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网页毕业设计参考文献
网页设计是指使用标识语言（markup language），通过一系列设计、建模、和执行的过程将电子格式的信息通过互联网传输，最终以图形用户界面（GUI）的形式被用户所浏览。以下是我整理的网页毕业设计参考文献，希望能帮助到你论文的写作。
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摘 要:随着技术革新的不断发展，产业融合正日益成为产业经济发展中的重要现象。产业融合产生的前提是技术融合、业务融合、市场融合以及产业管制环境的变化。按照技术发展的方向，产业融合有产业渗透、产业交叉和产业重组三种形式。由于信息技术的渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性等特征，信息产业的产业融合呈现加速发展的趋势。信息产业的融合有助于提高信息产业的生产效率，改善信息产业的管制方式，加速传统产业的升级改造以及促进信息技术的扩散和渗透。因此，深入研究产业融合理论以及产业融合对于我国信息产业发展的影响，对推动我国的信息化进程，促进产业结构的优化升级具有重要的理论和现实意义。
We propose a new learning paradigm, Local to Global Learning (LGL), for Deep Neural Networks (DNNs) to improve the performance of classification problems. The core of LGL is to learn a DNN model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. LGL is most related to the Self-Paced Learning (SPL) algorithm but its formulation is different from trains its data from simple to complex, while LGL from local to global. In this paper, we incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNNs and explain why LGL works better from an information-theoretic perspective. Experiments on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100,and ImageNet dataset show that LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们为深度神经网络（DNN）提出了一种新的学习范式，即从局部到全局学习（LGL），以提高分类问题的性能。LGL的核心是在整个培训集中逐步从更少的类别（本地）学习更多的类别（全局）DNN模型。LGL与自定进度学习（SPL）算法最相关，但其形式与SPL不同。SPL将数据从简单训练到复杂，而将LGL从本地训练到全局。在本文中，我们将LGL的思想纳入了DNN的学习目标，并从信息论的角度解释了LGL为什么表现更好。对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集的实验表明，LGL优于基线和基于SPL的算法。 Researchers have spent decades to develop the theory and techniques of Deep Neural Networks (DNNs). Now DNNs are very popular in many areas including speech recognition [9], computer vision [16, 20], natural language processing [30] etc. Some techniques have been proved to be effective, such as data augmentation [32, 29] and identity mapping between layers [10, 11]. Recently, some researchers have focused on how to improve the performance of DNNs by selecting training data in a certain order, such as curriculum learning [3] and self-paced learning [17]. Curriculum learning (CL) was first introduced in 2009 by Bengio et al [3]. CL is inspired by human and animal learning which suggests that a model should learn samples gradually from a simple level to a complex level. However, the curriculum often involves prior man-made knowledge that is independent of the subsequent learning process. To alleviate the issues of CL, Self-Paced Learning (SPL) [17] was proposed to automatically generate the curriculum during the training process. SPL assigns a binary weight to each training sample. Whether or not to choose a sample is decided based on the sample’s loss at each iteration of training. Since [17], many modifications of the basic SPL algorithm have emerged. Moreover, [13] introduces a new regularization term incorporating both easiness and diversity in learning. [12] designs soft weighting (instead of binary weight) methods such as linear soft weighting and logarithmic soft weighting. [14] proposes a framework called self-paced curriculum learning (SPCL) which can exploit both prior knowledge before the training and information extracted dynamically during the training. 研究人员花费了数十年的时间来开发深度神经网络（DNN）的理论和技术。现在，DNN在很多领域都非常流行，包括语音识别[9]，计算机视觉[16、20]，自然语言处理[30]等。一些技术已被证明是有效的，例如数据增强[32、29]和层之间的身份映射[10，11]。近来，一些研究人员致力于通过按特定顺序选择训练数据来提高DNN的性能，例如课程学习[3]和自定进度学习[17]。课程学习（CL）由Bengio等人于2009年首次提出[3]。CL受人类和动物学习的启发，这表明模型应该从简单的层次逐步学习到复杂的层次。但是，课程通常涉及先前的人造知识，而这些知识与后续的学习过程无关，为了缓解CL的问题，提出了自定进度学习（SPL）[17]在培训过程中自动生成课程表。SPL将二进制权重分配给每个训练样本。