交互式网络中不良信息过滤技术探析

交互式网络具有快捷性、多渠道性和广泛性等特点,同时也为不良信息的发布提供了便利渠道。因此,探讨如何从大量的信息资源中过滤不良信息成具有重要的现实意义。     

一种用于互动型不良信息过滤的贝叶斯改进方案

信息过滤是文本挖掘领域的重要研究内容之一.针对互动型网络媒体信息(如BBS),提出一种新的信息过滤算法,该算法主要从特征提取和分类器构造两方面对Bayesian方法进行改进.在对不良信息的特征提取过程中,根据网络论坛的特征,在计算中文不良信息特征项的权重时,根据关键词出现的位置、次数以及词长等建立一个特征评估函数,并用它来替换TF-IDF公式中的TF项;同时,考虑到网络论坛中的良性信息与不良信息之间的不平衡分布,采用一种不对称的学习策略来设计Bayesian分类器.实验结果及对比分析表明,该算法具有较高的过滤准确率.     

互联网不良信息对领导人员的影响及应对策略

随着互联网的快速普及和应用,网络不良信息的危害正逐渐凸显,领导人员作为政府和企业的高级管理者,具有高出常人的权力,因此容易吸引不法分子的注意。为了保障人民和财产安全,领导人员应该具备甄别网络不良信息的能力,杜绝负面信息的影响,并积极采取各项措施,肃清网络毒瘤,营造安全的网络环境。     

基于内容的网络不良文本信息动态过滤技术探析

该文探讨了基于内容的网络不良文本信息动态过滤方法的原理,评价了各方法特点、优势与不足,指出了的未来研究重点和难点.为有关管理者进行决策和研究者继续深入研究提供有益参考.     

基于文本内容分析的过滤技术研究

提出一种基于特征词和局部语义分析的文本分类与过滤方法,在基于特征词统计特性分析的基础上,将特征词的知识属性和局部语法匹配引入信息过滤模型,实验结果表明,这种方法对于某些领域的文本信息可以有效地进行识别和过滤.     

基于智能决策的邮件过滤模型

文章通过对智能决策支持系统结构的分析,提出了一种新的智能决策支持的E-MAIL过滤模型,开发了"智能邮件过滤系统(IEFS)",IEFS经过实验结论分析,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制,有效防止了垃圾邮件的泛滥。     

基于IOAPIC重定位表修改策略的键盘过滤技术

设计了一种基于Windows操作系统下的键盘过滤技术。该技术采用WDM驱动框架和IOAPIC重定位表修改技术,可以对用户通过键盘输入的信息进行实时保护。该技术依赖内核驱动程序的最高权限,有效的防止木马程序对用户输入信息的窃取。将其与nProtect密码保护技术进行对比实验,实验结果显示该方法具有比nProtect技术更加底层的防护范围。     

网络不良视频信息过滤系统的研究与实现

时下盛行网页视频点播(VOD),视频内容良莠不齐.为保证未成年人的健康上网、安全上网,本文提出并设计了一个网络不良视频信息的过滤系统.该系统通过检测网页视频数据以及监控网页页面来过滤网络不良信息.仿真结果表明这个过滤系统可以较好地对网络不良视频信息进行过滤.     

浅谈高校校园网不良信息的应对策略

不良信息应对策略是网络信息安全的重要课题。本文基于高校校园网的特点和发展现状,综合论述了如何有效控制和监管不良信息的传播,保障网络信息的安全。     

基于数据挖掘的WEB内容过滤系统模型

一、前言由于互联网的开放性以及信息的丰富性,互联网在提供了大量有益信息的同时,也夹带了大量的不健康信息。此外,网络病毒、垃圾邮件等也给广大的互联网用户带来了不少烦恼,引发了很多社会问题,甚至是国家安全问题。由于互联网的高匿名性、高隐私性、高互动性和无地域性等特点,使得互联网上的有害内容很难有效管理和制约。在这一背景下,如何建立一个高效的网络内容过滤系统,对网络内容进行有效过滤,保护广大网民健康上网是当前需研究的一个问题。为了过滤色情、暴力等互联网不良信息,科研人员进行了大量的研究。但现有的技术相对比较单一…     

