网络攻击预测及防御方案生成系统研究与实现
这是一篇关于网络安全,知识图谱,支持向量机,本体推理的论文, 主要内容为互联网的蓬勃发展,为日常生活带来更多便利的同时,各类网络软件或系统的漏洞也随之增多。这些漏洞一旦被网络攻击者利用,会对绝大多数互联网用户产生十分严重的影响。因此,面对日益剧增的网络威胁,网络安全研究员更加重视对网络中异常流量的分析,使用机器学习算法构建异常流量分析模型实现对网络攻击的预测。目前,面对网络攻击已具有较高的识别精度,但对于识别出的网络威胁,安全研究员多数情况下仍只能依靠自身的专业水平去解决或缓解相应的网络攻击,鲜有能够针对网络攻击行为自动生成对应防御方案的模型来辅助安全研究员的决策。针对以上问题,本文研究并实现了网络攻击预测及防御方案生成系统,主要研究内容如下:(1)针对大部分网络安全知识图谱缺乏通用性的现状,本文构建了通用网络安全知识图谱,为防御方案生成提供数据支撑。首先分析海量异构的网络安全开源数据库,并使用爬虫技术爬取。然后复用统一网络安全本体,细化模式层概念,构建网络安全本体。经过数据处理后,以四元组的形式存储海量知识。最后自顶向下的构建通用网络安全知识图谱,并引入自动更新的概念及模块,实现对网络安全知识图谱的自动更新,以反应现实世界的快速变化。(2)为实现对网络攻击及其漏洞利用的预测,并为防御方案生成提供较为精确的威胁预测结果,本文参考了基于粒子群算法优化的支持向量机,在其基础上提出了基于对数自适应均值粒子群优化的支持向量机算法,应用于网络攻击及漏洞利用预测。该算法在粒子群优化算法的基础上使用对数函数动态调整惯性因子取值,并引入均值函数优化速度更新方程。与多个算法在常用数据集中进行比较分析,所提算法在精度及时间等方面表现得更好。依托于林肯实验室的公开数据集,本文将该算法应用于网络攻击及其漏洞利用预测,在两个领域中均有较好的预测表现。(3)为在面对漏洞利用类网络威胁时,自动生成可靠的防御方案,本文提出了一种基于本体推理的防御方案生成方法。基于语义网规则语言设计了防御方案推理规则,该方法针对网络攻击可能利用的漏洞,结合防御方案推理规则在本文构建的网络安全知识图谱上推理出可行的防御方案,为网络安全威胁对抗提供支撑。最后在实验中验证了提出的防御方案生成方法的可行性。(4)为验证本文提出的网络攻击及漏洞利用预测模型和防御方案生成方法的可行性,本文设计并实现了一套网络攻击预测及防御方案生成系统。该系统结合了网络安全知识图谱、网络攻击预测模型、漏洞利用预测模型及防御方案生成方法。经过实验验证与分析,表明了该系统较为准确的预测出异常流量及其可能利用的漏洞,并能根据漏洞生成相对应的防御方案,具有实践应用背景。
基于本体的末端物流信息推荐系统研究
这是一篇关于末端物流,信息推荐,用户兴趣,本体推理,系统分析与设计的论文, 主要内容为得益于电商平台的快速崛起和疯狂扩张,快递行业近年也迎来了爆发式增长,自2014年我国快递业务量突破100亿件超过美国以来,已连续八年稳居世界第一。然而,快递业务量的急剧增长也给物流配送带来了巨大压力。一方面,由于物流配送过程中承担“最后一公里”配送业务的主体众多,服务水平参差不齐,并且存在着消费者配送需求与物流服务供给侧不匹配、服务质量和配送成本对抗等问题,导致物流服务商提供的配送服务质量不高。另一方面,随着居民生活质量的不断提升,消费者对于快递末端配送的要求也在逐步提高,客户在关注物流服务商提供的配送服务能满足快递可达性和配送时效性基础上,还看重配送过程中能否提供更加便捷、贴合客户需求的个性化配送服务。因此,为了顺应消费者不断提高的物流服务要求,改善末端物流配送的服务水平和服务质量,增强客户服务满意度,本文对末端物流配送领域的客户需求和个性化配送信息推荐展开了深入研究。首先,本文对末端物流配送领域相关文献进行查阅分析,明确当前末端物流配送服务面临的现状,同时采用问卷方式对末端物流配送涉及的主体客户进行需求调研,针对调研结果总结归纳出当前末端物流配送存在的问题与不足。