简介：摘要
简介：摘 要 本文提出一种集成贝叶斯分类器的数据流入侵检测模型，目的是在适应概念漂移的前提下，利用多个时间段的数据学习生成多个贝叶斯分类器，检测入侵行为。为了提高分类器的构建速度和准确率，可以使用卡方检验先对数据进行特征缩减等预处理，达到优化目的。
简介：摘要：笔者从当前社会关注的跨境电商新兴业态为切入点，剖析现有跨境电商海关监管模式，深入探讨现场海关目前对跨境电商业务监管存在的风险。围绕区块链技术特征，探索依托海关总署金关二期工程在全国主要业务口岸建立的电子口岸数据交换平台，尝试区块链技术与海关现有数据交换架构集成，在现有数据交换架构上构建一套基于底层区块链技术的数据分享及访问的跨境电商海关监管新模型，实现利用区块链技术特征实现对企业原始数据的追踪、各政府部门之间监管数据有效共享，形成多维度立体化监管新局面，全面提升海关监管效能，实现信息互换、监管互认、执法互助。
试论建材检测中的误差与数据处理措施
利用卡方检验优化集成贝叶斯分类器用于数据流入侵检测的方法
基于“区块链+数据交换”技术的跨境电商海关风险防控研究