是否选择样本取决于每次训练迭代时样本的损失。自[17]以来，已经出现了对基本SPL算法的许多修改。此外，[13]引入了一个新的正规化术语，在学习中兼顾了易用性和多样性。[12]设计了软加权（而不是二进制加权）方法，例如线性软加权和对数软加权。[14]提出了一种称为自定进度课程学习（SPCL）的框架，该框架可以利用训练之前的先验知识和训练期间动态提取的信息。 However, some SPL-based challenges still remain: 1) It is hard to define simple and complex levels. CL defines these levels according to prior knowledge, which needs to be annotated by human. This process is extremely complicated and time consuming, especially when the number of categories is large. Another solution is to choose simple samples according to the loss like SPL. However, the samples’ losses are related to the choice of different models and hyper-parameters, since it is likely that the loss of a sample is large for one model but small for another; 2) SPL4748 based algorithms always bring additional hyper-parameters. One must tune hyper-parameters very carefully to generate a good curriculum, which increases the difficulty of training the model. 但是，仍然存在一些基于SPL的挑战：1）很难定义简单和复杂的级别。CL根据需要由人类注释的先验知识定义这些级别。此过程极其复杂且耗时，尤其是类别数量很大时。另一种解决方案是根据损耗（如SPL）选择简单样本。但是，样本损失与选择不同的模型和超参数有关，因为一个模型的样本损失可能很大，而另一模型的损失却很小。2）基于SPL4748的算法总是带来附加的超参数。必须非常仔细地调整超参数以生成好的课程表，这增加了训练模型的难度。 To address the above two problems, we propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL). LGL learns the neural network model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set, which brings only one hyper-parameter ( inverse proportional to how many classes to add at each time) to DNN. This new hyper-parameter is also easy to be tuned. Generally, we can improve the performance of DNN by increasing the value of the new hyper-parameter. The intuition behind LGL is that the network is usually better to memorize fewer categories1 and then gradually learns from more categories, which is consistent with the way people learn. The formulation of LGL can be better understood by comparing it with transfer learning shown in Figure 1. In transfer learning, the initial weights of DNNs are transferred from another dataset. But in LGL, the initial weights of DNNs are transferred from the self-domain without knowledge of other datasets. The traditional methods randomly initialize the weights, which do not consider the distributions of the training data and may end up with a bad local minimum; whereas LGL initializes the weights which capture the distributions of the trained data. So LGL can be also seen as an initialization strategy of DNNs. In this paper, we explain the methodology of LGL from the mathematical formulation in detail. Instead of concentrating on sample loss (as in SPL), we pay attention to training DNN effectively by continually adding a new class to DNN. There are three main contributions from this paper: 为了解决上述两个问题，我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL）。LGL在整个训练集中逐渐从较少的类别（局部）到更多的类别（全局）学习神经网络模型，这仅给DNN带来一个超参数（与每次添加多少个类成反比）。这个新的超参数也很容易调整。通常，我们可以通过增加新的超参数的值来提高DNN的性能。LGL的直觉是，网络通常可以更好地记住较少的类别1，然后逐渐从更多的类别中学习，这与人们的学习方式是一致的。通过将LGL的公式与图1所示的转移学习进行比较，可以更好地理解LGL的公式。在转移学习中，DNN的初始权重是从另一个数据集中转移的。但是在LGL中，DNN的初始权重是在不了解其他数据集的情况下从自域传递的。传统方法是随机初始化权重，这些权重不考虑训练数据的分布，最终可能会导致不良的局部最小值。而LGL会初始化权重，以捕获训练数据的分布。因此，LGL也可以视为DNN的初始化策略。在本文中，我们将从数学公式详细解释LGL的方法。我们不专注于样本丢失（如SPL），而是通过不断向DNN添加新类来关注有效地训练DNN。本文主要有三点贡献： We propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL) and incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNN. Unlike SPL, LGL guides DNN to learn from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. • From an information-theoretic perspective (conditional entropy), we confirm that LGL can make DNN more stable to train from the beginning. • We perform the LGL algorithm on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet dataset. The experiments on toy data show that the loss curve of LGL is more stable and the algorithm converges faster than the SPL algorithm when the model or data distributions vary. The experiments on CIFAR-10, CIFAR100 and ImageNet show that the classification accuracy of LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL），并将LGL的思想纳入DNN的学习目标。