知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？
目录1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语
1. 什么是知识图谱？
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。
另外，对于稍微复杂的搜索语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。
上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。
2. 知识图谱的表示
假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把电话号码也作为节点加入到知识图谱以后（电话号码也是实体），人和电话之间也可以定义一种关系叫 has_phone，就是说某个电话号码是属于某个人。下面的图就展示了这两种不同的关系。
另外，我们可以把时间作为属性（Property）添加到 has_phone 关系里来表示开通电话号码的时间。这种属性不仅可以加到关系里，还可以加到实体当中，当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。属性图和传统的RDF格式都可以作为知识图谱的表示和存储方式，但二者还是有区别的，这将在后面章节做简单说明。
3. 知识图谱的存储
知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。从这里我们可以明显地看到基于图的存储方式在整个数据库存储领域的飞速发展。这幅曲线图来源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
下面的列表表示的是目前比较流行的基于图存储的数据库排名。从这个排名中可以看出neo4j在整个图存储领域里占据着NO.1的地位，而且在RDF领域里Jena还是目前为止最为流行的存储框架。这部分数据来源于 DB-Engines Ranking
当然，如果需要设计的知识图谱非常简单，而且查询也不会涉及到1度以上的关联查询，我们也可以选择用关系型数据存储格式来保存知识图谱。但对那些稍微复杂的关系网络（现实生活中的实体和关系普遍都比较复杂），知识图谱的优点还是非常明显的。首先，在关联查询的效率上会比传统的存储方式有显著的提高。当我们涉及到2,3度的关联查询，基于知识图谱的查询效率会高出几千倍甚至几百万倍。其次，基于图的存储在设计上会非常灵活，一般只需要局部的改动即可。比如我们有一个新的数据源，我们只需要在已有的图谱上插入就可以。于此相反，关系型存储方式灵活性方面比较差，它所有的Schema都是提前定义好的，如果后续要改变，它的代价是非常高的。最后，把实体和关系存储在图数据结构是一种符合整个故事逻辑的最好的方式。
4. 应用
在本文中，我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。当然，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。这里提到的应用场景只是冰山一角， 在很多其他的应用上，知识图谱仍然可以发挥它潜在的价值， 我们在后续的文章中会继续讨论。
反欺诈
反欺诈是风控中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。而且不少欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈审核带来了新的挑战。 知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。 首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，这一点在前面提到过。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。
反欺诈的核心是人，首先需要把与借款人相关的所有的数据源打通，并构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为一台机器可以理解的结构化的知识。在这里，我们不仅可以整合借款人的基本信息（比如申请时填写的信息），还可以把借款人的消费记录、行为记录、网上的浏览记录等整合到整个知识图谱里，从而进行分析和预测。这里的一个难点是很多的数据都是从网络上获取的非结构化数据，需要利用机器学习、自然语言处理技术把这些数据变成结构化的数据。
不一致性验证
不一致性验证可以用来判断一个借款人的欺诈风险，这个跟交叉验证类似。比如借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话，但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样，这就成了一个风险点，需要审核人员格外的注意。
再比如，借款人说跟张三是朋友关系，跟李四是父子关系。当我们试图把借款人的信息添加到知识图谱里的时候，“一致性验证”引擎会触发。引擎首先会去读取张三和李四的关系，从而去验证这个“三角关系”是否正确。很显然，朋友的朋友不是父子关系，所以存在着明显的不一致性。
不一致性验证涉及到知识的推理。通俗地讲，知识的推理可以理解成“链接预测”，也就是从已有的关系图谱里推导出新的关系或链接。 比如在上面的例子，假设张三和李四是朋友关系，而且张三和借款人也是朋友关系，那我们可以推理出借款人和李四也是朋友关系。
组团欺诈
相比虚假身份的识别，组团欺诈的挖掘难度更大。这种组织在非常复杂的关系网络里隐藏着，不容易被发现。当我们只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，才有可能去分析并发现其中潜在的风险。知识图谱，作为天然的关系网络的分析工具，可以帮助我们更容易地去识别这种潜在的风险。举一个简单的例子，有些组团欺诈的成员会用虚假的身份去申请贷款，但部分信息是共享的。下面的图大概说明了这种情形。从图中可以看出张三、李四和王五之间没有直接的关系，但通过关系网络我们很容易看出这三者之间都共享着某一部分信息，这就让我们马上联想到欺诈风险。虽然组团欺诈的形式众多，但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。
