加载隐私保护的多步攻击关联方法
加载隐私保护的多步攻击关联方法
摘要：随着越来越多的安全威胁，各个组织机构之间互相展开合作、共同抵抗攻击。来自各个组织的安全报警数据常常包含一些与数据拥有者隐私相关的敏感信息，这就需要在共享这些报警数据之前对其敏感信息进行保护，然而，经过隐私保护的报警数据又会对后续的入侵分析产生负面影响。为了平衡报警数据的隐私性和可用性，本文基于k-匿名模型对报警数据进行隐私保护，在已有序列模式挖掘算法的基础上提出espm序列模式挖掘算法对报警数据进行多步攻击关联。实验结果表明，该方法可以有效地挖掘出多步攻击行为模式。
关键词：隐私保护 k-匿名多步攻击关联序列模式挖掘
中图分类号：tp309 文献标识码：a 文章编号：
1007-9416(2011)12-0051-03
1、引言
近几年来，诸如蠕虫和分布式拒绝服务攻击(ddos)等各种安全威胁与日俱增，为了抵抗这些攻击，不少组织机构之间开始相互合作，如cert(https://www.360docs.net/doc/144338806.html,/certcc.html)和
dshield(https://www.360docs.net/doc/144338806.html,/)通过在网上收集安全报警数据，对数据进行关联分析，然后将分析结果信息发布给用户和销售商[1]。通常，安全报警数据都是从不同的公司组织中收集得到，因此其中包含了一些比较敏感的信息，而这些敏感信息是数据拥有者不愿公开或者与别人共享的。为了保护安全报警数据的敏感信
息，防止被不法分子利用，对报警数据进行一定的隐私保护就显得尤为重要了。本文基于k-匿名[1]隐私保护技术对报警数据进行保护，在已有序列模式挖掘算法的基础上提出espm（efficient sequential pattern mining）序列模式挖掘算法对报警数据进行多步攻击关联。实验结果表明，该方法仍然能够有效地从隐私保护后的报警数据中挖掘出多步攻击行为模式。
2、报警的隐私保护
k-匿名是解决数据发布中隐私信息泄漏问题的一个比较有效的
方法[1]，本文基于k-匿名思想，改进经典算法incognito[2]，对原始报警进行隐私保护，使经过隐私保护的报警数据仍能有效地用于多步攻击关联分析。
2.1 相关定义
本文基于incognito算法，将其在普通数据集中的相关定义应用到报警数据集中。以下给出用于报警隐私保护的几个定义：
定义2.1:报警频数集报警数据表t在敏感属性集上的报警频数集定义为映射其中是的属性值的组合，是属性值为的元组在表t中出现的数目。
定义2.2:k维报警泛化图报警数据表t的k维报警泛化图包含n个子图，即，其中子图从表t中任取k个属性得到，由它们域泛化层中的各层属性域构成的连通图。中的点是一个k维属性域向量，分别为对应的某个域，两点之间存在直接泛化关系的用有向边表示。k维泛化图中，没有边指向的点称为根节点。点的高度表示为。
2.2 算法描述
本文所提出的对原始报警数据进行隐私保护的方法基于k-匿名
的思想，利用报警敏感属性的熵来设计合理的报警敏感属性泛化层次，改进k-匿名算法incognito来实现对原始报警数据的隐私保护。
2.2.1 泛化层次
k-匿名算法以敏感属性泛化层次作为输入条件，这就要求我们事先设计一个敏感属性泛化层次。本文利用文献[3]中定义的熵或者微分熵来帮助设计一个合理的敏感属性泛化层次，对于离散敏感属性，采用熵定义，对于连续敏感属性，采用微分熵定义。
2.2.2 隐私保护算法
k-匿名算法incognito能够产生表t的所有满足k-匿名属性的全域泛化表，但是在迭代过程中，k维报警泛化图的所有节点混在一起迭代，设的根节点个数为s，则计算中各节点的报警频数时需要对数据库进行s次扫描，多次重复扫描数据库的过程大大降低了算法效率。本文在incognito算法的基础上，做了一定的改进，与incognito算法相比，本文的算法将分成n个报警泛化子图，在计算第i个k维报警泛化子图中各节点的报警频数时，只需扫描一遍数据库就可以得到图中没有经过泛化的根节点所具有的报警频数，这样在计算其他节点的报警频数时，只需要根据上卷性质就可以由该节点的父节点的报警频数计算得到，不需要再次扫描数据库。因此，本文的算法计算一个k维报警泛化子图中各点的报警频数时，只需要扫描一次数据库，计算中各点的报警频数时，共需要扫描n
次数据库，而incognito需要扫描数据库的次数为s(sn)次，随着维度的增加，s与n的差值也会越来越大。因此，本文的算法能有效减少需要扫描数据库的次数，从而加快算法速度。本文的算法只选取m维报警泛化图中具有最小泛化高度的节点，如果同时有几个具有相同最小泛化高度的节点，那么这些节点将以jian xu等人的certainty metric[4]作为数据质量的度量标准，找出其中具有最高数据质量的最小泛化高度节点。
3、多步攻击关联
本文借鉴masp[5]算法进行序列模式挖掘的思想，提出了espm算法进行攻击行为序列模式挖掘，与masp算法相比，它在挖掘过程中增加了两个过滤阶段：
a)一次性过滤阶段：根据支持度定义，如果一个候选攻击序列中的第一个元素不属于任何最大攻击行为集中的元素，则该候选攻击序列中肯定不包含频繁攻击行为序列模式，那么这样的候选攻击序列可以在扫描中就被过滤掉。
b)动态过滤阶段：如果某个候选攻击序列支持某些候选最大k-攻击序列，但是不支持满足最小支持度要求的最大k-攻击序列，那么我们称该候选序列对最大k-攻击序列没有支持度贡献。在扫描候选攻击序列集时，对候选攻击序列进行标记，若在第k轮扫描中某个候选攻击序列对最大k-攻击序列没有支持度贡献，则在第k+1轮扫描时，将该候选攻击序列过滤掉。
a和b的过滤都会使需要扫描的候选攻击序列个数减少，从而提
高挖掘算法的效率，不过这些候选攻击序列只是在扫描阶段被过滤掉，并不对候选攻击序列的总数产生影响，攻击序列支持度的定义保持不变。
espm算法还删除了masp算法中的剪枝操作。masp算法在产生候选最大攻击序列集后，会对中的每一个序列进行剪枝操作，即如果c的任意一个k-1子序列不属于最大(k-1)-攻击序列，那么就可以从中删除序列c。但是根据masp的支持度定义，可以发现如果删除序列c的第一个元素得到的k-1子序列不属于k-1最大攻击序列，这个序列c仍然有可能是满足最小支持度要求的最大k-攻击序列，因此在espm算法中删除了此步骤的剪枝操作。
