【摘 要】
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近年来,内部威胁用户引发的网络安全事件日益增多。并且内部威胁用户与外部入侵者相比,更加难以检测,对企业或组织造成损失往往更大。因此内部威胁用户检测已成为网络安全研究的热门方向。但目前的研究仍存在不足之处:异常用户与正常用户的数据不平衡问题,造成内部威胁用户检测模型召回率低。深度学习算法由于其不可解释性,相比与机器学习算法很难进行数据不平衡处理,但机器学习算法对于特征工程依赖较大。针对上述问题,本文
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近年来,内部威胁用户引发的网络安全事件日益增多。并且内部威胁用户与外部入侵者相比,更加难以检测,对企业或组织造成损失往往更大。因此内部威胁用户检测已成为网络安全研究的热门方向。但目前的研究仍存在不足之处:异常用户与正常用户的数据不平衡问题,造成内部威胁用户检测模型召回率低。深度学习算法由于其不可解释性,相比与机器学习算法很难进行数据不平衡处理,但机器学习算法对于特征工程依赖较大。针对上述问题,本文使用机器学习算法从特征工程、数据不平衡处理方面进行研究,主要研究工作和创新如下:（1）提出了一种基于改进蚁群算法的特征选择方法,该算法通过使用距离相关系数和增加类别标签节点,改进了传统蚁群算法（ACO）无法反映特征之间的非线性关系以及特征与类别标签的相关性的缺点。（2）提出一种基于Geometric SMOTE（G-SMOTE）和Biased-SVM的内部威胁用户检测方法。该方法利用G-SMOTE算法在每个异常用户样本中心定义一个几何区域用于生成异常用户样本,增加了异常用户行为数据;进一步,使用Biased-SVM算法设置不同的惩罚因子,提高了模型对于异常用户的权重。（3）本文基于CERT数据集,验证了G-SMOTE算法和Biased-SVM算法不平衡数据处理的有效性;并将本文的内部威胁用户检测方法与其它检测方法进行对比实验,实验结果表明该方法有效提高了内部威胁用户检测效果。
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政治演说作为政治语篇的主要体裁之一,是政治家们用于政治斗争的重要武器。他们通过进行政治演说来阐述自己的政治观点,明确政治立场以及宣传政治主张。自苏联解体以来,受到新时期社会、经济等改革浪潮的影响,政论语言的特点也发生了巨大改变。在政治演说中为了实现政治语言的的感染说服功能,说话人在演说的过程中经常进行谋略布局来影响听话人的情感思想,而这一过程就是在向听话人施加情感构建策略。因此,对于情感构建策略的
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临终关怀服务是专注于减轻患者疾病的症状、延缓病情发展的医疗护理,是尊重临终患者及家属权利与尊严的一种以人为本的公共服务,不仅强调政府的服务性,还特别强调了公民的权利。随着人类疾病谱的改变、社会经济飞速发展与医学技术不断进步,癌症患者临终阶段的生命质量和权利开始受到关注,临终关怀服务作为一种新兴的服务方式随之兴起。在以政府为主导,引入市场机制的新医改环境下,民营医疗机构得到迅速发展。本课题以哈尔滨市
民国时期（1912-1932年）哈尔滨市是一个华洋杂居、商业繁荣、文化开放的城市。清末,哈尔滨中东铁路附属地区域被俄国侵占,哈尔滨滨江县区域由民国政府统治。由此,哈尔滨被分成滨江县和中东铁路附属地,后来从俄人手中收回中东铁路附属地的治外法权,民国政府为了更好的管理这一区域,特成立东省特别区。中东铁路沿线地方外国侨民众多,政治、经济、文化等方面情况特殊。滨江县区域居民以华人为主,在经济、文化方面于东
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波兰裔英国作家约瑟夫·康拉德被誉为“现代主义作家”,他的作品大都依据其海上经历所著,他小说中的现代主义特征一直是文学界所关注和讨论的焦点。本文试图在现代悲剧理论研究的视域下,探讨康拉德小说的主人公身上所体现的现代主义与悲剧内涵。通过对《黑暗的心》《吉姆爷》《诺斯特罗莫》三部代表作品中主人公形象及其悲剧命运的深入分析,发掘到他们身上具有明显的现代主义特征。在此基础上,本文试图论述在时代变革时期,一种
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