国内外知识管理实践与发展.pptx

国内外电子政务发展概况.pptx

1.2 国内外研究现状 对于高级车辆辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS） 而言，其实现的关键是道路障碍物的检测，即利用多种数据源的输入，包括汽车

2019年9月，美国国家标准技术研究所（NIST）发布了《零信任架构》草案（《NIST.SP.800-207-draft-Zero Trust Architecture》）； 2021年2月25日，美国国家安全局（NSA）发布关于零信任安全模型的指南《拥抱零信任安全模型》（Embracing a Zero Trust Security Model）。 2021年5月13日，美国国防信息系统局发布了《国防部零信任参考架构》（《Department of Defense Zero Trust Reference Architecture》） 2021年6月30日，公安部第三研究所、国家计算机网络应急技术处理协调中心、中国移动设计院等业内16家“零信任”厂商、测评机构及用户联合编制的中国第一部《零信任系统技术规范》 2021年6月， 美国CISA发布《零信任成熟度模型_草案》 2021年10月，ITU-T（国际电信标准组织）发布腾讯牵头提报的国际零信任标准《Guidelines for continuous protection of the service access proc

2020年，奇安信公司牵头在全国信息安全技术标准化委员（TC260）申请的《信息安全技术 零信任参考体系标准》 2019年7月，腾讯联合CNCERT、中国移动设计院、奇虎科技、天融信等产学研机构，发起CCSA《零信任安全技术参考框架》 2019年9月，美国国家标准技术研究所（NIST）发布了《零信任架构》草案 2021年2月25日，美国国家安全局（NSA）发布关于零信任安全模型的指南《拥抱零信任安全模型》 2021年5月13日，美国国防信息系统局发布了《国防部零信任参考架构》 2021年10月，ITU-T（国际电信标准组织）发布腾讯牵头提报的国际零信任标准（《服务访问过程持续保护指南》） 2021年12月，中国信息产业商会发布《信息安全技术 零信任参考架构》 截止2022年，奇安信公司于2020年牵头在全国信息安全技术标准化委员（TC260）申请的《信息安全技术 零信任参考体系标准》

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1、首先免费注册以上10个以上网站。真实注册账号是赚钱的前提，要不然辛苦赚的钱，到收款时会因为账号错误而不能收到钱。【Excel当中以附上地址】。 PS：不是每个站每天都有赚钱任务，所以要多注册站点，才能达到每天都有100元以上的任务可以做。 2、每天4小时完成任务。完成任务就是回答问卷调查、试玩游戏，玩游戏到一定的等级即可获得5-2000元不等。 PS：建议从第1个网赚平台开始，每天依次完成每个网站的赚钱任务。做到最后累了，玩游戏也可以放松一下。 3、要认真对待网赚。请一定不要乱填问卷，要按照真实想法去完成。如果造假，轻则不奖励现金，重的就永远删账号。

1．2国内外研究状况和发展趋势 程序代码的复制检测是计算机软件理论与计算机应用技术中的一个重要的科学 问题。最初应用于冗余代码的重复检测与代码优化等研究，后来则被广泛应用于抄 袭检测和代码重构的研究，今天程序代码的相似度研究还被应用于防范病毒的入侵 检测领域。上个世纪的70年代，国外就已经有研究人员对代码克隆、冗余代码的重 复检测和代码优化等技术展开了研究，这些技术后来被应用到程序代码复制检测领 域，同时也产生了一些识别程序代码抄袭或者大规模拷贝的软件。目前常用的程序 代码复制检测技术主要分为两类：基于属性计数(Attribute Counting：AC)的方法 和基于结构度量(Structure Metrics：SM)的方法。 基于AC的方法主要针对程序代码的各种统计属性进行处理，没有过多地考虑程 序代码的结构信息。Halstead提出的软件科学度量方法是目前为止最早的属性计数法 【31。该方法首先提出了软件度量的标准，然后基于该标准定义了多个软件度量特征， 通过对程序代码中的这些软件度量特征进行统计计数生成其特征向量，在此基础上 构建特征向量空间，这样程序代码便被映射到了一个11维的笛卡儿空间，之后运用 向量空间模型运用向量夹角余弦公式来度量向量之间的相似性，并以此为依据进而 度量程序对之间可能的“抄袭行为”。此后的基于AC方法的复制检测技术也多是基 于这种软件科学理论进行研究的。在Sallies所提出的检测技术中就采用了基于AC 的检测方法，在构建特征向量时，将度量指标定义为一个由容量、控制流、数据依 赖、嵌套深度、控制结构六部分组成的六元组向量降51。但是由于该方法较少考虑到 程序代码的结构和具体的语义信息，其检测的效率虽然较高但精度较差，错判的情 况多有发生。后来有人提出通过增加向量的维数来改善其检测精度，但效果并不明 显，Verco和Wise在其1976年发表的论文中指出，“通过单纯的增加向量的维数并 不能改善检测的错误率【6p。 而基于SM的方法则将程序内部结构加入了分析比较，由于该方法包更多的程 序内部的结构信息和部分语义信息，因此用来判断相似性将会很大程度上提高检测 的准确性。一般的SM方法检测机制主要包括两个关键步骤： 一个是程序标准化，即将源代码进行转化。例如将所有用户自定义标识符转换 成特定符号、过滤掉空白冗余与注释项、把大小写字母进行统一等等。具体的手段 又可以分为：token-based、string-based、syntax tree-based、semantic．based等。 String-based：首先源代码通常按行分割成字符串，每个程序片段包含相邻接的字 2