智慧社区管理系统的研究与设计

这是一篇关于智慧社区,Spring Boot,日志记录,用户信息,数据同步的论文, 主要内容为近年来,随着人们对智慧社区需求的不断上升,以及国家对智慧城市建设的大力支持,市场涌现了很多智慧社区管理系统。但是由于该行业处于初期阶段,开发资金和技术人员相对缺乏,因此这些系统存在技术落后,系统安全措施不到位,代码重用性不高,数据同步不高效等问题。例如部分系统仍然采用Struts、Spring、Hibernate的开发框架,开发效率不高;安全性方面,没有采用安全的密码加密算法,没有有效的防止SQL注入的风险;稳定性方面,没有有效优化系统响应速度的方式和排查系统异常的手段。针对这些问题,本文深入研究了智慧社区管理系统,并对这些问题进行了整理、优化和改进。本文的主要内容如下。第一,通过比较现有的智慧社区管理系统,本文设计了更有代表性的智慧社区管理系统,并使用Java语言对其后台程序进行了实现,最后对其进行了功能性测试,保证了系统的正确性。系统的主要功能有实时查看社区的人口数量、车辆、房屋等社区总览数据,查看社区人员、车辆、住宅、水电煤消耗等详细信息,查看小区人员和车辆24小时进出统计等。第二,本文研究并整理了智慧社区管理系统后台程序开发过程中所用到安全措施和系统稳定性优化办法。安全措施包括进行访问验证的JSON Web Token算法,密码加密保存的加盐哈希算法,防止SQL注入攻击的方式。稳定性方面整理了使用Redis缓存、Mybatis二级缓存等常见的接口响应速度优化办法,系统异常排查方法等。第三,对系统后台程序开发中的操作日志记录方式,缓存用户信息方式和数据同步方式进行了技术优化和改进。使用面向切面和自定义注解相结合的方式记录操作日志,使代码更高效且易于管理。使用ServletRequest和ThreadLocal方式储存用户信息,提升了获取用户信息的速度。使用发布订阅模式进行异构数据库间的数据同步,降低数据库间的耦合性,提示数据同步效率。综上所述,本文对系统中的操作日志记录方式、缓存用户信息方式、异构数据库间的同步方式进行了技术优化和创新,对改进后的性能和优缺点进行了详细阐述和分析,然后使用Java语言进行了实现,并对实现后的操作日志记录方式、缓存用户信息方式进行了并发性测试。

市委机关办公自动化系统的设计与实现

这是一篇关于办公自动化,用户信息,JSP,数据库的论文, 主要内容为办公自动化（Office Automation），简称OA，它的核心设计思想是，通过采用当今先进的网络技术、计算机技术为机关部门提供高效便利的办公和业务处理方法。而且通过现在计算机网络技术，使机关的跨区域办公以及大数据量办公的工作效率得到明显的改善和提高。从而达到提高工作效率，增强业务能力的目的。 办公自动化系统，在对机关单位的办公应用、业务流程、工作特点以及具体条件进行详细的调研和分析的基础上，应用现在网络和先进的计算机信息技术，完成对机关单位办公模式从传统方式到无纸化、信息化的转变。 整个系统基于市委机关对当今信息化发展的需求，应用现代化手段来实现市委机关各单位协同管理的办公自动化。本文的主要内容是办公自动化管理系统的设计实现与网络办公的研究。系统主要应用动态网页设计技术与数据库管理技术相结合，来实现用户登陆、用户验证、用户资料管理、公文流转系统、来访登记系统等功能。开发以实际条件和应用需求分析有基础，并且结合了先进计算机技术和网站开发的网页开发工具DreamWeaver8，MyEclipse，动态网页开发技术JSP，以及PowerDesigner11等数据库管理软件。 本文围绕办公自动化系统的规划和用户身份验证模块以及用户信息管理模块的设计与实现展开：第一章为绪论，介绍办公自动化系统的背景，论文的研究内容及系统的可行性分析。第二章描述了整个系统的总体设计与规划原则；第三章描述了；第四章描述了安全支撑保障应用系统设计；第五章为系统设计；第六章为系统实现；第七章为系统开发总结。

