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基于上下文特征重聚合網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)

基于上下文特征重聚合網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)[其他][其他]

針對(duì)計(jì)數(shù)問題中人群目標(biāo)尺度的變化問題,提出了一種基于上下文特征重聚合的計(jì)數(shù)算法。將高層網(wǎng)絡(luò)提取的語義信息與底層網(wǎng)絡(luò)提取的人群尺度細(xì)節(jié)信息相結(jié)合,旨在利用淺層網(wǎng)絡(luò)中提取的信息向深層網(wǎng)絡(luò)提取的特征中融入不同尺度的行人目標(biāo)特征,從而融合多種尺度的人群特征回歸出高質(zhì)量的人群密度圖。此外,在ShanghaiTech、UCF_CC_50以及 UCF_QNRF 三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法的性能驗(yàn)證,并通過結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文結(jié)構(gòu)的有效性。

發(fā)表于:7/20/2021 3:17:32 PM

基于補(bǔ)丁特性的漏洞掃描研究

基于補(bǔ)丁特性的漏洞掃描研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為抵御漏洞引發(fā)的黑客攻擊和漏洞自身產(chǎn)生的威脅,1day漏洞應(yīng)用修復(fù)的通用辦法是使用代碼匹配檢測(cè)。但目前源代碼匹配誤報(bào)率高,二進(jìn)制代碼匹配不精確且不通用?;诖?,提出了一種由源代碼到二進(jìn)制的基于補(bǔ)丁特性的漏洞掃描模型——BinScan。它先形成已知漏洞數(shù)據(jù)庫并對(duì)源代碼進(jìn)行已知漏洞掃描得出漏洞檢測(cè)結(jié)果;然后利用源代碼檢測(cè)信息對(duì)打補(bǔ)丁前后源代碼編譯生成二進(jìn)制文件,形成二進(jìn)制漏洞庫;最后比較目標(biāo)二進(jìn)制文件相似性,利用源代碼結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。最終生成Linux Kernel的2 700條漏洞數(shù)據(jù),15 496個(gè)patch文件,實(shí)現(xiàn)了利用源代碼檢測(cè)限制二進(jìn)制文件的漏洞檢測(cè)范圍,然后基于CFG和二進(jìn)制代碼相似性檢測(cè)補(bǔ)丁存在以檢測(cè)漏洞。檢測(cè)結(jié)果表明,此方法與其他二進(jìn)制漏洞檢測(cè)工具相比,可以將源代碼級(jí)的漏洞掃描能力應(yīng)用于二進(jìn)制,是有效的。

發(fā)表于:7/20/2021 3:13:10 PM

基于最優(yōu)停止理論的網(wǎng)絡(luò)欺騙防御策略優(yōu)化

基于最優(yōu)停止理論的網(wǎng)絡(luò)欺騙防御策略優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)欺騙防御已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)防御的重要手段。網(wǎng)絡(luò)欺騙防御系統(tǒng)中,防御方主動(dòng)釋放部分有效信息來迷惑攻擊者,受到誘騙的攻擊者則會(huì)在欺騙誘捕環(huán)境中實(shí)施進(jìn)一步攻擊,直至攻擊者識(shí)破誘騙手段或防御方主動(dòng)驅(qū)逐攻擊者。為研究如何在達(dá)到有效防御效果的同時(shí),盡量減少欺騙環(huán)境所釋放的有效信息,分別分析了欺騙防御模型和最優(yōu)停止理論問題模型,確立了欺騙防御模型和最優(yōu)停止理論的要素對(duì)應(yīng)關(guān)系。基于最優(yōu)停止理論,構(gòu)建了信息收益最大化問題模型,通過對(duì)每次攻擊行動(dòng)信息量和有效信息泄露量進(jìn)行分析,選擇最大信息量之比,對(duì)后續(xù)攻擊進(jìn)行抑制,求解信息收益最大化問題,得出最佳抑制時(shí)刻,即最優(yōu)解表達(dá)式。

發(fā)表于:7/20/2021 3:06:18 PM

基于LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)方法

基于LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)方法[其他][其他]

