摘要：针对面向Tor暗网的数据采集和信息监控的任务,为了解决爬取重要web站点中所遇到的验证码自动识别这个技术难点,设计一套结合CNN网络、GRU网络和ctc loss的快速识别模型,并将其应用到Tor暗网站点的数据采集系统中去。一段时间的实际运行结果充分证明了该Tor暗网数据采集系统能够快速、准确地识别重要Tor暗网站点的验证码,自动绕过检验机制后爬取并存储站点的数据信息,从而有力支撑了暗网数据提炼、分析和挖掘的后续工作。

摘要：基于XACML(extensible access control markup language)的访问控制策略在云计算服务中得到广泛使用,其存在的问题也日益凸显,策略集的冲突检测与冲突消解问题就是其中之一。然而,目前学术界在冲突消解方面研究较少,现有的研究也仅能对冲突进行逐对消解,没有针对大量冲突的一次性消解方法,这在大规模云计算环境中是很难适用的。针对这个问题,从算法的角度出发,改进了原有的策略冲突检测方法,并设计了一种新的策略冲突一次性消解算法。该算法将安全规则映射到N维空间中,每一个维度表示一个属性,将定义复杂的安全策略在每一个属性上统一表示为几种基本数据类型的属性值集合,通过对简单集合的交集运算来进行冲突和冗余检测。在冲突消解时,将所有的冲突汇集到一起,运用有向无环图的拓扑排序来计算规则优先级,按优先级的顺序为每个规则构建一棵空间区域选择树,选取其对应的消解后的N维空间区域,完成大量冲突的一次性消解。实验表明,冲突检测和一次性消解算法是正确、高效和可行的。

摘要：第三方库是安卓应用重要的组成部分,应用开发者往往会引入一些具有特定功能的第三方库进行快速开发。针对Android第三方库中存在的共谋风险,提出了面向Android第三方库的共谋行为检测的研究。Android第三方库与应用属于不同的利益体,隐藏在第三方库中的通信行为可以视为应用共谋的一种特殊情况,同样会引发权限提升、组件劫持、性能消耗等恶意行为,这些行为可以引起过多的系统消耗,甚至是引发安全威胁。文中对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结,给出了研究的共谋定义,并对Android第三方库共谋行为可能产生的风险威胁进行了分析。然后详细介绍了安卓第三方库共谋行为检测的设计方案。针对测试集中的29个第三方库的实验表明,所提设计方案的精确率达到了100%,召回率为89.66%,F-measure值为0.945;同时,本实验还对下载的1 207个第三方库进行了分析,对41个国内著名的第三方库非敏感信息共谋行为导致的资源消耗情况进行了验证。最后,对工作进行了总结,并对未来研究进行了展望。