应用表明,该系统在超大量移动客户访问的情况下,响应迅速,极大超越了使用传统的Java Web平台的原有系统。

Deep Web查询接口的自动判定

传统搜索引擎仅可以索引浅层Web页面,然而在网络深处隐含着大量、高质量的信息,传统搜索引擎由于技术原因不能索引这些被称之为Deep Web的页面。由于查询接口是Deep Web的唯一入口,因此要获取Deep Web信息就需判定哪些网页表单是Deep Web查询接口。文中介绍了一种利用朴素贝叶斯分类算法自动判定网页表单是否为Deep Web查询接口的方法,并实验验证了该方法的有效性。

Deep Web查询接口自动识别方法

获取Deep Web中信息的主要途径是通过在其提供的查询接口上提交查询来获得,自动识别Deep Web查询接口是Deep Web数据集成系统中需要解决的一个关键问题.通过提取适当的表单结构特征,采用C4.5决策树和朴素贝叶斯相结合的分类算法实现对Deep Web查询接口的自动识别,实验验证了该方案的有效性.

基于最大熵分类器的Deep Web查询接口自动判定

Web中包含着海量的高质量信息,它们通常处在网络深处,无法被传统搜索引擎索引,将这样的资源称为Deep Web。因为查询接口是Deep Web的唯一入口,所以要获取Deep Web信息就必须判定哪些网页表单是Deep Web查询接口。由于最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果。因此,基于最大熵模型的分类性能,利用最大熵分类算法自动判定查询接口。并通过实验,将最大熵分类法与其它常用分类方法进行了比较,结果显示它的分类性能优于Bayes方法和C4.5方法,与SVM方法相当,表明这是一种非常实用的查询接口分类方法。

基于搜索引擎的Deep Web数据源发现技术

随着Web数据库的广泛应用,Web正在不断"深化"。传统搜索引擎只能检索浅层网络,却不能直接索引到深层网络(Deep Web)的资源。为了有效地利用Deep Web资源,必须要对Deep Web数据进行大规模集成。其中,数据源发现是整合Deep Web资源的首要工作,能否高效地发现Deep Web站点是Deep Web数据获取的关键。提出了一种基于传统搜索引擎的Deep Web数据源发现方法,该方法通过分析返回结果来扩展查询,从而进一步提高了数据源发现的效率。实验证明该方法能得到较好的结果。

一种多分类器Deep Web数据源的自动分类与判别方法

Deep Web数据源的发现和其领域相关性越来越引起人们的关注和兴趣。针对在判别查询接口时,提取精度低和忽略领域相关性的问题,提出一种采用多分类器对Deep Web数据源进行自动分类和判别的方法,其思想是:对爬虫获取到的页面使用朴素贝叶斯分类器对其进行领域相关性分类,然后使用改进的决策树分类器来对特定领域的数据源进行判定。实验结果表明此方法相比于使用单一决策树分类器有更好的性能,其召回率和精度都有所提高。

Deep Web查询接口的判定技术研究

互联网的飞速发展,给人类带来了海量的可供访问信息,但是,现今搜索引擎索引的绝大部分是表层SurfaceWeb网的信息,限于一些技术原因,搜索引擎几乎无法索引到Deep Web网中的信息。由于查询接口是Deep Web的唯一入口,但并非所有的网页表单都是查询接口,为了能充分利用Deep Web后台数据库信息,首先要找到进入Deep Web后台数据库的入口,所以对查询接口的正确判定至关重要。文中介绍了利用决策树C4.5分类算法自动判定网页表单是否为DeepWeb查询接口的方法。

国家图书馆数位参考服务之使用研究

国家图书馆於民国91年3月启用「参考服务园地」系统，以网页表单提问方式开始进行数位参考服务，至2009年底已累积5,745次读者提问。本研究即以2009年内之提问676笔爲研究母体，并采用文献分析法与内容分析法，进行量化与质化研究。研究项目包括：提问者（性别、教育程度、年龄、职业）、问题（范例、类型、典型参考问题、一般例行问题、特殊提问、国家地区、提问时间、提问次数排行）、馆员答覆（平均回覆时间、笔者个人观察）等三项。研究结论包括：提问者以大学生及研究生居多；其中又以高学历之女性提问者较多；中国大陆提问者日渐增多；「数位参考服务柜台」与「顾客服务中心」之功能逐渐混淆与融合等项。最後在政策方面，建议订定书面之「数位参考服务指引」；在网页表单设计方面，则要改善读者与馆员介面；未来研究方向则需加强馆员回覆分析与提问者满意度分析两项研究。

赛门铁克发布2019《互联网安全威胁报告》:表单劫持带来更大威胁

日前,全球网络安全领域领导厂商赛门铁克公司(纳斯达克:SYMC)发布第24期《互联网安全威胁报告》(ISTR).报告显示,随着勒索软件和密码窃取带来的收益不断减少,网络犯罪分子正在伺机寻找其他的方法来牟取利益,如网页表单内容劫持(Formjacking,以下简称“表单劫持”)。赛门铁克2019年《互联网安全威胁报告》综合介绍了当今网络威胁态势,并对全球威胁活动、网络攻击动向和攻击动机提供深度洞察。

威胁

'自动填充'功能可能已泄露了个人信息大多数用户在填写网页表单时,曾为填写重复信息而苦恼。为满足用户需求,Google Chrome等主流浏览器提供了'自动填充'功能,即记录下曾填写信息,以后遇见同样问题将自动填充。而事实证明。