海量数据过滤系统中匹配算法的研究

模式匹配算法是数据过滤系统的重要组成部分,其效率直接影响到海量数据过滤系统的性能。为了应对当前不断增加的网络数据量对网络安全造成的威胁,提出了一种新的模式匹配算法——改进的AC-BM算法,并将其应用到海量数据过滤系统中。改进后的算法明显减少了匹配时间,提高了海量数据过滤系统执行效率。

应用于移动互联网的入侵检测系统的研究

随着移动互联网的迅猛发展,智能手机越来越普及,其安全问题也随之而来。入侵检测技术能收集信息并进行分析,通过与规则库比较,发现是否含有入侵攻击。由于目前移动互联网监测能力不足,大量木马入侵手机,严重影响了手机用户的生活。提出了一套应用于移动互联网的入侵检测系统,能有效检测到入侵攻击,并及时响应,保证手机安全。

模糊时间序列模型在论域定义上的研究

文中基于模糊时间序列模型,提出了如何定义论域的方法。预测人员在不断地应用模糊时间序列模型进行预测的同时,也对此模型进行了不同方面的改进,但是大部分主要包括两个方面:一是论域划分,而是模糊关系表示。在论域划分上面,现有的研究都是简单的向上和向下取整的方法,没有意识到论域区间的定义也会影响到预测的结果的原因,所以本文研究了新的定义论域区间的方法,本文新的方法中提出论域区间的定义和当前类别的数据分布有关,这样充分考虑了样本数据的分布情况,提高了论域间隔的准确度和可解释性。最后,本文应用阿拉巴马州大学的预测结果和最新的论域划分方法进行了比较,结果表明了此方法的有效性。

微博热点话题检测系统的设计与实现

描述了一个微博热点检测系统。管理者通过它可以快速了解正在发生的或是已发生的微博热点事件。系统采用调用微博API接口与改进爬虫程序相结合的方式获取网页数据,由于网络数据量巨大,为了提高效率,还采用了网页清理技术。重点介绍了话题活性模型的方法,系统可以根据时间坐标快速寻找热点话题,提高了热点话题发现的效率,大大降低了热点话题发现的时间复杂度。

虚拟卡口系统的设计

设计一个可利用道路现有摄像机实现智能视频分析、图像处理、机动车辆信息提取的智能监控系统。该系统通过视频检测算法,实现对所有通过监控摄像机的运动车辆进行动态分析和信息提取,不仅可以内嵌到现有的智能交通监控系统,还可将所提取的机动车辆信息上传至治安高清卡口系统中使用,从而有效节约社会资源和财力成本,提高公安业务系统的自动化。

位置服务中基于盲签名的隐私保护技术研究

针对传统的基于位置的服务(LBS)隐私保护模式的不足,提出了一种新的位置隐私保护技术,利用RSA密码体制,构造一种盲签名方案来实现用户真实身份的隐藏,从而达到了保护位置信息的目的,实现用户对位置隐私的完全控制,分析结果表明,该技术能有效降低通信开销以及服务器与客户端的处理代价。

人物关系的可视化研究

大数据背景下,数据对于关系的呈现并不直观,因此人物关系的可视化研究对于抽取隐含知识具有重要的实用价值.从人物关系可视化的边-节点关系及相关信息展示的可视化需求出发,改进了D3.js类库,优化边-节点间的指向关系,便于数据处理,尤其是动态数据处理;采用改进的最短路径算法,能够求解无向图的经指定节点的全部最小环,应用于求取关系图中的人员团体关系;利用D3.js可视化类库的数据驱动特性,实现了具有一定数据交互功能的人物关系图可视化原型.

基于B/S架构的一卡通消费系统的设计与实现

本文介绍了基于后端SSM和前端React框架实现的一卡通消费系统,用来完成对整个一卡通消费平台的初始设置、操作授权、发卡换卡、数据查询和导出统计报表等。阐述了系统的业务与流程,分析了在保证交易安全性的前提下简化交易过程的问题。通过JNA对接了写卡器和消费机两类设备。通过本系统,管理员可操作写卡器对IC卡进行卡片管理、充值管理,操作消费机进行补贴管理,商户可操作消费机进行消费和消费模式管理,实现了一卡通消费智能化和一体化。

基于DPI的家庭网关QoS功能研究

研究基于深度包检测(DPI)技术的家庭网关服务质量保证功能.介绍DPI模块原理,研究其与快速转发技术以及QoS策略调度结合,在linux嵌入式系统下实现基本的功能模块,并将各个模块联合调试.最后进行实验,实验的结果达到预期效果.