面向网络渗透社工的用户信息挖掘与分析

这是一篇关于数据挖掘,用户信息,爬虫,模糊匹配,文本挖掘的论文, 主要内容为随着互联网安全技术的发展,系统漏洞的发现越来越困难,越来越多的入侵者采用人为因素变相地创造漏洞进行攻击,这在一定程度上扩大了社会工程学的应用范围。网络渗透社工的核心思想是找到系统人员的疏忽之处从而制造漏洞。对于渗透社工而言,完整、真实的用户信息是决定后期能否成功渗透的关键。课题研究如何从庞大的网络数据中运用数据挖掘的方法分析出合法有用的用户信息建立社工库,目标是能根据渗透社工的需求设计完善的查询界面,通过检索获取有效信息。然而用户信息的挖掘存在各种困难,包括非结构化、跨网站性和非度量化。针对这些难题本文进行深入研究,主要研究内容概括如下:(1)针对用户信息的非结构化,本文研究了基于网站用户信息提取的爬虫技术,设计一个可以良好运行的爬虫系统,通过模拟登陆获取访问权限实现对非结构用户信息的有效提取。(2)针对跨网站的用户信息,本文研究了跨网站的用户匹配技术。该模块的设计通过对具有唯一值的性别、年龄等信息进行精准匹配,对具有限制性的用户名采用模糊匹配,解决跨网站导致的用户信息碎片化问题,并针对现有的模糊匹配算法准确率低的缺点提出改进,最终实现同名消歧和不同名消解。(3)针对用户信息的非度量化,课题采用正则匹配融合Python现有模块实现文本内容提取,利用文本挖掘技术实现对用户信息的度量。针对Fast-Newman聚类算法无法识别小于特定规模的网络类和极端退化的现象提出改进,最终通过GN基准网络进行性能测试证实算法的有效性。(4)从应用的角度出发,在非结构化、跨网站化、可度量化的用户信息的基础上,选择具有良好接口和兼容性的数据库对相关数据进行封层存储,设计一个完善的存储系统有效存储数据的同时可以实现快速检索。课题从上述四个问题进行研究、解决并取得了一些初步成果。随着挖掘技术的不断完善,挖掘出来的信息会为各种社会化应用带来更大的帮助。

智慧社区管理系统的研究与设计

这是一篇关于智慧社区,Spring Boot,日志记录,用户信息,数据同步的论文, 主要内容为近年来,随着人们对智慧社区需求的不断上升,以及国家对智慧城市建设的大力支持,市场涌现了很多智慧社区管理系统。但是由于该行业处于初期阶段,开发资金和技术人员相对缺乏,因此这些系统存在技术落后,系统安全措施不到位,代码重用性不高,数据同步不高效等问题。例如部分系统仍然采用Struts、Spring、Hibernate的开发框架,开发效率不高;安全性方面,没有采用安全的密码加密算法,没有有效的防止SQL注入的风险;稳定性方面,没有有效优化系统响应速度的方式和排查系统异常的手段。针对这些问题,本文深入研究了智慧社区管理系统,并对这些问题进行了整理、优化和改进。本文的主要内容如下。第一,通过比较现有的智慧社区管理系统,本文设计了更有代表性的智慧社区管理系统,并使用Java语言对其后台程序进行了实现,最后对其进行了功能性测试,保证了系统的正确性。系统的主要功能有实时查看社区的人口数量、车辆、房屋等社区总览数据,查看社区人员、车辆、住宅、水电煤消耗等详细信息,查看小区人员和车辆24小时进出统计等。第二,本文研究并整理了智慧社区管理系统后台程序开发过程中所用到安全措施和系统稳定性优化办法。安全措施包括进行访问验证的JSON Web Token算法,密码加密保存的加盐哈希算法,防止SQL注入攻击的方式。稳定性方面整理了使用Redis缓存、Mybatis二级缓存等常见的接口响应速度优化办法,系统异常排查方法等。第三,对系统后台程序开发中的操作日志记录方式,缓存用户信息方式和数据同步方式进行了技术优化和改进。使用面向切面和自定义注解相结合的方式记录操作日志,使代码更高效且易于管理。使用ServletRequest和ThreadLocal方式储存用户信息,提升了获取用户信息的速度。使用发布订阅模式进行异构数据库间的数据同步,降低数据库间的耦合性,提示数据同步效率。综上所述,本文对系统中的操作日志记录方式、缓存用户信息方式、异构数据库间的同步方式进行了技术优化和创新,对改进后的性能和优缺点进行了详细阐述和分析,然后使用Java语言进行了实现,并对实现后的操作日志记录方式、缓存用户信息方式进行了并发性测试。