异常分析（Anomaly Detection）
异常分析是数据挖掘研究领域里比较重要的课题。我们可以把它简单理解成从给定的数据中找出“异常”点。在我们的应用中，这些”异常“点可能会关联到欺诈。既然知识图谱可以看做是一个图 （Graph），知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同，异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。大多数基于图的异常分析的计算量比较大，可以选择做离线计算。在我们的应用框架中，可以把异常分析分为两大类： 静态分析和动态分析，后面会逐一讲到。
- 静态分析
所谓的静态分析指的是，给定一个图形结构和某个时间点，从中去发现一些异常点（比如有异常的子图）。下图中我们可以很清楚地看到其中五个点的相互紧密度非常强，可能是一个欺诈组织。所以针对这些异常的结构，我们可以做出进一步的分析。
- 动态分析
所谓的动态分析指的是分析其结构随时间变化的趋势。我们的假设是，在短时间内知识图谱结构的变化不会太大，如果它的变化很大，就说明可能存在异常，需要进一步的关注。分析结构随时间的变化会涉及到时序分析技术和图相似性计算技术。有兴趣的读者可以去参考这方面的资料【2】。
失联客户管理
除了贷前的风险控制，知识图谱也可以在贷后发挥其强大的作用。比如在贷后失联客户管理的问题上，知识图谱可以帮助我们挖掘出更多潜在的新的联系人，从而提高催收的成功率。
现实中，不少借款人在借款成功后出现不还款现象，而且玩“捉迷藏”，联系不上本人。即便试图去联系借款人曾经提供过的其他联系人，但还是没有办法联系到本人。这就进入了所谓的“失联”状态，使得催收人员也无从下手。那接下来的问题是，在失联的情况下，我们有没有办法去挖掘跟借款人有关系的新的联系人？ 而且这部分人群并没有以关联联系人的身份出现在我们的知识图谱里。如果我们能够挖掘出更多潜在的新的联系人，就会大大地提高催收成功率。举个例子，在下面的关系图中，借款人跟李四有直接的关系，但我们却联系不上李四。那有没有可能通过2度关系的分析，预测并判断哪些李四的联系人可能会认识借款人。这就涉及到图谱结构的分析。
智能搜索及可视化展示
基于知识图谱，我们也可以提供智能搜索和数据可视化的服务。智能搜索的功能类似于知识图谱在Google, Baidu上的应用。也就是说，对于每一个搜索的关键词，我们可以通过知识图谱来返回更丰富，更全面的信息。比如搜索一个人的身份证号，我们的智能搜索引擎可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人信息、行为特征和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。另外，可视化的好处不言而喻，通过可视化把复杂的信息以非常直观的方式呈现出来， 使得我们对隐藏信息的来龙去脉一目了然。
精准营销
“A knowledge graph allows you to take core information about your customer—their name, where they reside, how to contact them—and relate it to who else they know, how they interact on the web, and more”-- Michele Goetz, a Principal Analyst at Forrester Research
一个聪明的企业可以比它的竞争对手以更为有效的方式去挖掘其潜在的客户。在互联网时代，营销手段多种多样，但不管有多少种方式，都离不开一个核心 - 分析用户和理解用户。知识图谱可以结合多种数据源去分析实体之间的关系，从而对用户的行为有更好的理解。比如一个公司的市场经理用知识图谱来分析用户之间的关系，去发现一个组织的共同喜好，从而可以有针对性的对某一类人群制定营销策略。只有我们能更好的、更深入的（Deep understanding）理解用户的需求，我们才能更好地去做营销。
5. 挑战
知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展，但很多仍处于调研阶段。主要的原因是很多企业对知识图谱并不了解，或者理解不深。但有一点可以肯定的是，知识图谱在未来几年内必将成为工业界的热门工具，这也是从目前的趋势中很容易预测到的。当然，知识图谱毕竟是一个比较新的工具，所以在实际应用中一定会涉及到或多或少的挑战。
数据的噪声
首先，数据中存在着很多的噪声。即便是已经存在库里的数据，我们也不能保证它有100%的准确性。在这里主要从两个方面说起。第一，目前积累的数据本身有错误，所以这部分错误数据需要纠正。 最简单的纠正办法就是做离线的不一致性验证，这点在前面提过。第二， 数据的冗余。比如借款人张三填写公司名字为”普惠“，借款人李四填写的名字为”普惠金融“，借款人王五则填写成”普惠金融信息服务有限公司“。虽然这三个人都隶属于一家公司，但由于他们填写的名字不同，计算机则会认为他们三个是来自不同的公司。那接下来的问题是，怎么从海量的数据中找出这些存在歧义的名字并将它们合并成一个名字？ 这就涉及到自然语言处理中的”消歧分析”技术。
非结构化数据处理能力
在大数据时代，很多数据都是未经处理过的非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。特别在互联网金融行业里，我们往往会面对大量的文本数据。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务，这对掌握的机器学习，数据挖掘，自然语言处理能力提出了更高的门槛。
知识推理
推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。
大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键
虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。
在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。
6. 结语
知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。
参考文献
【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.