針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法依賴人工特征提取,存在檢測(cè)算法準(zhǔn)確率低、無法應(yīng)對(duì)0day漏洞利用等未知類型攻擊等問題,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long-Short Term Memory,LSTM)混合算法的異常流量檢測(cè)方法,充分發(fā)掘攻擊流量的結(jié)構(gòu)化特點(diǎn),提取流量數(shù)據(jù)的時(shí)空特征,提高了異常流量檢測(cè)系統(tǒng)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在CIC-IDS2017數(shù)據(jù)集上,多種異常流量檢測(cè)的準(zhǔn)確率均超過96.9%,總體準(zhǔn)確率達(dá)到98.8%,與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比準(zhǔn)確率更高,同時(shí)保持了極低的誤警率。

發(fā)表于:7/20/2021 2:34:50 PM

數(shù)字化轉(zhuǎn)型——走向人與數(shù)字化協(xié)同的競(jìng)爭(zhēng)力模型: 來自中國企業(yè)的證據(jù)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型——走向人與數(shù)字化協(xié)同的競(jìng)爭(zhēng)力模型: 來自中國企業(yè)的證據(jù)[其他][其他]

盡管對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及相關(guān)領(lǐng)域探索的熱度持續(xù)高漲,數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的失敗率仍然居高不下,一定程度上印證了“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論”或“人工智能生產(chǎn)率悖論”。全面審視當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法,借鑒人與數(shù)字化協(xié)同的競(jìng)爭(zhēng)力(Human-Digital Competitiveness,HDC)模型,使用演繹性的定性研究對(duì)中國六家企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)果進(jìn)行深度分析。研究結(jié)果顯示,這些企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型視為組織變革,他們認(rèn)識(shí)到來自超級(jí)競(jìng)爭(zhēng)的壓力,以客戶為中心的重要性,以及對(duì)優(yōu)秀員工的獎(jiǎng)勵(lì)和發(fā)展高度重視。本研究結(jié)果還顯示了ERP在解決業(yè)務(wù)流程方面的不足,以及對(duì)于缺乏充分和靈活的規(guī)劃以應(yīng)對(duì)動(dòng)蕩商業(yè)環(huán)境的擔(dān)憂。

發(fā)表于:7/20/2021 2:27:39 PM

開源項(xiàng)目活躍度模型構(gòu)建及實(shí)證

開源項(xiàng)目活躍度模型構(gòu)建及實(shí)證[其他][其他]

隨著開源技術(shù)不斷涌現(xiàn),開源作為一種治理模式、經(jīng)濟(jì)模式和企業(yè)生態(tài),變得越來越重要。關(guān)注開源項(xiàng)目的活躍程度,分析活躍度的變化情況,在一定層面上能夠反映項(xiàng)目發(fā)展?fàn)顟B(tài)。通過梳理現(xiàn)有的開源項(xiàng)目活躍度模型,發(fā)現(xiàn):第一,現(xiàn)有模型沒有考慮項(xiàng)目類別,不能有效反映鏡像類項(xiàng)目活躍度;第二,現(xiàn)有模型沒有考慮活躍度趨勢(shì),不能有效反映階段性活躍項(xiàng)目的整體活躍度。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建和完善了活躍度模型,并以浦發(fā)銀行開源治理平臺(tái)為例,對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證,為企業(yè)在開源項(xiàng)目的選擇上提供一定的參考價(jià)值。

發(fā)表于:7/20/2021 2:17:00 PM

數(shù)字化賦能跨境貿(mào)易便利化:?jiǎn)栴}與方案設(shè)計(jì)

數(shù)字化賦能跨境貿(mào)易便利化:?jiǎn)栴}與方案設(shè)計(jì)[其他][其他]

貿(mào)易數(shù)字化與數(shù)字貿(mào)易化已成為國際貿(mào)易的兩大趨勢(shì),建立高效的跨境貿(mào)易便利化體系成為日趨重要的課題。在分析現(xiàn)有跨境貿(mào)易便利化主要問題與風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,提出構(gòu)建基于區(qū)塊鏈等技術(shù)的可信貿(mào)易數(shù)字化公共服務(wù)平臺(tái),包括兩個(gè)核心系統(tǒng):一是基于跨境貿(mào)易信息的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)共享平臺(tái);二是基于金融結(jié)算信息的區(qū)塊鏈金融數(shù)據(jù)存證與跨境結(jié)算平臺(tái)??尚刨Q(mào)易數(shù)字化公共服務(wù)平臺(tái)有助于實(shí)現(xiàn)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的新型跨境易貨貿(mào)易模式與新型全球供應(yīng)鏈協(xié)同結(jié)算體系,為貿(mào)易便利化與貿(mào)易多元帶來更多創(chuàng)新可能??尚刨Q(mào)易數(shù)字化公共服務(wù)平臺(tái)將在提升現(xiàn)有國際貿(mào)易效率的同時(shí),也帶來新的需要解決的問題。

