油田开发数据库自动化管理及辅助决策分析系统
这是一篇关于动态分析,三层体系,动态分析平台,油田开发数据的论文, 主要内容为在油田开发生产动态分析和生产管理中,技术人员对信息的需求往往不满足一个单独的表信息,需要查询许多相关的信息,在可能的情况下以表、曲线或图的形式呈现。为此根据动态人员需求的开发了一套油田开发辅助动态分析系统,包括九大模块:信息智能查询模块、信息统计模块、动态对比模块、动态分析模块、油水井选值模块、产量预测模块、绘图模块、措施方案管理模块、经济评价模块、进行产量预测模块。油田开发动态辅助分析工作对指导油田生产,高效开发油田至关重要。随着油田的不断开发,对于动态统分析的合理性要求越来越高,应用计算机进行辅助动态分析,提高油田开发的管理水平是未来油田开发管理的发展趋势。由于油田开发动态分析涉及的面广,工作量大,综合性强。例如做一口井的动态分析要查阅动态信息、静态信息、工艺信息、测试信息和作业信息等各方面信息,通常这些资料分别由不同的单位管理,给分析工作带来很多不便。经过几年的努力油田开发的动态数据库、静态数据库、工艺数据库、作业数据库、测试数据库已经建成。如何利用这些数据库开发网上油田开发动态对比分析系统是我们开发油田开发油田动态统计对比分析系统的目标。我们从搭建一个完善、成熟、可靠的动态分析平台出发,采用三层体系架构,即客户端-应用服务器-数据库服务器。同时,因用户数据库分布在各个部门,三层架构则很容易实现用户操作的透明性,增强了系统的可维护性。数据库采用商用关系型数据库管理系统——ORACLE 8i建立一个动态平台专用的数据库,其性能足以满足高强度数据访问量的请求。应用服务器采用当今流行的免费LINUX作为操作系统平台。其拥有价格低廉、系统平台稳定可靠、运行效率高等优点,广受用户好评。静态内容采用常规开发工具FrontPage制作静态页面和网页特效。动态内容采用JBuilder制作JSP页面和Applet。中间件采用JBuilder开发JavaBeans。
移动智能终端隐私信息泄露检测与保护技术的研究与实现
这是一篇关于数字取证,逆向工程,动态分析,钩子机制的论文, 主要内容为移动智能平台操作系统的发展、高速移动网络的普及、移动应用市场的增长,这些因素促使移动智能终端在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。同时,移动智能终端也保存着越来越多的个人敏感隐私数据,各种势力因为不同目的都在尝试着获取这些信息。由于部分移动智能平台自身缺乏保护机制,应用程序开发者出于经济利益会对用户的敏感隐私数据进行窃取。另一方面,公安司法机关在许多案件中也需要通过分析犯罪分子的移动智能终端,从中获取可信的犯罪证据,然而针对移动智能终端的取证技术尚未得到深入研究。本文将研究重点放在移动智能终端敏感隐私信息的检测与泄露保护上,研究内容涉及针对Android平台第三方应用程序的用户数据取证以及基于动态分析技术的Android平台敏感隐私数据泄露监控与防护。论文的主要工作如下：1. 分析移动智能平台的发展现状,阐述现阶段Android平台存在的安全问题,通过引用国内外文献列举有关Android平台安全隐私泄露检测防护和移动智能终端取证的最新研究成果。2. 对涉及Android平台安全技术和取证技术的相关背景进行研究,包括：Android系统架构、Android平台安全机制、Android系统文件结构、应用数据存储类型、应用程序常用加密和散列算法、Binder IPC模型、系统服务检索调用、Linux动态链接库加载、进程注入实现、ELF文件解析等。3. 根据移动智能终端的取证需求,设计实现了一套针对Android平台第三方应用程序的用户数据取证系统,实现了对设备中应用程序数据的提取、数据中用户操作痕迹的分析、自动化解析代码的编写。并针对应用程序数据中被加密的情况,设计实现了一种基于逆向工程技术的数据加密方式获取方法。4. 针对Android平台自身安全机制的缺陷,结合恶意软件获取用户敏感隐私数据的方法,设计实现了一款基于动态分析技术的Android平台用户敏感隐私数据监控系统,实现了后台监控第三方应用程序申请使用系统权限的功能,并可以由用户自行设定对各应用程序使用系统权限的策略,进行对应的监控和拦截。