espm算法是对整个原始报警数据库进行挖掘，挖掘得到的攻击场景可能含有误报警，而且没有考虑对报警数据的隐私保护。为了从隐私保护后的报警数据中挖掘出准确有效的攻击场景图，本文提出改进算法espm-p算法，算法伪代码如图1所示。
算法可以分为两个步骤：(1)报警的隐私保护：利用熵和微分熵分别为报警敏感属性ip地址和端口port设计合理的报警敏感属性泛化层次，再通过改进后的incognito算法对原始报警数据进行隐私保护。(2)多步攻击关联算法：首先，将过隐私保护的报警数据表根据报警敏感属性目的ip分成n个子表，然后利用espm算法挖掘每个子表的攻击行为序列模式，最后将所有子表的多步攻击关联分析结果综合得到表的最大攻击序列，从而挖掘出精确有效的多步攻击行为模式。
4、实验结果与分析
本文采用的实验测试数据是来自mit lincoln lab的darpa 2000入侵检测攻击场景数据集（lldos 1.0和lldos 2.0.2），这是目前比较权威的攻击场景测试数据集。本文采用espm算法和espm-p算法对数据集lldos 1.0的内部网络流量进行了实验，实验过程中采用重放技术，将流量导向realsecure ids中。重放lldos 1.0的内部网络流量时，realsecure总共产生922条报警数据，22种不同的报警类型。
*espm算法：此算法是对整个报警数据库进行挖掘，其中支持度与时间窗口参数设置如图2所示，挖掘出来的报警攻击场景关联图如图3所示。
测试数据集lldos 1.0内部网络共包含了5个攻击阶段，在图3中，espm算法成功地挖掘出来其中的第2-4阶段。第1阶段的缺失是因为realsecure没有对ipsweep产生任何报警，第5阶段缺失的红色stream_dos报警则是由于整个报警数据库中只有一条stream_dos报警，因而在挖掘产生最大攻击行为集时，报警stream_dos因为支持度过低而被过滤掉。第2阶段，攻击者查找运行着sadmind服务的在线主机时触发了报警sadmind_ping，espm 算法成功的将其挖掘出来。第3阶段，攻击者尝试利用缓冲区溢出的方法来入侵运行着sadmind服务的在线主机，由此触发产生报警sadmind_amslverify_overflow。第4阶段则由报警
telnetterminaltype、rsh和mstream_zombie组成，这是因为攻击者通过telnet和rsh在入侵主机上安装mstream守护程序和主机程序，从而触发产生了这3个报警。但是，在图3中仍然有5个误报警（如灰色标记所示），这是因为在挖掘过程中，这5个报警本身有着比较高的支持度，从而被关联到最后的攻击场景图中。
*espm-p算法：熵和微分熵参数、k-匿名的k参数、支持度k以及时间窗口参数设置如图4所示，挖掘出来的报警攻击场景关联图如图5所示。
测试数据集lldos 1.0内部网络共包含了5个攻击阶段，在图5中，espm-p算法成功地挖掘出第2-4阶段的所有攻击场景，其中第1和5阶段的缺失理由与espm算法相同。第4阶段，在进行隐私保护的时候，目的ip被泛化到24位的网络地址，如图5中的172.016.115.0/24和172.016.112.0/24，因此在用espm-p算法对经过隐私保护的报警数据进行攻击行为序列模式挖掘时，我们只能根据目的ip域来对整个报警数据库进行划分，从而再对划分后的子报警数据库进行挖掘，从图5中可以看到，所有相关报警都被成功挖掘出来并关联到攻击场景图中，同时有两个误报警email_ehlo 和email_almail_overflow（如灰色标记所示），这是由于这两个误报警含有较高的支持度，因而被关联到最后的攻击场景图中。
比较图5和图3，可以发现espm-p算法挖掘出来的攻击场景图效果要明显好于espm算法所挖掘出来的攻击场景图。espm-p算法挖掘出来的攻击场景图明显具有较少的误报警，同时比较完整详细的
展示出所有的攻击场景，而espm算法不仅含有较多的误报警，而且只能挖掘出整个报警数据库相应的攻击场景图，不能展现针对特定ip的攻击场景。这是因为espm算法是对整个报警数据库进行挖掘，含有的误报警数量比较多，在报警数据库中有比较高的支持度，从而在挖掘过程中具有高支持度的误报警就会被关联到攻击场景
图中。espm-p算法是先将报警数据库划分为子报警数据库，再对各个子报警数据库进行挖掘，这样误报警在每个报警数据库中的支持度会比较低，同时每个子报警数据库会有自己的支持度设置，这样能很好的去除误报警的关联。实验结果证明espm-p算法能有效地挖掘出含有较少误报警的攻击场景图。
5、结语
原始报警数据往往具有一定的隐私性，为了平衡报警数据的隐私性与可用性，本文提出espm-p算法：在共享报警数据之前，利用熵和微分熵构建合理的报警泛化层次，改进incognito算法对报警数据进行隐私保护，然后根据目的ip将隐私保护后的数据表划分成子表，基于序列模式挖掘思想，每个子表利用espm算法挖掘出最大攻击行为序列，最后关联得到攻击场景图。实验结果证明，本文提出的整套框架与espm-p算法，能够从隐私保护后的报警数据中挖掘出具有较少误报警的攻击场景图，展示出攻击者的高层攻击策略。
参考文献
[1]sweeney l. k-anonymity: a model for protecting
privacy[j]. international journal on uncertainty, fuzziness and knowledge-based systems, 2002, 10(5):557-570.
[2]lefevre kristen, dewitt david j, ramakrishnan r. incognito: efficient full-domain k-anonymity[c]. proceedings of the 24th acm international conference on management of data(sigmod), 2005: 49-60.
