【摘 要】
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大数据时代,互联网及其产品已融入各行各业,人们开始通过互联网来获取更多的机遇和有价值的信息。与此同时,通过网络传播信息可以显著提高工作效率,有效降低成本。传统的Hadoop具有速度慢、算子少等缺点,而Spark是一种用于处理海量数据的通用高速分布式计算框架。同时,Spark计算框架附带了机器学习库,可以为后续用户行为、日志挖掘分析提供技术支持。本文首先讨论了日志或用户行为分析的意义,其次,本文简要
【机 构】
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大数据时代,互联网及其产品已融入各行各业,人们开始通过互联网来获取更多的机遇和有价值的信息。与此同时,通过网络传播信息可以显著提高工作效率,有效降低成本。传统的Hadoop具有速度慢、算子少等缺点,而Spark是一种用于处理海量数据的通用高速分布式计算框架。同时,Spark计算框架附带了机器学习库,可以为后续用户行为、日志挖掘分析提供技术支持。本文首先讨论了日志或用户行为分析的意义,其次,本文简要介绍了网站用户行为分析系统的设计思路及具体实现,再次对系统应用场景及创新性进行了概括说明,最后,本文对系
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因物联网技术在图书馆、物流、军事、经济等领域应用范围的拓展,物联网安全问题开始受到公众关注与重视。物联网是虚拟网络和现实世界实时交互的系统,特征可达到以无线为主的信息传输智能化、便捷化的处理。在手机、电脑等终端设备普及率增加的今天,对无线网络的需求量增加,无论是生活区还是办公区很多设备都需物联网技术来完成信息的无线传输,但在公共场所的信号极容易被盗窃,对物联网体系安全性造成影响。物联网又和人类社会
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以可信计算理论为基础,针对尺寸、成本、能源或其他方面受限而不适合植入可信根的嵌入式设备在启动过程中代码执行漏洞带来的安全威胁等问题,提出外置可信度量环境进行校验的观点,探讨了基于JTAG和SM3的可信启动方法。该方法首先用JTAG控制信号将ZYNQ平台CPU挂起,依托JTAG传输协议对存储在Flash中的启动信息进行读取,之后在PC端搭建基于SM3的可信度量环境,对读取固件程序进行验证,校验成功之
伴随计算机技术不断发展,各国以及全球都构建了全面的信息网络交流与共享系统,其中网络安全则关系到国家利益与发展,保障网络环境的稳定性能够为国家进步提供一个相对稳定发展基础。但是在网络信息系统构建的过程中,还有许多恶性手段导致网络安全性受到威胁,因此需要提升网络安全保障手段的有效性。本文从机器学习概述着手,对现阶段存在的主要网络安全进行讨论,分析机器学习在网络安全中的应用价值,最终阐述了几方面的具体应
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随着移动终端和无线定位技术的快速发展,基于LBS产生了许多轨迹数据,由于轨迹数据中包含了大量的隐私信息,如兴趣爱好、身体缺陷等个人隐私,如果对这些数据处理不当,可能造成隐私泄露,给个人带来不必要的麻烦。文章首先介绍轨迹隐私泄露的对象和系统架构,接着对现有的轨迹隐私保护方法进行分类,最后对LBS的应用领域进行阐述。
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