基于逆向工程的Android应用漏洞检测技术研究

Android应用程序面临着各种各样的安全威胁,针对如何在黑客利用Android程序漏洞攻击前发现潜在漏洞的漏洞检测技术研究,提出了一种基于APK逆向分析的应用漏洞检测技术.在逆向反编译APK静态代码的基础上,运用特征提取算法将smali静态代码解析转换为函数调用图作为特征来源,建立原始特征集合提取模型,继而通过改进ReliefF特征选择算法对原始特征集合进行数据降维,提取APK包中的漏洞特征向量,依次构建漏洞的检测规则.再结合Android漏洞库收录的漏洞特征对特征向量进行正则匹配,以挖掘其中潜在的安全漏洞.基于该检测方法实现了系统模型并进行对比性实验,实验结果表明此检测方法的漏洞检出率达91%以上.因此,该漏洞检测技术能够有效挖掘Android应用中常见的安全漏洞.     

太白泡沙参中不同分子质量多糖的分级及其抗氧化活性研究

为了考察太白泡沙参中不同分子质量多糖的分布及其抗氧化活性,对太白泡沙参中的总多糖进行分级,并对不同分子质量多糖清除2,2-diphenyl-1-picrylhidrazyl(DPPH)自由基的能力进行了研究.研究结果表明:在所得到的6个多糖组分中,各组分的比例为APK1(842 100)∶APK2(425 800)∶APK3(22 400)∶APK4(12 500)∶APK5(6 500)∶APK6(3 900)=1∶1.4∶2.2∶9.2∶70.6∶23.3(质量比),说明太白泡沙参多糖中分子质量为6 500的组分是主要组分.抗氧化活性试验表明,低分子质量的多糖APK5(6 500)具有很强的清除DPPH自由基的能力,IC50为0.213 mg/mL.这一结果在植物多糖中较为少见,同时佐证太白泡沙参具有多种生物活性.     

基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法

根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词会带来特征项情感极性反转的情况,为特征选择带来较大的负面影响.针对这些问题,首先对情感文本中的否定词进行了检测和判定,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题.同时还将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,从而提升了卡方模型在文本情感特征选择的效果.实验结果表明,本文算法较其他算法在多个领域数据集上的情感分类准确率提高了1.5%左右.     

基于改进LTP算子和稀疏表示的人脸表情识别

为了提高实际应用中的人脸表情识别率,本文提出了改进局部三值模式算法(ILTP),并结合稀疏表达分类器(SRC)组成新的算法应用于人脸表情识别.该算法首先利用ILTP算法对人脸表情图像进行特征提取,然后将得到的图像顶层特征数据和图像底层特征数据作为SRC的输入,从而完成人脸表情分类.基于JAFFE数据的实验结果表明:改进算法的人脸表情识别率达70.48%,具有较高的可行性.     

基于非负矩阵分解的代价敏感特征选择

数据降维可降低分析处理多维数据的复杂度和成本.特征选择是常见的数据降维方法.传统的特征选择算法更多关注算法的分类性能,忽略了对选择过程中产生的测试代价(Cost-test)的考虑.基于此提出一种新的基于非负分解的代价敏感特征选择方法(NmfCt).NmfCt算法构造的目标函数能够同时约束重建误差最小和测试代价最小,在对数据进行预处理降维的同时,不但能确保较好的分类正确率(Accuracy),而且还能保持较低的测试代价.     

一种分割-合并聚类算法

利用数据点的密度堆积起来的山脉能反映数据的结构,从而催生了山峰聚类(Mountains Clustering).遗憾的是,目前的山峰聚类算法深受数据分布结构的影响.提出一个新的聚类方法,称为分割-合并聚类算法(divisionjoin clustering framework,DJCF),它能发现由密度堆积的整个山脉中所有的山峰,然后将这些山峰根据彼此之间的关系进行合并,得到的结果对应最终的聚类.通过由两个阶段组成的一个流程,DJCF算法能对任何形状和分布的数据进行聚类.算法第一个阶段的目的是将数据集分割成多个划分(partition),真正的类由若干个划分组合而成.在这个阶段中利用K-近邻(KNN)设计了一种密度计算方式,然后将新密度计算方式运用到Cluster-dp算法中,使用了新密度计算方式的Cluster-dp算法能更准确地找到数据集的划分.算法的第二个阶段是将找出来的划分根据彼此之间的关系组合成最终的聚类.在人工数据和实际数据中的实验验证了该算法的简单和有效性.     

Android应用安全审核认证系统的设计研究

由于APK应用具有开放性,使其很容易在反编译和重新打包过程中植入第三方代码,由此为Android系统带来了严重的安全问题。为解决APK应用内容恶意篡改问题,对APK建立安全可信的发布和运行环境,在服务端和客户端分别建立安全审核和安全认证模块。系统实现了对APK应用的签名和验证功能,为解决APK应用的内容安全问题提供了解决方案。     

大数据中基于稀疏投影的在线特征选择算法

大多数在线学习研究要求访问训练实例的所有属性/特征.这一典型要求在大数据应用中难以满足,因为数据实例的维度可能很高,为了获得完整的属性/特征集而访问所有属性/特征时的成本太高.针对这一问题,首先利用截断技术提出改进的Perceptron算法用于在线特征选择,然后针对该算法错误率较高的缺点,提出一种基于稀疏投影的在线特征选择算法(OFS),并给出了OFS算法误差边界的理论分析.最后基于多种公开数据集的实验结果表明,本文算法的在线平均错误率和时间效率等方面性能要优于著名的批特征选择算法,在大规模应用中具有广阔前景.     

矩阵低秩逼近的快速增量算法及其在人脸图像中的应用

针对矩阵数据降维或低秩逼近问题,提出了一种快速增量算法.假设矩阵数据存在双边分解,建立了两个相互耦合的特征子空间模型,因此增量算法由两个特征子空间的迭代更新构成.每一步迭代,新载入的矩阵数据沿着行(列)特征子空间进行正交分解,从而获得了行(列)协方差矩阵更紧致的表达.一旦该表达被建立,行(列)特征子空间的更新就可以通过解一个和矩阵数据的行(列)数相比更小规模的特征值问题来完成,算法的高效率得以实现.该算法被应用到人脸图像重构和人脸跟踪问题中,一系列实验表明了算法的有效性.     

基于改进蜻蜓算法的帕金森疾病特征选择研究

帕金森疾病(PD)是一种直接影响人类步态的慢性神经系统疾病.它导致病人运动缓慢、肌肉僵硬和震颤.目前已经累积了一些帕金森疾病的相关特征数据,这些数据蕴含了与帕金森疾病直接相关的重要特征.对这些特征的分析和筛选有助于对潜在帕金森病人进行快速诊断和治疗.针对该问题,本文提出了一种基于改进蜻蜓算法(Improve Binary Dragonfly Algorithm,IBDA)的特征选择策略,利用差分进化算法的变异、交叉和选择产生初始种群,利用BDA算法的平行、聚合、分离、觅食和避敌5种行为来进一步求解.此外,在迭代过程中采取精英策略来保持种群的优良性,利用Levy飞行避免求解陷入局部最优.基于UCI公开数据集从多个指标比较了IBDA和其他特征选择算法的性能,实验结果表明提出的IBDA算法在帕金森疾病特征选择上具有更好的性能.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.