摘要：可检索加密可以保证分布式互联网中敏感数据的安全性,但是不同的干扰条件会影响敏感数据可检索加密的安全性和鲁棒性。提出了一种干扰条件下分布式互联网敏感数据可检索加密的方法,利用敏感数据检索序列,检索数字版权管理(DRM)环境敏感数据。基于干扰环境的转换因素,排序互联网敏感数据所处的位置。通过已排序好的互联网敏感数据,设定DRM环境敏感数据的加密约束条件。在干扰条件下,计算DRM环境敏感数据值占比。利用可检索加密指数,设计检索DRM环境敏感数据的加密算法,实现可检索DRM环境敏感数据的加密。实验结果表明:该方法通过降低攻击成功率和信息损失率,保证了敏感数据可检索加密的安全性和鲁棒性。

摘要：交互式网络有容易被恶意入侵的缺点,为此提出交互式网络恶意入侵跳频数据特征自动挖掘方法研究.先在交互式网络中采集跳频数据样本,聚类处理了跳频数据,然后利用不同类型跳频数据之间的识别阈值,完成跳频数据的识别,再采用Apriori算法设计网络恶意入侵跳频数据分布算法,在交互式网络恶意入侵跳频数据的信源分布域中,检索出网络恶意入侵跳频数据的频繁项集,通过构建跳频数据特征挖掘模型,实现网络恶意入侵跳频数据特征的挖掘.最后实验结果表明,文中方法在挖掘跳频数据特征时,能够降低抗干扰系数和冗余度,保证了特征挖掘的性能和质量.

摘要：结合自然数等拆分拆项数首项和公差的数学模型,以自然数s=pk,为不小于4的偶数,自然数k=(p-1)q+r,(0≤r<p-1),k≥p,首项a1=(p-1)i+r(0≤i≤q-1),公差d=2(p-i)为例,在大数据背景下,基于Eclipse开发环境,用Java语言进行算法设计,从而精准得出某个大数在各种条件下的分拆项数和具体的分拆方案,验证了提出的数学模型的正确性。

摘要：计算机技术不断发展与进步,渗透到社会各个领域,而计算机技术应用于艺术领域,能够丰富艺术设计的内容、加快艺术成果转化、促进多元化艺术衔接。由此可见,计算机技术在艺术领域发挥着不可替代的作用。基于此,文章围绕计算机技术的概念,研究计算机技术的应用优势与特点,以期促进计算机技术在艺术领域的更科学、更深入的应用。

摘要：高校数据智能化建设的政策导向,教学评价的体系改革,在国家层面不断被深化发展。伴随循证教学理念的逐渐深入,高校数智化教学评价成了教育顶层改革的排头兵,结合物联网、大数据、人工智能的技术运用,促使教学评价从感知评价模式到基于证据评价模式的新发展。通过引入循证教学理念进行物联网框架构建,结合人工智能、大数据技术理念进行模型搭建,设计循证教学评价物联网模式框架。从参评主体、实时交互、评价运作、算例分析、闭环循证五个方面阐述数智化教学评价的高校创新模式,为高校教学评价的改革需求提供科学依据。