在此基础上,挖掘客户在末端物流信息服务系统中功能性方面的深层次需求。其次,在明确末端物流信息服务功能性需求基础上,设计一种末端物流信息推荐系统。该系统采用表现层、业务逻辑层和数据层为主体的三层架构,结合系统架构和系统功能性需求,划分出以配送服务推荐为核心的主要功能模块,并对该系统所涉及的数据库进行设计。再次,对配送服务推荐模块中的关键核心技术展开研究,提出一种融合本体与用户兴趣的末端物流信息推荐方法。该方法采用向量空间模型的方式构建用户兴趣模型,用以表示用户在配送服务方面的个性化兴趣倾向,并根据用户模型中的用户属性信息划分出不同的用户群体。同一群体中的用户往往在配送服务兴趣倾向上具备一定共性,因此借用协同过滤的思想计算出用户对各项配送服务的兴趣度,并根据兴趣度高低排序,由此产生初始的配送服务推荐结果。该方法引入末端物流配送领域本体的规则推理,根据物流包裹信息过滤和匹配出适用的配送服务,与初始推荐结果结合形成最终的末端物流配送服务推荐,通过设计案例验证了方法的有效性。最后,本文对分析和设计的末端物流信息推荐系统的个性化推荐功能实现效果进行了展示,并设计功能用例测试了系统核心功能的正确性。本文的研究在理论层面上,完成了末端物流配送领域的用户兴趣建模,并在此基础上提出了适用于末端物流配送的信息推荐方法,该推荐方法不仅考虑了用户的兴趣倾向,还融入了末端物流领域本体的规则推理进行服务匹配和推荐,为物流服务领域的信息推荐提供了新的研究思路和理论支撑。在应用层面上,本文挖掘分析出了客户在末端物流配送信息服务上的深层次需求,并在此基础上设计和实现了末端物流信息推荐系统,有助于丰富物流企业信息系统和相关平台所提供的服务内容和功能扩展,为我国物流快递企业提高配送服务水平,提升客户服务满意度并增加用户黏度提供指导和建议。
水利泵站监测信息系统及其泵站节能研究
这是一篇关于水利泵站,信息系统,节能优化,本体推理,智能优化算法的论文, 主要内容为目前我国大部分的水利泵站运行效率低下且能源浪费严重,长时间、大规模的排水作业使得资源的消耗巨大。如何使水利泵站节能运行,能耗降低,提高泵站运行效率,有效的实现水利泵站机组高效运行,成为了水利泵站运行管理的一个重要的研究方向。本文设计了一套以常熟水利枢纽望虞河泵站为背景并基于JavaEE技术的水利泵站监测信息系统,能够为水利泵站管理员提供水利泵站节能开机方案的分析与获取,并支持历史数据的查询、工作日志的编写等功能。本文首先通过理论分析了几种水利泵站优化运行的优化准则,并在此基础上着重研究了水利泵站节能的优化数学模型;其次,本文对泵站状态、泵单机状态采用语义本体技术对其进行了分析,在语义层面进行关联,并通过Protégé工具构建和实现了本体模型;接着,本文设计了两种本体推理结合智能优化算法的求解方案,首先结合改进遗传算法对开机方案进行求解,其次结合融合了遗传算法的改进蚁群算法对开机方案进行求解,两种方案均是通过从历史开机方案中提取出的本体推理规则完成本体的推理,并在推理出初步开机方案之后进行节能开机方案的进一步求解;最后,在此基础上设计和实现了一套基于JavaEE的水利泵站监测信息系统,并进行了系统的试验,在指定水情的条件下,通过本文的系统完成了节能开机方案的求解。试验结果表明,本文所设计的水利泵站监测信息系统与节能优化方法在原理上是可行且合理的。相对于其他水利泵站节能运行方法,本文所提出的方法具备更优的求解结果,具备良好的实用性与创新性。本文完成的主要内容包括:1、水利泵站优化运行模型的研究与分析;2、水利泵站节能调度领域语义本体的分析与设计;3、设计了一种本体推理结合改进遗传算法的求解方案,完成对水利泵站节能开机方案的求解;同时设计了一种本体推理结合改进蚁群算法的求解方案,完成对水利泵站节能开机方案的求解;4、设计了一套基于JavaEE技术的水利泵站监测信息系统,并对节能效果进行对比分析。
云制造环境下复杂重型装备制造服务信息管理与应用研究
