基于用户行为特征的手机端身份识别研究

基于智能手机用户在输入身份验证密码和滑动触摸屏过程中的个人独特行为特征,提出了两种身份验证方案,将单类支持向量机(OCSVM)算法应用到身份验证模型中,采用网格搜索算法获取模型的最优参数.实验结果显示两种身份验证方案都具有较好的泛化能力和验证精度,身份的验证过程不会干扰正常的用户操作.     

云计算中用户行为习惯验证模型研究

在分析云计算安全现状的基础上,针对云计算服务模式的特征,建立了一种基于随机Petri网模型的用户行为验证模型,引入用户访问资源或调用服务的行为习惯度,主要包括选择概率偏离度和服务占用时间两个度量.此模型利用用户访问习惯度进行身份验证,以此来访问用户资源并调用服务行为,是一种有效的云计算用户行为验证技术,且实例分析表明其具有很好的实用性.     

一种P2P电子商务系统的信誉计算模型

针对P2P电子商务系统特性,提出了一种简单务实的信誉计算算法.基于用户注册信息和所列商品进行评估,给出用户的初始信誉度,分析了影响用户信誉的因素,并对其进行量化计算,从而得到用户的动态信誉计算模型.经数据分析和实验仿真,验证了计算模型的可行性和可靠性.结果表明:计算模型比现有的信任模型,能够明显提高交易的成功率和正确性,有效地应用于P2P电子商务系统中.     

指定验证人的门限环签名研究

将指定验证人的思想引入门限环签名,利用双线性映射构造了一个基于ID的指定验证人(t,n)门限环签名方案.在该方案中,不少于t个用户合作才能产生有效的环签名,且只有指定的验证人可以验证签名的有效性,任何人无法确定t个签名人的身份.因此该方案在随机预言模型下能抵抗适应性选择消息和身份攻击,且计算高效,签名过程不涉及映射运算,验证签名只需n+1次映射运算.     

车联网可验证匿名身份方案构建探索

针对车联网中存在的有条件隐私保护问题,提出了一个有效的匿名通信方案.该方案基于零知识证明协议构建.在车联网中,车辆向交通管理部门注册后,通过零知识证明协议向身份验证机构证明自己的成员身份,但不泄露任何与身份相关的信息,通过验证后,车辆即可生成用于消息认证的公私钥对,并将公钥发送给验证机构保存.该方案可使车联网中的车辆进行匿名通信,并可以验证其身份的真实性,还可在发生交通争执时根据需要通过权威机构揭示相关车辆的真实身份并撤销其权限.该方案还保证了同一用户不同消息间具有不可链接性,揭示同一用户多个秘钥中的一个不会影响其他密钥的安全性.     

基于同态加密的电网隐私数据多维聚合优化算法

针对智能电网实时采集用户用电数据聚合上传通信过程中存在的计算效率低、传输不安全、泄露用户隐私等问题,提出了一种基于同态加密的电网隐私数据多维聚合优化算法。利用基于盲因子技术的Paillier加密算法对多维数据进行整体加密和签名，并向聚合器报告加密后的密文和签名;采用双线性配对方案，对签名后的数据进行签名验证分析;利用Paillier加密算法的同态特性实现数据聚合。安全性分析证明，该算法解密安全且能抵抗外部攻击和内部攻击，批量验证也具有安全性。实验结果表明，提出的算法与其他4种对比算法相比不仅计算效率较优，而且通信效率也较优;与基于身份的同态方案相比，该方案的数据签名和签名验证所花费的时间分别可平均降低约510 ms和187 ms,在数据通信过程中所花费的时间平均降低了约449 ms。     

考虑时间窗因素的物流配送车辆调度优化

根据物流配送中车辆调度的实际,综合考虑配送中心装货的时间和用户的时间窗,建立了物流配送车辆调度优化的数学模型,并根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的求解方案,通过实例验证该数学模型和算法的实用性和有效性。     

一种基于Agent和免疫系统的智能电子商务模型

基于Agent和Agent的概念和特性，提出了一种将Agent应用于电子商务的模型，根据图表详细描述了电子商务系统在此模型中的流程一另外，提出了把免疫算法应用于电子商务中的客户安全中，介绍了该安全模型并分析了该方案的优缺点，     

基于改进PSO用户习惯感知的服务组合

随着Web服务数量的急剧增加,如何动态地从大量候选服务集中选择出合适的Web服务,并组合成能够完成复杂增值业务过程需求的组合服务,是服务组合优化领域亟待解决的问题。本文提出了一种基于PSO的具有用户习惯感知能力的优化算法,并应用于离散服务组合优化问题。该算法通过对用户习惯的感知进行服务组合优化,在传统PSO算法的基础上,根据粒子与用户习惯的相似度来控制粒子收敛,使寻优过程具有用户习惯感知能力。大量实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于区块链技术的云身份管理信任模型设计