[3]ning peng, xu dingbang. privacy-preserving alert correlation: a concept hierarchy based approach[c]. proceedings of the 21st annual computer security applications conference, 2005: 537-546.
[4]xu jian, wang wei, pei jian, etal. utility-based anonymization using local recoding[c]. proceedings of 12th acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, 2006:785-790.
[5]李之堂,王莉,李东.一种新的在线攻击意图识别方法研究[j].小型微型计算机系统,2008,29(07):1347-1352.
灰色关联分析(算法步骤)
灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。 灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。 [2] 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。[2] 灰色关联分析的步骤[2] 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k= 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k) | k = 1,2,Λ,n},i= 1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。
浅议灰色关联度分析方法及其应用
科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念 关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述 了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的 相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间 的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关 系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但 往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多 因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来 说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易 于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算 灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算 首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关 联度。 2.1原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量 级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出 正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化 处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得 到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般 地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样 的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明 显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有 数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍 数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升 降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数 设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。 从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。 将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。 可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。 显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度 由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。 不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度 由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。 当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。 灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。 例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。 表1某公路施工企业工资序列表单位：千元 根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。 第一步，对各数列作均值化处理。 工资总额和三种工资的均值分别为： 浅议灰色关联度分析方法及其应用 孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。 【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用 年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880
