网络行为

摘要： 随着网络信息时代的飞速发展,高校学生对网络的利用越来越广泛,成为了网络社会最主要的群体。高校学生在利用网络学习的同时也逐渐被网络信息所侵蚀。网络改变了大学生的认知,改变了大学生的校园生活方式,同时也深深地影响了大学生的思想观念。当前没有明确的网络道德标准,高校大学生如何规范网络行为成为了当代大学生一项紧迫的研究课题,也是高校管理者需要解决的迫切问题。本文将重点对高校学生网络行为现状及规范管理系统的构建进行分析,为保障高校学生安全规范的网络行为提供参考。

摘要： 目的:分析微博“树洞”留言用户的网络行为特征,探讨高低自杀风险用户在网络行为特征上的差异。方法:以微博“树洞”留言用户为研究对象,利用网络智能机器人爬取12791名用户及其信息,通过监测用户留言发现高自杀风险用户884名,另外随机选取低自杀风险用户884名。以自我描述长度、微博原创值、微博链接值、自我关注值、集体关注值、夜间活跃值、微博互动值、社交活跃值、社交支持值为网络行为特征,比较高低自杀风险用户的网络行为特征。结果:女性的高自杀风险检出率高于男性(P<0.05)。高自杀风险用户的微博链接值低于低自杀风险用户,而自我关注值及夜间活跃值高于低自杀风险用户(均P<0.05)。结论:不同自杀风险微博用户的网络行为特征存在差异,高自杀风险用户微博互动更少、关注自我更多、夜间更加活跃且女性多于男性。

摘要： 对江苏省范围内的部分高校大学生进行量表测量和问卷调研,分析其在常态化疫情防控下的情感幸福感、社会幸福感、心理幸福感以及网络行为,提出常态化疫情防控下大学生心理健康与网络行为建议,以期减少常态化疫情防控下大学生对网络的问题性使用,提高其心理健康素养和幸福感。

摘要： "互联网+健康医疗"是当前医疗行业新的发展方向,医疗与互联网将加速融合,而与之相应的数字职业精神还没有形成完善的教育培养体系,医务人员网上不当的职业行为极易引起社会关注,严重损害医务工作者的社会形象。将互联网思维运用到医学生和医务人员的职业精神教育,对于新时期医疗改革的健康发展、构建和谐守信的医患关系,具有十分重要的现实意义和价值。

摘要： 为了更好地提高计算机的网络安全预警能力,结合用户的网络行为对计算机网络安全预警系统的设计方案进行探究,并采用了网络行为构建,对用户的行为特征检测模式下的计算机网络安全预警水平进行测试。

摘要： “00后”大学生更加敢于独立判断以及创造、传播观点,但由于缺乏成熟理性的情绪管理能力,容易受到外界影响而产生网络行为偏差。基于此,文章将网络行为分为内容创造行为与内容传播行为两个维度,阐明舆情事件中“00后”大学生价值判断对网络行为的影响,并引入网络情绪的概念,考察其对上述机制的调节作用。研究发现,“00后”大学生价值判断与其网络内容创造行为和内容传播行为存在显著正相关关系。因此,从外部环境看,应营造清朗的网络空间,加强对“00后”大学生的舆情教育;从“00后”大学生自身看,他们应保持正确的价值判断和理性情绪,确保自身网络行为不发生偏差。

摘要： 文章讨论网络安全态势感知技术,使用自适应权重聚类算法得到网络行为分析的聚类结果,且在分析时通过将加权距离优化,保证类间差异最大化。将网络行为分析的聚类结果输入到基于NAWL-ILSTM的网络安全态势感知模型中,通过长短期记忆网络和优化器方法改进Nadam的优化算法(NAWL),共同进行深度学习,得出网络安全态势感知结果。

摘要： 基于课程思政,将德育内涵与元素融入课程教学目标与课堂教学内容中,分别从从“六个方面”、“四个课堂”、“四个层面”三维度展开,全面构建了具备针对性、实效性、立体化的“644”大学生网络文明培养体系。通过对大学生网络文明培养体系的研究,为各个专业和课程融入网络文明这一元素提供重要借鉴,并着力规范大学生网络行为,促进高校大学生网络文明素养的提高。

