项菲
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：国家互联网应急中心更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于机器学习算法匹配的互联网企业内容日志检测工具的设计与实现被引量：1
- 2022年
- 在互联网企业事中事后监管中,监管部门往往通过常态化的网络信息安全检查,督导互联网企业落实安全主体责任。实际工作中,发现互联网企业违法违规内容一直是检查的重点和难点;根据法律法规要求,互联网企业内容日志必须保存六个月以上,因此对互联网企业内容日志的检测可有效识别这些有害信息。本文提出一种内容日志自动化检测工具的设计方案,并完成了检测工具的实现开发,可辅助监管部门对互联网企业内容日志进行现场技术检查,高效、快速发现有害信息。此外,该工具还内嵌随机森林算法和DFA算法模型,基于机器学习算法匹配提升结果的准确性和精确性。
- 熊逸文项菲苗杰
- 面向移动智能设备的多特征融合隐式鉴别机制研究被引量：4
- 2016年
- 隐式鉴别机制在解决移动智能设备的安全性与易用性冲突方面具有重要而独特的作用.然而,已有工作通常基于单一特征或动作进行隐式鉴别,仅适合于特定动作、场景和范围.为了解决此问题,本文利用用户使用设备时存在位置、环境、状态、生物和行为特征,提出了一种基于多特征融合的隐式鉴别方案.该方案采集设备内置传感器、生物和行为数据,通过支持向量机方法训练和提取特征,设计多特征融合模型和构建隐式鉴别框架,计算用户身份信任水平,设计差异化安全策略并持续透明地鉴别用户身份.实验验证了该方案的有效性,并且能够平衡安全性与易用性和资源消耗.
- 刘礼才李锐光殷丽华郭云川项菲
- 关键词：多特征融合支持向量机
