用ISA Server屏蔽网站 通过脚本向ISA导入网站黑名单过滤内容

以最小的代价在ISA Server上实现内容过滤——只需要订阅黑名单服务，加上少许规则设置和一些脚本即可。

论网络平台版权内容过滤义务的适用与实施

过滤技术发展在促进网络版权治理的同时引起“通知—删除”规则的适用困境,以及网络平台版权内容过滤义务之争议。过滤义务本质上是注意义务的延伸,设立过滤义务有助于约束平台权利滥用、发挥治理优势,规制自发过滤行为。具体适用过滤义务时,应针对大型信息存储与发布服务提供商的特定内容,制定明确合理的过滤标准并采取分类过滤措施。为保障过滤义务有效实施,应建立与“通知—删除”规则的体系衔接机制、类型化成本分担补偿机制,以及算法运行全流程人机联合审查机制。

论网络服务商版权内容过滤义务:羁绊与出路

网络服务商信息控制能力提升及技术向善伦理观念发展,导致传统安全港规则正当性受到影响。这为版权内容过滤义务构建提供契机。应用版权内容过滤技术虽在基本权利保障与过滤成本方面存在局限,却并非不可化解。为优先保障高利益位序权利,并限制网络服务商恣意过滤,理应法定过滤标准。结合过滤行为的行政执法属性,引入证明标准理论进行义务建构,相较于比例原则与经验法则具有明显优势。对具体过滤标准,可以“接近案件事实清楚,证据确实充分”作为推定侵权、以不满足“优势证据”标准作为推定不侵权的技术过滤标准;而对两者间的“可能侵权内容”则构建预警通知制度。过滤成本问题则可通过限定义务主体范围、降低合格技术标准及作品集体管理予以分解。由此,发挥过滤技术功能以实现版权内容过滤义务的价值追求具有可行性。

基于内容过滤的个性化搜索算法

传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算和用户兴趣模型更新的方法.对比实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化.

基于图像内容过滤的智能防火墙系统研究与实现

针对目前网络安全系统对于图像信息处理能力不足的问题 ,开发了一种基于图像内容过滤的智能防火墙系统 ,能够准确、实时地监测网络中的图像信息 ,提高了网络系统的运行可靠性和安全性 .提出了一种基于轮廓特征抽取与多智能体技术的图像内容检索算法作为本系统的核心算法 .该算法首次将图像检索问题看作是一个分布式求解问题 ,并以智能体技术作为支撑技术 ,解决了目前多维索引算法在大型图像库检索效率低下的问题 ,在不降低图像识别率的情况下 。

基于内容过滤PageRank的Top-k学习资源匹配推荐

针对在线教育支持技术中关于文本处理的多义词和同义词问题,提出基于内容过滤PageRank语义相似替换的Top-k学习资源推荐算法。基于内容的向量空间滤波建立学习资源过滤推荐模型,该模型采用资源间匹配方式以取代语义相似性,从而避免多义词或同义词的漏检问题。基于谷歌PageRank算法结合前述资源间匹配模型构建考虑资源间关系连接的权重矩阵,取代传统PageRank算法网页间的超链接方式,进行资源类型划分,得到特征的马尔可夫收敛矩阵,并利用Top-k算法实现推荐结果细化。实验结果表明,在公共学习资源数据集中,所提算法对计算时间的覆盖率是可行的。

基于内容过滤的农业信息推荐系统

针对如何有效实现个性化推荐服务的问题,在农业信息推荐系统的设计过程中,采用基于内容过滤的推荐技术,提出一种新的用户综合兴趣模型。模型通过将用户背景、阅读与操作行为等因素进行综合加权,计算用户与文档的相似度,并以此向用户推荐文档。测试结果表明,提高用户阅读与操作特征在模型中所占的权重,可以有效提高推荐精度。

一种基于内容过滤的科技文献推荐算法

个性化推荐技术能够帮助用户快速方便地从大量的电子文献中获得感兴趣的文献,但传统的基于内容过滤的推荐算法不能反映用户对文献需求的兴趣变化,难以区分文献质量的高低。针对上述问题,提出了基于用户访问时间的数据权重和文献重要度,以便更好反应用户的兴趣以及文献质量的优劣,并将这两种度量引入到基于内容过滤的科技文献推荐算法中。实验和分析表明,改进后的算法比传统的内容过滤推荐算法在对文献推荐的准确度上有所提高。

基于内容过滤的网络监控技术研究

针对网络使用者传输的带有密级的文字信息在传输过程中被截获而造成泄密 ,实现了基于内容过滤的网络监控系统DFNMS。DFNMS在网络出口处设置了一道安全检查装置 ,对流出网络的数据流过滤 ,阻止涉密内容数据的提交 ,有效地降低了主动泄密的可能性。

基于内容过滤的反垃圾邮件系统的设计与实现

垃圾邮件日益蔓延,引起全世界的广泛关注.研究基于内容过滤的反垃圾邮件技术,主要包括基于规则评分和基于概率统计的方法,并进行系统的设计和实现.最后,在实验中通过采用K次交叉验证的方法,得到系统的评价指标,并证明了系统的有效性.

