互联网流量安全问题分析与对策

为了抢占有限的用户资源和获得更高的经济利益,公司之间的网络流量竞争异常激烈,除了正常渠道的广告推广外,通过网络劫持等技术手段实现的网页恶意跳转、广告植入和APK下载劫持等流量攻击手段不断涌现。首先,从用户端、传输网络和服务端3个环节对典型的流量攻击手段进行了分析,包括流氓软件、网页挂马、DNS劫持、恶意霸屏和恶意点击等;然后,对流量攻击地下产业链进行了剖析;最后,从技术方面提出了流量攻击应对策略。     

基于Involution算子和交叉注意力机制的合成语音检测方法

随着科学技术的迅速发展,基于深度学习生成的合成语音给语音认证系统和网络空间安全带来了新的挑战。针对现有检测模型准确率较低和语音特征挖掘不够充分的问题,提出了一种基于Involution算子和交叉注意力机制改进的合成语音检测方法。前端将语音数据提取线性频率倒谱系数(LFCC)特征和恒定Q变换(CQT)谱图特征,两个特征分别输入到后端的双分支网络中。后端网络使用ResNet18作为主干网络先进行浅层的特征学习,并将Involution算子嵌入主干网络,扩大特征图像学习区域,增强在空间范围内学习到的频谱图像特征信息。同时在训练分支之后引入cross-attention交叉注意力机制,使LFCC特征和CQT谱图特征构建交互的全局信息,强化模型对特征的深层挖掘。所提模型在ASVspoof 2019 LA测试集上取得了0.84%的等错误率和0.026的最小归一化串联检测代价函数的实验结果,展现了优于主流的检测模型。结果表明,改进的模型能够有效融合不同的频谱特征,提高模型的特征学习能力,从而强化模型的检测能力。     

酸性离子液体[bmim]HSO_4催化纤维素水解的研究

以1-正丁基-3-甲基氯代咪唑为溶剂,酸性离子液体1-正丁基-3-甲基硫酸氢根代咪唑（[bmim]HSO4）为催化剂,考察了溶解时间、反应温度、催化剂用量、水量等因素对纤维素水解的影响.结果表明,[bmim]HSO4具有良好的催化效果,当催化剂用量为1.5 g,水量为0.1 mL,反应温度为90℃时,反应80 min,还原糖收率可以达到92%.     

基于BERT-BiGRU-ATT的社交媒体用户身份识别研究

随着互联网井喷式发展,社交媒体发展迅猛,但是伴随网络匿名特性出现的失范现象时有发生,如何准确判定社交媒体用户从属问题亟待解决.目前社交媒体信息载体多以短文本为主,语法语义过于灵活,难以准确获得文本特征向量.传统短文本作者识别多采用人工建模的方式对文本特征加以提取,设计纷繁复杂.结合深度学习的方法,提出BERT-BiGR...     

一种面向微博的突发事件触发词识别方法研究

事件触发词识别是事件抽取技术中核心任务之一,在面向微博的突发事件触发词识别中,提出一种基于扩展触发词表和多值分类模型(P-Multi模型)相融合的触发词识别方法,进行事件触发词识别。以多值分类模型以扩展触发词为基础,结合基于模式规则匹配,对文本进行潜在语义分析,进一步挖掘触发词语义信息,将模式匹配和语义分析融合在微博突发事件触发词识别之中。实验结果在触发词识别准确率、召回率上均有所提升,证明了该方法的有效性。     

基于N-gram和Transformer的DGA恶意域名检测

针对使用域名生成算法(DGA)产生的恶意域名隐蔽性强,传统机器学习检测算法提取特征复杂等问题,提出了基于N-gram和Transformer的恶意域名检测方法。对域名数据添加首尾标志位,使用N-gram算法分割成词组元素后转换为向量输入Transformer模型。该模型能够有效的提取域名的字母组合特征,并且捕捉到域名中字母的位置信息,如域名中的首部和尾部字符、字母间的位置关系等特征,从而更准确的识别恶意域名。实验中使用Alexa的合法域名和360安全实验室采集的恶意域名作为数据样本,使用N-gram算法处理二级域名字符串,并与基于机器学习和深度学习的分类算法进行对比,实验结果表明该算法对DGA域名检测准确率达96.04%,能够有效、准确地识别出恶意域名。     

基于1D-CNN-Densenet的恶意代码检测方法

恶意代码的API调用序列可以反映恶意行为,深度学习模型可以应用在基于API调用序列检测恶意代码中。本文基于一维卷积神经网络和稠密网络结构设计了1D-CNN-Densenet网络模型,将恶意代码动态API调用序列处理成文本特征作为输入,横向一维卷积计算,纵向构建稠密结构网络,将前面所有层输出的相加作为下一层的输入,更深层次学习恶意代码的文本特征。实验表明1D-CNN-Densenet的恶意代码检测准确率达到了96.60%,在恶意代码检测方面有较好性能。     

沉淀介质pH对合成二甲醚用催化剂CuO-ZnO-ZrO_2/HZSM-5的影响

用并流共沉淀法制备一系列合成二甲醚用催化剂CuO-ZnO-ZrO2/HZSM-5,采用XRD,TPR和反应活性评价等考察了沉淀介质pH对催化剂还原行为和活性的影响.结果表明,沉淀介质pH对催化剂的晶形和还原性能有很大影响,在pH=9时,催化剂易于还原,活性较高.并用Coats-Redfern方法得出合成二甲醚铜基催化剂的还原动力学参数.     

酸性离子液体[bmim]HSO4催化纤维素水解的研究

以1-正丁基-3-甲基氯代咪唑为溶剂,酸性离子液体1-正丁基-3-甲基硫酸氢根代咪唑([bmim]HSO4)为催化剂,考察了溶解时间、反应温度、催化剂用量、水量等因素对纤维素水解的影响.结果表明,[bmim]HSO4具有良好的催化效果,当催化剂用量为1.5 g,水量为0.1 mL,反应温度为90℃时,反应80 min,还原糖收率可以达到92%.     

微波离子热合成研究进展

微波离子热合成是用离子液体或低共熔混合物做溶剂和模板剂,并辅之以微波加热的一种新型合成技术。它既保留了离子液体/低共熔混合物的低熔点和不易挥发等特点,又具有微波高效节能的特点,不仅为材料合成提供了新的发展视角,也符合碳中和发展目标。本文对微波离子热在材料合成方面的应用进行综述,包括分子筛的合成、纳米材料的合成及其他材料的合成,并对微波离子热合成的发展前景进行展望。