摘要：为提高大数据脱敏系统的脱敏信息总量,提升用户大数据信息安全性,本文基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN)反馈开展对大数据安全静态脱敏系统的设计研究。通过大数据敏感信息静态提取与分类、基于DCGAN反馈的敏感信息深度差分保护、大数据敏感信息脱敏处理等软件和硬件的设计,提出一种全新的脱敏系统。完成设计后,进行对比实验。实验结果证明,新的脱敏系统在实际应用中可有效提高对敏感信息的脱敏量,并进一步提升大数据的安全系数,保障用户隐私信息和敏感信息的安全。

摘要：当前,敏感数据自动脱敏时数据信息损失率较大,为此,提出基于卷积神经网络的敏感数据自动脱敏方法。按照标志符属性、准标志符属性和敏感属性对原始数据属性进行划分,并对敏感数据字段进行生成和分段处理,利用卷积神经网络技术对分段处理后的数据进行分析,计算敏感数据字段关联性值,利用设计的脱敏规则对关联性较强的字段进行映射、隐匿、偏移和截断等脱敏处理,以此完成基于卷积神经网络的敏感数据自动脱敏。经实验证明,应用设计方法数据信息损失率更小,在敏感数据自动脱敏方面具有较高的可行性和可靠性。

摘要：为提高网络平台的安全性,及时了解网络中的信息通讯情况,结合监听技术进行安全平台构建。网络平台在各领域的广泛应用,以及自身监听管理水平差,使网络安全问题日益突出。目前,网络安全系统仅能状态监视,无网络监听功能,无法满足网络安全需求,致使网络安全问题频繁出现。如何提高网络安全平台的安全性,更好地利用网络监听技术,是目前亟待解决的问题。基于上述背景,在现有IP、TCP/IP协议的基础上,利用监听设计技术、SQL数据库搜索技术,对网络平台的接收数据包、数据表进行分析,详细记录跟踪信息和网络警报信息,定期扫描平台内部的安全端口,及时发现网络平台中存在的安全问题。同时,构建一个网络安全平台,并描述该平台的体系结构和实现流程。测试结果显示,网络安全平台的响应时间小于6 s,准确率大于96%,且网络安全性大于95,说明构建的网络安全平台在响应时间、准确率方面均符合要求。

摘要：[目的/意义]基于Altmetrics分析中国新冠疫情学术成果的传播力特征和影响因素,助力相关成果的传播和共享。[研究设计/方法]将中国新冠疫情学术成果作为研究对象,通过统计分析,从传播热度、传播广度和传播速度三个维度分析论文传播力特征,剖析作者数量、学科、国际合作因素对传播力的影响。[结论/发现]大部分论文被关注的延迟较高,传播的热度较低、速度缓慢;少量高热度论文传播较快,扩散持续时间长。作者数量对论文传播力的影响有限;不同学科论文的传播力存在差异,健康科学和生命科学领域的论文传播热度与广度较高;加强国际合作有助于提高论文传播速度。[创新/价值]多维度剖析中国新冠疫情学术成果的传播力,探索社交媒体环境下影响学术成果传播的因素。