【小学语文】关联词使用方法口诀
关联词是指：能够把两个或者两个以上；在意义上有密切联系的句子；连接起来组成复杂句子的词语。 恰当的使用关联词语；能使我们在说话或者协作时达到较好的表达效果。在小学语文中；这也是学习的重点。 小学需要掌握的关联词 【并列关系】 两个分句之间的关系相互并列。每个分句各说一件事或同一事件的一个方面。 既…又…一边…一边…又…又…一面…一面… 不是…而是…有时…有时…一会儿…一会儿…那么…那么… 例：小芳既爱唱歌；又爱跳舞。 【因果关系】 前面（后面）的分句说明原因；后面（前面）的分句说明结论或结果。 因为…所以…既然…就…由于…因而………因此…… 既然…那么………因为……之所以……是因为……
例： ①因为他真正下了苦功；所以成绩有了很大提高。 ②既然你错了；就应该伸出手去请他原谅。 【转折关系】 后面分句的意思是前面分句意思的转折。 虽然…但是………可是……尽管…还是… 例： ①奶奶虽然年纪大了；但是行动十分麻利。 ②尽管他身强体壮；还是搬不动这块大石头。 【选择关系】 两个分句表达两种情况；从中选一种。 或者…或者…宁可…也…不是…就是…与其…不如… 例： ①桑娜宁可自己多受苦；也要照顾西蒙的两个孩子。
②凡卡常想：与其在城里受罪；不如回到乡下爷爷那儿去。【假设关系】 前面分句提出假设；后面分句表示结果。 如果…就…要是…就…假如…就…倘若…就…即使…也… 例： ①如果我们现在不好好学习；将来就不能更好地报效祖国。 ②即使你成绩再好；也应该谦虚点。 【条件关系】 前面分句提出条件；后面分句表示结果。 只要…就…只有…才…除非…才…无论…都… 例： ①只要刻苦努力；成功的道路就会出现在你的面前。 ②无论走到哪里；我都不会忘记辛勤培育我的老师。
灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线
小学生关联词使用技巧
第一，作为联接分句、标明关系的词语，关联词语总是标明抽象的关系，可以作为某类复句的特定的形式标志。 第二，关联词语性质复杂。 第三，说话时很容易发现必须带有的一到二个词语，虽然意思不同，但连在一起无论是说还是听都觉得很舒服。 常见关联词可分为以下几类复句： 1.转折关系 尽管……可是…… 虽然……但是…… ……却…… ……然而…… 2.假设关系 如果……就……、即使……便…… 、要是……那么…… 、倘若……就……、既然……就…… 3.条件关系 只要……就……、只有……才…… 、无论……都…… 、不管……也…… 、即使……也…… 4.因果关系 因为……所以…… 、由于……因此…… 、既然……那么……、之所以……是因为…… 5.并列关系 不是……而是……、一边……一边……、一方面……一方面……、有时……有时、既……又…… 6.承接关系 一……就……、起先……后面…… 7.递进关系 不但……而且……、不光……也……、不仅……还……、虽然……但、不仅……还…… 8.选择关系 不是……就是……、是……还是……、或者……或者、要么……要么……、与其……不如……、宁可……也不…… 目的是偏句表示一种行为，正句表示这种行为的目的。 以便，以，用以，好，为的是；以免，免得，省得。 例：你快让他进去，以免闹情绪。 取舍 在两件事情中衡量得失，选择其中的一件，舍弃另一件。 与其……，不如(无宁、宁可)；宁可(宁愿)……（也）不(不愿)。 其次了解关联词语误用情况： 一个复句，用不用关联词语，用哪个关联词语，是单用还是成对地配合着用，用在什么位置，都有一定的规则。关联词语的正确使用是靠语境判断，仔细推断出来的。关联词语在使用上存在如下毛病： 1、错用关联词语 例：宋朝皇帝只知道吃喝玩乐。为了喜欢踢球，就把一个流氓封为殿师太尉。(应把“为了”改为“因为”)（也可以把“就”移到“因为”前面） 2、关联词语搭配不当 例：只有你意识到这一点，你就能深刻地了解我们战士的胸怀是多么宽广。(“只有”与“才”搭配，去掉“就”)
最新2灰色关联分析汇总
2灰色关联分析
精品资料 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢2 2 灰色关联分析方法 在实际问题中，许多因素之间的关系是灰色的，人们很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素；哪些因素之间关系密切，哪些不密切。灰色关联分析，为我们解决这类问题提供了一种行之有效的方法。 一、灰色关联分析概述 我们知道，统计相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法。但是，我们也注意到相关系数具这样的性质： xy yx r r =，即因素y 对因 素x 的相关程度与因素x 对因素y 的相关程度相等。暂且不去追究因素之间的相关程度究竟有多大。单就相关系数的这种性质而言，也是与实际情况不太相符的。譬如，在国民经济问题研究中，我们能将农业对工业的关联程度与工业对农业的关联程度等同看待吗？其次，由于地理现象与问题的复杂性，以及人们认识水平的限制，许多因素之间的关系是灰色的，很难用相关系数比较精确地度量其相关程度的客观大小。为了克服统计相关分析的上述种种缺陷，灰色系统理论中的灰色关联分析给我们提供了一种分析因素之间相互关系的又一种方法。 灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的。 设x 1，x 2，…，x N 为N 个因素，反映各因素变化特性的数据列分别为 ｛x 1(t)｝，｛x 2(t)｝，…｛x N (t)｝，t=1，2，…，M 。因素j x 对i x 的关联系数定义为 min max max ()1,2,3,,(1)()ij ij k t t M t k ξ?+?==?+? (5)式中，ξij (t)为因素j x 对i x 在t 时刻的关联系数； max min ()|()()|,max max (),min min ();ij i j ij ij j j j j t x t x t t t ?=-?=??=?k 为介于[0，1]区间上的灰数。不难看出，△ij (t)的最小值是min ?，