摘要： 铁路客票系统属于国家关键信息基础设施,其运行安全关乎国家安全和人民安全。通过将主机上的访问行为映射到网络层面,提出对网络行为进行5×5要素界定的访问控制体系,以此解除对操作系统的依赖,实现对传输控制协议/网际协议(TCP/IP)5层模型全覆盖。将此思想应用于铁路客票系统,能在特定的网络服务点施行访问控制,并对不同的层次执行强度不同的访问控制,还可以在底层检测出某些非法的访问行为,避免后续操作,从而节省计算和内存资源,提升网络性能,并保证了铁路客票系统的威胁可追溯性、数据机密性以及程序完整性。

摘要： 网络行为描述了网络上各类元素对象动态交互过程.它以各类网络服务协议及应用为运行载体,形成不断变化的丰富多样的网络行为,反映出网络拓扑结构给定时间内网络上的场景特点.网络行为仿真主要包括运行框架、背景流仿真、前景流仿真,将生产网络环境下网络行为按需映射到测试网络环境,提供一种按需灵活定制仿真再现能力.网络仿真应用场景不断发展,包括性能分析评估、产品和技术验证、网络入侵检测、网络攻防演练与研究发展等.为总结现有研究成果和存在的不足,分析未来发展趋势,梳理了网络行为仿真的相关概念和研究框架,从框架、背景流、前景流等技术层面总结了网络行为仿真的国内外研究现状,并对相关商业产品和开源软件工具进行了系统地分析调研,最后对网络行为仿真的未来发展进行了展望.

摘要： 为了提高网络行为的聚类有效性与准确性,提出了基于轮廓系数的初始聚类中心优化的改进K-means算法.该算法多次调用传统K-means算法进行聚类,根据K类中心的轮廓系数以及各样本与类中心的距离,自适应地选取优秀样本,求其均值作为初始聚类中心,并在多个UCI数据集上的实验表明,该算法聚类时间上保持了传统K-means算法的优势,提高了聚类的有效性与准确性.

摘要： 研究生是网络应用行为最为活跃的群体之一,但是研究生网络行为失范现象相当普遍,违反社会公德甚至违法犯罪行为时有发生.从博弈论视角看,研究生网络行为是研究生与监管部门的一场博弈.通过对博弈模型中混合策略纳什均衡的分析,揭示了研究生与监管部门在网络行为博弈中的机理,表明研究生网络行为与个人效用、成本、刑罚等有直接关系,并在此基础上提出有效治理网络行为失范的若干策略.加强网络道德建设与网络安全教育，明确网络失范行为的风险与危害，加速推进网络行为立法，以法律为准绳严格监管网络行为，提升技术监管能力及时发现处理网络行为失范，提高网络行为失范的成本，营造健康的网络环境，减少研究生网络行为失范的“破窗效应”。

摘要： 本文试图通过分析网络行为人与受委托实施网络行为的软硬件产品的责任分担,理清行为人、软硬件平台提供商各自的责任,建立网络空间责任认证规范,网络交易主要依靠信息交换与流动。因此，必须围绕信息的控制确定责任。在买家可控的个人计算机终端上的信息安全保障责任则应当由买家个人负责，而一旦进入卖家控制的服务器之后的安全责任则应当则卖家负责。在买家与卖家之间的公共网络上的信息真实性、完整性则应用引入第三方服务来保障。建设信息收发验证系统与第三方证据留存制度,如果平台由网络交易一方提供，则应引入第三方证据留存平台，对交易证据进行留存并提供证据展示服务。如果交易平台本身就是第三方提供的，则需要通过规则或规范明确必须提供交易证据留存与提供服务。

摘要： 随着网络普及应用产生的大数据,使知识型员工网络行为日趋复杂.结合网络行为相关理论,以信息视角分析美国战略运算能力(ASCI)项目,从环境、平台、应用、联盟四个维度提炼影响大数据环境下金融员工网络行为要素,研究发现，因员工失误、欺诈、越权或者是职业不道德的行为造成损失风险是金融机构最为关心，讨论最为热烈，也应当是研究最为迫切的领域。提出了如下金融员工网络信息行为优化对策：第一，平台建设应高度重视大数据下云计算技术的解决方案，第二，适当采用外包形式加强业务产品应用的技术创新能力，第三，加强环境安全监控，建立环境安全情况通报制度，第四，建立金融机构监管协调和战略合作联盟。