与SPL不同，LGL指导DNN在整个培训集中逐步从较少的类别（本地）学习到更多的类别（全局）。•从信息理论的角度（条件熵），我们确认LGL可以使DNN从一开始就更稳定地进行训练。•我们对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集执行LGL算法。对玩具数据的实验表明，当模型或数据分布变化时，LGL的损失曲线更稳定，并且收敛速度比SPL算法快。在CIFAR-10，CIFAR100和ImageNet上进行的实验表明，LGL的分类精度优于基线和基于SPL的算法。 SPL has been applied to many research fields. [24] uses SPL for long-term tracking problems to automatically select right frames for the model to learn. [28] integrates the SPL method into multiple instances learning framework for selecting efficient training samples. [27] proposes multi-view SPL for clustering which overcomes the drawback of stuck in bad local minima during the optimization. [31] introduces a new matrix factorization framework by incorporating SPL methodology with traditional factorization methods. [8] proposes a framework named self-paced sparse coding by incorporating self-paced learning methodology with sparse coding as well as manifold regularization. The proposed method can effectively relieve the effect of nonconvexity. [21] designs a new co-training algorithm called self-paced co-training. The proposed algorithm differs from the standard co-training algorithm that does not remove false labelled instances from training. [18] brings the ideaof SPL into multi-task learning and proposes a frameworkthat learns the tasks by simultaneously taking into consideration the complexity of both tasks and instances per task. Recently, some researchers have combined SPL withmodern DNNs. [19] proposes self-paced convolutional network (SPCN) which improves CNNs with SPL for enhancing the learning robustness. In SPCN, each sample is assigned a weight to reflect the easiness of the sample. A dynamic self-paced function is incorporated into the learning objective of CNNs to jointly learn the parameters ofCNNs and latent weight variable. However, SPCN seemsto only work well on simple dataset like MNIST. [2] showsthat CNNs with the SPL strategy do not show actual improvement on the CIFAR dataset. [15] shows that whenthere are fewer layers in the CNN, an SPL-based algorithmmay work better on CIFAR. But when the number of layers increases, like for VGG [23], the SPL algorithm performs almost equal to that of traditional CNN training. [25]proposes a variant form of self-paced learning to improvethe performance of neural networks. However, the methodis complicated and can not be applied to large dataset likeImageNet. Based on the above analysis of SPL’s limitations, we develop a new data selection method for CNNscalled Local to Global Learning (LGL). LGL brings onlyone hyper-parameter (easy to be tuned) to the CNN and performs better than the SPL-based algorithms. SPL已应用于许多研究领域。[24]使用SPL解决长期跟踪问题，以自动选择合适的框架供模型学习。[28]将SPL方法集成到多个实例学习框架中，以选择有效的训练样本。[27]提出了一种用于聚类的多视图SPL，它克服了优化过程中卡在不良局部极小值中的缺点。[31]通过将SPL方法与传统因式分解方法相结合，引入了新的矩阵因式分解框架。文献[8]提出了一种框架，该框架通过将自定进度的学习方法与稀疏编码以及流形正则化相结合，提出了自定进度的稀疏编码。所提出的方法可以有效地缓解不凸性的影响。[21]设计了一种新的协同训练算法，称为自定步距协同训练。提出的算法与标准的协同训练算法不同，后者不会从训练中删除错误标记的实例。[18]将SPL的思想带入了多任务学习，并提出了一个通过同时考虑任务和每个任务实例的复杂性来学习任务的框架。 最近，一些研究人员将SPL与现代DNN相结合。文献[19]提出了一种自定速度的卷积网络（SPCN），它利用SPL改进了CNN，从而增强了学习的鲁棒性。在SPCN中，为每个样本分配了权重以反映样本的难易程度。动态自定步函数被纳入CNN的学习目标，以共同学习CNN的参数和潜在权重变量。但是，SPCN似乎只能在像MNIST这样的简单数据集上很好地工作。