摘要：强干扰垃圾短消息除了包含特殊字符和敏感关键词等内容特征,还呈现出多维逻辑特征。虽然其包含的特殊字符变化快、变种多,但其表现出的逻辑特征较为稳定。对此,本文提出了一种融合内容特征和逻辑特征的强干扰垃圾短消息识别策略,相比于传统的关键词组合策略,提出的融合策略从强干扰垃圾短消息的内容特征和逻辑特征两个角度对其进行识别,有效提高强干扰垃圾短消息识别准确率。此外,由于逻辑特征的稳定性,使得无需频繁更新策略,从而显著节省人力成本。

摘要：由于现代网络通信协议架构具有一定的开放性,人们通过加密传输来避免攻击者截获明文负载。但这种隐蔽性也成为了攻击者隐藏恶意代码和渗透指令等行为的屏障,这对个人隐私和国家安全都会产生威胁。针对这种现象,本文基于连接四元组进行特征提取,以此满足统计分析算法所需的特征量。针对业界目前流行的对流量可读信息进行统计分析的不足,提出利用CNN算法对加密流量进行非语义层特征提取,将流量包数据转换为空间特征向量,提高原始信息的有效利用率。通过构建LightGBM模型对特征数据集进行模型训练,利用该模型直方图算法高效运算的特点解决了目前针对加密流量分析普遍存在的滞后性问题,同时实现对加密恶意流量的高效准确识别。

摘要：针对传统生物质取暖炉效率低、智能化程度不高,生物质成型颗粒燃料应用较少等问题,设计了一种新型高效生物质智能供暖炉。该供暖炉采用绞龙下料方式,下料速度可由下料电机控制,下料电机速度、启停由基于PLC的控制系统精确控制;采用双燃烧室、双供风系统,使得燃料燃烧的更加充分;新增炉排震动系统,可将生物质燃烧产生的灰分抖落到接灰盒中,使得炉排上堆积的燃料散落开来,增加与空气的接触面积,提高燃烧效率;该供暖炉智能化程度高,操作方便。使用甘蔗渣和杂木两种颗粒燃料进行试验,试验结果表明杂木颗粒的热值高于甘蔗渣颗粒,且燃烧更稳定;该生物质炉热效率为93.8%,燃料的燃烧效率为86%,满足生物质炉具的基本设计要求,实现了生物质燃料的高效利用。