有限实名网络中的个人信息安全风险

有限实名网络作为一种普遍存在的网络环境类型,个人信息不断累积其中,随之而来的是不断凸显的个人信息安全风险.对有限实名网络环境中关键的个人信息风险因素进行识别,同时结合2011—2014年典型的个人信息风险事件进行实证分析,从多个维度对具体的风险因素及其风险程度进行研究.研究结果表明,技术风险、管理风险、法律风险、信用风险是个人信息安全风险的重要来源,且在重要性上存在显著差异.针对各风险因素的风险程度在风险案例、民众观念2个方面存在的差异进行分析,并提出相应的建议.     

白马鸡繁殖期等级行为和社群结构的社会网络分析

【目的】白马鸡(Crossoptilon crossoptilon)是一种大型鸟类,集群中个体相互作用形成复杂的社会结构,笔者从社会网络视角分析白马鸡等级行为和社群结构,探明白马鸡在繁殖期的社群状况,为集群鸟类社会行为和群体结构研究提供科学依据。【方法】运用社会网络分析方法,对育雏前期和育雏期的白马鸡群体开展野外调查,总共标记个体49只,记录白马鸡群体成员聚集频次和等级支配频次,计算了支配关系矩阵的线性程度和个体等级分数,并将个体聚集强度关系矩阵和等级支配关系矩阵实现了网络可视化。同时,建立人工模拟群体随机聚合矩阵,检验观察矩阵是否由随机因素导致。计算网络参数和模块度值,方差分析检验模块内部和各模块之间个体支配关系强度差异。【结果】①等级关系网络显示白马鸡集群中个体间存在等级制度,且为线性支配式; ②育雏前期和育雏期集群中均存在3个模块,但两个时期模块成员发生了变化; ③接近中心度对模块性影响显著,育雏期群体凝聚力高于育雏前期,且育雏期模块化程度高于育雏前期; ④育雏期配偶对的分布受到模块化的限制,所有配偶对分布在相同模块内; ⑤模块内部个体等级支配关系强于各模块间个体支配关系,且高等级个体群体凝聚能力较强。【结论】对白马鸡集群关系和等级行为观察实现了网络可视化,揭示了白马鸡繁殖期集群中存在模块化结构,且模块内部和模块间个体等级支配关系强度不同。     

基于流量特征识别的哑终端安全管控系统

网络摄像头、网络打印机这类基于IP协议无用户交互界面的物联网哑终端通常基于嵌入式系统开发,存在程序固化难以更新、计算资源有限、采用简单的安全认证机制等问题,出现安全漏洞难以进行升级很容易被攻击者控制发起网络攻击.针对上述问题,本文设计并实现了基于流量特征识别的哑终端安全管控系统.该系统提取终端的流量特征,实现终端的身份鉴别和行为监管.在设备接入时,提取终端的流量静态特征实现身份鉴别;在设备接入后通过分析流量动态行为特征判断其是否存在异常行为.发现异常行为后阻断会话连接.该系统在实验环境和实测环境下性能均表现较好,设备识别准确率达到96.6%,异常检测准确率达到97.7%,可有效检测DOS、端口扫描等网络攻击行为.      

网络实名制中推广数字证书技术的意义

网络实名制已经成为必然的发展趋势,实施网络实名制,必须要保证实名制的安全性,数字证书技术正是在这一背景下诞生,为了给人们提供一个平等公平的信息传播平台,需要对上网的人进行实名登记,为了对网民进行管理,需要推广实名登记制度,有效的实名制管理对构建良好健康的网络环境、提升网络道德水平起到了非常重要的作用。该文主要针对数字证书技术在网络实名制中的应用进行分析。     

