隨著當(dāng)前廣大民眾都已正式進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,網(wǎng)站安全的重要性愈加凸顯。在當(dāng)前關(guān)注點(diǎn)聚焦于網(wǎng)絡(luò)攻擊的情況下,以網(wǎng)站內(nèi)容作為保護(hù)目標(biāo)的安全問(wèn)題也需要同樣重視。網(wǎng)站內(nèi)容安全是直接面向網(wǎng)站使用者的重要的安全問(wèn)題,從技術(shù)上屬于語(yǔ)義方面的安全過(guò)濾,能夠直接影響輿論安全和主要網(wǎng)站的功能完備性。因此,針對(duì)該問(wèn)題開(kāi)展對(duì)應(yīng)的研究工作,屬于當(dāng)前重要的研究熱點(diǎn)問(wèn)題�，F(xiàn)有以規(guī)則庫(kù)匹配作為基礎(chǔ)的檢測(cè)方法存在文本固定性、內(nèi)容恢復(fù)滯后性等缺陷。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,基于整合拆字還原、同音字匹配等需求,本文試圖有效的解決舊有方案中未能有效處理分拆字以及同音字的缺陷。依靠文本學(xué)習(xí)技術(shù)的設(shè)計(jì)思路,本文采用聚類算法和向量機(jī)技術(shù),有效的避免語(yǔ)序顛倒以及無(wú)法按時(shí)限深度學(xué)習(xí)等當(dāng)前難點(diǎn)問(wèn)題。并且設(shè)計(jì)了以VFS架構(gòu)作為基礎(chǔ)的流式計(jì)算架構(gòu),相對(duì)于普通的架構(gòu)而言,在保障精準(zhǔn)度的基礎(chǔ)上也實(shí)現(xiàn)了更為理想的學(xué)習(xí)和處理效率。在內(nèi)容監(jiān)測(cè)功能的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步對(duì)網(wǎng)站頁(yè)面防篡改加以實(shí)現(xiàn),主要包括監(jiān)控和基于備份的防篡改兩個(gè)部分。首先,監(jiān)控部分利用內(nèi)容監(jiān)測(cè)提供的技術(shù)基礎(chǔ),對(duì)網(wǎng)站上出現(xiàn)的改動(dòng)以及其中潛在的危險(xiǎn)加以識(shí)別,隨后一旦發(fā)現(xiàn)篡改,調(diào)用防篡改機(jī)制,對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-31-算兩者之間的實(shí)際。而本文會(huì)希望先由9的位置在keyword集合中位于比較后面的先運(yùn)算’值，因?yàn)闀?huì)比較有機(jī)率超過(guò)’值在第一種情況下，這樣在運(yùn)算上比起都走到第二種情況，會(huì)比較有效率。圖4-5基于文本長(zhǎng)度聚類的計(jì)算過(guò)程示例4.1.4監(jiān)測(cè)模塊這一模塊在綜合系統(tǒng)內(nèi)有著承前啟后的影響力：依靠spout持續(xù)地在緩存中得到相關(guān)的記錄數(shù)據(jù)，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)劃分以及預(yù)估等基本的操作，而后續(xù)的步驟會(huì)存入到基本的數(shù)據(jù)庫(kù)中。除此之外，也和VFS框架有著密切的聯(lián)系。下文針對(duì)相關(guān)的spout以及bolt開(kāi)展論述，并且得出spout、bolt在VFS內(nèi)對(duì)應(yīng)的拓?fù)鋱D。該領(lǐng)域涉及到的類定義內(nèi)容參考表4-5的相關(guān)內(nèi)容。表4-5核心類定義名稱完成接口性能recRetrIrRetr獲取記錄recSpliIrBot分詞recVectIrBot向量化recClasIrBot種類svmEvalIrBotSVM預(yù)估recStorIrBot保存

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-33-的劃分操作，等待測(cè)試的條目會(huì)妥善的劃分組別。緊接著，相關(guān)條目會(huì)被傳遞至匹配的SVMBolt內(nèi)，開(kāi)展SVM學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，進(jìn)而判斷這一條目有無(wú)存在安全問(wèn)題，最后步中，記錄會(huì)被傳遞到StoreBolt內(nèi)，開(kāi)展持久化步驟。在SVM的支持下，在實(shí)施具體監(jiān)控時(shí)，之間的比對(duì)順序會(huì)和在winnertree中的(,,)預(yù)估分?jǐn)?shù)由高至低跳出后將投入SVMBucket(,)的順序相關(guān)。然而在winnertree中，位于越前面分?jǐn)?shù)會(huì)越高，比如說(shuō)，圖4-7即參照winnertree所舉例，由右側(cè)排序可以看出這幾個(gè)(,,)中，將投入的SVMBucket(,)其都排在集合的第一位，因?yàn)楹腿羰呛推渌宋挥诘谝晃痪椭丿B，預(yù)估最好的分?jǐn)?shù)就是1，代表keywords完全一樣，但是這樣會(huì)不利于用基于雙方||值文本空間聚類標(biāo)識(shí)的’值來(lái)過(guò)濾運(yùn)算，因?yàn)閗eyword的位置都是1，不容易超出’值。圖4-7基于winnertree排序的監(jiān)測(cè)舉例基于以上的考慮，本文將采用2個(gè)由一般文本空間聚類標(biāo)識(shí)中的keywords生成SVMBucket標(biāo)簽的策略來(lái)增加’值的監(jiān)測(cè)效果，在這里無(wú)法采用基于雙方||值文本空間聚類標(biāo)識(shí)產(chǎn)生SVMBucket標(biāo)簽的原因是每一個(gè)對(duì)于不同人所產(chǎn)生的’值會(huì)不同，若是依照這樣投入生成的2個(gè)keywords的SVMBucket會(huì)導(dǎo)致一些之間運(yùn)算的遺漏，造成top-k結(jié)果不準(zhǔn)確。而運(yùn)用2個(gè)keywords制造SVMBucket具有優(yōu)勢(shì)的原因是當(dāng)依winnertree排出的順序進(jìn)入SVMBucket(,)時(shí)，SVMBucket(,)會(huì)依據(jù)的集合中挑選位于之后，原本文本空間聚類標(biāo)識(shí)的值加1的位置之前的所有keywords生成SVMBucket(,’,)，其向量表示為(1,…,,…,,+,…,)，因?yàn)橹辽傩枰丿B的keywords數(shù)目是固定的，所以若是聚類文本特征中重疊的keywords增加為2個(gè)，在文本空間聚類標(biāo)識(shí)后預(yù)計(jì)重疊的部分就會(huì)少一個(gè)，值則需要向后移一個(gè)位置，增加一個(gè)keyword到

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3311242