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　　1、数据开掘在各范畴的运用事例数据开掘在各范畴的运用事例 你不能不知的十大立异技能你不能不知的十大立异技能 未来科技大预言未来科技大预言 ? Technology Review杂志发布改动未来的十项新式趋势 ? 机器与人脑的介面 ? 塑料电晶体 ? 數據开掘(Data mining) ? 数字权力办理 ? 生物测定学(Biometrics) ? 言语辨认处理 ? 微光学技能(Microphotonics) ? 解开程序码(Untangling code) ? 机器人规划 ? 微运用流体学(Microfluidics) ? 在生物科技上，如人脑与机器介面，可加速开展生化义肢， 学者以为这方面大有潜力

　　2、。 ? 机器人将为人类处理更多杂乱或重复性的作业，现有研讨 人员开展出可规划、制作机器人的机器人。 ? 在信息科技上，数位权力办理愈来愈受注重，以便维护知 识产业，由全录公司Palo Alto研讨中心创出的Content Guard公司，运用加密技能维护常识产业。 ? 材料开掘与生物测定学也很有潜力，數據开掘是 运用数学演算法，在巨大的材料库中寻觅办法， 例如现在运用在掌纹、面孔等图画辨识，或者是 言语辨识处理等方面。 ? 塑料芯片也是一大打破，在 IBM、朗讯、麻省理工、 剑桥大学、Penn State大学都在研制塑料或有机 物质芯片。 ? 微光学技能，专家运用可反射光线的水晶、玻璃 等物质

　　3、，让光纤传输材料的速度，不会因为经过 路由器、交换器时而下降速度。 ? 微运用流体学方面：科学家正试图运用物理准则做试验， 只运用极微量的水，加速本来需求费时费金钱的试验。加 州理工学院的运用物理学家Stephen Quake，以微运用流 体学开展了一套DNA剖析设备，比传统的剖析设备快。 Technology Review的修正指出，微运用流体学将为生物 科技大有协助，就像最初电晶体提高了电子产品。 医药方面医药方面 Pain Control Pain Control ? Problem： ? Detecting pain ? Subjective 用决策树办法获取分类规矩; 能辨认各类间有

　　4、明显差 异的误差检测; ;用于发现和显现随机依靠联络的依靠联络 剖析。 动态与展望动态与展望 ? 现在，KDD研讨的要点，正从理论转向运用，可说但凡用 到材料库的当地，就有KDD的课题等候人们去讨论。 ? KDD与科学材料库的结合对科技的开展必定会起很大的促 进效果，具有广泛的运用远景。 网络方面网络方面 布景布景 ? 确保信息体系安全的首要问题是树立安全机制，迄今为止 已开展了许多安全机制，但安全问题依然倍受置疑和重视。 ? 因为已从理论上证明不存在肯定安全的安全体系，因而一 般将审计盯梢、进犯检测体系作为信息体系的最终一道安 全防地。 ? 前期中大型的电脑体系中都搜集审计信息来树立盯梢档，

　　5、 这些审计盯梢的意图多是为了功能测验或计费，因而对攻 击检测供给的有用信息比较少 。 ? 此外，最首要的困难在于因为审计信息粒度的组织，审计 信息粒度较细时，材料过于巨大和细节化，反将有用的信 息源没在其间 。 ? 关于妄图进犯，被迫审计的检出程度是不能确保的。 ? 为了使通用的审计盯梢能用于进犯检测等安全意图，有必要 装备主动东西对审计材料进行剖析，以期尽早发现那些可 疑事情或行为的头绪，给出报警或对立办法。 依据审计信息的进犯检测技能依据审计信息的进犯检测技能 ? 为了从很多的、有时是冗余的审计盯梢材料中提取出对安 全功能有用的信息，依据电脑体系审计盯梢信息规划的系 统安全主动剖析或检测东西

　　6、是很必要的 ? Data Mining 进犯检测办法进犯检测办法 ? 检测躲藏的非法行为 ? 进犯即时检测体系的原理是依据用户前史材料的建模以及 在前期的依据或模型的根底。 ? 审计体系即时地检测用户对体系的运用情况，依据体系内 部所具有用户行为的概率计算模型进行监测，当发现有可 疑的用户行为产生时，坚持盯梢并监测、记载该用户的行 为。 ? 神经网络的进犯检测技能 ? 审计计算材料的进犯检测体系，具有一些天然生成的缺陷，因 为用户的行为可以是非常杂乱的，所以想要精确匹配一个 用户的前史行为和当时的行为适当困难。 ? SRI(Stanford Research Institute)的研讨小组运用和发

　　7、 展神经网络技能来进行进犯检测。 神经网络或许用于处理传统的计算神经网络或许用于处理传统的计算 剖析技能所面对的问题：剖析技能所面对的问题： ?难于树立切当的计算散布 ?计算办法基本上是依靠用户行为的片面假定，如误差高斯散布；错发 警报常由这种假定所导致。 ?难于完成办法的普遍性 ?适用某类用户行为的检测一般无法适用于另一类用户。 ?演算法完成比较贵重 ?依据计算的演算法对不同类型的用户行为不具普遍性，因而演算法较 杂乱且巨大，导致演算法完成上的贵重。而神经网络技能不存在这个 问题，完成的价值较小。 ?体系臃肿难于取舍 ?因为选用计算办法检测具有很多用户的电脑体系，将不得不保存很多 的用户行为

　　8、材料，导致体系的臃肿。而依据神经网络的技能可以逃避 这一缺陷，依据即时检测到的信息有效地加以处理作出进犯或许性的 判别。 结语结语 现在，神经网络技能提出了对传计算算技能的进犯检 测办法的改善方向，但尚不非常老练，所以传统的计算方 法仍将持续发挥效果，也依然能为发现用户的反常行为提 供适当有参考价值的信息。 意图意图 一般都是静态的的个人网页，此篇运用data mining的 技能，规划动态的个人化网页，依据运用者阅读网页的纪 录，找出运用者最常逛的网页，节约网络频宽，提高个人 化网页质量。 体系全体结构体系全体结构 纪录器:纪录网址与阅读的时刻，送至材料库剖析，搜集约一星期 的时刻的材料再做剖析剖析 瀏覽器 剖析器 紀錄器 個人化網頁 資 料 庫 运用 者 剖析器与个人化网页流程图剖析器与个人化网页流程图

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