基于slope one的特征信息融合推荐算法研究

这是一篇关于矩阵分解,对象属性,时间因子,巴氏系数,用户信息的论文, 主要内容为由于信息技术的飞速发展,以至于海量的信息量产生与传播,人们每日都面对大量的信息,因此,人们想要快速准确找到自己所需的信息不再是轻而易举的事情。基于此问题,人们提出了推荐系统,其中协同过滤推荐算法是推荐算法中应用较广泛的一种。Slope one是协同过滤推荐算法的一种,本文基于slope one算法,融合数据的特征信息,提出了两种算法,一种是融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法(MPSCF),另一种是巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法(BC-MPSCF)。本文最后对巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法进行改进,融合用户信息,提高算法模型的推荐能力。本文算法在数据集Movie Lens100k进行实验。具体的工作内容如下:(1)本文研究融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法。本文首先对数据集分析,可以发现数据稀疏度非常高,数据稀疏度达到93.7%,数据稀疏性会影响算法模型的预测准确度。因此对于数据稀疏性的问题,本文通过两种方式缓解数据稀疏性。一种是通过矩阵分解的方式,得到一个新的评分矩阵。新的评分矩阵能够得到合适的评分替代原始评分矩阵中未评分的数值,此方法可以达到缓解数据稀疏性的目的,而且还能提高推荐算法的评分预测准确度。第二种是考虑到每个对象都有属于其自身的属性,通过对象属性与时间因素,得到用户对对象属性兴趣矩阵,通过考虑用户对对象属性,也能缓解数据稀疏性。并且本文考虑用户的兴趣存在变化,会随着时间变动而变化,因此,将时间因素与加权slope one算法结合,构建新的评分预测公式,即时间优化加权slope one算法。本文提出的MPSCF算法,新的评分矩阵通过皮尔逊系数得到用户相似度,用户对对象属性兴趣矩阵通过余弦相似度得到用户相似度,将两个相似度通过参数a结合得到最终用户相似度。然后选取相似度的用户作为目标用户的邻居,通过时间优化加权slope one算法进行评分预测。通过评价指标RMSE和MAE的结果可知,参数a取值为0.8时,此时融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法模型预测能力更佳。并且通过实验结果可以知道,融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法准确度比其他传统算法都有所提高。(2)由于本文实验使用用户相似度确定目标用户的邻居集合,因此,本文基于融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法,提出通过巴氏系数对用户相似度进行优化,提出一种巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法模型。通过实验发现,参数a的值为0.8时,巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法的预测效果更佳,并且与融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法相比较,巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法的推荐效果更好。因此,BC-MPSCF算法模型的推荐能力强于其他传统推荐算法。(3)本文研究基于用户信息的巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法。在巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法基础上,考虑用户的信息的影响,本文是考虑性别、年龄和职业这三个用户信息。对用户信息进行用户的单标签信息与多标签信息的实验研究,通过实验结果说明,用户信息对于巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法改进有效果,并且通过实验结果可知,并不是融合用户信息越多,巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法的改进效果越好。对于巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法的改进,需要融合重要且适当的用户信息。综上所述,本文基于slope one,考虑特征信息,对协同过滤算法进行改进,提出的两种算法都能提高传统算法的评分预测能力,并且融合用户信息,对巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法进行改进,能加强巴氏系数优化融合矩阵分解和评分信息的改进协同过滤推荐算法的评分预测效果,提升算法推荐能力。

