基于鼠标动力学模型的用户身份认证与监控

针对计算机系统安全中的用户身份识别和监控等基本问题,提出了一种利用鼠标动力学行为特征进行身份识别的新方法.通过采集各种应用环境下的鼠标行为数据,从交互和生理2个层面上对人机交互过程中计算机用户的鼠标行为特征进行建模、分析,以达到实时监测用户身份、检测非法用户的目的.所提方法可为身份监控原型系统实时采集用户的行为数据,并将当前的行为与用户的历史行为模型进行比较,以判断和检测用户身份,再依据判断检测结果产生实时的响应,从而有效防止非法用户侵入.实验采集井分析了10个用户的鼠标行为数据,通过特征降维与神经网络分类相结合的算法,得到了0.48%的误识率和2.86%的拒识率,充分展示了基于鼠标动力学行为模型进行身份认证和监控的可行性.     

基于模型堆叠的上网行为日志用户画像方法

上网行为日志数据中包含着大量的用户个性化信息,如何充分挖掘和分析这些信息至关重要。在分析上网行为日志数据的重要性后,提出了一种基于上网行为日志用户画像方法。在该方法中,首先通过特征选择和特征提取方式构建用户特征集,然后利用模型堆叠的技术组合多种单一分类器,构建用户画像模型。利用校园网行为日志数据对性别、年级、年龄三个维度进行用户画像,实验结果表明了所提方法的有效性。     

图书馆网络行为管理软件在网络管理中的应用

在详细研究本单位网络用户上网行为特点的基础上,通过网络行为管理软件来规范上网用户行为方式,调控局域网内部网络资源.解决网络内部出现的各种问题,从而使网络管理人员有效的控制网络畅通确保网络安全.     

Web访问挖掘中的匿名用户识别算法研究

有效的用户识别与用户细分是网站用户行为分析的基础.针对现有用户识别算法将注册用户和匿名用户均按匿名用户处理,导致用户分类不细致的问题,提出了一种匿名用户识别算法.该算法通过识别用户访问行为状态,采取页面访问路径和浏览时长匹配方式,进一步识别IP地址变化后混入纯匿名用户中的注册匿名用户,从而把用户细分为注册用户、假匿名用户和纯匿名用户.实验结果表明,该算法能够提高匿名用户识别率,更加准确地识别假匿名用户.     

浅析高校图书馆网络的上网行为管理

本文先分析高校图书馆网络化现状需求,再对当前读者用户的不良上网行为带来的后果进行探讨,最后分别对上网行为管理的软件和硬件解决方案进行对比。     

社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术

传统方法通过提取用户的静态行为特征,利用监督学习模型完成识别,在社交网络规模大的状态下,水军用户团队不当行为特征和正常用户越来越相似,无法准确识别社交网络中水军用户团队的不当行为。为了解决该问题,依据用户动态行为特征研究社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术。对社交网络进行描述,在此基础上,提取用户行为动态特征。把社交网络中水军用户团队不当行为识别问题看作二分类问题,将提取动态特征相应的样本作为输入,构建决策树,通过决策树对新的社交网络数据集进行水军用户团队不当行为识别。结果发现：采用的动态特征可有效反映水军团队不当用户行为特征;所提技术对水军用户团队不当行为的识别结果和人工标识结果基本一致;所提技术在三个数据集上的调和平均值和平衡准确度较其它技术高。可见所提技术识别准确性高。     

用 TMS320C31 实时实现电话语音识别系统

描述了一个新型实时声控用户交换机语音接口的设计和实现。该系统使用数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ３１开发板在ＰＣ机ＷＩＮＤＯＷ平台下实现了与人无关连续命令语音识别,完成拨号、进行电话交换。系统使用少量控制词加上连续数字串构成了电话用户交换系统的常用命令语句,并生成相应识别文法网络（语言模型）。识别采用改进的令牌传递式Ｖｉｔｅｒｂｉ算法。研究中还开发识别系统拒识算法,在无拒识情况下命令语句中数字识别率为９８％以上,数字串（串长＜４）识别率达到９１％以上,通过加入拒识算法,字符串识别率可达９５％以上。     

人体行为识别特征提取方法综述

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识 别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和 光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系 统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究 难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。     

用户行为分析系统在宽带网络中的应用

用户行为分析系统是近年来电信运营商宽带互联网络发展过程中新兴的运营支撑系统,是电信网络转型、"IP网络电信化"过程中的产物。用户行为分析系统能够帮助电信运营商掌握用户上网的行为偏好,有效控制诸如共享代理、P2P、VOIP等影响运营商收益的各类网络应用,为运营商创造巨大的经济价值,广受国内主流运营商的青睐。本文较为系统地介绍了用户行为分析系统的产生背景、实施方案和主要功能,为理解用户行为分析系统在宽带网络中能够发挥的作用以及如何构建用户行为分析系统平台提供借鉴。     

基于堆叠自动编码器的网络行为识别

网络行为识别一直是网络安全中的研究热点,随着网络中数据量的海量增大以及数据的非线性等问题的影响,对于网络行为识别的特征提取和识别技术提出更高的要求。文章提出了一种基于堆叠自动编码器的网络行为识别方法,该方法通过构建堆叠自动编码器和SOFTMAX分类器的深度学习框架,结合无监督的预训练和有监督的全局微调,优化堆叠自动编码器的特征提取性能,实现了网络行为特征的深度提取,从而对高校流量数据中上网行为进行分析识别。     