基于SDN的vOLT系统适配层的设计与实现

为了解决接入网面临的挑战,文章基于SDN的思想,提出构建一个vOLT系统。该系统可以通过虚拟化实现接入网设备中数据平面和控制平面分离;通过集中化实现对接入网资源的统一管理、控制和调度;通过API应用接口实现接入网资源和能力的开放,从而实现面向应用和客户的智能化接入网。文章着重利用gRPC框架设计了vOLT系统适配层,剥离了传统OLT的部分功能,实现了ONU和OLT设备之间解耦。最后通过组网对适配层的功能进行验证,实验结果表明,在vOLT模式下,OLT支持ONU上线和配置功能。

多模式匹配及其改进算法在协议识别中的应用

随着网络的高速发展,使得信息安全问题日益严峻,传统的很多协议识别技术已经无法应对不断出现的网络威胁,作为内容过滤和检测的关键技术之一,同时也是传统的字符串算法中被重点研究的对象之一,模式匹配算法成为当今研究热点。首先介绍了多种单模匹配算法及其存在的缺陷,然后在Aho-Corasick多模式匹配算法基础之上进行了改进,并将该算法应用于协议识别中,最后简单分析了协议识别中模式匹配算法未来的研究方向。

基于网络侧的手机隐私泄露检测方案及实现

针对传统的用户侧隐私泄露检测方案的不足,提出了一种基于网络侧的手机隐私泄露检测方案。从移动运营商核心网Gn口获取授权用户的上网数据后进行处理,实现对手机用户的隐私泄露行为的预警和检测。通过虚拟环境测试,结果证明,本方案具有较好的检测效果。

两种时间序列模型在客流量预测上的比较

模糊时间序列模型和季节模型都是基于时间序列的模型,为了探讨在时间序列表现出一定的周期性时,哪种模型的预测效果会更好,分别利用模糊时间序列模型和季节模型对南京某商场的客流量进行预测,计算并比较两种方法下的相对误差值和RMSE(Root Mean Square Error)值,发现季节模型的相对误差值图形的平滑度要优于模糊时间序列模型,季节模型的RMSE值小于模糊时间序列模型,这表明考虑到数据特征的模型有更好的预测结果。

基于Intel DPDK的高性能网络安全审计方案设计

目前移动互联网流量正呈现高速增长的态势,这为网络安全审计带来挑战的同时也大大滋生了网络安全隐患。为了应对网络审计系统中传统数据采集机制无法匹配现有带宽的现状,本文提出了一种基于Intel DPDK的网络审计系统设计方案。系统在Linux多核环境,基于多进程并行处理机制实现。实际应用表明,该方案具有良好的稳定性,较传统Libpcap方案在处理性能上有较大提升。

基于人像大数据现代人口管控技术的方案设计

人脸识别与大数据是现代智能安防的两大重要支撑科技,它们升级了社会安防模式与体系,提高了系统运行效率。本文提出了一种基于人像大数据的现代人口管控技术方案,研究了人像识别利用大数据技术将成果应用于公共安全视频监控建设的基层实战中,探索出一条全面布局公共安全视频建设的道路,其成果能够结合先进的深度学习、大数据、云计算等技术,帮助公安部门突破传统的人工排查的工作模式,有效提升公共安全领域对特殊人群的监控、恐怖分子布防、涉案人员追逃等人员管控能力。

基于多尺度分析和决策树的P2P流量检测模型

P2P流量的检测和管控是随着P2P技术应用变化而不断发展的,传统的P2P流量检测技术的局限性越来越明显,导致各种新的P2P流量检测技术成为当前研究热点。首先介绍了传统的P2P流量检测技术以及其存在的缺陷,然后重点提出了用于检测网络层数据包的多尺度分析模型。多尺度分析模型通过提取疑似P2P流量可以缩小P2P流量的检测范围,提高P2P流量的检测效率,提高P2P流量检测效率,并且结合决策树对疑似P2P流量进行协议分析达到有效识别和分类的目的。最后提出了P2P网络流量监管未来的研究方向。

基于OpenStack的云计算平台网络架构分析与设计

随着大数据与云计算技术的发展,数据中心虚拟化成为了互联网发展的主流趋势,然而当前的互联网模型无法满足大规模虚拟化的需求,主要表现为硬件上无法满足云计算庞大的业务体量以及软件上无法满足网络SDN化的需求。本文以改进当前互联网模型为目的,通过分析开源云计算平台OpenStack的网络理论模型和实际网络划分,最终结合虚拟交换机软件OpenvSwitch给出了一种高效实用的网络设计方案。经过实际部署测试,该方案能很好地满足云平台当前的需求以及未来发展的需要。

云平台的自动化部署设计与实现

基于简化部署操作、节省部署时间、提高部署效率的目的,对云平台架构和网络拓扑进行设计,对云平台自动化系统的需求进行分析,重点对自动化部署系统的各个组件进行设计。具体分析了云平台部署管理子系统、云平台PXE管理子系统以及云平台组件安装子系统以及自动化测试子系统,并对各个子系统进行设计。通过实际的生产环境的检验,成功的完整的部署了云平台,并将部署的时间由从前的一周以上压缩到两天之内,大大节省了部署时间,提高了部署效率。

基于深度学习的人脸识别方法

传统人脸识别技术通常在待识别人数不多时的准确率要比待识别人数多时的准确率高[1]。为了增加识别的准确性,论文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的人脸识别方法。该方法主要涉及两方面,一是使用DNN对训练集进行特征提取;二是将提取的特征图片输入神经网络进行训练及识别。基于Python+OpenCV进行实验,通过改变权重衰减系数、卷积核数目、非线性激活函数等参数来提高卷积神经网络的性能。论文会将对卷积神经网络的参数进行大量的实验对比分析,并选取最合适的参数构建一个能够识别人脸的深度神经网络。

互联网热点话题发现的设计与实现

针对互联网信息规模不断增加,数据结构杂乱无章等问题,本文设计一种基于互联网热点话题的发现模型及实现方案。本文分别就系统整体架构和具体实现进行了说明,本系统采用Java编程实现,具有半实时性,全面性,且可以进行时间粒度划分等特点。