摘要： 本文拟通过美国高校对大学生网络行为的法律监管策略的研究，寻求有助于国内高校困境解决的路径。文章指出中美文化的差异决定了借鉴美国网络监管经验的应选择性，通过对美国高校对大学生网络行为的法律监管策略进行比较，对我国法律监管策略具有借鉴意义。高校的网络管理者和学生教育工作者应与时俱进，始终保持监管的主动，不仅要通过传统教育方式来引导学生的网络行为，而且要注重现代技术及法律监管手段的适用，通过新的监管技术运用和符合高校特点的法律监管制度的设计对学生的不良网络行为实施监管。因此，我国高校应该主动借鉴国外先进的网络监管理念，譬如引入网络欺凌、网络侵扰等新型法律概念及其规制方法，努力提升网络监管的质量，从而为高校教育与人学生的健康成长营造健康和积极的网络环境。

摘要： 提出一种手机恶意软件集中治理系统,通过部署一套核心网元及若干套下属网元,实现全国范围内的手机恶意软件集中监控.该系统由三个模块组成,包括集中处理模块、汇聚模块和检测模块,并给出疑似恶意软件样本检测流程、疑似恶意软件网络行为筛选流程和恶意软件相关事件信息的检测分析流程.

摘要： 针对网络教学的特点,通过对网络教学过程中学生的上网行为进行跟踪记录、统计和分析,推断出学生当前在网络教学中的需求,并根据这个结果把学生真正需要的教学资源自动推送到其面前,让合适的教学资源在合适的时机推送给合适的学生,达到个性化网络教学的目的.

摘要： 本文提出了一种基于动态网络可信度量的安全审计方法.该方法根据网络的实时日志信息,周期性对其进行数据挖掘生成规则,并将规则应用到数据流的过滤中.根据数据流与规则的匹配情况进行动态的可信度量,使得系统对可信行为和危险行为形成不同的安全访问控制机制.较以前以固定规则应对变化的访问控制和过滤,本文所提出的方法具有很好的适用性和灵活性.

摘要： 文章针对网络入侵、网络欺骗、网上垃圾等恶意网络行为对网络安全的负面影响日益增加,网络行为识别已经成为网络安全的重要组成部分这一现象。文章提出了基于蜜网技术构建网络监测系统,有效利用了蜜网系统的沙箱执行、特征模拟、日志审计和重定向代理的机制,解决了被动监测基础上的数学模型难以有效描述网络恶意行为的问题,在实际运行中取得较好的效果。

摘要： 2004年以来,民间文保群体"人文武汉志愿者",通过《汉网·人文武汉》论坛开展文保活动,在武汉地区产生了很大影响,获得了显著效果.近年来,通过武汉市社科院、武汉市方志办等单位专家学者的参与指导,这个群体的专业素质很快得到提高,群体结构得到完善,成为武汉市民间文保活动的一支重要力量.

摘要： 本发明公开了一种行为预测网络训练方法、系统及行为异常检测方法、系统，涉及视频异常检测技术领域。训练方法包括：基于卷积网络和U‑Net网络构建异构孪生网络；获取训练视频，所述训练视频包括若干时间连续的包含正常行为的RGB视频帧和光流帧；分别通过RGB视频帧和光流帧对卷积网络和U‑Net网络进行训练；确定表观损失函数和运动损失函数；根据表观损失函数和所述运动损失函数，确定多约束损失函数；根据多约束损失函数调整卷积网络和U‑Net网络中的权重，以对异构孪生网络进行训练，得到训练好的异构孪生网络。通过本发明能够有效对复杂场景下快速运动、外观相似的运动物体进行行为预测，进而能够有效检测出异常行为。

摘要： 本发明提出了一种神经网络训练行为图片进行工地施工异常行为提取方法，包括如下步骤：S1，通过数据库获取工地施工人员行为数据，对行为数据进行训练；S2，将行为数据进行训练提取之后，获得最优获取工地人员安全行为图像距离属性；S3，设置安全行为评判方法，从而对工地施工行为进行有效提取。

摘要： 本公开提供了一种训练神经网络的方法、行为检测方法及行为检测装置，可用于人工智能领域或其他领域，神经网络包括：输入层，用于将资源转移训练数据传输给隐含层；隐含层，用于将资源转移训练数据从低维空间映射到高维空间的至少一个指定维度上，得到针对至少一个指定维度的输出结果；输出层，用于输出针对至少一个指定维度的输出结果，以便基于针对至少一个指定维度的输出结果确定用户资源转移行为画像和资源转移异常检测模型；该方法包括：利用神经网络处理资源转移训练数据；基于梯度下降法至少调整隐含层的网络参数取值，使得神经网络的聚类中心趋近于通过聚类算法得到的聚类中心，得到第一网络参数取值。

