基于网络爬虫技术的校园网入侵信息跟踪研究

校园网是供全校师生使用的通信网络,很多重要的信息都需要通过该网络进行传递。校园网具有很强的开放性,入侵风险较大,使得重要信息很容易被窃取或篡改。针对上述问题,研究一种基于网络爬虫技术的校园网入侵信息跟踪方法。利用网络爬虫技术采集校园网入侵信息,通过计算关联程度选择特征因子并从入侵信息中提取三个特征因子,即峰值因子、峭度因子以及波形因子。以三个特征因子为输入,利用深度置信网络检测入侵类型,并发送报警信息。利用分布式概率包标记算法标记入侵信息,重构入侵路径,完成校园网入侵信息跟踪。结果表明:与基于改进聚类算法的方法、基于Transformer神经网络的方法、基于内外卷积网络的方法相比,所研究方法应用下,SROC面积数值更大,由此说明所研究方法的入侵检测准确性更高;DDOS攻击下入侵路径长度为52.36m、网络扫描下入侵路径长度为33.54m、蠕虫病毒下入侵路径长度为40.32m,由此证明了所研究跟踪方法的有效性。

1+X证书制度下高本三二分段在线课程建设探索

1+X证书制度对于学历教育与职业技能融合具有重要意义。在三二分段专升本应用型人才培养试点专业高职学段软件技术专业中,JavaEE企业级应用开发课程是较为重要的一门课程。该课程突出实践性,技术更新速度日益加快,为本科学段的专业学习打下基础。高职院校应该抓住机遇,积极探索在线课程资源的建设,构建“以学习者为中心”,促进在线课程高质量可持续发展,培养适合市场需求及行业需求的高素质技能人才,实现人才培养与企业需求的对接。

并行处理网络下半结构化大数据快速聚类方法

半结构化数据量已经超过PB级,在这种大规模数据集上快速响应交互式请求,对关系数据库查询和大数据处理技术都提出了挑战。然而当前的聚类算法均是离线批量处理结构化、非结构化数据。面对半结构化数据对象和应用需求的转变,需要对传统聚类算法针对性地优化和改进。设计一种并行处理网络下半结构化大数据快速聚类方法。首先,在常用的Linux与Windows网络环境中捕获大数据包,并对捕获的多源异构大数据做清洗和集成等预处理操作,完成数据准备工作;然后在并行处理网络下,基于MapReduce框架改进常规CanpoyK-means聚类算法形成BCK-means并行聚类算法,对多源异构大数据进行并行化聚类分析,实现半结构化大数据的快速聚类挖掘。实验结果表明,设计方法在10 s内即可完成不同类别的半结构化数据集的聚类且聚类结果稳定,在半结构化数据聚类挖掘效率方面具有优势。

基于大数据技术的学生成绩预测模型的分析研究

随着信息技术的发展,学生在校园中产生可以存储的数据越来越多,如何有效利用这些数据和利用潜在信息的方法正在成为研究的方向。因此,文章利用大数据技术作为一种手段,研究和分析高等职业教育学生的特征数据,如成绩和行为,并预测最终结果,为教师提供一些早期预警。在文章中,首先建设大规模集群的数据分发和生态系统的组件,然后通过jquery,Bootstrap框架、echart等等,搭建前端页面和可视化效果。将学生的2018-2020学年日常生活学习的所有学习成绩和行为特征经过预处理,成为研究对象。通过使用K-means++算法和多元线性回归算法来预测学生未考试科目的成绩,预测结果相对准确,成功率可达84%,对于预测差的学生可以在适当的时候进行学习指导和相关的警告,对于从经验驱动转化为数据驱动提供一些参考。

JMeter测试应用研究

针对JMeter测试工具和各项基于JMeter工具的测试进行了深入研究,详细阐述了JMeter测试工具的安装和相应的环境搭建流程,并针对性能测试、压力测试、多用户并发测试和接口测试进行了具体案例讲解,通过案例操作过程分析,进一步掌握JMeter工具进行各测试项目的操作步骤,从而掌握相应的测试操作技能。给测试技术的学习者和爱好者提供了具体详细的学习资料,对提升测试操作技能起到一定的促进作用。

基于能力本位的高职课程学习成果真实性评价模式

真实性评价迎合了当代高职教育人才培养改革和发展的需要。真实性评价中的"真实",是要求在课程学习成果评价的任务、能力、产出、标准四个要素上同时体现真实性,是对高职能力本位教学实践的补充与衔接。通过与职场现实工作情境及评价操作的参照比对,构建高职课程真实性评价设计模型,按照评价设计过程分为六个环节:能力要求、评价任务、任务条件、学生成果、评分规则、评分情境,并在真实性评价体系设计中融入对评价信度和效度的考量,以期促进真实性评价在教学实践中的应用。

基于概率主题模型的软件开发数据库隐私数据泄露识别方法研究

为了提升软件开发数据库的隐私数据安全性,提出基于概率主题模型的软件开发数据库隐私数据泄露识别方法。挖掘“主题-词”与“主题-文档”之间的概率分布,建立概率主题模型,通过该模型将数据转化为恶意代码并提取特征;同时结合概率检测算法与指纹对比判断恶意代码配置文件是否为敏感文件,将敏感恶意代码配置文件主题上的概率均值作为确定隐私数据泄漏的指标,实现隐私数据泄露识别。实验结果表明,该方法可100%识别软件开发数据库的隐私数据是否泄漏,而且针对不同欺骗率和失真率的网络攻击导致的软件开发数据库的隐私数据泄露,识别准确率依旧在98%以上,泄露识别优势显著。