提出了基于区块链技术的云身份管理信任模型,该信任模型允许云服务提供商以动态和分布式的方式自主管理其信任关系,而无需诸如IDP等集中管理机构。该模型通过有效的身份验证机制,允许跨多个域分布的数据使用身份信息来简化操作,优化用户体验。为实现云身份管理的安全性和隐私性提供了身份管理安全问题参考解决方案。通过与传统的云身份管理模型对比,证明了本设计的稳定性。     

基于Web日志的混合挖掘模型研究

在电子商务环境下,提出一种基于Web日志抽取用户兴趣模式的混合挖掘模型MMA(mixed mining algorithm),该模型克服了单纯挖掘浏览模式或关联规则的不足,综合考虑用户的浏览和购买行为,能够有效捕获用户兴趣,获得潜在的商机,并为用户提供个性化的服务.     

基于短信息动态口令的企业办公网双因子安全系统的设计与实现

为了进一步加强企业办公网络安全系数,设计一种基于手机短信息的一次一用动态口令＋用户静态口令的企业办公网身份认证双因子安全系统,并讨论其工作流程和安全机制。该系统通过架构短信息服务器平台,由算法程序产生动态随机校验码,以短信形式发送校验码到用户手机,用户利用手机接受到的动态校验码与用户静态口令登陆办公网。该系统可以使企业在不变更原有网络架构的基础上,加强办公系统的安全性。     

一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.     

基于行为采集系统的用户特征挖掘及分析

结合用户行为时间序列和操作频次,融合FP-GROWTH算法设计了用户特征挖掘算法,建立网络形式的用户行为特征表达方法,设计了相应的用户行为采集系统,给出了相应的设计框架和存储结构。并以高校学生为研究对象采集了相应的数据对系统进行测试,实验结果表明该系统可以捕捉和分析用户行为,并对用户的习惯行为进行表达,进而揭示用户的行为习惯。     

一种适合于B/S和C/S应用的经济型实体鉴别公钥密码器

针对我国电子政务发展的需求,提出一种适合于B/S和C/S应用的经济型实体鉴别公钥密码器方案,研究出相关密码算法,并论证了其安全性.与采用现有公钥密码算法的密码器相比,这种密码器能有效降低对硬件运算能力的需求,从而降低造价,若在居民身份卡系统等社会信任服务系统中推广,可为国家节省大量资金.     

从Web数据中挖掘频繁访问模式

提出了一种新的用户浏览行为模型，通过在Web日志挖掘中引入页面信息量参数，以Web页面文件大小与用户浏览时间的比值作为对页面关心程度的度量，将页面引用划分为导航目的与内容目的两种类型。在此基础上定义并实现了对应的内容事务识别方法。实际数据的挖掘结果证明了模型的适用性。     

一种新型的电子商务微支付方案

针对目前电子商务微支付方案中所存在的密钥托管、匿名性以及公平性等问题,提出一种新型的电子商务微支付方案.在认证与密钥协商子协议中,通过盲化技术和双线性运算,在没有第三方参与的情况下,实现用户和商家之间的相互认证,并得到一个共享的密钥,可以有效地提供匿名性.在支付子协议中,在双Pay Word链的基础上,结合同时生效的数...     

基于用户偏好加权的混合网络推荐算法

基于热传导或物质扩散理论的推荐算法首先利用网络结构得到对象间推荐关系,然后根据对象间关系预测用户喜欢的对象,而忽略了用户偏好。为了弥补这个缺陷,根据用户已选择对象的标签,利用TF-IDF方法构建用户偏好模型,以用户在预测对象标签上的平均偏好作为对该对象的偏好程度,采用加权方法与现有基于网络推荐算法混合运算。经在基准数据集MovieLens上测试表明,通过与目前效果最好的几种基于网络推荐算法进行加权混合运算,推荐结果在推荐精度、个性化、多样化等多种评价指标方面均比原有算法有明显提高。     

正负关联规则挖掘算法在电子商务网站中的应用

摘要 为了增加电子商务网站的销售额,分析了商品推荐在电子商务系统中的作用,研究了数据挖掘中的正负关联规则挖掘技术的特点,提出了一种新的正负关联规则挖掘算法。新算法通过使用旋转数据库和位运算减少了扫描原始数据库的次数,加快了挖掘速度。另外,新算法在挖掘正规则的同时,利用负规则裁减掉无效规则,得到的结果更符合用户的购物行为。通过测试得出新算法比传统的Apriori算法执行时间更短,商品推荐更精确。