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1. 轻量级缓存策略的关系型数据库全文搜索加强与扩展

杨婷, 莫若玉, 张秀娟, 朱洲森

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (8): 2431-2438. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022071108

摘要（301）

HTML （13）

PDF （1891KB）（323）

针对关系型数据库（RDB）现有的全文搜索方案存在的效率低下、资源占用高的问题，提出一种具有增强式辅助缓存的轻量级关系型数据库全文搜索模型。首先，该模型构建基于Redis的倒排索引，并利用缓存索引缩小搜索范围，从而用内存高效的数据处理能力解决关系型数据库I/O瓶颈，并提升系统整体性能；其次，为保证搜索结果的准确性和时效性，进一步提出索引同步策略，而且设计并实现了增量索引组件来隐藏索引处理细节，从而提高模型的易用性和通用性；最后，对于热点数据提供一种基于访问热度的索引更新机制，以降低倒排索引的内存占用。实验结果表明，所提模型在保证关系型数据库全文搜索响应速度和准确度的前提下，空间资源消耗比MySQL全文索引降低了48.8%~60.9%，比Elasticsearch降低了85.2%~96.2%，证明所提模型在实际应用中可行且有效。

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2. 区块链环境下基于秘密共享的数字权限管理方案

庞晓琼, 杨婷, 陈文俊, 王云婷, 刘天野

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (11): 3257-3265. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010024

摘要（443）

HTML （12）

PDF （580KB）（134）

针对数字权限保护中对内容加密密钥的安全保存和有效分发的需求，提出了一个区块链环境下基于秘密共享的数字权限保护方案。该方案主要包括系统初始化、内容加密、许可授权和内容解密4个协议。在该方案中，利用Pedersen可验证秘密共享方案和属性基加密（ABE）算法来实现内容加密密钥的保护和分发，将内容提供商从管理内容加密密钥的任务中解放出来，从而确保了密钥管理的安全性和灵活性。此外，基于区块链的数字权限保护方案具有信息公开透明、不可篡改等特点。安全性分析表明，该方案在区块链环境下是安全可行的；仿真实验结果表明，该方案能够以较低的开销实现数字内容的权限保护。

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3. 基于词袋模型的分布式拒绝服务攻击检测

马林进, 万良, 马绍菊, 杨婷, 易辉凡

计算机应用 2017, 37 (6): 1644-1649. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1644

摘要（677）

PDF （1115KB）（705）

针对分布式拒绝服务（DDoS）攻击有效荷载快速变化，人工干预需要依赖经验设定预警阈值以及异常流量特征码更新不及时等问题，提出一种基于二进制流量关键点词袋（BSP-BoW）模型的DDoS攻击检测算法。该算法可以自动从当前网络的流量数据中训练得到流量关键点（SP），针对不同拓扑网络进行自适应异常检测，减少频繁更新特征集带来的人工成本。首先，对已有的攻击流量和正常流量进行均值聚类，寻找网络流量中的SP；然后，将原有的流量转化映射到相应SP上使用直方图进行形式化表达；最后，通过欧氏距离进行DDoS攻击的分类检测。在公开数据库DARPA LLDOS1.0上的实验结果表明，所提算法的异常网络流量识别率优于现有的局部加权学习（LWL）、支持向量机（SVM）、随机树（Random Tree）、logistic回归分析（logistic）、贝叶斯（NB）等方法。所提的基于词袋聚类模型算法在拒绝服务攻击的异常流量识别中有很好的识别效果和泛化能力，适合部署在中小企业（SME）网络流量设备上。

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4. 基于DSP的单车道车流量实时监测算法

杨婷, 李博, 石雯婧, 张成飞

计算机应用 2017, 37 (2): 593-596. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.02.0593

摘要（557）

PDF （621KB）（614）

针对传统的车流量检测系统采用感应器设备硬件安装繁杂及通用车流量检测算法无法判别车辆行驶方向的问题，提出一种基于数字信号处理器（DSP）的单车道车流量实时监测算法，并应用于停车场。首先，在虚拟检测带上使用背景差分法完成车辆检测，并对均值法背景建模进行改进；其次，提出一种邻帧二值归类算法对车辆行驶方向进行判别；最后，在虚拟检测带上进行车流量计数并将车位情况实时显示于LED显示屏上。通过模拟实验验证了所提算法的可行性，并在实际测试实验中，得到邻帧二值归类算法方向判别的准确率为96.5%，车位监控算法准确率为92.2%。实验结果表明，该单车道车流量实时监测算法准确率较高，节省了检测系统设备，可以应用于单车道停车场进行车流量实时监测。

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5. 基于Fisher类内散度的支持向量机分类面修正方法

杨婷孟相如温祥西伍文

计算机应用 2013, 33 (09): 2553-2556. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2553

摘要（616）

针对支持向量机(SVM)训练不平衡样本数据产生最优分类面的偏移会降低分类模型泛化性的问题,提出一种基于Fisher类内散度平均分布比的分类面修正方法。对样本数据进行SVM训练后获得分类面的法向量;通过计算两类样本在该法向量方向上的Fisher类内散度来评价这两类样本的分布情况;依据类内散度综合考虑样本个数所得到的平均分布比重新修正最优分类面的位置。在benchmarks数据集上的实验结果说明该方法能够提高SVM分类模型在处理不均衡数据集时对于少数类的识别率,从而有助于提高模型的泛化性。