智慧社区管理系统的研究与设计

这是一篇关于智慧社区,Spring Boot,日志记录,用户信息,数据同步的论文, 主要内容为近年来,随着人们对智慧社区需求的不断上升,以及国家对智慧城市建设的大力支持,市场涌现了很多智慧社区管理系统。但是由于该行业处于初期阶段,开发资金和技术人员相对缺乏,因此这些系统存在技术落后,系统安全措施不到位,代码重用性不高,数据同步不高效等问题。例如部分系统仍然采用Struts、Spring、Hibernate的开发框架,开发效率不高;安全性方面,没有采用安全的密码加密算法,没有有效的防止SQL注入的风险;稳定性方面,没有有效优化系统响应速度的方式和排查系统异常的手段。针对这些问题,本文深入研究了智慧社区管理系统,并对这些问题进行了整理、优化和改进。本文的主要内容如下。第一,通过比较现有的智慧社区管理系统,本文设计了更有代表性的智慧社区管理系统,并使用Java语言对其后台程序进行了实现,最后对其进行了功能性测试,保证了系统的正确性。系统的主要功能有实时查看社区的人口数量、车辆、房屋等社区总览数据,查看社区人员、车辆、住宅、水电煤消耗等详细信息,查看小区人员和车辆24小时进出统计等。第二,本文研究并整理了智慧社区管理系统后台程序开发过程中所用到安全措施和系统稳定性优化办法。安全措施包括进行访问验证的JSON Web Token算法,密码加密保存的加盐哈希算法,防止SQL注入攻击的方式。稳定性方面整理了使用Redis缓存、Mybatis二级缓存等常见的接口响应速度优化办法,系统异常排查方法等。第三,对系统后台程序开发中的操作日志记录方式,缓存用户信息方式和数据同步方式进行了技术优化和改进。使用面向切面和自定义注解相结合的方式记录操作日志,使代码更高效且易于管理。使用ServletRequest和ThreadLocal方式储存用户信息,提升了获取用户信息的速度。使用发布订阅模式进行异构数据库间的数据同步,降低数据库间的耦合性,提示数据同步效率。综上所述,本文对系统中的操作日志记录方式、缓存用户信息方式、异构数据库间的同步方式进行了技术优化和创新,对改进后的性能和优缺点进行了详细阐述和分析,然后使用Java语言进行了实现,并对实现后的操作日志记录方式、缓存用户信息方式进行了并发性测试。

The Research on User Profiling and Time Awareness-based Hybrid Approaches for Recommendation Systems

这是一篇关于混合推荐,用户建模,用户信息,知识图,推荐系统原型的论文, 主要内容为当前,大多数互联网用户都面临着信息过载的问题。因此,学术界和工业界出现了各种推荐系统和方法来解决这一问题。推荐系统一般根据用户的个人信息库来预测用户对未知项目的评价或者为用户提供相关信息。混合推荐系统集成了不同的推荐方法和技术,利用它们各自的优点,克服它们各自的局限性,来获得更好的结果并提高预测和推荐的质量。然而,尽管推荐系统在工业界和学术界得到了广泛关注和快速发展,但它仍然面临着冷启动、数据稀疏、用户建模以及用户兴趣偏好转移等诸多挑战和限制。许多学术研究只关注用户与用户或者项目与用户之间的相似度算法,而忽略了用户个人信息库的重要性。此外,这些学术研究也没有给予用户兴趣的动态变化以足够的关注。因此,除了提高推荐结果的准确性外,还可以通过解决推荐系统的这些挑战和局限性,进一步提高推荐的效率和有效性。本文主要聚焦于用户建模和混合推荐方法,研究了不同的用户建模方法以解决在推荐系统中遇到的诸多挑战和缓解推荐系统的局限性。此外,用户生成的内容(如用户评论)也被用于用户建模,以改善用户个人信息库和提高推荐的性能。在用户建模研究的支持下,本文提出了一种新的用户混合推荐方法,该方法主要用来解决用户兴趣偏好变化问题和提高推荐的性能。本文所提出的混合推荐方法采用基于内容和神经协同过滤的方法,利用扩展的用户和项目信息执行用户建模、评分预测和Top N推荐任务。此外,该混合推荐系统还将扩展的用户和项目信息应用于知识图谱中,以利用用户、项目、属性和特征之间的关系来提高评分预测的性能。本文采用准确率、召回率、新颖性、多样性、MAE(Mean Absolute Error)和RMSE(Root Mean Square Error)等多种评价指标,把该混合推荐方法与几种基准推荐算法进行了全面地,详细地评估和比较。实验结果表明,本文提出的混合推荐方法解决了用户兴趣偏好变化的问题,而且在评分预测以及Top N推荐上优于目前这些基准方法。此外,本文还设计并实现了一个基于该推荐方法的推荐系统原型。该推荐系统原型提供了其管理的图形用户界面以及允许用户查看、执行和控制本文提出功能,此外,原型还包括查看和搜索系统中所有的用户和项目,构建和查看不同的知识图谱,为每个用户创建其个人信息库,生成评分预测以及Top N推荐。本研究有助于学术界在用户建模,混合推荐方法和推荐系统评估等方面的研究。而且,基于本文提出的混合推荐方法,本研究设计和开发了一个推荐系统原型,促进了推荐系统行业的发展。