常见黑客攻击手段
常见黑客攻击手段 转自鸿鹄论坛：https://www.360docs.net/doc/144338806.html,/read.php?tid-29751.html 在上期中列举了很多著名的Windows9x安全缺陷和漏洞。从理论上来讲，这些缺陷和漏洞都可以成为黑客攻击的着手点。但一般情况下，偏好攻击Windows9x系统的黑客，其网络及编程功底通常并不深厚，且攻击对象常带有很大的随机性。他们常使用现成的傻瓜型黑客工具来实施其攻击。 下面介绍一些常见的针对Windows9x系统的攻击手段和原理，所谓“知己知彼，百战不殆”，对黑客多一分了解，有助于采取更好的防范措施。 一、攻击前的热身 很多人都把黑客看做神乎其神的电脑技术天才，以为他们要入侵某个系统，就是简单按几下键盘而已。事实上并非如此。即便是超级黑客在入侵前，也要对目标对象作出一番全面的探查和信息搜集，并编制入侵计划，准备入侵工具。这个步骤要花费大量时间。而真正的实质性攻击，常常只有几分钟而已。下面简单的介绍一下准备工作。 1.搜集目标机构信息 黑客要攻击A机构的网络系统，首先做的是了解A机构，包括机构人员组成，系统管理员水平等。通过互联网上的机构网站，以及搜索引擎等，可以获得大量的信息。黑客甚至会冒充受信任人员从电话中套取安全信息。在黑客群体中，大名鼎鼎的超级黑客Kevin Mitnick技术上并不拔尖，但其在诈取目标对象机密信息方面却经验老到。 2.目标系统扫描 了解了机构信息，接下来就需要对目标系统作一番研究。如果黑客不知道目标系统布置了哪种防火墙，用的什么操作系统，打开了哪些服务端口，是无法入侵的。用各种各样的端口扫描工具，就基本上可以收集到上述重要信息。有了这样的信息，黑客就可以知道目标系统的弱点和漏洞在哪里，以便实施有针对性的攻击。利用NT系统漏洞的攻击工具被用来攻击UNIX系统，这是初级黑客的低水平体现。 有了上面所述的信息，黑客就可以部署严密的攻击计划了。一般情况下，对Windows9x系统的攻击无需上述的复杂步骤，因为Windows9x系统非常容易的就可以从网络上辨识出来（开139号端口的基本上就是Windows9x或者NT了，再通过其他开放的服务器端口，就可以确定操作系统了）。 二、DoS攻击
网络黑客及其常用攻击方法
计算机网络系统面临的严重安全问题之一就是黑客攻击。黑客由产生初期的正义的“网络大侠”演变成计算机情报间谍和破坏者，他们利用计算机系统和网络存在的缺陷，使用手中计算机，通过网络强行侵入用户的计算机，肆意对其进行各种非授权活动，给社会、企业和用户的生活及工作带来了很大烦恼。 1.黑客的概念及类型 （1）黑客及其演变 “黑客”是英文“Hacker”的译音，源于Hack，本意为“干了一件非常漂亮的事”。原指一群专业技能超群、聪明能干、精力旺盛、对计算机信息系统进行非授权访问的人。后来成为专门利用计算机进行破坏或入侵他人计算机系统的 人的代言词。 “骇客”是英文“Cacker”的译音，意为“破坏者和搞破坏的人”。是指那些在计算机技术上有一定特长，非法闯入他人计算机及其网络系统，获取和破坏重要数据，或为私利而制造麻烦的具有恶意行为特征的人。骇客的出现玷污了黑客，使人们把“黑客”和“骇客”混为一体。 早期的“黑客”是一些专门研究、发现计算机系统和网络漏洞的计算机爱好
者。他们只对计算机系统有着狂热的兴趣和执着的追求，不断地研究计算机和网络知识，喜欢挑战高难度的网络系统并从中找到漏洞，然后向管理员提出解决和修补漏洞的方法。“黑客”不是恶意破坏者，是一群纵横于网络上的大侠，追求共享、免费，提倡自由、平等，“黑客”的出现推动了计算机和网络的发展与完善。 现在，黑客一词已经被用于那些专门利用计算机进行破坏或入侵他人计算机系统的代言词，指少数凭借掌握的计算机技术，怀着不良的企图，采用非法手段获得系统访问权或逃过计算机网络系统的访问控制，进入计算机网络进行未授权或非法访问的人。 虚拟的网络世界里，黑客已成为一个特殊的社会群体。在世界上很多国家，有不少完全合法的黑客组织，经常召开黑客技术交流会，利用因特网在自己的网站上介绍黑客攻击手段，免费提供各种黑客工具软件，出版网上黑客杂志，致使普通用户也很容易下载并学会使用一些简单的黑客手段或工具，对网络进行某种程度的攻击，进一步地恶化了网络安全环境。有统计数据显示，世界上平均每5秒就有一起黑客事件发生，无论是政府机构、军事部门，还是各大银行和公司，只要与互联网接轨，就难逃黑客的“黑手”。 （2）中国黑客的形成与发展 1994年4月20日，中国国家计算与网络设施工程（The National Computing andNetworking Facility of China，NCFC）通过美国Sprint公司，连入Internet的64K国际专线开通，实现了与Internet的全功能连接。中国成
灰色关联度分析解法及详细例题解答
1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析 下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。 灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数 记，则 ，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体