Web实时环境两级过滤中文文本内容自学习算法

用户在互联网发布信息的自由性对Web信息内容过滤提出新的挑战。为此,给出一种自学习的两级内容过滤算法SAFE(self-study algorithm of filtering Chinese text content)。SAFE以数据流的方式处理文本,并根据Apriori性质,在不依赖词典的情况下,通过挖掘关键字和关键词实现对文档的两级内容过滤。利用真实世界Web文档验证了SAFE的有效性,实验表明对给定的主题进行文本内容过滤,SAFE的查全率达到93.75%以上,查准率达到100%,执行时间能够满足Web应用的实时性要求。

基于URL过滤与内容过滤的网络净化模型

在信息时代里,信息爆炸似地增长着,而为数众多的不良信息充斥其中。针对这种现状,许多的公司与研究机构都提出了自己的过滤模型。文中在研究过去模型的基础上,提出了一种高效可靠的网络净化模型。该模型在运用WCCP协议的前提下,结合了URL过滤和内容过滤这两种过滤方法对网络信息进行过滤,改进了传统的URL过滤算法。

基于自然语言处理的Web内容过滤模型

提出了一种基于自然语言处理技术的Ｗｅｂ内容过滤模型，引入了中英文两种语言的计算机处理技术，重点讨论了新的具有语义特征的过滤算法，提高了过滤的覆盖率和精确性，并通过实验测试了其性能。

内容过滤中过滤模板的改进技术研究

网络安全中的内容过滤需要在过滤精度与实时性之间寻求平衡,本文首先建立了内容过滤系统的体系结构,它能够实现内容过滤功能。在此基础上,提出了一种对过滤模板进行改进的新的机器学习方法,利用马尔可夫模型可证明此方法能保证初始过滤模板在学习过程中逐渐收敛于真实模板,从而不断提高过滤精度。

基于内容过滤的数字家庭服务资源推荐技术

针对目前内容过滤算法的不足和数字家庭业务特点,提出了基于内容过滤的数字家庭服务资源推荐技术。采用三元组构建用户偏好模型,将用户偏好特征从资源的文字介绍信息具体到每一个属性,并引入遗忘因子动态挖掘用户偏好,自适应调节特征权重,并根据服务资源模型与用户偏好模型的相似性向用户返回推荐列表。实验结果表明,基于内容过滤的推荐方法可使用户点播率和反馈率得到提高。

在TIS的WWW代理服务中实现基于网络安全的内容过滤

内容过滤是网络安全领域的新课题,文章建立了一个完整的内容过滤模型,并在TIS的WWW代理服务中实现了此内容过滤模型。实验结果表明,该模型在过滤精度与实时性之间较好地达成了平衡,实用性较强。

新型内容过滤防火墙的研究

传统的防火墙不能充分快速地进行内容过滤,这直接影响了防火墙的功能。在模式匹配算法中,BM算法是一种针对单模式匹配的算法,AC算法是基于有限自动机的多模式匹配算法,人们在长期使用过程中感到这两种算法都存在弊端且效率较低。为此,结合两种经典的模式匹配算法,寻求一种高效率的模式匹配方法,并把它移植到防火墙的网络层的内容过滤模块中,优化后的AC-BM算法比以往的两种算法在复杂度和效率上都有明显的改进,而且在网络层进行这样的高效过滤,不仅增加了防火墙的内容过滤的充分性,而且提高了防火墙的效率。

一种基于内容过滤的服务资源推荐新技术

针对传统基于内容过滤的服务资源推荐技术中,用户对不同属性偏好权重的计算依赖于用户Web使用行为,不能适用于用户行为数据缺乏的场合,以及用户对属性值偏好计算缺乏用户评分反馈考虑等问题,提出了一种基于内容过滤的服务资源推荐新技术,该技术依据用户消费业务数据和评分反馈,通过计算服务资源属性的信息熵给属性权重赋值,并根据属性值变化频率对属性权重进行调整,得到用户对属性的偏好权重;根据属性值概率分布和用户评分,引入遗忘因子计算用户对属性值的偏好。实验结果表明,该技术建立的用户偏好模型和依据该推荐的服务资源结果更为准确。

一种用于内容过滤和检测的快速多关键词识别算法

基于字符串匹配的检测方法是内容过滤和检测系统中一类很重要的分析方法 首先分析了现有的几种快速字符串匹配算法 ,然后提出了一种新的多模式字符串匹配算法 ,并简单分析了算法的复杂性 算法在设计的过程中吸取了BM算法中跳跃的特性 ,采用了后缀树算法得到了最大跳跃值 ,采用AC算法的匹配自动机原理从而避免对搜索树内每一个字符的匹配 最后 ,通过具体的实验数据验证了这些算法的性能 通过实验可以看出 ,新算法使得检测速度有很大提高 。

一种基于嵌入式协议栈的内容过滤防火墙技术

针对传统包过滤防火墙解决不了的基于内容的网络攻击,而可以完成内容过滤的应用层代理型的防火墙又效率低下的问题,文章提出了一种基于嵌入式协议栈的内容过滤防火墙方案,通过在包过滤防火墙结构中增加嵌入式协议栈模块完成内容过滤,提高了内容过滤的效率。