基于Res-CAN的Tor网站指纹识别模型

网站指纹识别技术通过分析流量特征判断用户访问的网站站点，能够有效监管TOR匿名网络的用户行为。现有的识别方法通常需要大规模的数据样本以获得高的识别准确率，且普遍存在概念漂移问题。针对以上问题，本文提出一种基于残差和协作对抗网络(Residual network and Collaborative and Adversarial Network, Res-CAN)的网站指纹识别模型。该模型使用残差网络(Residual network)作为特征提取器以减少网络的优化难度。同时，将协作对抗网络(Collaborative and Adversarial Network, CAN)应用于网站指纹识别问题，使得特征提取器同时学习领域相关和领域无关特征，实现源域与目标域的特征空间对齐。实验结果表明，本文提出的方法在小样本环境下网站指纹识别准确率达到91.2%,优于现有的利用对抗领域自适应网络(Domain-Adversarial Neural Networks, DANN)迁移学习方法，且抗概念漂移能力较高。     

DBN和GRU混合的Android恶意软件检测模型

针对Android平台恶意软件数量增长迅猛,种类日益增多的现状,提出了一种基于深度置信网络和门控循环单元网络混合的Android恶意软件检测模型。通过自动化提取Android应用软件的特征,包括权限等静态特征和应用运行时的动态特征进行训练,对Android恶意软件进行检测和分类。实验结果表明,混合了门控循环单元网络和深度置信网络的混合模型,在检测效果上优于传统的机器学习算法和深度置信网络模型。     

基于区块链激励机制的网络谣言举报系统构建

随着网络社交时代的到来,多形态网络谣言信息爆发式增长甚至发酵成为舆情。为了精准、高效地治理跨平台网络谣言,构建网络谣言多元主体共同治理体系,本研究通过分析区块链去中心化、智能合约和时间戳等技术在网络谣言治理方面的优势,针对现有区块链网络谣言防控系统平台单一和防控滞后、治理效率低等问题,构建了基于区块链激励机制的网络谣言举报系统模型。模型通过在以太坊开发框架Truffle下创建了去中心化程序TRUES,利用Solidity语言编写智能合约,设置MetaMask浏览器插件将用户连接到区块链上,构建多用户举报系统模型。测试结果表明,1～2 896个范围内的初始参与者,最终获胜者能在0.5～2.5天内能准确获得虚拟货币奖励。针对复杂类型的多平台网络谣言,本文模型能够支持多用户即时举报,自动高效地执行智能合约且满足全程留痕、高效识别并举报谣言等应用要求。     

基于异构图注意力网络的Android恶意软件检测

近年来Android已经成为最流行的移动操作系统,越来越多的移动终端恶意软件窃取用户的私人信息,对安全造成了严重的威胁。现有的检测方法通常是通过挖掘不同APK文件中具有显著区分度的特征信息,使用机器学习的方法对欧式空间数据进行检测,但这类方法往往没有考虑到特征的结构性依赖关系。因此,将Android应用程序的API调用、请求权限、访问URL和包含组件关系映射到一个大型的异质网络中,把原来的检测问题转换成节点分类任务,构造的异质信息网络通过节点级注意力将所有类型的节点映射到统一的特征空间中,学习元路径邻居节点的权重并将其聚合得到特定语义的节点嵌入。实验结果证明,基于异构图注意力网络的检测方法能充分利用异质信息网络的结构特征和语义信息,能有效检测Android恶意软件。     

应用时间滑动窗口模型的轨迹相似性研究

针对社交网络用户个人信息难以获取、公开信息不完整、不通用甚至内容虚假的问题，选择了普适性强，且能客观、真实反映用户行为习惯的位置数据作为相似性分析依据，对新浪微博、滴滴打车进行位置数据采集，形成两个高价值且具有国内网民特色的数据集作为实验对象.提出了一种基于时间滑动窗口模型的轨迹相似性匹配算法，通过调整时间窗口和位置距离优化算法F值，实现不同网络平台用户的相似性分析.以对新浪微博和滴滴打车的用户位置数据为例进行验证，实验结果证明了地理位置为虚拟身份相似性判断的正相关影响因子，且判断相似性的平均F值超过90%.