【2】User Behavior Tutorial
【3】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库
【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.
【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).
【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).
【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).
“知识图谱的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用。
如果说波士顿动力的翻跟头是在帮机器人锻炼筋骨，那么知识图谱的“绘制”则是在试图“创造”一个能运转的机器人大脑。
“目前，还不能做到让机器理解人的语言。”中国科学院软件所研究员、中国中文信息学会副理事长孙乐说。无论是能逗你一乐的Siri，还是会做诗的小冰，亦或是会“悬丝诊脉”的沃森，它们并不真正明白自己在做什么、为什么这么做。
让机器学会思考，要靠“谱”。这个“谱”被称为知识图谱，意在将人类世界中产生的知识，构建在机器世界中，进而形成能够支撑类脑推理的知识库。
为了在国内构建一个关于知识图谱的全新产学合作模式，知识图谱研讨会日前召开，来自高校院所的研究人员与产业团队共商打造全球化的知识图谱体系，建立世界领先的人工智能基础设施的开拓性工作。
技术原理：把文本转化成知识
“对于‘姚明是上海人’这样一个句子,存储在机器里只是一串字符。而这串字符在人脑中却是‘活’起来的。”孙乐举例说。比如说到“姚明”，人会想到他是前美职篮球员、“小巨人”、中锋等，而“上海”会让人想到东方明珠、繁华都市等含义。但对于机器来说，仅仅说“姚明是上海人”，它不能和人类一样明白其背后的含义。机器理解文本，首先就需要了解背景知识。
那如何将文本转化成知识呢？
“借助信息抽取技术，人们可以从文本中抽取知识，这也正是知识图谱构建的核心技术。”孙乐说，目前比较流行的是使用“三元组”的存储方式。三元组由两个点、一条边构成，点代表实体或者概念，边代表实体与概念之间的各种语义关系。一个点可以延伸出多个边，构成很多关系。例如姚明这个点，可以和上海构成出生地的关系，可以和美职篮构成效力关系，还可以和2.26米构成身高关系。
“如果这些关系足够完善，机器就具备了理解语言的基础。”孙乐说。那么如何让机器拥有这样的“理解力”呢？
“上世纪六十年代，人工智能先驱麻省理工学院的马文·明斯基在一个问答系统项目SIR中，使用了实体间语义关系来表示问句和答案的语义，剑桥语言研究部门的玛格丽特·玛斯特曼在1961年使用Semantic Network来建模世界知识，这些都可被看作是知识图谱的前身。”孙乐说。
随后的Wordnet、中国的知网（Hownet）也进行了人工构建知识库的工作。
“这里包括主观知识，比如社交网站上人们对某个产品的态度是喜欢还是不喜欢；场景知识，比如在某个特定场景中应该怎么做；语言知识，例如各种语言语法；常识知识，例如水、猫、狗，教人认的时候可以直接指着教，却很难让计算机明白。”孙乐解释，从这些初步的分类中就能感受到知识的海量，更别说那些高层次的科学知识了。
构建方式：从手工劳动到自动抽取
“2010年之后，维基百科开始尝试‘众包’的方式，每个人都能够贡献知识。”孙乐说，这让知识图谱的积累速度大大增加，后续百度百科、互动百科等也采取了类似的知识搜集方式，发动公众使得“积沙”这个环节的时间大大缩短、效率大大增加，无数的知识从四面八方赶来，迅速集聚，只待“成塔”。
面对如此大量的数据，或者说“文本”，知识图谱的构建工作自然不能再手工劳动，“让机器自动抽取结构化的知识，自动生成‘三元组’。”孙乐说，学术界和产业界开发出了不同的构架、体系，能够自动或半自动地从文本中生成机器可识别的知识。
孙乐的演示课件中，有一张生动的图画，一大摞文件纸吃进去，电脑马上转化为“知识”，但事实远没有那么简单。自动抽取结构化数据在不同行业还没有统一的方案。在“百度知识图谱”的介绍中这样写道：对提交至知识图谱的数据转换为遵循Schema的实体对象，并进行统一的数据清洗、对齐、融合、关联等知识计算，完成图谱的构建。“但是大家发现，基于维基百科，结构化半结构化数据挖掘出来的知识图谱还是不够，因此目前所有的工作都集中在研究如何从海量文本中抽取知识。”孙乐说，例如谷歌的Knowledge Vault，以及美国国家标准与技术研究院主办的TAC-KBP评测，也都在推进从文本中抽取知识的技术。
在权威的“知识库自动构建国际评测”中，从文本中抽取知识被分解为实体发现、关系抽取、事件抽取、情感抽取等4部分。在美国NIST组织的TAC-KBP中文评测中，中科院软件所—搜狗联合团队获得综合性能指标第3名，事件抽取单项指标第1名的好成绩。
“我国在这一领域可以和国际水平比肩。”孙乐介绍，中科院软件所提出了基于Co-Bootstrapping的实体获取算法，基于多源知识监督的关系抽取算法等，大幅度降低了文本知识抽取工具构建模型的成本，并提升了性能。
终极目标：将人类知识全部结构化
《圣经·旧约》记载，人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔——“巴别塔”，而今，创造AI的人类正在建造这样一座“巴别塔”，帮助人工智能企及人类智能。
