软件数量的大规模增长以及复杂性的增强给软件安全漏洞的研究带来了严峻的挑战,以人工的方式进行安全漏洞研究的效率较低,无法满足网络空间安全的需要。因此,如何将机器学习、自然语言处理等人工智能技术应用于安全漏洞的研究已成为新的热点,人工智能技术能够智能化地处理漏洞信息来辅助安全漏洞研究,同时提高安全漏洞挖掘的效率。首先分析了安全漏洞的自动化挖掘、自动化评估、自动化利用和自动化修补等关键技术,指出安全漏洞
一、课题的提出在以前传统的英语教学中．英语入门教学时，我们常采用字母、音标单独教学的方法。学生原有的兴趣渐渐地在这种呆板、枯燥的教学中消失了．在以后的单词教学中．大部分
基于分数阶变换的图像加密方法近些年被广泛研究和使用,然而现有的基于分数阶变换的图像加密技术多在复数域进行,加密后的图像既包含了相位信息也包含了振幅信息,不利于传输和存储。另外,一些满足保实性的加密方法,则存在密钥相对单一、敏感性不足等问题。基于此,提出一种基于多阶分数离散切比雪夫变换和产生序列的图像加密方法,该方法使用随机生成的行、列分数阶向量以及通过混沌序列生成的产生序列作为密钥对图像进行加密,
基于群体智能优化算法的图像聚类分析,大多数都采用单一的编码方式,使搜索空间过于局限,算法很容易陷入局部最优,为了解决这个问题,提出一种混合编码方式的图像聚类分析算法(HEICA)。该算法构建一种基于图像聚类的混合编码模型,在扩大搜索空间范围的同时,与改进的雨林算法(IRFA)和量子粒子群算法(QPSO)相结合,提高全局搜索能力。在仿真实验中,采用4组数据集对算法进行聚类有效性测试,并将其与4种常用