Windows可执行文件的快速脱壳系统设计与实现
这是一篇关于自动化脱壳,动态分析,二进制插桩的论文, 主要内容为软件加壳是恶意代码逃避安全监测的主要方法之一,自动化脱壳是应对此类安全问题的有效技术。但多数基于动态分析的自动化脱壳系统在应对多层壳和其他类复杂加壳时,存在脱壳成功率低、脱壳分析开销高和脱壳速率慢的问题。因此设计一种快速、低开销的脱壳系统,对增强恶意代码安全检测能力有重要帮助。针对加壳二进制文件的运行过程提出Wirte-then-Call-with-Entropy脱壳分析模型,该模型关注于样本运行过程中内存写入后的API(Application Programming Interface,应用程序接口)调用行为而非细致的指令执行情况,减少运行监控开销的同时提升分析速率。模型以内存页熵值的变化作脱壳结束的判断依据,提高了对复杂加壳的适用性。基于该模型实现了Pin Unpack快速脱壳系统,系统由加壳检测模块、脱壳分析模块、内存数据获取模块以及PE(Portable Executable,可移植可执行)重建模块组成。加壳检测模块通过提取可执行文件的静态特征,并应用启发式算法辨别样本是否加壳。脱壳分析模块结合Wirte-then-Call-with-Entropy模型对样本的运行过程进行二进制插桩,获取可执行文件的当前脱壳状态。内存数据获取模块会在系统监控到写入后调用行为时,获取完整的写入区间内存数据。PE重建模块根据PE文件的初始镜像、获取的原始内存数据和原始IAT(Import Address Table,导入地址表)信息,重建并修复完整可运行的原始可执行文件。与Unipacker和Py REUnpacker脱壳系统的对比测试结果表明,Pin Unpack在应对部分常见加壳和未知加壳的样本时,系统的脱壳成功率要高于Unipacker系统并与Py REUnpacker系统持平。在脱壳速率方面,Pin Unpack系统的平均脱壳时间仅需4.5秒要远快于Py PEUnpacker系统所需的18分钟。上述结果表明Pin Unpack系统能够对多数加壳样本实现快速脱壳。
支持企业成长性动态分析的大数据平台的设计与实现
这是一篇关于企业成长性,成长性评价,动态分析,大数据平台的论文, 主要内容为企业成长性反映企业的可持续发展能力,代表企业多要素综合生产力,这一概念在如今受到越来越多的重视。企业成长性评价正在被广泛地应用在上市评估、企业融资、政策扶持等等各项活动中。但目前的人工分析方式无法支持大批量企业多维度指标的动态化评价,这使得企业成长性评价在自动化水平及工作效率等方面都很薄弱。在当下的大数据时代,主流的大数据技术可以更好地提高企业成长性评价工作的效率。本文设计并实现了一个支持企业成长性动态分析的大数据平台,该平台存在一套企业成长性指标体系,并包含数据接入、数据存储、数据加工、数据同步的完整数据流程,以对外提供数据支持。在本平台设计与实现的过程中主要包含如下工作:汇总了七项成长性指标,构建企业成长性指标体系;识别成长性指标中所需数据及源头,并实现了数据的接入工作;设计并实现支持企业成长性动态分析的大数据组织方案,选用合适的数据存储技术,并为数据仓库划分合理的层次,以契合企业成长性动态分析过程的数据存储;设计并实现支持企业成长性动态分析的大数据处理方案,选取合适的数据处理技术,并设计合适的数据处理流程以及具体的数据处理方案,实现了数据从接入到各种加工计算、再到对外支持的整个过程。本文首先介绍了企业成长性相关理论及平台实现相关技术,随后在需求分析中明确成长性指标数据需求及各项功能性非功能性需求。接着对平台数据方案进行设计,并结合需求与数据方案的设计对平台各模块及数据库进行详细设计与实现,完成平台的测试流程来证明平台可以投入使用。本文研制的平台已实际应用于某企业成长性分析系统中。