基于深度学习的评论文本情感分析

这是一篇关于深度神经网络,情感分析,用户信息,产品信息,模型集成的论文, 主要内容为情感分析是自然语言处理中的一项基本任务,在情感分析任务中,文档级情感分析是较为常见的方式。当下各种现代化技术不断更新,各大电商平台中出现大量用户评论,通常能体现用户的情感倾向和个人喜好,所以当下学者们热衷于对评论文本进行情感分析。而在评论网站中用户信息和产品信息是重要的数据,如何将用户信息和产品信息融入到情感分析模型中是一个热点问题。本文的核心研究内容就是利用深度学习的方法,针对评论文本构建融合用户信息和产品信息的文档级情感分析模型。主要工作如下:(1)为了能够更有效地捕捉文本特征,同时能够将用户信息和产品信息融入到情感分析模型中,本文提出了基于自定义词嵌入-双向长短期记忆网络-注意力机制的模型。该模型首先将用户信息和产品信息融入到词嵌入模块中,然后结合双向长短期记忆网络和注意力机制网络层捕捉文本特征和语义关系,实验证明本文模型具有一定的有效性。(2)为了能够在模型中以更多元的方式融入用户信息和产品信息,本文提出基于深度双向长短期记忆网络-自注意力机制-自定义分类器的模型。模型首先通过深度双向长短期记忆网络来识别上下文词义联系和获取文本深层特征;然后利用自注意力机制捕获文本中重要的特征。该模型最后结合用户信息和产品信息构建自定义分类器模块,利用上下文感知注意力机制为用户信息和产品信息配制特定参数,该模型在公开数据集上的性能较目前常见的模型而言均有提高。(3)为了能更好的提取评论中包含的词粒度、句粒度和篇章粒度的文本信息,本文提出一种基于注意力交互机制的层次网络模型。该模型利用层次网络对不同粒度语义信息进行提取,并在注意力交互机制中结合用户、产品中的重要信息来帮助提取文本特征。最终将用户视角下的损失值和产品视角下的损失值作为辅助分析信息,并利用层次网络输出的针对用户或产品的关键文本特征进行训练和分析。该模型在公开数据集上的性能较目前常见的模型而言有所提高。

基于深度学习的评论文本情感分析

这是一篇关于深度神经网络,情感分析,用户信息,产品信息,模型集成的论文, 主要内容为情感分析是自然语言处理中的一项基本任务,在情感分析任务中,文档级情感分析是较为常见的方式。当下各种现代化技术不断更新,各大电商平台中出现大量用户评论,通常能体现用户的情感倾向和个人喜好,所以当下学者们热衷于对评论文本进行情感分析。而在评论网站中用户信息和产品信息是重要的数据,如何将用户信息和产品信息融入到情感分析模型中是一个热点问题。本文的核心研究内容就是利用深度学习的方法,针对评论文本构建融合用户信息和产品信息的文档级情感分析模型。主要工作如下:(1)为了能够更有效地捕捉文本特征,同时能够将用户信息和产品信息融入到情感分析模型中,本文提出了基于自定义词嵌入-双向长短期记忆网络-注意力机制的模型。该模型首先将用户信息和产品信息融入到词嵌入模块中,然后结合双向长短期记忆网络和注意力机制网络层捕捉文本特征和语义关系,实验证明本文模型具有一定的有效性。(2)为了能够在模型中以更多元的方式融入用户信息和产品信息,本文提出基于深度双向长短期记忆网络-自注意力机制-自定义分类器的模型。模型首先通过深度双向长短期记忆网络来识别上下文词义联系和获取文本深层特征;然后利用自注意力机制捕获文本中重要的特征。该模型最后结合用户信息和产品信息构建自定义分类器模块,利用上下文感知注意力机制为用户信息和产品信息配制特定参数,该模型在公开数据集上的性能较目前常见的模型而言均有提高。(3)为了能更好的提取评论中包含的词粒度、句粒度和篇章粒度的文本信息,本文提出一种基于注意力交互机制的层次网络模型。该模型利用层次网络对不同粒度语义信息进行提取,并在注意力交互机制中结合用户、产品中的重要信息来帮助提取文本特征。最终将用户视角下的损失值和产品视角下的损失值作为辅助分析信息,并利用层次网络输出的针对用户或产品的关键文本特征进行训练和分析。该模型在公开数据集上的性能较目前常见的模型而言有所提高。