[2]显示，采用SPL策略的CNN在CIFAR数据集上并未显示出实际的改进。[15]表明，当CNN中的层数较少时，基于SPL的算法在CIFAR上可能会更好地工作。但是，当层数增加时，例如对于VGG [23]，SPL算法的性能几乎与传统CNN训练的性能相同。[25]提出了一种自定进度学习的变体形式，以提高神经网络的性能。但是，该方法很复杂，不能应用于像ImageNet这样的大型数据集。基于以上对SPL局限性的分析，我们为CNN开发了一种新的数据选择方法，称为本地到全球学习（LGL）。LGL仅给CNN带来一个超参数（易于调整），并且比基于SPL的算法性能更好。 There are still two learning regimes similar to our workcalled Active Learning [6] and Co-training [4] which also select the data according to some strategies. But in active learning, the labels of all the samples are not known when the samples are chosen. Co-training deals with semisupervised learning in which some labels are missing. Thus,these two learning regimes differ in our setting where the labels of all the training data are known. 仍然有两种与我们的工作类似的学习方式称为主动学习[6]和联合训练[4]，它们也根据某些策略选择数据。但是在主动学习中，选择样本时不知道所有样本的标签。联合培训涉及缺少某些标签的半监督学习。因此，这两种学习方式在我们设置所有训练数据的标签的环境中是不同的。 Learning Let us first briefly review SPL before introducing LGL. Let L(yi, g(xi, w)) denote the loss of the ground truth label yi and estimated label g(xi, w), where w represents theparameters of the model. The goal of SPL is to jointlylearn the model parameters w and latent variable v =[vi, . . . , vn]T by minimizing: 在介绍LGL之前，让我们首先简要回顾一下SPL。令L（yi，g（xi，w））表示地面真值标签yi和估计标签g（xi，w）的损失，其中w表示模型的参数。SPL的目标是共同学习模型参数w和潜在变量v = [vi，...，vn] T通过最小化： In the above, v denotes the weight variables reflecting the samples’ importance; λ is a parameter for controlling the learning pace; f is called the self-paced function which controls the learning scheme. SPL-based algorithms are about to modify f to automatically generate a good curriculum during the learning the original SPL algorithm [17], v ∈ {0, 1}^n, and fis chosen as: Another popular algorithm is called SPLD (self-paced learning with diversity) [13] which considers both ||v||1 and the sum of group-wise ||v||2. In SPLD, f is chosen as: In general, iterative methods like Alternate Convex Search (ACS) are used to solve (1), where w and v are optimized alternately. When v is fixed, we can use existing supervised learning methods to minimize the first term in (1) to obtain the optimal w∗. Then when w is fixed,and suppose f is adopted from (2), the global optimum v∗= [vi∗, . . . , vn*]T can be explicitly calculated as: 通常，使用迭代方法（如交替凸搜索（ACS））求解（1），其中w和v交替优化。当v固定时，我们可以使用现有的有监督学习方法来最小化（1）中的第一项，以获得最佳w ∗。然后，当w固定时，假设从（2）中采用f，则全局最优v ∗ = [v ∗ i，。。。，v ∗ n] T可以明确地计算为： From (4), λ is a parameter that determines the difficulty of sampling the training data: When λ is small, ‘easy’ samples with small losses are sent into the model to train; When we gradually increase λ, the ‘complex’ samples will be provided to the model until the entire training set is the above analysis, the key step in an SPL algorithm is to adjust the hyper-parameter λ at each iteration of training. In reality, however, we do not know the loss of each sample before training. Therefore sometimes one needs to run a baseline (a training algorithm without SPL) first to observe the average loss at each iteration and then set an empirical value for λ to increase. For more complex algorithms like SPLD from (3), researchers must control two parameters λ and γ, which makes the training difficult. To avoid the difficulty of tuning parameters in the SPL-based algorithms, we introduce our easy-to-train LGL algorithm. 从（4）中，λ是一个参数，它确定对训练数据进行采样的难度：当λ较小时，将损失较小的“简单”样本发送到模型中进行训练；当我们逐渐增加λ时，将向模型提供“复杂”样本，直到处理完整个训练集为止。根据以上分析，SPL算法中的关键步骤是在每次训练迭代时调整超参数λ。但是，实际上，我们不知道训练前每个样本的损失。因此，有时需要先运行基线（无SPL的训练算法）以观察每次迭代的平均损耗，然后为λ设置一个经验值以增加。对于（3）中的SPLD等更复杂的算法，研究人员必须控制两个参数λ和γ，这使训练变得困难。为了避免在基于SPL的算法中调整参数的困难，我们引入了易于训练的LGL算法。