基于一类分类方法的多类分类及其应用

在分析一种非线性数据处理新方法的核心概念基础上,研究了基于一类分类方法的多类分类基本原理,提出了应用于多类分类的可信度函数,使聚类与分类的结果更具有可信度．最后,以某企业对供应商关系的调查数据为例,将这种方法应用于企业商业关系网络分析中．结果表明了该方法的有效性．     

一种基于内容的信息过滤改进模型

根据过滤系统的不同过滤目的,将信息过滤分为两类：(1)基于满足用户信息需求的用户兴趣过滤;(2)基于保障数据安全和社会安全的安全过滤．在详细分析了这两类信息过滤的异同之后,指出了安全过滤研究的特殊性及其主要研究内容．在现有用户兴趣过滤系统模型的基础上,提出了一个基于内容的信息过滤模型,并对模型中新增模块进行了试验．研究结果表明,新增模块能够很好地实现基于内容过滤系统的高精度,证明了该过滤模型具有一定的实用价值．     

面向主动信息服务的网络安全过滤技术研究

通过介绍主动信息服务存在的安全性问题,提出了将传统信息过滤技术应用于解决该问题的方法。在此基础上,通过介绍信息过滤技术的相关内容,定义了一种以过滤目的为标准的新的信息过滤分类形式——用户过滤和安全过滤,并对网络信息安全过滤技术的实现做了进一步研究。     

Malicious Code Detection Model Based on Behavior Association

Malicious applications can be introduced to attack users and services so as to gain financial rewards,individuals’sensitive information,company and government intellectual property,and to gain remote control of systems.However,traditional methods of malicious code detection,such as signature detection,behavior detection,virtual machine detection,and heuristic detection,have various weaknesses which make them unreliable.This paper presents the existing technologies of malicious code detection and a malicious code detection model is proposed based on behavior association.The behavior points of malicious code are first extracted through API monitoring technology and integrated into the behavior;then a relation between behaviors is established according to data dependence.Next,a behavior association model is built up and a discrimination method is put forth using pushdown automation.Finally,the exact malicious code is taken as a sample to carry out an experiment on the behavior’s capture,association,and discrimination,thus proving that the theoretical model is viable.     

基于社交网络的单类协同过滤算法

单类协同过滤算法的研究是当前协同过滤算法研究的重要课题,其面临的主要问题是:仅仅正例数据能够被观察到,类高度不平衡,大量的数据点丢失.把社会化正则项引入到传统的单类协同过滤算法,提出一种新的基于社交网络的单类协同过滤算法来解决这些问题.在真实的包含社交网络的数据集上实验验证,该算法在各个评价指标下性能均优于几个经典的单类协同过滤算法.     

一种基于网络对抗的恶意代码破坏效果控制模型

针对传统恶意代码破坏行为盲目、破坏效果单一的不足,提出了一种破坏效果分级可控的恶意代码攻击模型HCMM,改进了恶意代码破坏效果评估指标体系,并利用基于AHP的多级模糊综合评估模型设计了恶意代码破坏效果预估算法.实验结果表明,HCMM模型有效地改善了破坏效果可控性与自适应性,更符合现代信息对抗以及网络安全性测试的要求.     

现存大众化网络信息分类浅析

从分类体系、类目设置、类目排列、类目名称及类目注释五个方面浅析了大众化网络信息分类的利弊，并给出一点建议。     

校园网信息过滤系统探讨

基于校园网对互联网的信息过滤技术进行了探讨，主要分析了名单分类过滤及旁路侦听技术的运用与实现。     

一种基于语义的恶意行为分析方法

提出了一种基于语义的恶意行为分析方法,可以对基于函数调用的攻击进行完整刻画,支持流敏感、上下文敏感且路径敏感的函数间分析。与现有方法相比可以更加准确地描述全局状态中的基于函数调用的攻击行为。针对多个恶意程序和应用程序的分析表明,该方法可以有效地识别代码中的恶意行为。     

Internet信息过滤中用户个性化模式的构建

提出了个性化信息过滤技术，并对其基本原理进行了阐述；构建了用户个性化模式，给出了用户分类算法。最后，对当前存在的问题进行了总结。