基于手机传感器的用户行为识别

基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。     

用户在线行为的记忆性研究

用户在线行为的记忆性研究有助于揭示用户在线行为特性,构建更准确的在线行为预测模式,对基于在线行为的网络安全防御和信息推荐都具有重要的意义。基于收集的某高校网关日志数据,首先分析了用户在线行为中的记忆特性。研究发现用户的在线行为具有较强的记忆性,其分布服从高斯分布。其次,定义了用户在线行为的记忆长度,统计发现其在个体水平和群体水平上都呈现幂律分布,表明用户的在线行为存在长期记忆。据此建立了马尔科夫过程模型,仿真重现了用户上网行为的记忆性特征。研究结果表明用户的在线行为不仅具有记忆性,而且这种记忆性可以为用户在线行为模式的构建提供指导。     

LTE网络用户行为分析系统的设计与实现

针对传统信令监测系统数据业务识别度低、统计能力不强等问题,在传统的监测系统基础上,提出了一种采用网络爬虫(web crawler)技术和深度包检测(deep packet inspection,DPI)技术的LTE网络用户行为分析系统.该系统对应用层业务内容进行精细化识别,进一步分析了移动互联网的用户行为特征.经现网测试验证,设计的用户行为分析系统达到了预期的效果,对移动互联网用户行为分析、精准化营销领域具有推广意义.     

基于手机传感器的用户行为识别

基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。     

基于云计算的WAP日志处理和用户上网行为分析

在移动互联网迅猛发展的时代,电信运营商对用户上网日志等非结构化数据的处理、分析和挖掘变得尤为重要,传统的基于小型机和关系型数据库的数据处理系统已经无法满足海量非结构化数据的及时处理需求,相对传统做法,搭建X86集群、利用云计算技术对海量非结构化数据进行处理,具有高效、低成本、易扩展等方面的巨大优势。另外,用户上网日志中包含着大量的个性化信息,如何充分挖掘和分析这些信息,对电信运营商在移动互联时代实现精细化运营至关重要。该论文主要以用户WAP日志为例,详细阐述如何利用云计算技术处理海量的非结构化数据,进而去挖掘和分析用户上网行为。     

做训练营,不做温室——罗汉创学院

<正>吴渊从小钻研黑客技术,大学时开始接触计算机图形学等知识学科。他发现在上网登录账户过程中,传统的码式验证存在不安全、真实用户识别困难、机动性差等问题。毕业后,他将自身兴趣与专业技术结合开始创业,创造性地提出并实现了创新性的验证码解决方案——"极验验证"项目。项目致力于引领验证安全2.0的技术革命,研究出"行为式验证"技术,能够做到既保障网站安全,又让用户轻松方便地通过验证。     

拨号上网用户如何选择上网模型?

根据1999年《中国Internet发展状况统计报告》,我国拨号上网的计算机有63万台,占上网计算机总数的84.7%.我国拨号上网的用户数有149万,占上网用户总数的71.0%.我国每月上网时间5～20小时的用户占上网用户总数的31%,每月上网时间20～40小时的用户占上网用户总数的29%,每月上网时间40小时以上的用户占上网用户总数的36%.我国在家中上网的用户占上网用户总数的44%.因此,1999年3月信息产业部对邮电资费进行的调整在社会上掀起了较大的波澜,社会各界对此反响强烈,引起了许多ISP、ICP和网民的激烈讨论.浙江省是上网用户数最多的省市之一,仅次于北京、广东、江苏而位居全国第四,拨号上网的用户数约有5.5万.本文从杭州市的现行收费情况出发,分析了拨号上网的计费模型,提出了拨号上网用户选择合适的上网模型的方法.     

基于图像距离差的织物疵点检测算法研究

将机器视觉与数字图像处理技术引入到织物疵点检测中,提出了一种织物疵点检测算法———图像距离差算法,即图像采集、图像处理、疵点识别等。该算法可使用户根据织物的类型,自行设置相应的疵点检测控制参数,能够检测出30多种常见的疵点,实验证明该算法具有识别正确率高、误识率低、识别速度快等优点。     

数据分析在移动互联网发展中的作用

随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的第一选择。营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。该文在对用户海量上网数据进行分析的基础上发现用户的上网行为,并将其与业务支撑系统数据进行结合分析,展现了用户动态与静态数据的互补性,为市场营销人员寻找目标客户打下了良好的基础,提升了营销准确率。     

基于ARM的无线指纹考务管理系统的设计及实现

基于ARM架构的嵌入式无线指纹考务管理系统内置指纹采集识别功能模块,采用无线网络通信和以太网通信结合的通信方式,与中央数据库保持软实时交换数据.系统采用Access数据库管理用户基本的常规信息和用户指纹特征信息数据,运行可靠;充分发挥嵌入式系统的特点,使用灵活方便.实验结果表明对指纹识别的拒识率低于1%,指纹识别的误识率接近0.系统可用于大规模考试管理,实用于远程网络化的考试管理,具有许多传统方法不能实现的功能,是考务管理的发展方向.