摘 要:随着技术革新的不断发展，产业融合正日益成为产业经济发展中的重要现象。产业融合产生的前提是技术融合、业务融合、市场融合以及产业管制环境的变化。按照技术发展的方向，产业融合有产业渗透、产业交叉和产业重组三种形式。由于信息技术的渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性等特征，信息产业的产业融合呈现加速发展的趋势。
可以从（数据挖掘）的角度下笔开始写~
（五）网络安全问题有待解决政府网络是一个庞大的网络，由于使用人员众多，技术水平和安全意识又千差万别，安全漏洞很多，而要设计出万无一失的安全网络又几乎是不可能的。再加之电脑黑客入侵、计算机病毒破坏等诸多原因，网络安全隐患将日益增多。况且由于“电子政府”只认数据不认人，如果安全得不到保障，电脑罪犯就可能通过修改程序和规则在网上窃取到政府的部分权力，也可以通过将敏感数据密码化的有效技术方法，进行政治和刑事犯罪活动，给国家带来毁灭性的灾难。三、政府应制定适合国情的上网策略（一）网上过分自由的民主需要法制规范和制约把“电子政府”的建设和网上民主发展纳入法制轨道，这既是民主的必然要求，又是民主的体现和保障。公民的民主权利和信息自由权是公民的一项至为重要的权利，政府不得干预宪法赋予公民个人的政治和社会自由，而又要确保每个公民享用最大可能的自由，这就需要制定相关的信息法，对网上发生的各种社会关系进行调整，真正保证公民的民主权利。当然，政府也必须守法，其网上权力、职能和行为都要受到宪法和法律的严格限制，这是法治社会的必然要求。（二）要充分认识信息资源的战略意义，制订有效的信息策略第一，要制定切实可行的国家信息政策来调整国家信息活动并指导和推动整个信息活动发展。第二，鉴于信息政策不具备强制力的属性，必须实现信息政策的法律化，抓紧制定和完善相关信息法。第三，要充分利用先进的技术手段，从网上大量的过剩信息中筛选出有用信息，过滤净无用信息和剔除掉有害信息，并使信息资源加工增值，得到最有效的利用。第四，一般政府上网都是以政府投资为主，政府承担对信息产业的引导责任，鉴于目前政府财政困难的情况，可实行信息的免费服务和有偿服务相结合的策略，对于不同的信息服务对象提供不同的服务方式，如免费提供福利性服务，对公共事务性的服务实行有偿服务。此外，还要重视信息的标准化、规范化和安全化建设。（三）要预先研究和制定上网安全策略，排除网络安全隐患制定政府上网安全策略是政府上网的关键，这既是在网上维护国家主权的需要，也是维护我国政权性质，占领网上政治阵地的需要。第一，要在保护国家机密的前提下，事先安排好应上网职能的内容及其上网的途经和方法。第二，要树立政府上网的安全意识和危机意识，重视网上工作的程序规范和控制体系建设。第三，把采用先进的安全技术与进行严格和科学的行政管理结合起来，对于一些事关国家机密的权限和数据，还要辅以人工认证，对技术无法解决的网络安全问题，要努力寻求在制度上和法律上来解决，采取法律或政策上的应对策略。（四）要实现政府体制和职能的转变上网使政府面临的公共管理环境发生了变化，而环境的变化必然引起政府职能的改变，它要求政府随着外部生态环境的变化，有意识地对与信息社会不相适应的官僚型行政体制进行结构性变革，不断地进行适应性调整，以求得与环境之间的动态平衡，这样才能从根本上解决问题。只有政府的权力和职能适当，才能限制政府从事本该由社会、公民或市场自我服务和管理的具体事务，才能使政府真正做好制定法律规范，维护市场秩序，提供公共服务和基础性设施的本职工作。（五）必须加强公务员培训和实施继续教育工程，并使之规范化、科学化和制度化“有效政府是推动经济发展的重要保障。它不仅要求能制定科学、合理的发展战略，而且还要求政府有足够的执行能力和贯彻能力。”[2]只有公务员的综合素质提高了，政府的能力才能够增强，“电子政府”的效益才能得到发挥。新加坡总理吴作栋在亚太经合会电信部长会议的开幕演讲中曾指出：“任何一个亚洲经济体，如果因为眼前的危机（指陷于金融风暴），忽略或延误资讯科技的发展，无法对资讯科技的发展做好准备，那么它不论在政治或经济力量上，都将因此延误而付出昂贵的代价。”有鉴于此，政府必须对预先研究和制定适合中国国情的上网策略问题给予应有的重视。当然，上网策略不会是一成不变的，它应随着政府上网带来的各种新变化作出适时的反应和调整。
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论文研究方法包括哪些
论文研究方法包括哪些，大学生活的最后一年同学们是要写毕业论文的，而毕业论文对于每位同学来说都有很大的意义，下面大家就跟随我一起来看看论文研究方法包括哪些的相关知识吧，希望对大家能有所帮助。
一、规范研究法
会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。
二、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
三、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来：
四、比较分析法
是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。
五、思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
六、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。
七、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
八、数学方法
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的.统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
信息研究法
信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。
个案研究法
个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：
(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；
(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；
(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。
描述性研究法
描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。
模拟法（模型方法）
模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。
定量、定性分析法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。
跨学科研究法
运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。
调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一，它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法，调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法，科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性，在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识②启发人们的思维③导致新的发现实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题，而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三、因果性实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中，其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料④有助于了解事物的全貌实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式，其依据现有的科学理论和实践的需要提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动，主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行"质"的方面的分析，具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。跨学科研究法运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称"交叉研究法"，科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体，据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一，它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法，根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。
