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1. 基于突发话题和领域专家的微博谣言检测方法

杨文太, 梁刚, 谢凯, 杨进, 许春

计算机应用 2017, 37 (10): 2799-2805. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2799

摘要（620）

PDF （1213KB）（641）

针对现有谣言检测方法中存在的数据采集困难和谣言检测滞后的问题，提出一种基于动量模型的突发话题检测和领域专家发现的谣言检测方法。该方法借鉴物理学中的动力学理论对话题特征进行建模，使用特征的动力学物理量描述特征的突发特性和发展趋势，并在对突发特征进行特征聚合之后提取得到突发话题；然后，依据话题与用户个人信息的领域相关性在候选专家池中发现领域相关的微博用户来甄别话题信息的真实性。基于新浪微博数据的实验结果表明，相对于仅基于有监督机器学习的微博谣言识别方法，该方法谣言识别准确率提高了13个百分点；相对于主流人工识别方法，将最长谣言检测用时缩短至20h，能够较好地应用于实际的微博谣言检测环境。

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2. 基于Web的教务管理系统安全方案设计

孙飞显; 徐明洁; 杨进; 王铁方; 刘孙俊

计算机应用

摘要（3343）

PDF （823KB）（2011）

摘要：分析了传统教务管理系统存在的安全问题，提出了基于Web的教务管理系统安全设计方案。从网络边界安全、身份鉴别与访问控制、入侵检测、数据加密、服务器安全、灾难备份与恢复等方面对系统进行全方位保护，并给出了整体设计架构。该方案能阻止非法用户的入侵，防止合法用户越权访问；同时，基于身份的加密方案确保数据在使用、存储、传输和处理过程中的机密性、可用性、完整性和不可抵赖性，克服了PKI机制公钥管理困难、成本高、效率低等不足。理论分析和实验结果表明，该方法是保证高校教务管理系统安全运行的一种有效解决方案。

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3. 基于免疫原理与粗糙集理论的入侵检测方法

蒋世忠; 杨进; 张英

计算机应用

摘要（3151）

PDF （836KB）（930）

针对目前基于进程系统调用的入侵检测方法中存在的问题，提出了一种基于免疫原理与粗糙集理论的入侵检测方法。该方法在对系统调用序列中的循环序列进行置换的基础上，借助于粗糙集理论，提取出一个简单的最小预测规则模型；同时融合免疫原理的有关机制，在检测模型中加入对已知入侵的快速检测引擎。同其他方法相比,该方法不需要完备的进程系统调用数据,而且得到的规则简单，更适用于实时检测。实验结果表明,该方法的检测效果优于同类的其他方法。