基于微服务的油田注水井动态分析系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,动态分析,注水井,分析系统的论文, 主要内容为油田注水是通过注水向地层补充能量可以保持油层压力、降低原油产量递减率的一种手段,是油田开发过程中重要手段之一,直接决定着油田开发效果的好坏。按照长庆油田某采油厂对油田注水井动态分析的实际需求,设计并实现了基于微服务架构的油田注水井动态分析系统。在对长庆油田某采油厂所管辖的油田区块注水井生产数据情况进行调研分析的基础上,完成了系统的需求分析和总体功能,将系统分为用户管理、水量变化、分层吸水、储层情况、注采比和用户登录等模块。采用微服务思想设计了系统的软件架构,系统分为三层结构,使用HTML,CSS,JS实现用户表现层,业务逻辑层使用Java语言开发,数据库使用My SQL,根据微服务的划分原则,将系统划分为六个微服务进行开发和部署,并配置了服务注册和发现、路由网关和配置中心等支持微服务技术的相关组件,通过服务调用组件Feign实现服务调用和负载均衡。使用Interlli JIDEA作为开发工具,基于Spring Cloud框架进行微服务开发,应用E-Charts实现了注水井动态数据的可视化展示,服务接口采用WSDL描述,实现了服务接口的规范化,服务接口参数设置合理,简化了服务的调用。系统操作简便、界面友好、用户可以通过表格、曲线、柱状图等多种形式对油田水量变化、分层吸水和注采比等注水动态进行分析,帮助油田管理人员了解注水井工作情况,及时调整注水方案,提高注水效果,提升油田开发效率。
支持企业成长性动态分析的大数据平台的设计与实现
这是一篇关于企业成长性,成长性评价,动态分析,大数据平台的论文, 主要内容为企业成长性反映企业的可持续发展能力,代表企业多要素综合生产力,这一概念在如今受到越来越多的重视。企业成长性评价正在被广泛地应用在上市评估、企业融资、政策扶持等等各项活动中。但目前的人工分析方式无法支持大批量企业多维度指标的动态化评价,这使得企业成长性评价在自动化水平及工作效率等方面都很薄弱。在当下的大数据时代,主流的大数据技术可以更好地提高企业成长性评价工作的效率。本文设计并实现了一个支持企业成长性动态分析的大数据平台,该平台存在一套企业成长性指标体系,并包含数据接入、数据存储、数据加工、数据同步的完整数据流程,以对外提供数据支持。在本平台设计与实现的过程中主要包含如下工作:汇总了七项成长性指标,构建企业成长性指标体系;识别成长性指标中所需数据及源头,并实现了数据的接入工作;设计并实现支持企业成长性动态分析的大数据组织方案,选用合适的数据存储技术,并为数据仓库划分合理的层次,以契合企业成长性动态分析过程的数据存储;设计并实现支持企业成长性动态分析的大数据处理方案,选取合适的数据处理技术,并设计合适的数据处理流程以及具体的数据处理方案,实现了数据从接入到各种加工计算、再到对外支持的整个过程。本文首先介绍了企业成长性相关理论及平台实现相关技术,随后在需求分析中明确成长性指标数据需求及各项功能性非功能性需求。接着对平台数据方案进行设计,并结合需求与数据方案的设计对平台各模块及数据库进行详细设计与实现,完成平台的测试流程来证明平台可以投入使用。本文研制的平台已实际应用于某企业成长性分析系统中。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
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