-
题名基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统
被引量：1
- 1
-
-
作者
丁之
何启学
唐冬升
倪杨
-
机构
四川中烟工业有限责任公司
中科院成都信息技术股份有限公司
成都中科信息技术有限公司
-
出处
《自动化与仪表》
2024年第4期149-152,157,共5页
-
文摘
为全面掌握云机房网络安全的运行状态,预测网络的安全态势,该文设计基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统。该系统的云机房模块采用日志类传感器采集云机房网络数据,并存储至数据管理模块中,功能模块以存储的数据为依据,通过时间窗口检测存储数据中的异常数据流,采用逐级量化方法计算云机房网络危险度后,利用事故分析法计算云机房网络安全事件重要度,依据该结果即可分析网络未来的变化情况。测试结果可知,该系统具有全面的网络运行相关数据采集能力,网络安全态势的量化效果较好,决定系数结果均在0.022以下;有效实现不同目的IP地址网络的风险态势预测量化分析,可靠掌握云机房网络的安全态势情况。
-
关键词
危险度评价
事故树分析
云机房网络
安全态势
自动化预测
事件重要度
-
Keywords
risk assessment
fault tree analysis
cloud machine room network
security situation
automated prediction
event importance
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名多维度智能心理测评系统
被引量：7
- 2
-
-
作者
黄伍
龙文浩
刘铸
舒展
田文洪
-
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
成都中科云集信息技术有限公司
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期192-197,共6页
-
基金
四川省科技计划重点研发项目(2021YFG0325)。
-
文摘
针对目前心理测评形式单一的问题,设计并实现了一套结合深度学习的多维度智能心理测评系统。该系统通过Java语言以Spring作为后端框架,搭建了Web服务器,前端采用数据驱动模式。人脸表情识别采用基于卷积神经网络(CNN)的MobileNetV2模型,文本分析采用了多任务双向门重复单元(BGRU),开发部署使用了Docker容器化技术,最终实现了管理员子系统与用户子系统。首创了融合量表、表情、语音等多维度特征分析的方案。其中所提出的特征提取和融合模型使得人脸基本表情识别在CK+与jaffe的融合数据集上准确率达到了99.27%,在实际测试中准确率达到了90.7%;声音情绪特征识别采用业界领先技术。该系统的用户服务与管理服务部署在云服务器中,同时支持PC机、智能手机,并提供针对性调节解决方案。该系统已经在实际使用之中。
-
关键词
心理测评
B/S架构
心理测评量表
人脸表情识别
人机对话
文本情绪识别
-
Keywords
psychological evaluation
B/S architecture
psychological assessment scale
facial expression recognition
human-computer dialogue
text emotion recognition
-
分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
