杜丽萍
- 作品数：22 被引量：44H指数：5
- 供职机构：北京市科学技术情报研究所更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金北京市科技新星计划北京市科学技术研究院萌芽计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学经济管理更多>>
- 基于主从式架构的数字签名系统设计研究被引量：3
- 2013年
- 论文介绍了数字签名技术的基本原理,列举了当前常用的数字签名方法,并指出它们所存在的问题。针对这些不足,提出了基于组合对称密钥技术的数字签名方案。通过采用组合原理动态生成密钥,采用对称算法加密数据,并基于硬件一级操作,使系统具有安全性高、速度快、密钥管理简单的特点。针对实际应用环境中终端用户数量多,服务器数据吞吐量大,要求服务器响应及时、安全可靠、易于维护和扩展等,给出了负载均衡主从式架构搭建签名验证服务器系统的方案。
- 冯福伟杜丽萍李瑛赵桂芬
- 关键词：数字签名负载均衡
- 基于安全证书的PKI解决方案被引量：6
- 2012年
- 本文提出了一种基于安全证书的PKI解决方案,是采用加密卡(或加密机)硬件设备和组合密钥技术,将CA认证中心的各种CA证书分别加密成密文存储,或以明文形式存储在芯片里,同时,保证各种CA认证中心的安全协议在芯片里实现,从而,建立基于"芯片级"的PKI安全协议。
- 杜丽萍刘宇
- 关键词：PKICA认证中心芯片
- 一种基于黄金引用算法的论文推荐方法
- 本发明公开了一种基于黄金引用算法的论文推荐方法，包括以下步骤：首先，在论文数据库中选定论文群体范围；其次，依据所选定论文群体中论文的相互引用关系构建初始引用网络模型；然后，标定初始引用网络模型中论文的引用属性，并通过自引...
- 吴晨生杜丽萍李梦辉刘静黄玉荣
- 文献传递
- 一种物联网电子标签的传感信息安全防护方法
- 一种物联网电子标签的传感信息安全防护方法，是采用轻量级密码算法和一种安全单钥密钥管理技术，在RFID读卡器端和物联网认证中心端分别建立加密系统，将RFID内的传感信息进行两次签名和两次加密，在物联网认证中心端，将FID读...
- 胡祥义赵桂芬杜丽萍
- 文献传递
- 一种基于黄金引用算法的论文推荐方法
- 本发明公开了一种基于黄金引用算法的论文推荐方法，包括以下步骤：首先，在论文数据库中选定论文群体范围；其次，依据所选定论文群体中论文的相互引用关系构建初始引用网络模型；然后，标定初始引用网络模型中论文的引用属性，并通过自引...
- 吴晨生杜丽萍李梦辉刘静黄裕荣
- 文献传递
- Struts、Spring、Hibernate三层框架结构在B2C电子商务平台中的应用
- 2012年
- 越来越多的企业开始重视电子商务平台的开发建设,J2EE技术是目前建立电子商务平台的主流技术之一。本文通过整合基于J2EE技术的开源框架Struts、Spring、Hibernate,将其应用到一家企业的电子商务建设中,并结合其中的一个模块对框架应用进行了详细的探讨。
- 郭建伟杜丽萍李瑛赵桂芬蒋继娅
- 关键词：J2EE技术STRUTSSPRINGHIBERNATE
- 一种基于黄金引用算法的论文排序方法
- 本发明公开了一种基于黄金引用算法的论文排序方法，包括以下步骤：首先，在论文数据库中选定论文群体范围；其次，依据所选定论文群体中论文的相互引用关系构建初始引用网络模型；再次，标定初始引用网络模型中论文的引用属性，并通过自引...
- 吴晨生杜丽萍李梦辉刘静黄玉荣
- 基于组合对称密钥技术的“网络身份证”系统研发与应用
- 胡祥义刘彤李瑛李永进赵桂芬杜丽萍杜德平时艳琴徐冠宁冯福伟蒋继娅王宁刘宇
- 该项目是针对海量用户进行网络身份证技术的研究，属于计算机信息技术领域。该项目的研究内容是解决海量用户网上身份认证，以及海量用户的就诊支付单、银行转款单、购物结算单、选举投票单等数据的完整性验证这一技术难题。通过对网络用户...
- 关键词：
- 关键词：加密设备
- 对LBS发展的几点思考建议被引量：1
- 2017年
- LBS一直被认为是最具发展前景的产业之一。我国相关部门对于位置服务产业的发展状况一直十分关注。从LBS的概念出发,利用北京市科学技术情报研究所的情报工具,采集相关信息,将国内外LBS的发展历程、早期和现有的商业模式及未来的发展趋势进行了梳理与总结,并针对发展中存在的问题提出了几点建议。
- 吴琼许明金马俊英杜丽萍张惠娜刘彦君吴晨生王辉
- 关键词：LBS
- 基于hadoop平台的分布式数据挖掘系统研究被引量：5
- 2013年
- 以Hadoop为代表的分布式系统,正在逐渐成为大数据挖掘系统必要组成部分。因此,就是在Hadoop分布式系统上完成数据挖掘任务的一次实践。主要任务是使用Hadoop搭建分布式集群环境,并在该环境上部署数据挖掘任务。研究Hadoop系统架构,对其分布式文件系统HDFS和MapReduce并行编程模型的原理和实现进行深入理解。系统掌握数据挖掘过程,将传统的数据挖掘算法使用MapReduce编程实现,并针对Hadoop平台的数据挖掘算法的执行情况进行研究,主要分析其执行效率和可扩展性。选择数据挖掘中的数据聚类任务作为代表,并选择K-means聚类算法做深入研究,掌握其原理并编写其MapReduce版本,在Hadoop平台上测试并验证其效果。通过不同集群规模和不同数据规模的对比试验得出,使用Hadoop分布式系统进行数据挖掘任务具有良好地加速比和效率,计算能力的扩展性能分析也显示了其具有较大的潜力。
- 郭建伟李瑛杜丽萍赵桂芬蒋继娅
- 关键词：数据挖掘K-MEANS