摘要： 本申请公开了一种行为识别网络的训练方法、恶意行为识别方法、电子设备及存储介质。该训练方法包括：获取第一视频帧序列，第一视频帧序列包括多个第一视频帧；利用行为识别网络提取第一视频帧序列的第一特征，利用关键点检测网络提取第一视频帧序列的第二特征；基于第一特征和第二特征，获取行为识别网络的损失；基于损失调整行为识别网络的参数。通过上述方式，能够提高行为识别网络的行为识别准确率。

摘要： 本发明涉及一种检测车内CAN网络遭受非法行为的方法，包括以下过程：步骤一：整个车辆通信配置多个CAN网络；步骤二：在多个CAN网络连接之后，选取CAN网络矩阵规定的一个或多个消息ID，并向整个车内通信系统发送所述一个或多个消息ID的远程帧，同时记录发送所述远程帧的时间T1；步骤三：等待所述远程帧的响应，记录收到应答帧的时间，记录为T2；步骤四：计算时间间隔T＝T2‑T1，并统计在所述时间间隔T内收到的所述一个或多个消息ID的数量O；步骤五：利用皮尔逊积矩相关系数PPMC计算所述时间间隔T和数据量O之间的相关性。该方法实践起来简单有效，最重要的是实时性高，可以满足即启即检的目的，适用于车辆的运行环境。

摘要： 本发明涉及一种基于行为特征大数据分析的网络行为风险感知及防御方法，包括风险评估服务器硬件配置，风险评估服务器软件配置，数据风险评估，风险排除及恢复及数据更新等五个步骤。本发明一方面可有效的实现对参与网络数据传输的各级硬件设备间进行有效的监控和管理，另一方面有效的提高了对非法数据信息识别、检测作业的主动性、检测作业工作效率和精度，并可实现对相关非法数据信息源头进行相应的限制及管理，从而有效的提高了网络数据传输检测做的工作效率和质量，并有助于从源头上杜绝威胁网络安全的数据传播。

摘要： 本发明提供了一种基于行为特征编码的半监督网络异常行为检测方法，属于网络安全技术领域。本发明通过无标签网络行为样本对特征编码网络进行预训练，获得基于流型空间的三种特征表示；预训练学习到的特征编码表示有效表达了正常样本的先验分布特征，能够使网络异常行为在基于流行空间的特征表达上与正常行为具有显著差异。然后利用无标签网络行为数据样本和有标签的网络异常行为数据样本对整个网络(由特征编码网络和异常打分网络组成的网络)进行端到端的训练，以联合优化特征编码网络的重建误差和整个网络的异常打分。联合优化后，网络正常行为与异常行为能够得到有效区分，从而帮助系统获得优异的网络异常行为检测性能。

摘要： 本发明提供了一种基于行为认知的用户网络行为的预测系统及方法，其中的系统包括：用于收集用户的历史行为信息以及采集用户的当前行为信息的行为知识收集点，用于管理行为知识收集点收集的历史行为信息的分布式行为数据库管理组件，用于管理节点行为模型库的行为模型库管理组件，用于提供预先构建好的认知知识和认知库的行为认知库管理组件以及用于将当前行为信息与预先构建好的认知知识和认知库进行对比，确定出用户的当前行为后，将用户的当前行为与节点行为模型库中对应的预测算法模型进行匹配，并基于对应的预测算法模型预测出用户的网络行为的行为认知预测组件。本发明实现了对用户网络行为进行预测以及优化网络的技术效果。

摘要： 本发明提供了一种网络行为预测模型的构建方法及装置、网络行为预测方法，其中的预测模型的构建方法包括：首先收集网络行为历史数据；并对网络行为历史数据进行预处理；然后采用预设聚类算法FCM对预处理后的网络行为历史数据进行聚类，构建网络行为训练集；再将网络行为训练集输入最小二乘支持向量机LSSVM进行训练，并查找LSSVM的优化参数；最后基于优化参数，构建网络行为预测模型。本发明实现了对用户网络行为进行预测并提高预测准确性的技术效果。

摘要： 本发明涉及一种融合工艺行为与网络行为的入侵检测方法，具体为一种融合工艺层面与网络层面的工业控制系统入侵检测方法，该方法基于主成分分析法实现了对工艺层数据的特征降维；基于卷积神经网络完成了对网络层数据的特征提取；将同一时刻处理后的工艺行为数据与网络行为数据进行融合，通过多分类支持向量机进行分类，获取了工业控制系统的安全行为状态。该方法能够同时考虑工艺数据与网络数据，检测系统中的异常行为，提高异常分类精度。