取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。 第四步，计算关联度 因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下： 第五步，关联度排序 关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。 在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。 本题解答过程： 第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82}
如何防范黑客入侵网站的几种常见安全方法
https://www.360docs.net/doc/144338806.html,/j2ee/183226.html 如何防止SQL注入 网站怎么防止这样的事发生，越详细越好，谢谢各问的参与，还有就是如果代码都是能sql加参数的形式，还存在这样的问题吗？ ------解决方案-------------------------------------------------------- 过滤URL中的一些特殊字符，动态SQL语句使用PrepareStatement.. ------解决方案-------------------------------------------------------- 注入的方式就是在查询条件里加入SQL字符串. 可以检查一下提交的查询参数里是否包含SQL,但通常这样无益. 最好的办法是不要用拼接SQL字符串,可以用prepareStatement,参数用set方法进行填装 ------解决方案-------------------------------------------------------- sql注入形式：...where name="+name+",这样的sql语句很容易sql注入，可以这样：jdbcTemplate.update("delete from userinfo where id=? and userId=?", new Object[]{userInfo.getId(),userInfo.getUserId()}); 我的一些代码，望有用！ ------解决方案-------------------------------------------------------- Sql注入漏洞攻击：如1'or'1'='1 使用参数化查询避免 https://www.360docs.net/doc/144338806.html,mandText="select count(*) from 表名where username=@a and password=@b"; cmd.parameters.Add(new SqlParameter("a","..")); cmd.parameters.Add(new SqlParameter("b","..")); ------解决方案-------------------------------------------------------- 恩，用框架，用jpa的pojo。。就没这种事情了 https://www.360docs.net/doc/144338806.html,/j2ee/17811.html SSH2架构中怎么防止SQL注入呢？还有其他相关安全问题怎么设计呢？ 目前的安全，只是对用户密码加密，前台jquery验证。 如何实现防止注入攻击还有我的页面有些隐藏域保存这当前登录用户的信息等信息。 用户查看页面源代码就可以查看到了。 有没好的解决方案呢？还有其他哪些要注意的地方呢？ Struts2 hibernate3 spring 3.0 sql server 2000 sp4 ------解决方案-------------------------------------------------------- 你用的这些完全解决不了安全问题 1：向CA 购买证书，使用HTTPS 进行通信，以保证在网络传输过程中是安全的 2：避免XSS 注入（页面回显的input text, input hidden 均过滤<、>、"、' 等字符等） 3：使用随机键盘或者安全控件防止键盘木马记录用户的输入 4：若要在Cookie 中写入数据，尽量使用Cookie 的HttpOnly 属性 5：响应中设置一些诸如X-Frame-Options、X-XSS-Protection 等高版本浏览器支持的HTTP 头
黑客常用的攻击手法
黑客常用的攻击手法 互联网发展至今，除了它表面的繁荣外，也出现了一些不好的现象，其中网络安全问题特别被人们看重。黑客是网上比较神秘的一类人物，真正的黑客是为保护网络安全而工作的，但近年来出现了许多的黑客软件，进而产生一些伪黑客，他们不必了解互联网知识，使用一些黑客软件就能对他人造成损害，从而使互联网安全出现了许多危机。 黑客进行攻击的手法很多，我在这里为大家介绍一下常见的几种。 一、利用网络系统漏洞进行攻击 许多的网络系统都存在着这样那样的漏洞，这些漏洞有可能是系统本身所有的，如WindowsNT、UNIX等都有数量不等的漏洞，也有可能是由于网管的疏忽而造成的。黑客利用这些漏洞就能完成密码探测、系统入侵等攻击。对于系统本身的漏洞，可以安装软件补丁；另外网管也需要仔细工作，尽量避免因疏忽而使他人有机可乘。在个人电脑上网时出现的蓝屏炸弹就是利用了Windows在网络方面的一个Bug。 二、通过电子邮件进行攻击 电子邮件是互联网上运用得十分广泛的一种通讯方式。黑客可以使用一些邮件炸弹软件或CGI程序向目的邮箱发送大量内容重复、无用的垃圾邮件，从而使目的邮箱被撑爆而无法使用。当垃圾邮件的发送流量特别大时，还有可能造成邮件系统对于正常的工作反映缓慢，甚至瘫痪，这一点和后面要讲到的“拒绝服务攻击（DDoS）比较相似。对于遭受此类攻击的邮箱，可以使用一些垃圾邮件清除软件来解决，其中常见的有SpamEater、Spamkiller等，Outlook等收信软件同样也能达到此目的。 三、解密攻击 在互联网上，使用密码是最常见并且最重要的安全保护方法，用户时时刻刻都需要输入密码进行身份校验。