基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

国际贸易的技术壁垒与应对方法

在21世纪的今天，国家竞争就是各个国家的企业在国际市场的贸易竞争，就是各个国家的企业产品和技术水平和实力的竞争。这主要反映在以下二方面：一是发达国家凭借其自身的技术、经济优势，在不违背WTO规则的前提下，已经制定了日益完善的技术法规、标准和产品认证管理体系等措施，对发展中国家的出口贸易产生巨大的限制作用，成为发展中国家难以逾越的障碍；二是发展中国家大都还没有制定出符合WTO规则的基本技术法规体系，从而造成广大的发展中国家企业在国际贸易中处于不合理的地位。在不断强化的发达国家技术壁垒面前，因技术壁垒引起的国际贸易摩擦也越来越多。     

硬实时任务在多处理机上的动态调度研究

在硬实时任务集能够在多处理机上进行静态调度的基础上,从理论上研究了相同硬实时任务集在多处理机上能够进行动态调度的条件,并给出了动态调度规则,为硬实时任务的动态调度问题提供了一种新的解决途径。     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

基于优化检测网络和MLP特征改进发音错误检测的方法

该文基于优化的检测网络和多层感知(multi-layerperception,MLP)特征,提出一种可以更加准确地检测出错误发音类型的方法。首先,从第二语言学习的语音库中提取出基本的发音规则以及组合的发音规则,并相应地计算它们发生的先验概率,再将这些具有先验概率的规则用于构建基于多发音的扩展检测网络。然后在检测过程中,引入基于发音特征的MLP特征来描述发音概率,替代了传统的语音声学特征。最后使用基于MLP特征的GMM-HMM框架从检测网络中识别出最可能的发音音素串。实验表明:该方法将音素识别正确率提高了3.11%,错误类型准确率提高了7.42%。     

以活动为中心的软件过程建模及其作用的研究

从分析以活动为中心的软件过程的特点以及活动之间的规则、关系和分类出发,抓住了过程活动的特点与度量活动的难点.通过实例研究将以活动为中心的软件过程模型特点应用到软件过程度量中,通过活动图抓住度量关键域,并分析了两种方法具体结合对企业实际项目开发过程中的过程度量与改进的意义,不仅简化了软件过程度量,同时避免了过程度量的盲目性.     

LCS在多步学习问题中的规则集压缩算法

为了解决学习分类元系统(LCSs)应用于多步学习问题时会生成规模庞大、冗余的规则集问题,提出了一种规则集压缩算法.该算法的处理过程包含三个阶段:a.通过特殊的遗传进化操作,在删除一些较弱分类元的同时,增加规则集里泛化能力较强、适应值较高的分类元的个体数目;b.进行冲突消解,消除规则集里相互重叠、相互冲突的分类元;c.对产生的无重叠无冲突的规则集,进行大幅度压缩处理,得出最终的精简规则集.实验结果表明:所提算法能够在几乎不降低系统整体性能的前提下,将规则集极大地约简和压缩,从而产生足够小的规则集,使LCSs的知识表示的冗余度减少,凸显了规则集的易解释、易操作等特性;提高了LCSs在多步学习问题中的应用效果,拓展了其应用范围.     

有限理性条件下博弈方决策规则获取的粗糙集方法

经典博弈理论是基于完全理性假设成立的,有限理性理论的诞生对经典博弈理论是一个极大的冲击．该理论认为博弈方的决策能力是有限的,博弈方的决策受到各种因素的影响,因而在众多因素中获取决策规则的问题变得相当重要．论文算例给出了影响博弈方决策的因素,应用粗糙集方法,提取博弈对手的决策规则,使博弈方深入了解对手情况后,作出新的决策．     

制定知识产权政策需要考虑的两个"平衡"问题

知识经济时代,知识产权的地位和作用日益突出,并已经超越了民事私权的传统范畴,进而成为企业乃至国家赖以生存发展的关键资源和手段.发达国家对知识产权问题极为重视,纷纷构建以本国利益为中心的知识产权政策体系.一方面他们积极制定并实施知识产权战略,大力鼓励本国知识产权的创造、应用和扩散,另一方面,他们广泛参与并大力推进国际知识产权规则的变革,不断强化知识产权保护水平,以维护并扩大其在全球的利益.在这种国际知识产权发展的大形势下,我们必须积极应对,从国家层面上制定知识产权战略和政策并加以贯彻实施,全面提升我国知识产权创造、保护和应用水平.唯有这样,才能够从容迎接来自知识产权领域的各种变化和挑战.