基于Android平台远程监控系统的研究与实现

这是一篇关于安卓,监控,用户信息,杀毒软件,伪装,免杀的论文, 主要内容为随着移动终端,特别是Android的市场日益扩大,越来越多人使用Android设备来处理日常生活中的点点滴滴。因而,大量个人数据存放在用户的Android设备中。同时,高科技犯罪手段日新月异,时刻监测犯罪嫌疑人的位置、状态等信息刻不容缓。然而,传统摄像头监控手段存在着时效低,被动等不足和缺陷。因此,监控方面技术也要相应地从传统手段提升到新型层面。本项目是基于某安全部门提出的一个手持设备监控的需求,旨在设计与实现一个基于桌面控制远端设备的监控平台,实现新型监控策略,解决传统摄像头监控、人工追踪等旧有监控手段存在的问题,同时成为解放人手和提高效率两全其美的新型手段。移动监控技术不仅仅需要实现监控这一主要模块,伪装模块以及免杀模块也是不可或缺的。伪装模块难点主要在于应对Android系统下的安全机制而提出相应策略,而免杀模块的难点则在于学习第三方安全应用的查杀原理。为了能够很好地实现远程监控系统,监控、伪装、免杀三者缺一不可。本文将从三个方面讲述论文作者的主要工作:第一方面实现系统的迷惑性。针对设备终端用户,为了能够达到迷惑受用用户,不被用户轻易卸载应用,实现应用常驻设备的目的,作者研究学习Android系统自主式权限访问与强制控制访问等安全机制,总结归纳,抽取其中的原理方法,提出一个伪装普通手机应用的解决方案,完成伪装手机的应用。第二方面实现系统的免杀性。针对当前主流杀毒应用,由于当前病毒移动化的趋势,主流的杀毒应用分别基于Android系统权限开放与否两种状态下进行对第三方的应用查杀,而本系统将研究市面上三大安全应用,学习它们各自的工作原理,总结并设计非开放权限(non-root)下的静态免杀模型与开放权限(root)下的动态注入库免杀模型,完成安全免杀的需求。第三方面实现系统的监控性。针对安全部门提出的需求,结合目前已有的移动开发技术与监控模式,把监控手段带进移动端。使用UML的手段进行需求分析,基于MVC的设计理念对系统整体进行架构设计,运用软件工程的方法实现基于Android平台的远程监控系统,使系统具有良好的可扩展性,方便日后需求更改时的功能扩展。本文通过对旧有监控技术进行详细阐述,并结合安全部门提出的需求进行了详细的需求分析,按照软件工程的方法对系统进行详细的设计以及实现,能够加深读者对当前移动监控技术发展的理解以及如何使用相关技术实现监控系统。本系统使用客户端与服务器分离的架构进行开发,服务器部署在PC上,能够实现对多个移动终端设备进行监控的功能;客户端部署在Android移动终端上,前台以伪装应用迷惑设备用户,后台程序获取设备数据通过网络传输到服务器中。此外,本系统在伪装普通移动应用的处理手段能够为之后杀毒应用对于病毒应用查杀的研究提供一定的参考指导作用。