自动的做法让知识量开始形成规模，达到了能够支持实际应用的量级。“但是这种转化，还远远未达到人类的知识水平。”孙乐说，何况人类的知识一直在增加、更新，一直在动态变化，理解也应该与时俱进地体现在机器“脑”中。
“因此知识图谱不会是一个静止的状态，而是要形成一个循环，这也是美国卡耐基梅隆大学等地方提出来的Never Ending Learning（学无止境）的概念。”孙乐说。
资料显示，目前谷歌知识图谱中记载了超过35亿事实；Freebase中记载了4000多万实体，上万个属性关系，24亿多个事实；百度百科记录词条数1000万个，百度搜索中应用了联想搜索功能。
“在医学领域、人物关系等特定领域，也有专门的知识图谱。”孙乐介绍，Kinships描述人物之间的亲属关系，104个实体，26种关系，10800个事实；UMLS在医学领域描述了医学概念之间的联系，135个实体，49种关系，6800个事实。
“这是一幅充满美好前景的宏伟蓝图。”孙乐说，知识图谱的最终目标是将人类的知识全部形式化、结构化，并用于构建基于知识的自然语言理解系统。
尽管令业内满意的“真正理解语言的系统”还远未出现，目前的“巴别塔”还只是在基础层面，但相关的应用已经显示出广阔的前景。例如，在百度百科输入“冷冻电镜”，右竖条的关联将出现“施一公”，输入“撒币”，将直接在搜索项中出现“王思聪”等相关项。其中蕴含着机器对人类意图的理解。
这是一款阿里员工业余时间设计的论文相似性可视化的工具 功能是查找相似论文，并用图表的形式展现这些论文之间的关系。
可以把它理解为这篇论文的祖先们 这些是图表中最常被引用的论文，它们是该领域重要的开创性工作。 选择这些论文的时候，有引用关系的论文会被高亮。
可以把它理解为这篇论文的后代们 这些论文可能是受到图表中的论文启发的近期相关工作，或者是对该领域的调查。 通常包括该领域的现状，系统综述，元分析等。 同样，选择这些论文的时候，有引用关系的论文会被高亮。
我认为这款工具理论上非常适合用于辅助论文中Related Work，和Literature Review部分，比如下面这部分是对Related Work部分如何完成的指导，可以看出需要10到20个相关工作，借助CONNECT PAPERS（以下简称CP）可以很直观地获取更多的相似论文。找到该主题的“先祖“或者“后代”。
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楼主去了解一下RGAN（RaGAN），该文章具体讲了关于GAN对真实和伪造数据判别的概率违背了先验知识的问题
计算机论文题目
随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，
1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究
2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究
3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究
5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究
6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究
7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究
8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究
9、基于内容的图像检索与推荐技术研究
10、物联网技术及其在监管场所中的应用
11、移动图书馆的研发与实现
12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现
13、基于O2O模式的外卖订餐系统
14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析
15、微信公众平台CMS的设计与实现
16、环保部门语义链网络图形化呈现系统
17、BS结构计量信息管理系统设计与研究
18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现
19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究
20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究
21、基于CDMI的云存储框架技术研究
22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进
23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现
24、车站商铺信息管理系统设计与实现
25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现
26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统
27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究
28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进
29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究