以下列举出几种写论文的研究方法：
1、调查法
调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。
2、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
3、观察法
观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。
4、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
5、比较分析法
是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。
最近我也在写论文的开题报告。下面是我复制的，百分之百正确。调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。跨学科研究法运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。个案研究法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。描述性研究法描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。思维方法思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。系统科学方法20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段，因此，我们称其为系统科学方法。
信息安全方面的毕业论文，键盘论文网很多的哦，我当时就是找他们的老师帮忙的，非常专业，很快就给我了这里还有些资料1）Internet是目前世界上影响最大的网络，经过国防应用、科研应用、商业和社会应用三个阶段的发展，正在向全球迅速扩张。2）伴随着网络物质实体的发展，网络用户环境、信息政策与法律环境以及社会文化环境也发生着变化。网络环境正在形成并不断演变。3）网络环境下，用户的信息需求在广泛性、多元化的基础上向着综合化与专业化、个性化与精品化的方向发展，用户需要对网络环境下分布的信息资源深层的开发与利用。同时，网络环境下，信息服务也正由传统信息服务向网络信息服务过渡。4）目前的网络信息服务存在着诸多问题，解决分布信息资源的有效服务问题，在网络信息资源的深层开发与利用方面还存在着明显的不足，已经滞后于用户进一步发展了的信息需求。需求牵引服务，网络环境下，信息需求的发展和信息服务的实践呼唤新的服务模式和服务理念，网络信息集成服务应运而生。 5）作为一个全新的研究课题，目前对网络信息集成服务的研究还很不充分，相关的理论研究和实践活动大多分散在不同的领域，领域的研究又各有侧重，对相关概念的表述也略有不同，缺少一般性的、系统的研究。6）本文基于网络信息资源的深层开发与利用，结合信息服务领域和信息技术领域关于网络信息集成服务的研究成果，对网络信息集成服务进行了一次一般性的较为系统的研究，探讨了网络信息集成服务的概念体系、体系结构等问题。 7）网络信息集成服务是指根据某一特定的主题，将相关信息从不同的信息源（无论其地理位）有机地链接成 个整体，并以网络的方式将整个动态过程展示给它的用户，使用户能得到动态的、在时间和空间上一致的面向主题的信息服务。8）用户利用网络信息集成服务时，在前台面对着的将是“一站到位”的计算机界面，而后台则是整体化的信息集成服务保障体系如果还有什么不清楚的，可以参考下键盘论文网。
议论文的表达内容我认为就包括三个方面：1、是什么（什么是信息安全，这里你要有个总论点，比如它的内涵和外延）2、为什么要重视它（其实就是信息安全的重要性，这里你要举出很多论据冲正反两方面来说）3、怎么保护信息安全（人员和技术、法律等等方面论述）4、结论（展望未来的信息时代） 其实不难，就是两点要注意：1、论据充实。2、语句严谨、流畅。
论电子商务中网络隐私安全的保护 [摘 要] 随着电子商务技术的发展,网络交易安全成为了电子商务发展的核心和关键问题,对网络隐私数据(网络隐私权)安 全的有效保护,成为电子商务顺利发展的重要市场环境条件。网络信息安全技术、信息安全协议、P2P技术成为网络 隐私安全保护的有效手段。 [关键词] 电子商务;网络隐私权;信息安全技术;安全协议;P2P技术;安全对策 随着电子商务技术的发展,网络交易安全成为了电子商务发展的核心和关键问题。在利益驱使下,有些商家在网络应用者不知情或不情愿的情况下,采取各种技术手段取得和利用其信息,侵犯了上网者的隐私权。对网络隐私权的有效保护,成为电子商务顺利发展的重要市场环境条件。 一、网络隐私权侵权现象 1.个人的侵权行为。个人未经授权在网络上宣扬、公开、传播或转让他人、自己和他人之间的隐私;个人未经授权而进入他人计算机系统收集、获得信息或骚扰他人;未经授权截取、复制他人正在传递的电子信息;未经授权打开他人的电子邮箱或进入私人网上信息领域收集、窃取他人信息资料。 2.商业组织的侵权行为。专门从事网上调查业务的商业组织进行窥探业务,非法获取他人信息,利用他人隐私。大量网站为广告商滥发垃圾邮件。利用收集用户个人信息资料,建立用户信息资料库,并将用户的个人信息资料转让、出卖给其他公司以谋利,或是用于其他商业目的。根据纽约时报报道,、Toysmart和等网站,都曾将客户姓名、住址、电子邮件甚至信用卡号码等统计分析结果标价出售,以换取更多的资金。 3.部分软硬件设备供应商的蓄意侵权行为。某些软件和硬件生产商在自己销售的产品中做下手脚,专门从事收集消费者的个人信息的行为。例如,某公司就曾经在其生产的某代处理器内设置“安全序号”,每个使用该处理器的计算机能在网络中被识别,生产厂商可以轻易地收到用户接、发的信息,并跟踪计算机用户活动,大量复制、存储用户信息。 4.网络提供商的侵权行为 (1)互联网服务提供商(ISP Internet Service Provider)的侵权行为:①ISP具有主观故意(直接故意或间接故意),直接侵害用户的隐私权。例:ISP把其客户的邮件转移或关闭,造成客户邮件丢失、个人隐私、商业秘密泄露。②ISP对他人在网站上发表侵权信息应承担责任。 (2)互联网内容提供商(ICP Internet Content Provider)的侵权行为。ICP是通过建立网站向广大用户提供信息,如果ICP发现明显的公开宣扬他人隐私的言论,采取放纵的态度任其扩散,ICP构成侵害用户隐私权,应当承担过错责任。 5.网络所有者或管理者的监视及窃听。对于局域网内的电脑使用者,某些网络的所有者或管理者会通过网络中心监视使用者的活动,窃听个人信息,尤其是监控使用人的电子邮件,这种行为严重地侵犯了用户的隐私权。 二、网络隐私权问题产生的原因 网络隐私权遭受侵犯主要是由于互联网固有的结构特性和电子商务发展导致的利益驱动这两个方面的原因。 1.互联网的开放性。从网络本身来看,网络是一个自由、开放的世界,它使全球连成一个整体,它一方面使得搜集个人隐私极为方便,另一方面也为非法散布隐私提供了一个大平台。由于互联网成员的多样和位置的分散,其安全性并不好。互联网上的信息传送是通过路由器来传送的,而用户是不可能知道是通过哪些路由进行的,这样,有些人或组织就可以通过对某个关键节点的扫描跟踪来窃取用户信息。也就是说从技术层面上截取用户信息的可能性是显然存在的。 