摘要：将网络空间、地理空间和社会空间进行相互映射,将虚拟、动态的网络空间绘制成一份动态、实时、可靠、有效的网络空间测绘地图,为决策者提供有价值的支撑信息,降低决策的不确定性,成为网络安全领域中的一项重要的先行工作。从AS和IP两个级别详细阐述全球网络空间的资源分布情况,旨在为网络空间资源测绘理论及技术的研究和发展贡献力量。

摘要：测度指标体系的确立是网络空间资源测度工作中的首要环节。在借鉴已有的信息经济测度、地理信息测度以及统计理论与方法的基础上,结合网络空间资源测绘原理与机制以及网络空间资源测度方法,提出一种多级分层指标体系。在此基础上,综合考虑领域专家知识和原始信息来计算和确定测度指标的权重系数,给出了各级指标体系下的资源测度计算方法。

摘要：互联网拓扑测量是网络空间测绘的重要手段之一,相关技术与平台已经日趋成熟。首先介绍当前互联网拓扑测量技术与平台;然后介绍一个基于虚拟专用服务器的拓扑测量系统VTopo;最后,给出一次地区互联网拓扑测量试验,结果表明VTopo独立发现大量拓扑信息,与CAIDAArk数据集具有很大的互补性。

摘要：近年来随着Web3.0的到来,移动互联网技术得到不断普及,世界已经进入了以数据为中心的时代——大数据智能时代。从大数据量、结构复杂且增长迅速的数据中寻找到有价值的信息和知识并加工成情报,对于决策和风险预警等有重大意义。传统的情报分析方法主要是以人工分析为主,存在着许多不足,分析结果比较片面,难以形象地反映其中的规律性。本系统针对传统情报不能全面把握情报内容的问题,结合自然语言处理的文本相似度分析、情感倾向分析,使用分布式数据库技术作为数据存储的支撑,利用相似度分析、情感倾向分析的技术对情报素材的内容进行全面分析。

摘要：针对以往Android恶意软件检测技术准确率低,对采用重打包和代码混淆技术的Android恶意软件无法成功识别等问题,设计并实现了一种基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。通过自动化提取Android应用软件的特征,构建对应的特征向量,训练基于深度置信网络的深度学习模型,实现了一种新的基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。实验结果表明,基于深度置信网络的深度学习模型可以更好地表征Android恶意软件,其检测效果也明显优于传统的机器学习模型。