30、光纤网络资源的智能化管理方法研究
31、基于差异同步的云存储研究和实践
32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究
33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究
34、中文微博情绪分析技术研究
35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现
36、公交车辆保修信息系统的研究与设计
37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发
38、基于云平台的展馆综合管理系统
39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究
40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature
41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用
42、线性判别式的比较与优化方法研究
43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究
44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究
45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术
46、微博用户兴趣挖掘技术研究
47、面向多源数据的信息抽取方法研究
48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究
49、面向报关行的通关服务软件研究与优化
50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践
51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
56、机器人认知地图创建关键技术研究
57、Web服务网络分析和社区发现研究
58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究
59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
60、传感器网络关键安全技术研究
61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
64、电信机房综合管控系统设计与实现
65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
67、一种智能力矩限制器的设计与研究
68、移动IPv6切换技术的研究
69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
75、基于AUV的UWSN定位技术的研究
76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
80、PRAM模型应用于同步机制的研究
81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
82、云存储系统中副本管理机制的研究
83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
87、融入隐私保护的特征选择算法研究
88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
91、基于语义的领域信息抽取系统
92、基于MMTD的图像拼接方法研究
93、基于关系的垃圾评论检测方法
94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
97、位置可视化方法及其应用研究
98、DIVA模型中定时和预测功能的研究
99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
106、机器人认知地图创建关键技术研究
107、Web服务网络分析和社区发现研究
108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究
109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
110、传感器网络关键安全技术研究
111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
114、电信机房综合管控系统设计与实现
115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
117、一种智能力矩限制器的设计与研究
118、移动IPv6切换技术的研究
119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
125、基于AUV的UWSN定位技术的研究
126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
130、PRAM模型应用于同步机制的研究
131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