这是一篇关于云制造,服务信息,复杂重型装备,本体推理,图数据模型的论文, 主要内容为随着新兴智能技术与传统制造业快速融合,信息透明化,智能高效化,过程可视化,资源共享化等诸多信息化实现方案成为复杂重型装备制造业的发展趋势。而在复杂重型装备制造行业在向云制造模式转型的过程中,面临着对制造服务信息获取、存储、处理和应用的诸多领域内的具体应用问题。制造服务信息管理与应用为复杂重型装备制造服务进入云制造平台的数据支撑,是实现平台可用性的重要前提。为解决此问题,本文针对复杂重型装备制造服务信息的管理与应用展开了研究,主要的研究内容如下:第一,分析了复杂重型装备制造服务的特征及其云制造模式下对制造服务信息管理需求,研究了制造服务管理信息分类方案及其获取与存储方案,提出了复杂重型装备制造服务信息集成方案与应用方案。第二,为解决复杂重型装备制造服务基本信息描述过程中的语义歧义、描述不完整、信息重复等问题,本文使用本体技术来管理制造服务基本信息。构建了复杂重型装备制造资源信息描述模型和制造服务本体模型,实现了本体实例导入;对制造服务本体源信息和推理信息进行了查询和推理,对类别信息的语义语法信息校验并完成了服务实例的自动分类;最后提出基于本体推理的复杂重型装备制造服务调度方法,实现了制造服务基本信息在自动调度上的应用。第三,为解决复杂重型装备制造服务状态信息更新频繁、数据量大、关联性强而造成的信息管理过程中的信息存储、查询和处理的低效性问题。本文使用图数据模型对复杂重型装备制造服务状态信息进行管理。为此,构建了复杂重型装备制造服务图数据模型,实现了对制造服务信息的更新、存储和查询。并提出了图数据模型下的制造服务质量的计算预测模型。最后提出了基于历史数据的多指标优先级复杂重型装备制造服务优选方法,并在图数据库中实现了优选应用。第四,使用微服务架构来开发复杂重型装备制造服务信息平台,设计了服务信息平台的总体架构,最后对制造服务信息平台的底层数据库进行了设计。
基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法研究与应用
这是一篇关于运动处方,推荐系统,本体推理,相似度计算,参数优化的论文, 主要内容为随着社会的进步,体育健身越来越受到人们的关注。目前,运动者获得健身方案主要是通过健身教练与在线网络平台这两种方式。其中,前者存在花费高、实时性差等问题;后者虽然可以随时随地支持运动者获取健身方案,但其提供的无差别方案不能支持运动者的个性化运动需求。有鉴于此,本文采用本体推理与相似性融合计算方法,结合体育学总结出的运动处方知识集,研究并设计出一种面向运动者在实时状态、适用强度、阶段目标等个性化因素下的运动处方推荐系统。具体研究内容如下:首先,针对运动者个性化特征的描述,本文通过对运动处方制定过程及运动者需求进行分析,将运动者特征分为基本信息、体质状况、运动能力、运动目标、运动条件与运动偏好六种类型,并对每种类型进行细化,从而构建运动者模型。在此基础上,基于复合信息采集方式获取系统计算所需的数据,以满足运动处方推荐过程中对运动者数据的要求。其次,本文设计了一种基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法。该方法,一方面利用本体规则推理的方式确定运动处方参数约束空间,其中采用的推理规则由体育领域制定运动处方的一般经验所转化,从而保证运动处方推荐的科学性与合理性;另一方面,通过对运动处方优质案例参数的相似性融合计算,获得约束空间内其效果更好、贴合性更高的个性化运动处方参数。同时,本文设计了一种校验策略来对处方参数进行检验。最后,本文通过实验对上述设计的方法进行了分析,实验结果表明,采用相似性融合计算的推荐方法相比传统基于合作的推荐方法,在运动处方推荐方面具有更好的整体性效果与稳定性。在此基础上设计并实现了个性化运动处方推荐系统,通过系统中运动者信息采集、运动处方推荐等功能模块的实现,验证了运动处方推荐方法的可用性与有效性。
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