互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。

李克强总理在2015年提出的“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据等现代信息技术与电子商务、医疗、金融等行业的融合。在2016年发布的《十三五规划》当中，明确实施“互联网+”重大工程成为推动商业模式、服务模式以及管理模式创新的重要引擎。另一方面，国家鼓励搭建互联网资源开放共享平台，在互联网企业不断努力下，形成了大量的互联网服务平台，形成了初具规模的互联网服务市场。我国2017年互联网健康医疗用户规模达1.95亿，电子商务用户5.14亿，在线订票使用人数3.34亿。以信息技术为基础的互联网为用户提供了多种多样的服务资源，发挥了资源整合和配置的重要作用。 相比于传统线下服务平台，互联网用户可选择的服务类型更加丰富，选择行为更加差异化。如何引导用户理性选择服务，促进资源的合理配置成为互联网平台管理和运营的一个挑战。

重庆邮电大学工业互联网学院建设了基于IPv6/OPC UA的工业互联网平台，平台基于IPv6实现网络互联互通，OPC UA实现信息互联互懂的技术思想，形成了“以边缘网关为桥梁的全网统一设备描述XML、统一即时通信XPP、统一资源管理TR069与统一地址编码IPv6”的全互联制造网络总体架构，达到每个工业品“可寻址、可通信、可控制”的目标。本平台突破了自适应跳信道、精确时间同步、传感网安全等关键技术，核心技术正在形成专利池，相关研究成果得到了国际上的广泛认可，在业界形成了较突出的技术优势。这一平台作为学院的核心研发与教学平台，将促进面向智能制造、智能交通与智能网联汽车、天地一体化多智能体系统协同控制等多个工业互联网平台的建设发展。在未来，重邮工业互联网学院将以建立联合研发平台为纽带，从“双师双能”型教师队伍建设，企业技术人员培训、工程实践实训、科技成果转移转化等多个方面推进校企合作，构建“创新有团队、研发有平台、投入有产出、成果有转化、产业有链条”的协同创新体系。

成果简介：随着智能手机、移动通信技术、多媒体技术的不断发展，近年来 涌现出了米聊、TalkBox、微信等语音及时通信工具。语音及时通信工具通 过移动互联网免费传递语音短信的方式，方便了信息输入的同时节约了电话 资费，已经提出就迅速流行起来。可以预见，随着语音及时通信技术和应用 模式的不断成熟，语音及时通信将成为智能手机上的一种主流通信模式。使 用语音信息隐藏技术将保密信息隐藏于语音短信，具有隐蔽性、便利性和安全性等优点。本系统实现具有不可感知性、鲁

本发明公开了一种互联网舆情信息的分类处理方法。

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。