基于SPEAR Ⅱ的Kerberos协议安全性分析

Kerberos认证是云计算安全采用的信息安全技术之一,对Kerberos协议进行形式化验证可以有效发现和避免协议设计缺陷和攻击。采用一种自动安全协议建模和分析工具SPEAR Ⅱ对Kerberos协议的安全性进行了分析。首先设计了窃听、重放和篡改攻击场景并分析了以上场景中通信主体的特点,在此基础上提出推理假设,然后通过SPEAR Ⅱ中基于Prolog的分析引擎从协议假设条件推导到协议目标。结果表明,Kerberos协议可以抵抗窃听和重放攻击,保护合法用户密钥的安全,但在篡改攻击下,若信任主体被攻陷,则攻击者可以通过伪造密钥骗取合法用户的信任,并与合法用户建立通信。     

HACCP在米糠挤压稳定化中的应用

应用HACCP(危害分析关键控制点)原理,通过对生产工艺流程的分析,从中确定可能存在的危害,并制定了相应的控制措施。为了确定挤压膨化关键控制点的控制措施,并达到延长米糠保质期的目的,在四因素五水平实验的基础之上,经正交旋转组合实验设计,根据对挤压后的脂肪氧化物酶残余酶活含量、过氧化物酶残余酶活含量的分析,确定了挤压的较佳稳定化条件为:机筒温度137℃,物料含水量23%,螺杆转速130r/min,模口直径8mm。通过HACCP体系的建立,确定了米糠挤压过程中的关键控制点,确定其3个关键控制点为原料验收、挤压膨化和成品包装。针对3个关键点建立了HACCP计划表,并建立了关键限值、监控措施、纠偏措施,同时建立了验证程序、记录保存制度,从而确保米糠加工过程中的稳定性和安全性。     

面向大规模交通网络的时空关联挖掘方法

时空关联挖掘是智能交通领域的关键技术之一。大规模交通网络中的交通流量数据具有高度非线性和复杂特征，故精准地预测交通流量面临巨大挑战。现有方法大多设计2个独立模块来分别捕获交通流量的时间和空间相关性，故无法精准地对流量数据中的复杂时空相关性建模。该文提出一种时空组合图卷积神经网络(STCGCN),以更好地预测交通流量。STCGCN通过构建自适应时空组合图，并提出时空组合图卷积，来有效揭示交通流量数据动态和复杂的时空相关性。在美国加利福尼亚州高速公路流量公开数据集上进行了实验，结果表明STCGCN的预测效果优于11个现有方法。     

基于评论分析的评分预测与推荐

推荐系统广泛地应用在网络平台中,推荐模型需要预测用户的喜好,帮助用户找到适合的电影、书籍、音乐等商品.通过对用户评分和评论信息的分析,可以发现用户关注的商品特征,并根据商品的特征,推测用户对该商品的喜好程度.本文提出将评论中隐含的语义内容与评分相结合,设计并实现了一种新颖的商品推荐模型.首先利用主题模型挖掘评论文本中隐含的主题分布,用主题分布刻画用户偏好和商品画像,在逻辑回归模型上训练主题与打分的关系,最终评分可以被视为是对用户偏好和商品画像的相似程度的量化表示.最后,本文在真实数据上进行了大量对比实验,结果证明该模型比对比系统性能优越且稳定.     

基于HF-RBF的初始地应力场预测研究与应用

用水压致裂法(HF)测量地应力时存在实测数据数量少、不连续、精度低的问题.为此,建立基于HF-RBF的初始地应力场预测方法,首先构建埋深和水平主应力之间的学习样本,然后利用径向基函数(RBF)神经网络对学习样本进行训练,建立埋深与水平主应力之间的非线性映射,最后利用检验样本对初始地应力场预测效果进行检验.在黑龙江某矿山利用2个勘探钻孔开展了水压致裂法测量地应力试验,应用HF-RBF方法获得了该矿区水平主应力分布规律,训练样本最大预测误差为28.6%,检验样本水平最小、最大主应力预测误差都在10%以内,满足工程设计要求.表明了在矿山钻孔勘探期间,HF-RBF法能较好地预测矿区初始地应力场.     

基于HSV空间的视频实时水位检测算法

提出一种新的基于视频水位检测算法,能对设立于水中的标尺刻度进行自动和实时的测算.针对水面图像特有的属性,在将视频转换到HSV颜色空间的基础上,利用色调分量基本不受光照条件影响等特性,以一种基于能量函数的统计模型和可变区域的策略,解决了图像模糊、背景复杂且有倒影干扰等不利条件下,传统边缘检测算子无法准确测算的问题.     

浅析RTK技术在地形测量中的运用

介绍了RTK的3种测量模式,通过分析RTK技术对临汾市地形进行测绘的实战作业,总结出常规作业模式的特点。     

后奥运时代体育赛事营销对提升企业品牌价值的优势分析

体育赛事营销作为一种现代营销手段,是在近20年来随着现代体育运动的蓬勃发展才开始受到重视的。它是依托于体育活动,将产品与体育结合,把体育文化与品牌文化相融合以形成特有企业文化的系统工程,具有长期性、系统性和文化性的特点。