發(fā)表于:7/20/2021 2:06:06 PM

德意志銀行(中國)數(shù)字化轉(zhuǎn)型:金融科技創(chuàng)新實(shí)踐

德意志銀行(中國)數(shù)字化轉(zhuǎn)型:金融科技創(chuàng)新實(shí)踐[其他][其他]

從銀行業(yè)發(fā)展視角提出了對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型定義,分析了市場(chǎng)中有代表性數(shù)字化轉(zhuǎn)型模型,描述了銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐中多種策略特點(diǎn),并以德意志銀行在中國金融科技實(shí)踐進(jìn)行具體分析。闡述了德意志銀行在中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體實(shí)踐內(nèi)容,分析了BLUE WATER SPACE戰(zhàn)略意義與功能,指出升級(jí)后的德銀金融科技實(shí)驗(yàn)室是邊緣創(chuàng)新的成功事例。德意志銀行(中國)基于發(fā)展服務(wù)提出的建立開放式銀行、提升客戶服務(wù)水平、擁抱先進(jìn)數(shù)字技術(shù)三者協(xié)同的數(shù)字生態(tài)共生發(fā)展戰(zhàn)略,對(duì)于我國國有商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有參考價(jià)值。

發(fā)表于:7/20/2021 2:01:50 PM

電信運(yùn)營(yíng)商大融合業(yè)務(wù)及數(shù)字化轉(zhuǎn)型

電信運(yùn)營(yíng)商大融合業(yè)務(wù)及數(shù)字化轉(zhuǎn)型[其他][其他]

運(yùn)營(yíng)商融合業(yè)務(wù)發(fā)展已有時(shí)日,至今傳統(tǒng)的基于連接的融合趨于飽和。5G、物聯(lián)網(wǎng)、家庭DICT、人工智能等為融合帶來產(chǎn)品、服務(wù)、技術(shù)等多方面的變革契機(jī),數(shù)字化轉(zhuǎn)型則為融合變革指明了演進(jìn)方向?;诖?,討論了新形勢(shì)下運(yùn)營(yíng)商“大融合”雙三維模型及其關(guān)鍵構(gòu)成要素,其中融合空間三維包括連接、終端和應(yīng)用,全生命周期價(jià)值質(zhì)態(tài)三維包括活躍、價(jià)值和時(shí)長(zhǎng),并明確以大融合推動(dòng)運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、產(chǎn)品創(chuàng)新、智能策略和量化評(píng)估四項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。

發(fā)表于:7/20/2021 1:56:00 PM

政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的差異性對(duì)比及發(fā)展趨勢(shì)分析

政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的差異性對(duì)比及發(fā)展趨勢(shì)分析[其他][其他]

作為支撐數(shù)字中國戰(zhàn)略落地的關(guān)鍵載體和探索先鋒,地方政府和市場(chǎng)主體已形成通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型破局發(fā)展困境、謀篇長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的廣泛共識(shí)。然而,因兩類主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型在目標(biāo)設(shè)置、成效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、部門協(xié)同模式和建設(shè)運(yùn)營(yíng)模式上的差異,在具體推進(jìn)過程中呈現(xiàn)出“一同兩異”發(fā)展趨勢(shì),即在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面共同遵循自主安全的發(fā)展要求、在新一輪建設(shè)次序及業(yè)務(wù)架構(gòu)演進(jìn)方面呈現(xiàn)出不同特征。分析了兩類主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程存在的問題,有針對(duì)性地提出在政府側(cè)以“試點(diǎn)先行+市場(chǎng)運(yùn)作”、在企業(yè)側(cè)以“統(tǒng)籌引領(lǐng)+生態(tài)共贏”為核心的破局建議。

發(fā)表于:7/20/2021 1:39:24 PM

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