2.网络小甜饼cookie。某些Web站点会在用户的硬盘上用文本文件存储一些信息,这些文件被称为Cookie,包含的信息与用户和用户的爱好有关。现在的许多网站在每个访客进入网站时将cookie放入访客电脑,不仅能知道用户在网站上买了些什么,还能掌握该用户在网站上看过哪些内容,总共逗留了多长时间等,以便了解网站的流量和页面浏览数量。另外,网络广告商也经常用cookie来统计广告条幅的点击率和点击量,从而分析访客的上网习惯,并由此调整广告策略。一些广告公司还进一步将所收集到的这类信息与用户在其他许多网站的浏览活动联系起来。这显然侵犯了他人的隐私。 3.网络服务提供商(ISP)在网络隐私权保护中的责任。ISP对电子商务中隐私权保护的责任,包括:在用户申请或开始使用服务时告知使用因特网可能带来的对个人权利的危害;告知用户可以合法使用的降低风险的技术方法;采取适当的步骤和技术保护个人的权利,特别是保证数据的统一性和秘密性,以及网络和基于网络提供的服务的物理和逻辑上的安全;告知用户匿名访问因特网及参加一些活动的权利;不为促销目的而使用数据,除非得到用户的许可;对适当使用数据负有责任,必须向用户明确个人权利保护措施;在用户开始使用服务或访问ISP站点时告知其所采集、处理、存储的信息内容、方式、目的和使用期限;在网上公布数据应谨慎。 目前,网上的许多服务都是免费的,如免费电子邮箱、免费下载软件、免费登录为用户或会员以接收一些信息以及一些免费的咨询服务等,然而人们发现在接受这些免费服务时,必经的一道程序就是登录个人的一些资料,如姓名、地址、工作、兴趣爱好等,服务提供商会声称这是为了方便管理,但是,也存在着服务商将这些信息挪作他用甚至出卖的可能。 三、安全技术对网络隐私权保护 1.电子商务中的信息安全技术 电子商务的信息安全在很大程度上依赖于安全技术的完善,这些技术包括:密码技术、鉴别技术、访问控制技术、信息流控制技术、数据保护技术、软件保护技术、病毒检测及清除技术、内容分类识别和过滤技术、系统安全监测报警技术等。 (1)防火墙技术。防火墙(Firewall)是近年来发展的最重要的安全技术,它的主要功能是加强网络之间的访问控制,防止外部网络用户以非法手段通过外部网络进入内部网络(被保护网络)。 (2)加密技术。数据加密被认为是最可靠的安全保障形式,它可以从根本上满足信息完整性的要求,是一种主动安全防范策略。数据加密原理是利用一定的加密算法,将明文转换成为无意义的密文,阻止非法用户理解原始数据,从而确保数据的保密性。 (3)数字签名技术。数字签名(Digital??Signature)技术是将摘要用发送者的私钥加密,与原文一起传送给接收者。接收者只有用发送者的公钥才能解密被加密的摘要。在电子商务安全保密系统中,数字签名技术有着特别重要的地位,在电子商务安全服务中的源鉴别、完整性服务、不可否认服务中都要用到数字签名技术。 (4)数字时间戳技术。在电子商务交易的文件中,时间是十分重要的信息,是证明文件有效性的主要内容。在签名时加上一个时间标记,即有数字时间戳(Digita Time-stamp)的数字签名方案:验证签名的人或以确认签名是来自该小组,却不知道是小组中的哪一个人签署的。指定批准人签名的真实性,其他任何人除了得到该指定人或签名者本人的帮助,否则不能验证签名。 2.电子商务信息安全协议 (1)安全套接层协议(Secure Sockets Layer,SSL)。SSL是由Netscape Communication公司1994年设计开发的,主要用于提高应用程序之间的数据的安全系数。SSL的整个概念可以被总结为:一个保证任何安装了安全套接层的客户和服务器之间事务安全的协议,该协议向基于TCP/IP的客户、服务器应用程序提供了客户端与服务的鉴别、数据完整性及信息机密性等安全措施。 (2)安全电子交易公告(Secure Electronic Transactions,SET)。SET是为在线交易设立的一个开放的、以电子货币为基础的电子付款系统规范。SET在保留对客户信用卡认证的前提下,又增加了对商家身份的认证。SET已成为全球网络的工业标准。 (3)安全超文本传输协议(S-HTTP)。依靠密钥的加密,保证Web站点间的交换信息传输的安全性。SHTTP对HT-TP的安全性进行了扩充,增加了报文的安全性,是基于SSL技术上发展的。该协议向互联网的应用提供完整性、可鉴别性、不可抵赖性及机密性等安全措施。 (4)安全交易技术协议(STT)。STT将认证与解密在浏览器中分离开,以提高安全控制能力。 (5)UN/EDIFACT标准。UN/EDIFACT报文是唯一的国际通用的电子商务标准。 技术与网络信息安全。P2P(Peer-to-Peer,即对等网络)是近年来广受IT业界关注的一个概念。P2P是一种分布式网络,最根本的思想,同时它与C/S最显著的区别在于网络中的节点(peer)既可以获取其它节点的资源或服务,同时,又是资源或服务的提供者,即兼具Client和Server的双重身份。一般P2P网络中每一个节点所拥有的权利和义务都是对等的,包括通讯、服务和资源消费。 (1)隐私安全性 ①目前的Internet通用协议不支持隐藏通信端地址的功能。攻击者可以监控用户的流量特征,获得IP地址。甚至可以使用一些跟踪软件直接从IP地址追踪到个人用户。SSL之类的加密机制能够防止其他人获得通信的内容,但是这些机制并不能隐藏是谁发送了这些信息。而在P2P中,系统要求每个匿名用户同时也是服务器,为其他用户提供匿名服务。由于信息的传输分散在各节点之间进行而无需经过某个集中环节,用户的隐私信息被窃听和泄漏的可能性大大缩小。P2P系统的另一个特点是攻击者不易找到明确的攻击目标,在一个大规模的环境中,任何一次通信都可能包含许多潜在的用户。 ②目前解决Internet隐私问题主要采用中继转发的技术方法,从而将通信的参与者隐藏在众多的网络实体之中。而在P2P中,所有参与者都可以提供中继转发的功能,因而大大提高了匿名通讯的灵活性和可靠性,能够为用户提供更好的隐私保护。 (2)对等诚信 为使得P2P技术在更多的电子商务中发挥作用,必须考虑到网络节点之间的信任问题。实际上,对等诚信由于具有灵活性、针对性并且不需要复杂的集中管理,可能是未来各种网络加强信任管理的必然选择。 对等诚信的一个关键是量化节点的信誉度。或者说需要建立一个基于P2P的信誉度模型。信誉度模型通过预测网络的状态来提高分布式系统的可靠性。一个比较成功的信誉度应用例子是在线拍卖系统eBay。在eBay的信誉度模型中,买卖双方在每次交易以后可以相互提升信誉度,一名用户的总的信誉度为过去6个月中这些信誉度的总和。eBay依靠一个中心来管理和存储信誉度。同样,在一个分布式系统中,对等点也可以在每次交易以后相互提升信誉度,就象在eBay中一样。例如,对等点i每次从j下载文件时,它的信誉度就提升(+1)或降低(-1)。如果被下载的文件是不可信的,或是被篡改过的,或者下载被中断等,则对等点i会把本次交易的信誉度记为负值(-1)。就象在eBay中一样,我们可以把局部信誉度定义为对等点i从对等点j下载文件的所有交易的信誉度之和。 每个对等点i可以存贮它自身与对等点j的满意的交易数,以及不满意的交易数,则可定义为: Sij=sat(i,j)-unsat(i,j) 四、电子商务中的隐私安全对策 1.加强网络隐私安全管理。我国网络隐私安全管理除现有的部门分工外,要建立一个具有高度权威的信息安全领导机构,才能有效地统一、协调各部门的职能,研究未来趋势,制定宏观政策,实施重大决定。 2.加快网络隐私安全专业人才的培养。在人才培养中,要注重加强与国外的经验技术交流,及时掌握国际上最先进的安全防范手段和技术措施,确保在较高层次上处于主动。 3.开展网络隐私安全立法和执法。加快立法进程,健全法律体系。结合我国实际,吸取和借鉴国外网络信息安全立法的先进经验,对现行法律体系进行修改与补充,使法律体系更加科学和完善。 4.抓紧网络隐私安全基础设施建设。国民经济要害部门的基础设施要通过建设一系列的信息安全基础设施来实现。为此,需要建立中国的公开密钥基础设施、信息安全产品检测评估基础设施、应急响应处理基础设施等。 5.建立网络风险防范机制。在网络建设与经营中,因为安全技术滞后、道德规范苍白、法律疲软等原因,往往会使电子商务陷于困境,这就必须建立网络风险防范机制。建议网络经营者可以在保险标的范围内允许标保的财产进行标保,并在出险后进行理赔。 6.强化网络技术创新,重点研究关键芯片与内核编程技术和安全基础理论。统一组织进行信息安全关键技术攻关,以创新的思想,超越固有的约束,构筑具有中国特色的信息安全体系。 7.注重网络建设的规范化。没有统一的技术规范,局部性的网络就不能互连、互通、互动,没有技术规范也难以形成网络安全产业规模。目前,国际上出现许多关于网络隐私安全的技术规范、技术标准,目的就是要在统一的网络环境中保证隐私信息的绝对安全。我们应从这种趋势中得到启示,在同国际接轨的同时,拿出既符合国情又顺应国际潮流的技术规范。 参考文献: [1]屈云波.电子商务[M].北京:企业管理出版社,1999. [2]赵立平.电子商务概论[M].上海:复旦大学出版社,2000. [3]赵战生.我国信息安全及其技术研究[J].中国信息导报,1999,(8). [4]曹亦萍.社会信息化与隐私权保护[J].政法论坛,1998,(1).
