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蝴蝶画_
中国
一绝
产品详细介绍蝴蝶画_中国一绝
宁国市兴宏工艺标本有限公司(宁国工艺标本厂)
2021-08-23
中国
高等教育学会、清华大学联合召开教育强国建设研究工作推进会
5月17日,由中国高等教育学会与清华大学联合主办的教育强国建设研究工作推进会在北京召开。
中国高等教育学会
2025-05-19
【
中国
教育网络电视台】立足服务教育强国建设 推动新时代东北全面振兴
立足服务教育强国建设 推动新时代东北全面振兴
中国教育网络电视台
2025-05-23
科技讲堂第五讲|谢吉华:
中国
高质量发展下科创服务生态构建的探索实践
由中国高等教育学会科技服务专家指导委员会、中国高等教育培训中心、中国教育在线及千校万企协同创新平台共同举办的“落实全会精神 建设科技强国”科技讲堂第五讲。
中国高等教育学会
2024-11-07
科技部国际合作司关于举办第三届
中国
—东盟创新创业大赛的通知
中国科技部与东盟秘书处将共同主办第三届中国—东盟创新创业大赛,现将有关事项通知如下
科技部
2024-12-31
专家报告荟萃⑮ |
中国
计量大学副校长王新庆:地方行业院校全周期创新创业教育实践
今年10月份习近平总书记给中国国际大学生创新大赛参赛学生代表回信,对他们予以亲切勉励,并提出殷切希望。习近平总书记强调:创新是人类进步的源泉,青年是创新的重要生力军。一直以来,高校的创新创业教育面临诸多挑战与问题。作为一所地方行业院校,我校经历十余载实践,探索出创新实践的经验,主要有四个方面。
中国高等教育博览会
2025-01-15
专家报告荟萃㉙ |
中国
地质大学(北京)副校长赵志丹:地学拔尖创新人才培养体系实践与思考
学校以于地质学和地质资源与地质工程两个一流学科为基础,设立基地班、燕山书院、求真班、创新班等多个特色拔尖人才创新班,这些班级通过高考招生和校内选拔相结合的方式,选拔出一批有潜力、有才华的学生,进行专门的培养。
中国高等教育博览会
2025-02-18
【
中国
青年报】高博会“改版升级” 同期举办建设教育强国·高等教育改革发展论坛
5月23日,第63届高等教育博览会、建设教育强国·高等教育改革发展论坛在吉林长春开幕。
中国青年报
2025-05-24
鼎软天下精彩亮相第二十二届
中国
制造业数字化转型高峰论坛
2025年8月22日,由e-works数字化企业网与浙江制信科技有限公司联合主办的"第二十二届中国制造业数字化转型高峰论坛"在杭州成功举办。山东鼎软天下信息技术有限公司作为国内领先的物流与供应链信息化服务提供商,受邀参会,创始人朱于爽先生并发表专题演讲。
山东鼎软天下信息技术有限公司
2025-08-27
移动
互联网 Android 应用恶意行为自动化检测系统
移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来,成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计,中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用,国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时,也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计,超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失,甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为,虽然这种 方式高效、易于同步检测,但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题,我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案,可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术,可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务,达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计,多重角度防护,可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术,挖掘具有通用性的恶意行为链,无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求,本系统提供自动化网络爬取功能,可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”,“数据流、控制流、网流”三层面,智能立 体分析模式,无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测,分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构,快速定位,快速甄别,快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式,可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。 恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源,标准处理流程无死角分析。 恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟,自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示,并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验,可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高,超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟,测量时间短,重现性好。
清华大学
2021-04-11
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