基于概念联想网络的网页预取模型

提出一种基于概念联想网络的网页预取模型，挖掘用户访问模式中蕴含的概念间联想模式，结合在线学习和离线挖掘两种方式，建立面向用户的概念联想网络，并基于概念联想网络实现网页预取评价。模型对网页进行概念层次的分析，提高了预取的准确性，实现了基于语义的客户端网页预取。     

基于超网络的Web社会群体复杂关系建模

针对现有的单一要素表征的集群关系不能反映现实社会群体关系的真实情况和整体结构,采用超网络思想表征网络实体间关于兴趣相似度的隐性联系,再结合显性的社交关系,构造了多维社会集群复杂关系模型,并设计相应的算法和实验证明了模型的可行性与有效性.模型不仅能多维度、更真实地表征网络社群的关系,还能作为预测潜在网络热点话题规模的依据,为准确挖掘潜在的网络结构、进行有效的舆情分析奠定了基础.
     

一种防自私行为的网络编码策略

摘要：
为了对抗网络传输中可能出现的大规模自私行为,提出了一种计算网络最大流（最小割）期望值后再进行网络编码的方法.首先计算网络可能出现的最大流值和它们出现的概率,然后利用这些数值计算网络最大流的期望值,最后以最大流期望值进行编码.在一定误差的允许下,数学分析和计算机仿真表明,该方法能有效防止一定数量自私节点导致的自私行为.
关键词：
网络编码; 最大流; 自私行为 中图分类号： TP 393.08
文献标志码： A     

基于SIFT的图像复制遮盖篡改检测技术

针对现有的图像复制遮盖篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,借鉴图像匹配技术中的SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法,首次提出将其用于检测复制遮盖的篡改操作.该方案首先计算出待鉴定图像的所有特征向量,然后进行特征向量集的划分与匹配.待鉴定图像的匹配点对用点与点之间连线标记.如果图像被复制篡改过,所标记的线段将明显集中于某两个区域之间.实验表明,SIFT应用于复制遮盖及各种后处理篡改操作,如旋转、缩放、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果.     

面向拒绝服务攻击的多标签IP返回追踪新方法

针对网络安全中拒绝服务攻击难以防御的特点,提出面向拒绝服务攻击的多标签IP返回追踪方法(iTrace-DPPM),用以识别基于互联网控制报文协议(ICMP)的直接和反射式拒绝服务攻击的真实源地址.该方法首先结合ICMP数据段大小及最大传输单元阀值,计算单一ICMP数据报文可携带的路由标记数,再根据数据包的幸存时间推断路由器与攻击源头的距离,将路由器的标记概率设定为距离的倒数,并针对每个标记域独立地执行概率标记算法,最后受害目标根据接收的标记信息,实现转发路径的重构及源头识别.与已有的动态概率包标记方法相比,iTrace-DPPM方法具有路径重构所需数据包少、支持部分部署及无额外负载的优点.NS2环境下的模拟实验结果证实,路径重构所需的攻击包数降为DPPM方法的路由标记数的倒数.     

变长分组Banyan网中排队的神经网络调度

提出了适用于变长分组情形下进行调度的系统结构;给出了分组调度的具体原则;基于所给出的调度原则,研究了利用Hopfield神经网络实现优化调度的方法和在硬件电路上的可实现性,仿真实验表明了所给调度方法的有效性。     

基于一类分类法的不良信息过滤模型

针对网络不良信息过滤中训练样本分布不均衡，负面样本对于训练效果无充分贡献，提出了一种利用正面训练样本建立分类模型，并基于该模型实现网络不良信息过滤的方法．模型通过选择合适的核函数，提高过滤的准确性，实现了基于正面样本的不良信息过滤．     

基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测

通过对图像拼接技术的分析,提出了一种基于灰度共生矩阵的拼接图像检测算法.该算法把离散余弦变换(DCT)与灰度共生矩阵结合,计算图片DCT域上的灰度共生矩阵,将共生矩阵作为特征向量,采用特征提取 分类方法,利用支持向量机（SVM）分类器进行分类预测.实验结果表明,该算法在哥伦比亚大学灰度图片库和中国科学院彩色图片库上达到了91.2%和98.5%的最高检测准确率.     

基于Logistic混沌序列和奇异值分解的半脆弱水印算法

提出了基于Logistic混沌序列和奇异值分解的半脆弱水印新算法,分析了混沌序列的初值敏感性和低相关性在水印中的应用,研究了奇异值在高比例有损压缩下的鲁棒性.结果表明:混沌序列生成的水印具有唯一性和不可破解性,某些奇异值在高比例有损压缩下具有相对稳定性;将奇异值作为水印载体,其水印显示良好的抗压缩鲁棒性,同时可以精确检测与定位被篡改的图像内容.