论多媒体网络环境下教师的教学行为及实施策略

简要论述了教学行为的内涵与特点;指出了多媒体网络教学环境中教师教学行为的基本特征;在此基础上,提出了教师在多媒体网络教学环境中实施教学行为的策略。     

知识获取与个体创新：知识网络与合作网络嵌入的双重作用

新经济时代,创新成为保持个体竞争力的关键因素之一。由于知识更新速度加快,借由网络关系的知识获取行为,成为个体取得创新所需知识的重要来源。为了深入了解知识获取对个体创新的影响作用,以我国消防行业专利数据为样本,从社会网络理论出发,引入知识网络和合作网络变量来分析两种网络嵌入的双重作用。实证研究结果表明:通过网络关系的知识获取行为对个体创新有正向作用;知识网络结构洞与合作网络中心性共同推动了个体创新绩效的提高。     

虚拟情境中的从众与服从分析

在现实生活中,每一个个体都是社会性的,个体的行为不仅受到自身的支配,同时也受到所处的社会群体环境的影响,即使是虚拟环境下,这种影响也是真实存在的。     

大气污染背景下公众减少驾车以及购车意愿的影响因素研究

从“社会困境”的理论视角, 使用针对北京居民环境行为的网络问卷调查数据, 探究公众面临大气污染时选择减少驾车和购车行为的可能影响因素。采用线性与定序两种回归方法分析问卷调查数据, 结果显示影响个体购车和驾车减排行为的主观因素有所不同。其中, 未购车人群的购车意愿受到个体知觉行为控制感的影响较明显, 而已购车人群减少驾车的意愿更容易受到个体对大气污染的道德规范影响。研究结果表明, 当个体预期付出成本较大时, 即使他们具备高的知觉行为控制感, 也难以在行为上发生改变。     

环境领导力、组织绿色文化与员工绿色行为研究

员工绿色行为被证明对组织可持续发展计划的成功实施存在重要意义,但有关员工绿色行为影响机制的研究还不充分.除了个体对环境问题的态度、主观规范、感知的行为控制等因素外,领导者等组织因素同样影响了员工绿色行为的意向.本研究从组织文化的视角构建了环境领导力对员工绿色行为的内在影响机制模型,考察组织前因如何与个体情境相联系.本研究对来自石油行业的247名员工进行问卷调查,数据分析结果显示:(1)环境领导力正向影响了员工的绿色行为;(2)组织绿色文化正向影响了员工绿色行为;(3)组织绿色文化在环境领导力和员工绿色行为间起中介作用.     

数据丢包情形下分布式无梯度Push-sum算法

针对多个体网络中个体信息交互常会出现数据丢包及个体目标函数次梯度难以计算或不存在的问题,提出数据丢包情形下分布式无梯度Push-sum算法,该算法要求网络的权矩阵为列随机而无需是双随机。通过增加虚拟节点进行系统扩维,从而建立一个有限的非均匀的马尔可夫链,并结合遍历性系数的结论证明了所提算法的收敛性。研究表明:收敛误差值与高斯近似函数的光滑参数、目标函数的Lipschitz常数成正比,从而有效解决了数据丢包及个体目标函数次梯度不存在或难以计算的分布式优化问题。     

浅议网络环境下侵犯知识产权犯罪的取证问题

网络环境下的侵犯知识产权犯罪在取证方面存在着三个主要问题,即网络搜查行为与司法令状原则的冲突问题;网络搜查的秘密性与令状原则的权利救济的冲突问题;网络搜查的协助问题。     

基于DFA复合式Agent模型的设计与实现

针对机器人团队协作检测与跟踪动态目标的需要,提出1种基于有限状态自动机(DFA)的复合式Agent模型。通过结合有限状态自动机的行为状态模型,对复合式Agent模型进行改进,在固定路线的动态目标跟踪实验中,对改进前后的Agent模型实际实验数据进行比较,并将该模型应用于基于区域的多机器人多目标跟踪实验中。结果表明:改进后的Agent模型通过有限状态自动机中的状态抽象,不仅从目标检测与跟踪的角度提高了Agent个体性能,还从社会的角度,提高了群体团队的协作性能;提出的模型通过行为状态模型将动作、决策等与环境信息进行了有效的分离,从而具有较好的可移植性和高扩展性;改进后的Agent模型跟踪偏差期望值与样本方差均降为改进前的一半,为实时的目标协作检测与跟踪提供了有效途径。     