而现在的密码保护手段大都认密码不认人，只要有密码，系统就会认为你是经过授权的正常用户，因此，取得密码也是黑客进行攻击的一重要手法。取得密码也还有好几种方法，一种是对网络上的数据进行监听。因为系统在进行密码校验时，用户输入的密码需要从用户端传送到服务器端，而黑客就能在两端之间进行数据监听。但一般系统在传送密码时都进行了加密处理，即黑客所得到的数据中不会存在明文的密码，这给黑客进行破解又提了一道难题。这种手法一般运用于局域网，一旦成功攻击者将会得到很大的操作权益。另一种解密方法就是使用穷举法对已知用户名的密码进行暴力解密。这种解密软件对尝试所有可能字符所组成的密码，但这项工作十分地费时，不过如果用户的密码设置得比较简单，如“12345”、“ABC”等那有可能只需一眨眼的功夫就可搞定。为了防止受到这种攻击的危害，用户在进行密码设置时一定要将其设置得复杂，并且不要以自己的生日和电话甚至用户名作为密码，因为一些密码破解软件可以让破解者输入与被破解用户相关的信息，如生日等，然后对这些数据构成的密码进行优先尝试。另外应该经常更换密码，这样使其被破解的可能性又下降了不少。1 四、后门软件攻击 后门软件攻击是互联网上比较多的一种攻击手法。BackOrifice2000、冰河等都是比较著名的特洛伊木马，它们可以非法地取得用户电脑的超级用户级权利，可以对其进行完全的控制，除了可以进行文件操作外，同时也可以进行对方桌面抓图、取得密码等操作。这些后门软件分为服务器端和用户端，当黑客进行攻击时，会使用用户端程序登陆上已安装好服务器端程序的电脑，这些服务器端程序都比较小，一般会随附带于某些软件上。有可能当用户下载了一个小游戏并运行时，后门软件的服务器端就安装完成了，而且大部分后门软件的重生能力比较强，给用户进行清除造成一定的麻烦。当大家在网上下载数据时，一定要在其运行之前进行病毒扫描，从而杜绝这些后门软件。在此值得注意的是，最近出现了一种TXT文件欺骗手法，表面看上去是一个TXT文本文件，但实际上却是一个附带后门程序的可执行
关联词使用方法
关联词是指：能够把两个或者两个以上，在意义上有密切联系的句子，连接起来组成复杂句子的词语。 恰当的使用关联词语，能使我们在说话或者协作时达到较好的表达效果。在小学语文中，这也是学习的重点。 小学需要掌握的关联词 【并列关系】 两个分句之间的关系相互并列。每个分句各说一件事或同一事件的一个方面。 既…又…一边…一边…又…又…一面…一面… 不是…而是…有时…有时…一会儿…一会儿…那么…那么… 例：小芳既爱唱歌，又爱跳舞。 【因果关系】 前面（后面）的分句说明原因，后面（前面）的分句说明结论或结果。 因为…所以…既然…就…由于…因而………因此…… 既然…那么………因为……之所以……是因为…… 例： ①因为他真正下了苦功，所以成绩有了很大提高。 ②既然你错了，就应该伸出手去请他原谅。 【转折关系】 后面分句的意思是前面分句意思的转折。 虽然…但是………可是……尽管…还是… 例： ①奶奶虽然年纪大了，但是行动十分麻利。 ②尽管他身强体壮，还是搬不动这块大石头。
【选择关系】 两个分句表达两种情况，从中选一种。 或者…或者…宁可…也…不是…就是…与其…不如… 例： ①桑娜宁可自己多受苦，也要照顾西蒙的两个孩子。 ②凡卡常想：与其在城里受罪，不如回到乡下爷爷那儿去。【假设关系】 前面分句提出假设，后面分句表示结果。 如果…就…要是…就…假如…就…倘若…就…即使…也… 例： ①如果我们现在不好好学习，将来就不能更好地报效祖国。 ②即使你成绩再好，也应该谦虚点。 【条件关系】 前面分句提出条件，后面分句表示结果。 只要…就…只有…才…除非…才…无论…都… 例： ①只要刻苦努力，成功的道路就会出现在你的面前。 ②无论走到哪里，我都不会忘记辛勤培育我的老师。 【递进关系】 后面分句比前面分句意思更进一层。 不但…而且…不光…还…不仅…而且…不仅…还… 例：
黑客常用的攻击方法以及防范措施
黑客常用的攻击方法以及防范措施 1.密码暴力破解 包括操作系统的密码和系统运行的应用软件的密码，密码暴力破解方法虽然比较笨，成功几率小，可是却是最有效的入侵方法之一。因为服务器一般都是很少关机，所 以黑客就有很多时间暴力破解密码，所以给系统及应用软件起一个足够复杂的密码 非常重要。 2.利用系统自身安全漏洞 每一次严重的系统漏洞被发现，都会掀起找肉鸡(被入侵并被安装了后门的计算机)热，因为这类入侵经常发生在系统补丁发布与客户部署更新这个时间段里，所以在 第一时间内给系统打上补丁相当重要，这就要求广大的网络管理员了解关注这方面 的信息。 3.特洛伊木马程序 特洛伊木马的由来：大约在公元前12世纪，希腊向特洛伊城宣战。这是因为特洛伊王子劫持了Sparta国王Menelaus的妻子Helen（据说是当时最美的女子）。战争 持续了10年，特洛伊城十分坚固，希腊军队无法取得胜利。最终，希腊军队撤退，在特洛伊城外留下很多巨大的木马，里面藏有希腊最好的战士。特洛伊城的人民看 到这些木马，以为是希腊军队留给他们的礼物，就将这些木马弄进城。到了夜晚， 藏在木马中的希腊士兵在Odysseus的带领下打开特洛伊城的城门，让希腊军队进入，然后夺下特洛伊城。据说“小心希腊人的礼物”这一谚语就是出自这个故事。 特洛伊木马是指一个程序表面上在执行一个任务，实际上却在执行另一个任务。黑 客的特洛伊木马程序事先已经以某种方式潜入你的计算机，并在适当的时候激活， 潜伏在后台监视系统的运行，执行入侵者发出的指令，木马程序是一种计算机病毒，也叫后门程序。 4.网络监听 网络监听工具原来是提供给网络管理员的管理工具，用来监视网络的状态，数据流 动情况，现在也被网络入侵者广泛使用。入侵者通过在被入侵的计算机上安装Sniffer软件，可以捕获该网段的敏感信息，其中包括一些明文密码，并对数据包 进行详细的分析，就有可能对该网段其他的计算机产生安全威胁，所以说网络监听 造成的安全风险级别很高。运行了网络监听程序的计算机只是被动地接收在网络中 传输的信息，不会与其他计算机交换信息，也不修改在网络中传输的数据，所以要 发现网络监听比较困难。
小学语文常见关联词方法及练习题
