摘要：针对恶意挖矿网页检测技术存在的漏报率高、时效性低、预测不准、过于依赖规则等问题,文章设计了基于多特征识别的恶意挖矿网页检测模型和多层级证据保存的恶意挖矿网页取证方法。该检测模型通过对Coinhive、Jsecoin、Webmine、Crypto-loot四种挖矿网页的实现方式、代码特点分析,归纳总结其特征,构建出挖矿网页的多特征序列,实现对恶意挖矿网页的自动检测。研究表明,该检测模型能够对用户提交的URL进行自动检测,区分出恶意挖矿网页并判断出其类型,整体检测准确率达到97.83%。多层级取证方法能够从平面层、代码层、网络数据层三个维度对恶意挖矿网页数据进行固定,获取完整、合法、可信的证据,生成取证报告,满足公安机关对恶意挖矿网页检测和取证的需求。

摘要：在一流课程建设的探索中,某警察学院网络安全保卫系进行了理论与实践的双重努力。理论上,强调课程与专业、资源、设计的紧密结合,同时注重质量标准、实践教学和组织领导的保障。实践方面我们要充分发挥党的领导核心作用,狠抓意识形态责任的落实,以及师资团队的数量、质量与结构的协调发展。此外,还要积极进行实战化教学改革,强化实践教学基础设施建设,注重科研对教学的反哺,创新学生管理模式,并提升社会服务与实战对接能力。这些举措共同构成了一套完整的教学改革体系,旨在培养更多适应新时代需求的网络安全人才。通过这一系列理论与实践的探索,不仅提升了教学质量,推进了一流课程建设进程,还为警察类院校的教学改革提供了有益的参考和借鉴。

摘要：本文研究了基于机器学习的恶意程序检测方法,并设计了基于机器学习的恶意程序检测系统。该系统不仅能对于已知程序的安全性进行分析,也能够根据未知程序的行为进行分析检测,判定是否为恶意程序,并使用机器学习技术将程序分类,提高了检测结果的准确率。在对程序安全性的评估中,采用了“模糊层次分析”风险评估法,计算出各类程序行为发生的概率,并根据携带信息、反追踪和反取证3类行为特征中14项参数对程序的安全性进行打分,通过评估打分,能够检测出程序的恶意程度。

摘要：局部遮挡人脸识别有利于摆脱当前人脸识别的既定条件限制,适应更多的生物识别场景,针对现有研究成果在遮挡人脸识别时表现出的盲目性与非确定性,提出了结合低秩稀疏与网络学习的人脸识别算法。算法结合了低秩稀疏与鲁棒计算,通过构建人脸学习库,为遮挡部分图像的特征分析提供依据,低秩稀疏处理能够尽可能全面的搜索图像分类,网络学习处理能够尽可能优化人脸特征学习库。算法首先引入核范数与误差矩阵构建低秩矩阵模型,同时引入稀疏误差矩阵,以获得更多的分类信息;然后利用拉格朗日对低秩稀疏模型进行寻优计算,根据最优低秩映射矩阵得到低秩学习图像与稀疏误差图像;再根据全局与局部处理要求,分别采取平滑度描述与边缘检测;最后针对低秩稀疏处理过程设计了隐层网络学习,隐层神经元能够对网络输入进行自由度较高的操作,并根据不同类型的隐层节点,对输出函数采取不同的处理方式。仿真结果表明,结合低秩稀疏与网络学习的人脸识别算法有效降低了遮挡噪声的敏感性,提高了算法处理的鲁棒性,对于局部遮挡人脸的识别具有更好的可靠性与实时性。

摘要：暗网中充斥着贩卖军火、公民个人信息交易、毒品交易等非法活动,打击暗网犯罪对维护社会安全有着重要意义。在调查暗网网站内交易物品和案值等信息时,具有重要线索或证据意义的交易数据包括:卖家ID、交易商品内容、商品价值、交易时间和交易方式等等,然而面对海量的网络信息,人工提取这些交易数据会较为困难。为提升公安机关对暗网违法交易的侦查取证效率,研究并设计暗网交易数据取证系统,实现对暗网违法网站中不法人员发布的交易数据进行文本提取固定,完成哈希值校验并将其结果以可视化形式呈现,不仅便于侦查人员快速提取暗网中违法交易信息、关联分析暗网违法犯罪活动,有利于暗网犯罪侦查的顺利进行,还可为司法部门对案件的定罪量刑提供重要依据。

摘要：随着5G技术的不断完善和成熟,不法分子访问暗网和利用暗网进行通信、发布违法信息的速度更快。明网上传播的便于网警部门监控的有害信息行为将逐渐"暗网化",使有关部门更难发现和打击。面对海量的暗网数据,依靠人工巡查监控较为困难。为提高公安机关对暗网违法站点的侦查效率,详细介绍匿名通信系统的分类及其与暗网的关系,并以Tor匿名通信系统构成的匿名网络为主要研究对象,通过对大量Tor域名的监测收集足量具有活跃性的违法站点,设计一款匿名网络资源监测系统实现对违法站点页面资源的提取固定,然后完成哈希值校验用以辅助侦查人员填写《电子数据提取固定清单》,并将结果以可视化呈现,对公安机关打击暗网犯罪具有重要意义。

摘要：为提升计算机对视频中异常行为的识别、判断能力,提供及时发现异常行为并阻止其造成更大损失的可能性,本文提出2种基于视觉低层特征设计的异常行为检测技术,利用混合高斯模型和区域像素灰度值判断运动目标是否进入危险高度,进而达到对攀高的检测;利用光流—聚类法和目标跟踪法实现初步、精确判断是否存在逆行行为。攀高实验中选取2个不同场景下的视频,逆行实验选取室外复杂环境中拍摄的视频进行检测,检测结果显示:攀高检测中,无误检;逆行检测中相较于传统光流法,误检率明显降低。

摘要：现有视频侦查案例库以视频资料存储为主,缺乏对案例的结构化解析和组织,针对这一不足,对视频侦查案例库的构建和应用方法开展研究。设计基于知识元网络的事件表示模型,及基于事件网络的案例表示模型,实现对案例信息的结构化组织;采用事理图谱表征案例蕴含的统计型知识,并设计泛化事件节点及节点间关系的构建方法。在基于Neo4j图数据库构建样品案例库的基础上,验证案例库的信息查询及知识应用方法。实验结果表明,所构建案例库支持对案例信息及其演化模式的存储和查询。研究成果可辅助公安业务实训教学并支持视频侦查办案过程中的辅助决策,为构建视频侦查知识系统提供理论依据。

摘要：近年来大数据技术呈现“指数型”高速发展态势,人类经济社会在借力大数据的同时,也衍生以涉网犯罪为代表的诸多社会风险问题。个人信息泄漏而衍生出的各类新型犯罪的高发,侵害了社会公众的财产安全、破坏了社会秩序。以公安为首,通过设计平台,汇集多源数据,该平台包括民航、铁路等交通运输部门、通信行业、金融机构、邮政寄递行业、酒店住宿等数据,利用安全多方计算和联邦学习,实现数据存储分离、计算分离,从而在保证个人信息安全前提下广泛收集数据,打击新型犯罪。