对10轮AES-128的中间相遇攻击

给出了AES-128相邻两轮的轮密钥之间的一个线性关系。通过将这一关系与Hüseyin Demirci和Ali Aydın Selçuk在2008年提出的一个5轮AES区分器相结合,构造了一个8轮AES区分器。在这个8轮AES区分器的基础上,设计了一个对10轮AES-128的中间相遇攻击方案。这一方案在预计算阶段可以节省相当大的存储空间。     

高准确度网络安全意识个体评估及群体指数构建方法

针对网络安全意识评估方法存在评估准确度不及、客观性不足、缺少对群体的网络安全意识评估方法等问题，提出了一种高准确度的网络安全意识个体量化评估和群体指数构建方法.该方法从多个维度采集个体的网络安全意识数据，利用混合回归模型将安全数据量化为安全得分；利用改进的标签传播算法进行聚类，通过设定监督信息而不依赖标签数据，得到个体的信息安全意识等级；利用多个个体的信息安全意识评估结果，使用基于Grubbs准则构建的指数计算公式，弱化群体中的异常点，量化群体内部共同意识，得到群体网络安全意识指数.实验结果表明，相对现有的评估方法，该方法的准确度和客观性显著提升，同时能够正确反映群体网络安全意识水平，为网络安全意识的全面提升和闭环促进提供了技术方法.      

广义混合变分不等式的weak-sharp解及算法的有限收敛

提出广义混合变分不等式问题的解集满足的weak-sharp条件,并通过约束集的支撑函数的一些性质,获得weak-sharp条件的等价刻画.在广义混合变分不等式问题的解集满足weak-sharp条件之下,还获得任意迭代算法有限收敛的等价条件,其中有限收敛指算法在有限次迭代后,得到广义混合变分不等式问题的精确解.最后,以广义混合变分不等式问题的超投影近似点算法为特例,在一定的条件下,获得该算法的有限收敛性.     

习近平新时代马克思主义和“中国具体实际相结合”思想内涵

新时代学习实践马克思主义,要把马克思主义和新时代中国具体实际相结合。从实际出发,党中央作出分"两步走"战略安排,进而实现中华民族伟大复兴。习近平新时代马克思主义和中国具体实际相结合思想是我们党对马克思主义和中国实际相结合思想的深化、拓展、升华,反映了我们党对中国特色社会主义发展规律的最新认识。     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。     

基于时序和TOPSIS的社交网络节点重要性评价算法

针对社交网络随时间在不断复杂变化的实际情况,在采用TOPSIS算法的基础上,引入时间作为考量因素,设计了节点、节点属性和时序的综合评价算法。采用Facebook连续28个月的数据集,以7个月为一阶段,划分为4个时间段,以变化时间先后为序,进行算法的验证,并与TOPSIS算法的结果进行比较。实验结果表明,本文算法综合考虑了每段时间内的节点重要性,评价出的结果更符合节点动态变化的实际,且具有更高的准确性。     

空间多样化约束下的移动k近邻查询

考虑为移动中的查询对象连续返回k个距离近并且满足空间多样化约束的对象，提出了空间多样化约束下的移动k近邻(SDC-MkNN)查询.在此，满足空间多样化约束代表对象之间的相互距离大于距离阈值.为了高效处理SDC-MkNN查询问题，提出了两种基于安全区域技术的算法.算法均通过减少重新计算查询结果的次数来提高查询效率.其中一种为精确算法EA，可连续返回精确的查询结果；另一种为近似算法ρAA，可连续返回具有近似率保障的近似查询结果.采用真实数据集验证了所提出算法的有效性.     

K2算法在贝叶斯网络结构学习中的改进研究

针对K2算法学习贝叶斯网络(BN)结构苛刻的先验节点顺序条件,提出先验信息重构方法来提高算法适用性,让K2算法得到更加精准的网络结构。对于K2算法在较小样本数据中结构精度低的问题,使用模拟退火(SA)算法对其进行优化。利用重构先验信息构建初始网络结构,改进SA算法的邻域求解方法,以求得网络的最优结构。通过学习4个BN结构,将改进的混合算法分别与K2算法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行优劣仿真比较。仿真结果表明:在相同的网络结构和先验条件下,该文改进的混合算法都能更好地识别网络结构,在各网络结构中无论先验经验是否准确,在结构精确度和海明距离方面都具有较强的学习能力。     

一类多项式系统的事件触发最优控制

该文研究了一类输入仿射多项式系统在事件触发控制下的最优控制问题。首先,基于状态依赖模型和哈密顿-雅克比不等式,将原系统最优控制问题转化为求解一个状态依赖线性矩阵不等式问题。其次,基于Lyapunov函数和事件触发控制策略,并运用平方和算法,得到了该问题的一组可行解并给出控制增益表达式。最后,通过数值仿真验证了所得结果的有效性。