小学语文常见关联词 关联词是我们语文学习中很重要的知识点。关联词用得恰当，有时候可以给整个句子带来画龙点睛的作用。下面这八种关联词，是小学阶段最常碰到的，快来看看吧！ 1.并列关系概念句子中几个分句之间的关系是平等并列的、没有主次之分，各个分句分别说明几种相关的情况，或表示一件事的几个方面。常用关联词既……又…… 既……也…… 不是……而是…… 又……又…… 一面……一面…… 有时……有时…… 一会儿……一会儿…… 2.递进关系概念后面分句的意思比前面分句的意思更进一层。 常用关联词不但……而且…… 不仅……而且…… 不仅……还…… 不但……还…… 不但不……反而…… 连……也…… 甚至…… 3.选择关系概念几个分句分别说出几件事情，需要从中选择一件。 常用关联词与其……不如…… 是……不是…… 要么……要么…… 不是……就是…… 也许……也许…… 是……还是…… 或者……或者…… 4.转折关系概念前一个分句说了一个意思，后一个分句不是顺着前一个分句的意思说下来，而是作了一个转折，说出的意思，和前一个分句完全相反或相对。 常用关联词虽然……但是…… 尽管……还是…… 尽管……可是…… 5.因果关系概念句子的前一部分表示原因或（结果），后一部分表示结果或（原因） 常用关联词 之所以……是因为…… 因为……所以…… 既然……那么…… 既然……就…… 6.假设关系概念句子前面一部分介绍一种假设情况，后面一部分是假设的情况实现后要产生的结果。
常用关联词如果……就…… 假如……就…… 即使……也…… 哪怕……也…… 7.条件关系概念句子前面提出条件，后面说明在这种条件下会产生的结果。 常用关联词只有……才…… 只要……就…… 除非……才…… 无论……都…… 不管……总是…… 不管……都…… 不论……都…… 不管……也…… 8.承接关系概念句与句之间表示几个连续动作，或先后发生的几种情况，它们前后承接，不能颠倒。 常用关联词 一……就…… 首先……然后…… ……于是…… ……才…… ……接着…… 9注意事项 正确使用关联词语应该注意以下几个问题： (1)弄清两个分句之间是什么关系，再从已知的关联词语中选取相适应的一类。 (2)弄清整个句子要表达什么意思，关联词语应该选用对表达句意能起辅助作用的一类。 (3)关联词语在句子里的位置是有讲究的，有一类关联词语既可以放在句子的开头，又可以放在“谁”的后面;另一种关联词语的位置则相当固定，不能随意调整。关联词语的位置如果放得不对，就会使句子不通顺，意思不清楚。 (4)句子中用上关联词语后，要连起来读一读，看看是否通顺。因为有时同一种关系的关联词语，并不一定都适用于一个句子。 一、在下面的句子中填上恰当的关联词语。 1、（）爸爸给我买过一辆旧自行车，（），爸爸还没教会我就住院了。 2、他告诉我，（）我有一辆自行车，他（）分一条线路给我。
灰色关联分析算法步骤
灰色关联分析算法步骤 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。 是由着名学者教授首创的一种系统科学理论(GreyTheory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如各部门投资收益、区域经济优势分析、等方面，都取得较好的应用效果。 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。 灰色关联分析的步骤 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k)|k=1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列） X i={X i(k)|k=1,2,Λ,n},i=1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数 x0(k)与x i(k)的关联系数
灰色预测灰色关联分析报告
灰色关联分析法 根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，来衡量因素间关联程度。灰色关联分析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。 根据评价目的确定评价指标体系， 为了评价×××我们选取下列评价指标： 收集评价数据（此步骤一般为题目中原数据，便省略） 将m 个指标的n 组数据序列排成m*n 阶矩阵： '' ' 12''' '''1212''' 1 2(1)(1)(1)(2)(2)(2)(,,,)()() ()n n n n x x x x x x X X X x m x m x m ?? ? ? = ? ? ??? 对指标数据进行无量纲化 为了消除量纲的影响，增强不同量纲的因素之间的可比性，在进行关联度计 算之前，我们首先对各要素的原始数据作...变换。无量纲化后的数据序列形成如下矩阵： 01010101(1)(2) (1)(2)(2)(2)(,,,)()()()n n n n x x x x x x X X X x n x n x n ?? ? ?= ? ??? 确定参考数据列 为了比较...【评价目的】，我们选取...作为参考数据列，记作 ''''0000((1),(2),,())T X x x x n = 计算0()()i x k x k -，得到绝对差值矩阵 求两级最小差和两级最大差 01 1min min ()()min(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 01 1 max max ()()max(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 求关联系数 由关联系数计算公式0000min min ()()max max ()() ()()()max max ()() i i i k i k i i i i k x k x k x k x k k x k x k x k x k ρζρ-+?-= -+?-，取 0.5ρ＝，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数，得关联系数如 下：