基于内容分析的信息安全过滤技术研究
摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-9页 |
1、绪论 | 第9-12页 |
·研究背景 | 第9页 |
·课题主要研究工作 | 第9-11页 |
·论文的结构 | 第11-12页 |
2、信息安全过滤技术 | 第12-19页 |
·信息过滤的概念 | 第12页 |
·信息过滤系统的分类 | 第12-13页 |
·获得信息源的方式 | 第12-13页 |
·过滤过程中涉及用户的数量 | 第13页 |
·信息的表示方法 | 第13页 |
·信息过滤在信息安全中的应用 | 第13-14页 |
·信息过滤应用技术现状分析 | 第14-16页 |
·信息过滤的研究历史 | 第14页 |
·信息过滤应用技术现状分析 | 第14-16页 |
·IP包地址过滤 | 第15页 |
·URL过滤 | 第15-16页 |
·基于关键词过滤 | 第16页 |
·基于内容的信息过滤算法研究现状 | 第16-19页 |
·基于统计的过滤算法 | 第16-17页 |
·基于知识的过滤算法 | 第17-19页 |
3、基于内容分析的信息安全过滤技术研究 | 第19-50页 |
·课题研究中的有关定义 | 第19-20页 |
·敏感信息 | 第19页 |
·类别定义 | 第19页 |
·特征词 | 第19页 |
·停用词 | 第19页 |
·词权重 | 第19页 |
·加权 | 第19-20页 |
3 1.7 属性因子 | 第20页 |
·信息特征过滤模型 | 第20页 |
·基于内容分析过滤算法的基本原理 | 第20-23页 |
·文本预处理 | 第23-29页 |
·分词 | 第23-27页 |
·中文分词的概念 | 第23页 |
·中文分词算法的分类 | 第23-24页 |
·正向最大匹配法 | 第24-27页 |
·去除停用词 | 第27-29页 |
·停用词表的建立 | 第27-28页 |
·去除停用词 | 第28-29页 |
·文本表示 | 第29-34页 |
·目前常用的文本表示方法 | 第29-32页 |
·文本表示模型 | 第32-34页 |
·特征项的选择 | 第32-33页 |
·特征项的权重 | 第33-34页 |
·文本特征提取 | 第34-37页 |
·特征词表 | 第34-36页 |
·特征词表的定义 | 第34-35页 |
·特征词表的建立 | 第35-36页 |
·文本特征提取 | 第36-37页 |
·局部语义分析 | 第37-42页 |
·局部语义分析的必要性 | 第37-38页 |
·局部语义分析的框架 | 第38-40页 |
·局部语义模型的建立 | 第40-42页 |
·过滤算法 | 第42-46页 |
·全局匹配算法 | 第42-44页 |
·相关性测度 | 第42页 |
·特征阈值估算 | 第42-43页 |
·根据相似性阈值的简单匹配过滤算法 | 第43-44页 |
·局部匹配算法 | 第44-46页 |
·综合匹配算法 | 第46页 |
·过滤的反馈技术 | 第46-47页 |
·基于内容分析的信息安全过滤技术算法流程 | 第47-50页 |
·训练过程 | 第47-48页 |
·分析过程 | 第48-50页 |
4、实验结果及分析 | 第50-53页 |
·性能评估方法 | 第50-51页 |
·测试结果 | 第51-53页 |
·倾向性测试 | 第51页 |
·主题分类测试 | 第51-52页 |
·讨论 | 第52-53页 |
5、总结 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
声明 | 第57-58页 |
研究生期间参加的研究及成果 | 第58页 |