電子商務環(huán)境中信息快速加密及內(nèi)容安全管理相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、在電子商務應用飛速發(fā)展的今天，電子商務環(huán)境中的安全問題研究具有現(xiàn)實的經(jīng)濟及社會意義。
　　 通過對電子商務環(huán)境中計算機系統(tǒng)層面、電子商務應用層面以及內(nèi)容安全層面等層面的安全威脅進行整理和分析，并重點分析電子商務在實際應用過程中會存在的安全問題，包括B2B應用模式中信息交互的實時性要求為電子商務應用帶來的信息安全加解密速度問題；作為商業(yè)交易的虛擬社區(qū)，電子商務環(huán)境中的企業(yè)關(guān)注的用戶消費行為分析、第三方運營商關(guān)注的用戶惡意評論控制以

2、及政府關(guān)心的反洗錢等信息內(nèi)容安全問題。最終定位出本文的研究重點，即電子商務環(huán)境中加解密快速實現(xiàn)方法和網(wǎng)絡用戶反饋信息的挖掘分析算法實現(xiàn)。
　　 本文的主要工作包括：
　　 1、提出了一種有限域乘法快速實現(xiàn)方法。對于電子商務B2B應用模式中用戶之間信息交互實時性強和安全性高的需求，雖然通過使用ECC和AES進行對稱密碼和非對稱密碼混合加密的方法，即利用ECC進行會話密鑰加密，但是實際應用發(fā)現(xiàn)，當信息交互實時性要求高的應用場

3、景下，ECC的模乘速度依然是影響實際應用效率的重要因素。為提高橢圓曲線密碼應用系統(tǒng)中有限域上乘法計算速度，在Ⅱ類最優(yōu)正規(guī)基的基礎上，本文提出了一種改進的基域乘法實現(xiàn)算法，完成一次基域乘法，只需要進行2m+1次循環(huán)移位和1.5m次的向量XOR和m+1次向量AND運算。通過軟件仿真及FPGA工程實踐表明，與現(xiàn)有的算法相比，使用本算法能夠顯著提高模乘算法的效率。本算法成功用于某B2B電子商務網(wǎng)站的實際應用中；
　　 2、提出了一種基于

4、隨機游走的文本情感分類方法（SCG）。針對電子商務環(huán)境中Web用戶的反饋信息管理，特別是惡意輿論的管理問題，文本情感分類技術(shù)具有重要的應用價值。本文提出了一種自動標注文本中詞語的情感傾向性算法，該算法首先根據(jù)文本訓練集，比如產(chǎn)品評價，建立詞語的依賴關(guān)系圖，圖中的每個節(jié)點對應一個詞，如果兩個節(jié)點之間存在邊，則表示相連的兩個詞在同一個句子中出現(xiàn)；然后利用隨機游走算法一次性計算出圖中所有詞的情感傾向值；最后在得到的詞的情感傾向值的基礎上，用于

5、計算實際文本集的情感類別。通過真實數(shù)據(jù)集進行實驗表明，SCG這種對于文本情感分類的新算法比傳統(tǒng)SVM以及SO-PMI算法具有更好的效果；
　　 3、提出了一種對混合數(shù)據(jù)進行聚類分析的新算法（E-ROCK）。針對電子商務B2C應用模式中客戶挽留、個性化產(chǎn)品推薦的問題，一般的做法是通過對用戶的行為信息進行聚類分析，以實現(xiàn)個性化服務的目的。但是目前的聚類算法研究主要都集中在對數(shù)值型數(shù)據(jù)或者分類型數(shù)據(jù)進行聚類分析，而不能準確地處理包括用

6、戶ID、訪問時間、用戶訪問網(wǎng)頁的URL鏈接、交易記錄、商品類型以及消費數(shù)量等在內(nèi)的混合數(shù)據(jù)。通過對現(xiàn)有聚類算法進行綜述和對比分析，ROCK算法雖然只能處理分類型數(shù)據(jù)，但是其效率及適應性存在優(yōu)勢，在ROCK算法的基礎上進行擴展，提出了一種能夠同時處理數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)的混合數(shù)據(jù)聚類分析的新算法（E-ROCK算法），實驗結(jié)果表明新算法對真實的用戶數(shù)據(jù)具有很好的聚類效果。最后，介紹了分別采用SCG算法和E-ROCK算法的用戶反饋分析系統(tǒng)和