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本发明提供网络安全的非结构化文本数据抽取模型训练方法，包括：根据网络安全的特性预定义应用于网络安全的文本标签集，文本标签集中包括若干个标签；获取非结构化文本数据形成以句子为单位的语料数据样本集；基于文本标签集对语料数据样本集进行人工标注得到对应的人工标注数据集；将语料数据样本集和人工标注数据集进行预处理分别转化成数字矩阵集；将语料数据样本集和人工标注数据集对应的数字矩阵集均对应地分为训练集和测试集；将训练集输入到利用神经网络构建的数据抽取模型中进行训练，得到收敛的数据抽取模型，并利用测试集对抽取模型进行验证。本发明训练的模型能对网络安全领域复杂的非结构化文本数据进行高效、准确的抽取。

本发明提供网络安全知识图谱构建方法及系统，应用于网络安全领域，包括：构建网络安全领域本体模型，所述模型定义为CDO模型，其中CDO模型包括：网络安全领域类的集合、实体集合和类与类之间关系的集合；从互联网中获取结构化数据、半结构化数据和非结构化文本数据；从结构化数据、半结构化数据和非结构化文本数据进行知识抽取得到网络安全实体、属性及关系；将网络安全实体、属性和关系基于CDO模型存储到图数据库，完成网络安全知识图谱的构建。通过准确描述网络安全事件的事理逻辑关系，考虑漏洞、威胁等多维度知识，描述网络安全事件的演化规律和模式，结合知识抽取技术构建知识图谱，提高网络安全分析的准确率和智能化水平。

本发明公开了一种嵌入式微内核操作系统分区链接方法及系统，通过读取用户对系统属性的高层次描述，生成胶水代码，调用编译器对微内核、守护进程和各个分区的源文件进行编译以生成目标文件；链接器对各个分区编译生成的目标文件进行两次试链接，生成目标文件，可以大大降低在微控制器平台上微内核部署的难度。使用本技术无需事先预估各个分区所占空间的大小，而是可以由工具链在应用编写完成后自行决定；所需的建立分区以及分区中内核对象的胶水代码是自动生成的，无需人工手动编写，降低了发生错误的几率。

本发明提供一种基于分布式协同信任管理框架的大数据信任管理系统，涉及大数据评估管理领域，所述系统包括：信任处理代理，用于对直接管理数据源的直接可信度进行计算并存储；大数据需求商，用于向信任处理代理发送对特定数据源的综合可信度的获取请求；所述信任处理代理，还用于基于对特定数据源的获取请求，在所述信任处理代理所存储的直接可信度中查询结果，根据查询结果计算特定数据源的综合可信度并输出所述综合可信度至大数据需求商。解决了大数据环境下对大数据节点的信任评估存在的多维属性和不确定性的技术问题。

一种大数据信任评估方法，涉及大数据评估管理领域，所述方法包括：通过信任收集器收集大数据提供商下的数据源的可信度并存储在信任值数据库；获取查询请求；基于可信度查询请求查询信任值数据库是否存储有对特定数据源的可信度；在信任值数据库未存储有待查询的特定数据源的可信度的情况下，对邻居信任处理代理发送查询请求；接收由邻居信任代理反馈的可信度；在信任值数据库存储有待查询的特定数据源的可信度的情况下，直接获取对特定数据源的可信度；将获取到的可信度发布至大数据需求商的信任评估代理。解决了大数据环境下对大数据节点的信任评估存在的多维属性和不确定性的技术问题。

本发明公开了一种基于关键点传递匹配的图像复制粘贴检测方法，本发明使用的Harris-Laplace关键点具有尺度和旋转不变性；采用的LIOP特征，相对于其他特征，具有更好的尺度和旋转不变性；同时，传递的匹配解决了一对多情况下，由于匹配关系的缺失，造成部分篡改区域不能被检测的问题，提高了篡改检测的效果。本发明能够有效检测图像中的复制粘贴行为，鲁棒性更高，即使篡改区域经过平移，缩放，旋转、JPEG压缩和添加高斯白噪声等情况下，依然能够精确的定位篡改区域。

本发明涉及一种手推车自动刹车方法及系统。本发明通过在手推车上设置陀螺仪，利用陀螺仪实时检测手推车的倾角状态，根据倾角状态判断坡道面的陡峭程度，并依据坡道面的陡峭程度，相应地调整手推车前轮刹车装置与后轮刹车装置的刹车力度，利用不同力度的自动刹车，提高手推车自动刹车的安全性。本发明还通过设置速度传感器和陀螺仪，并且速度传感器和陀螺仪协同检测，进一步提高了手推车自动刹车系统的精确性和稳定性。本发明解决了现有技术中手推车不能自动刹以及自动刹车不安全的技术问题，使手推车在无人管控状态下的安全性得到显著的提升。