简介:近日,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第42次《中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称为《报告》).《报告》显示,截至2018年6月30日,我国网民规模达8.02亿人,互联网普及率为57.7%;其中,手机网民规模已达7.88亿人.
简介:网络流量为网络安全监控提供了丰富的信息来源。但是,随着需处理的数据量不断增加,可能引发大量的技术问题,从而使得整体网络流量分析的技术难度变大。通过引入一个用于本地企业网络安全监控的架构,提出了一种大数据量安全监控分析的技术解决方案。主要应用目标是网络入侵的检测、预防及取证分析。方案架构由两个系统组成,一个用于可扩展的分布式数据存储及管理,另一个用于数据利用。DNS数据、网络流量记录、HTTP流量和蜜罐数据等在本方案中被最先进的大数据解决方案关联与挖掘。还提出了一个数据关联方案,并针对Hadoop、Spark等大数据框架对其性能进行了评估。
简介:ICO(InitialCoinOfferin曲传销是一种未经批准非法公开融资和非法发售代币票券的新型金融传销模式,严重干扰金融秩序、破坏社会稳定。如何有效地实施ICO监管并对ICO进行传销定性成为经济犯罪侦查研究的重要方向之一.针对此问题.提出了一种基于支持向量机的ICO传销类罪模型.利用该模型对难以定性的ICO进行分类.从而实现对未定性的ICO进行判定.采集了180种ICO相关数据.提取出15个ICO传销类罪模型的评价指标.建立了基于支持向量机的ICO传销类罪模型.对难以定性的ICO进行分类.随后利用150组ICO数据作为支持向量机的学习样本.再对30组ICO合法性进行分类研究.实验结果表明该模型的分类结果准确率高达90%.在ICO传销类罪推定上具有良好的应用。今后.可以利用深度学习的方法对ICO的定性问题进一步分析。
简介:能力素质是党外代表人士队伍建设的核心内容。党外代表人士的能力素质包括通用素质能力和专业素质能力两个方面。不同类别、不同岗位党外代表人士的能力素质模型构成不同。根据党外代表人士的使命,遵循聚焦性、差异化、现实性和前瞻性原则,课题组通过能力需求、问卷调查、数据分析、现状研判、构建模型、验证模型、修改完善模型七个步骤,从确立党外代表人士能力素质要素词典、分析能力素质差异化要求、评估能力素质现状、加强能力素质建设四个层次构建党外代表人士素质能力模型。党外代表人士能力素质模型的应用要求是:完善党外代表人士能力素质建设与规划机制,建立科学的党外代表人士能力素质评价与沟通机制,建立健全党外代表人士能力素质认可与激励机制,构建党外代表人士能力提升机制。
简介:城市规模不同,劳动力个体特征对于就业的影响也存在显著差异,故实现更高质量和更充分的就业目标,需结合影响就业的个体因素进行分析。为此,结合2013年中国家庭收入调查数据(CHIP2013),通过建立劳动力就业的多项Logit模型进行实证分析。结果表明,城市规模越大,劳动力的个体特征越呈现出未婚、技能水平高、工作能力强以及年龄大的特点,且城市规模越大,性别歧视越少;劳动力的健康状况和是否为中共党员对于就业的影响,并没有按照城市规模大小呈同向变动趋势。进而,农业剩余劳动力和普通高校毕业生应结合自身实际,选择适宜规模的城市更易于实现就业。
简介:寻求实践难题"确实性的"答案是摆在每一个认识者或决定者面前的迫切任务,于是,建立在现代逻辑、语言哲学、语用学和对话理论基础上的道德论证理论和法律论证理论在哲学和法哲学领域悄然兴起。在论证理论(包括法律论证理论)的发展中,英国当代哲学家斯蒂芬·图尔敏是不可绕开的人物,他被称为"当代论证理论的创始人之一",在论证理论及其相关领域中具有举重轻重的地位。当然,对于图尔敏的论证图式,理论界存在着不少批评/商榷意见,故此在理论上重构图尔敏模型是必要的,这就要求我们发展出一种基于当代逻辑背景的特殊的论证理论。这样经过改造的论证理论才可能解法律实践论证理论之困。
简介:目的:为弥补当前公安情报分析中主要依赖经验分析的不足,对ARIMA模型在刑事类警情预测中的应用展开探讨,为刑事类警情的早期预警提供决策依据。方法:应用ARIMA模型对某市2015年1月至2017年12月刑事类警情数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型。结果:某市刑事类警情整体上呈下降趋势;选取的最优模型ARIMA(0,0,0)(0,1,1)能较好地拟合既往时间段某市刑事类警情的变化;对某市2018年1月的刑事类警情实证预测表明,所选模型的算法拟合度较高,在95%的置信区间之内(预测值290次,真实值315次),模型短期预测效果较为理想。结论:ARIMA模型可以应用于刑事类警情的情报分析与预测,建议在实际应用中应进一步推广。