网络行为管理设备在局域网安全管理中的实际应用

通过当前网络管理方式中存在的问题,分析了现在网络化办公环境中各种不安全、不稳定及影响工作效率的原因,接着,提出了行政管理与技术手段相结合的网络管理方法,即网络行为管理。最后,结合实践阐述上网行为管理设备在企业中的具体应用。     

个体行为的完全归因模型

回顾了归因理论的相关理论成果,分析了个体行为的认知基础,提出了个体行为的完全归因概念并分析其要素与过程.为增进个体行为的完整性和应用性,进一步给出了个体行为完整归因模型,该模型充分考虑了个体行为在时空环境的连续性以及心智环境的复杂性,并将归因的推断与归因效果分析有机的结合起来,对个体行为的归因认知过程进行了完整的描述.     

惩罚机制对影响力不同群体合作行为演化的影响

在无标度网络中,研究惩罚机制对群体合作行为演化的影响.采用进化博弈论中重复囚徒困境博弈策略,考虑影响力的多样化,模拟分析在影响力同质和异质网络中分别引入惩罚策略对个体间合作关系的影响.仿真结果表明:在影响力同质网络中,惩罚机制会激励合作行为;在度小节点影响力大的网络中,惩罚机制也同样提高了群体合作率;而在度大节点影响力大的网络中,惩罚会使群体中策略分布趋于一个均衡状态.     

网络舆论演化的高影响力优先有限信任模型

针对经典有限信任模型在观点更新时需考虑其他全部个体的观点,以及虚拟社会网络规模巨大、用户时间和精力有限等问题,提出了基于影响力和信任阈值、含有双重选择机制的网络舆论演化模型,并对参与网络舆论演化个体的观点坚持策略进行建模,在多个参数集下对该模型与经典有限信任模型进行仿真.结果表明,所获得结果与实际网络舆论演化的情况相符.     

包含情绪影响因子的群行为决策模型

 群体中个体情绪对群行为演化的影响是至关重要的。相对于开放场所,处于封闭场所中群行为更容易受到个体情绪的影响。针对群行为建模中情绪影响因子数理表达问题,在分析人群个体行为决策映射关系和情绪与行为决策影响双向关系基础上,建立了包含情绪影响因子的群行为决策模型,并针对行为决策中存在的动态目标判定问题,提出了相应算法。具体场景仿真结果显示,随着群体中个体情绪（尤其是恐慌情绪）影响程度的加大,群体行为演化中的数量变化振荡性明显加强,仿真结果与现实情况吻合,表明包含情绪影响因子的群行为决策模型及算法的有效性。     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.     

大学生网络自主学习的现状与对策

基于网络的自主学习成为大学生获取知识的重要途径和传统课堂学习的必要补充和有效拓展。实证调研的结果表明,大学生受环境因素、个体因素、学习特征因素的影响,自主学习的效果并不理想;同时发现,大学生网络自主学习存在网络学习资源不理想、教师指导作用弱、大学生自身学习能力不足等问题。为此,必须改善网络自主学习环境、加大网络学习资源建设力度、做好网络学习资源宣传、发挥教师指导作用、提高学生个体学习能力等措施,以提升大学生基于网络自主学习的效果。     

环境影响评价中公众行为选择概念模型

参与和不参与是公众个体在环境影响评价参与契机下的两种行为选择,作者从理性经济人假设出发,分析出环境偏好、责任意识、制度供给与政府行为规范、舆论情景等构成了理性公众个体行为选择模型变量的主因子,它们决定着参与或不参与成本,并影响着公众个体对参与效力的预期。通过对可能存在的公众行为选择的无差异曲线,分析公众行为选择倾向,潜在的积极参与个体,以及改变其选择倾向的可能性。