密码学与密匙管理一 摘要：密码系统的两个基本要素是加密算法和密钥管理。加密算法是一些公式和法则，它规定了明文和密文之间的变换方法。由于密码系统的反复使用，仅靠加密算法已难以保证信息的安全了。事实上，加密信息的安全可靠依赖于密钥系统，密钥是控制加密算法和解密算法的关键信息，它的产生、传输、存储等工作是十分重要的。二 关键词：密码学 安全 网络 密匙 管理三 正文：密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。密码是通信双方按约定的法则进行信息特殊变换的一种重要保密手段。依照这些法则，变明文为密文，称为加密变换；变密文为明文，称为脱密变换。密码在早期仅对文字或数码进行加、脱密变换，随着通信技术的发展，对语音、图像、数据等都可实施加、脱密变换。密码学是在编码与破译的斗争实践中逐步发展起来的，并随着先进科学技术的应用，已成为一门综合性的尖端技术科学。它与语言学、数学、电子学、声学、信息论、计算机科学等有着广泛而密切的联系。它的现实研究成果，特别是各国政府现用的密码编制及破译手段都具有高度的机密性。密码学包括密码编码学和密码分析学。密码体制设计是密码编码学的主要内容，密码体制的破译是密码分析学的主要内容，密码编码技术和密码分析技术是相互依相互支持、密不可分的两个方面。密码体制有对称密钥密码体制和非对称密钥密码体制。对称密钥密码体制要求加密解密双方拥有相同的密钥。而非对称密钥密码体制是加密解密双方拥有不相同的密钥，在不知道陷门信息的情况下，加密密钥和解密密钥是不能相互算出的。对称密钥密码体制中,加密运算与解密运算使用同样的密钥。这种体制所使用的加密算法比较简单，而且高效快速、密钥简短、破译困难，但是存在着密钥传送和保管的问题。例如：甲方与乙方通讯，用同一个密钥加密与解密。首先，将密钥分发出去是一个难题，在不安全的网络上分发密钥显然是不合适的；另外，如果甲方和乙方之间任何一人将密钥泄露，那么大家都要重新启用新的密钥。通常,使用的加密算法 比较简便高效,密钥简短,破译极其困难。但是,在公开的计算机网络上安全地传送和保管密钥是一个严峻的问题。1976年,Diffie和Hellman为解决密钥管理问题,在他们的奠基性的工作"密码学的新方向"一文中,提出一种密钥交换协议,允许在不安全的媒体上通讯双方 交换信息,安全地达成一致的密钥,它是基于离散指数加密算法的新方案:交易双方仍然需要协商密钥，但离散指数算法的妙处在于:双方可以公开提交某些用于运算的数据，而密钥却在各自计算机上产生，并不在网上传递。在此新思想的基础上,很快出现了"不对称密钥密码体 制",即"公开密钥密码体制",其中加密密钥不同于解密密钥,加密密钥公之于众,谁都可以用,解密密钥只有解密人自己知道,分别称为"公开密钥"和"秘密密钥", 由于公开密钥算法不需要联机密钥服务器，密钥分配协议简单，所以极大地简化了密钥管理。除加密功能外，公钥系统还可以提供数字签名。目前，公开密钥加密算法主要有RSA、Fertezza、EIGama等。我们说区分古典密码和现代密码的标志，也就是从76年开始，迪非，赫尔曼发表了一篇叫做《密码学的新方向》的文章，这篇文章是划时代的；同时1977年美国的数据加密标准（DES）公布，这两件事情导致密码学空前研究。以前都认为密码是政府、军事、外交、安全等部门专用，从这时候起，人们看到密码已由公用到民用研究，这种转变也导致了密码学的空前发展。迄今为止的所有公钥密码体系中，RSA系统是最著名、使用最广泛的一种。RSA公开密钥密码系统是由、和三位教授于1977年提出的，RSA的取名就是来自于这三位发明者姓氏的第一个字母。RSA算法研制的最初目标是解决利用公开信道传输分发 DES 算法的秘密密钥的难题。而实际结果不但很好地解决了这个难题，还可利用 RSA 来完成对电文的数字签名，以防止对电文的否认与抵赖，同时还可以利用数字签名较容易地发现攻击者对电文的非法篡改，从而保护数据信息的完整性。在网上看到这样一个例子，有一个人从E-mail信箱到用户Administrator，统一都使用了一个8位密码。他想:8位密码，怎么可能说破就破，固若金汤。所以从来不改。用了几年，没有任何问题，洋洋自得，自以为安全性一流。恰恰在他最得意的时候，该抽他嘴巴的人就出现了。他的一个同事竟然用最低级也是最有效的穷举法吧他的8位密码给破了。还好都比较熟，否则公司数据丢失，他就要卷着被子回家了。事后他问同事，怎么破解的他的密码，答曰:只因为每次看他敲密码时手的动作完全相同，于是便知道他的密码都是一样的，而且从不改变。这件事情被他引以为戒，以后密码分开设置，采用10位密码，并且半年一更换。我从中得出的教训是，密码安全要放在网络安全的第一位。因为密码就是钥匙，如果别人有了你家的钥匙，就可以堂而皇之的进你家偷东西，并且左邻右舍不会怀疑什么。我的建议，对于重要用户，密码要求最少要8位，并且应该有英文字母大小写以及数字和其他符号。千万不要嫌麻烦，密码被破后更麻烦。密码设的越难以穷举，并不是带来更加良好的安全性。相反带来的是更加难以记忆，甚至在最初更改的几天因为输人缓慢而被别人记住，或者自己忘记。这都是非常糟糕的，但是密码难于穷举是保证安全性的前提。矛盾着的双方时可以互相转化的，所以如何使系统密码既难以穷举又容易记忆呢，这就是门科学了。当然，如果能做到以下几点，密码的安全还是有保障的。1、采用10位以上密码。对于一般情况下，8位密码是足够了，如一般的网络社区的密码、E-mail的密码。但是对于系统管理的密码，尤其是超级用户的密码最好要在10位以上，12位最佳。首先，8位密码居多，一般穷举工作的起始字典都使用6位字典或8位字典，10位或12位的字典不予考虑。其次，一个全码8位字典需要占去4G左右空间，10位或12位的全码字典更是天文数字，要是用一般台式机破解可能要到下个千年了，运用中型机破解还有有点希望的。再次，哪怕是一个12个字母的英文单词，也足以让黑客望而却步。2、使用不规则密码。对于有规律的密码，如:alb2c3d4e5f6，尽管是12位的，但是也是非常好破解的。因为现在这种密码很流行，字典更是多的满天飞，使用这种密码等于自杀。3,不要选取显而易见的信息作为口令。单词、生日、纪念日、名字都不要作为密码的内容。以上就是密码设置的基本注意事项。密码设置好了，并不代表万事大吉，密码的正确使用和保存才是关键。要熟练输入密码，保证密码输人的速度要快。输人的很慢等于给别人看，还是熟练点好。不要将密码写下来。密码应当记在脑子里，千万别写出来。不要将密码存人计算机的文件中。不要让别人知道。不要在不同系统上使用同一密码。在输人密码时最好保证没有任何人和监视系统的窥视。定期改变密码，最少半年一次。这点尤为重要，是密码安全问题的关键。永远不要对自己的密码过于自信，也许无意中就泄漏了密码。定期改变密码，会使密码被破解的可能性降到很低的程度。4、多方密钥协商问题当前已有的密钥协商协议包括双方密钥协商协议、双方非交互式的静态密钥协商协议、双方一轮密钥协商协议、双方可验证身份的密钥协商协议以及三方相对应类型的协议。如何设计多方密钥协商协议？存在多元线性函数(双线性对的推广)吗？如果存在，我们能够构造基于多元线性函数的一轮多方密钥协商协议。而且，这种函数如果存在的话，一定会有更多的密码学应用。然而，直到现在，在密码学中，这个问题还远远没有得到解决。参考文献：[1]信息技术研究中心.网络信息安全新技术与标准规范实用手册[M].第1版.北京:电子信息出版社.2004[2]周学广、刘艺.信息安全学[M].第1版.北京:机械工业出版社.2003[3]陈月波.网络信息安全[M].第1版.武汉:武汉工业大学出版社.2005[4]宁蒙.网络信息安全与防范技术[M].第1版.南京:东南大学出版社.2005