132、云存储系统中副本管理机制的研究
133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
137、融入隐私保护的特征选择算法研究
138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
141、基于语义的领域信息抽取系统
142、基于MMTD的图像拼接方法研究
143、基于关系的垃圾评论检测方法
144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
147、位置可视化方法及其应用研究
148、DIVA模型中定时和预测功能的研究
149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
特殊教育论文题目
1.中国特殊教育发展面临的六大转变
2.美国特殊教育教师专业标准的发展与评介
3.陕西省特殊教育教师专业发展现状的调查研究
4.中国特殊教育发展现状研究
5.我国特殊教育教师胜任特征模型研究
6.特殊教育教师职业认同与工作满意度的调查研究
7.国外特殊教育经费投入和使用及其对我国特殊教育发展的.启示
8.安徽省特殊教育教师专业发展现状调查
9.特殊教育研究热点知识图谱
10.论特殊教育从人文关怀到行动支持走向
11.当前我国高等院校特殊教育专业人才培养现状分析及其启示
12.从政策解读我国特殊教育教师专业标准的建构
13.特殊教育最佳实践方式及教学有效性的思考
14.医教结合:特殊教育改革的可行途径——实施背景、内涵与积极作用的探析
15.我国特殊教育信息化建设与应用现状研究可视化分析
16.特殊教育信息化环境建设与应用现状调查研究
17.信息化视角下的特殊教育发展对策探究
18.宁夏特殊教育发展现状及对策研究
19.中国特殊教育学校教师队伍状况及地区比较——基于2001-2010年《中国教育统计年鉴》相关数据
20.特殊教育教师的职业压力、应对方式及职业倦怠
21.论特殊教育教师专业化发展
22.论特殊教育教师专业化发展
23.中美特殊教育教师政策比较研究
24.新疆特殊教育的现状与发展对策
25.医教结合:现阶段我国特殊教育发展的必然选择——对路莎一文的商榷
26.国内特殊教育教师职业素质研究现状与趋势
27.融合教育理念下的特殊教育财政:历史、现状及未来
28.“复合型”特殊教育教师的培养——基于复合型的内涵分析
29.融合教育背景下我国高等师范院校特殊教育师资培养模式改革的思考
30.上海市特殊教育教师资格制度的现状与发展
31.西方特殊教育研究进展述评
32.美国高校特殊教育专业发展现状及启示
33.特殊教育应是国家基本公共教育服务优先保障的领域
34.我国特殊教育教师职后培训模式新探
35.中国残疾人特殊教育制度转型——福利政策体系化与福利提供优质化
36.特殊教育教师工作家庭冲突对工作投入的影响:情绪智力的调节作用
37.特殊教育教师资格制度的比较研究
38.新疆特殊教育教师队伍的现状、问题与对策
39.医教结合:特殊教育中似热实冷话题之冷思考
网络工程业论文答辩范文
论文答辩前要熟悉自己所写论文的全文，尤其是要熟悉主体部分和结论部分的内容，明确论文的基本观点和主论的基本依据;弄懂弄通论文中所使用的主要概念的确切涵义，所运用的基本原理的主要内容;同时还要仔细审查、反复推敲文章中有无自相矛盾、谬误、片面或模糊不清的地方。以下是我和大家分享的网络工程业论文答辩范文，更多内容请关注(www.oh100.com/bylw)。
各位老师，下午好! 我叫，是xx班的学生，我的论文题目是《环保部门语义链网络图形化呈现系统》，论文是在xxx导师的悉心指点下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢，并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。下面我将本论文设计的背景和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。
首先，我想谈谈这个毕业论文设计的背景及现状。
移动终端的迅猛普及、光纤/4G 网络/WIFI 的覆盖面不断拓展，提供了空前便利的上网条件，随着公民对网络精神文明需求日益加深，互联网(Internet)上资源量急剧增长。原先的网络资源之间仅通过不含语义信息的地址链接联系起来，那么就只是一堆信息，没有结构，资源所描述的信息不利于检索，因此通过搜索引擎获得的信息并不完全满足用户需要。
语义网是未来网络的一种趋势，作为 Web3.0 时代的特征之一，语义网渐进式发展为 Web3.0 构建不断完善的内容及应用聚合平台。语义网不仅能理解资源，还能理解它们之间的逻辑关系，是一种使交流更有效率和价值的智能网络。
语义网的核心是：使用标准、置标语言(xml)、资源描述框架(RDF)及相关的处理工具，给 Internet 上的资源添加能够被计算机程序理解的语义“元数据”,通过发现资源之间的语义关系，有助于改善网络搜索质量。
语义链网络(Semantic Link Network,SLN)是中科院提出的一种基于语义链的语义网模型，通过为超链接添加语义关系而扩展原有超链接。SLN 模型中，两种最小单元为资源节点、资源之间的逻辑关系即语义链接。SLN 模型还包含一套逻辑规则，推理后可发现隐藏的语义链接并扩充 SLN.SLN 可以根据应用需求及行业标准手动或是智能构造。定义了资源节点的模式、链接的模式及模型中蕴含的逻辑规则后，手动添加或智能搜集组织实例数据，再通过推理机制自动地发现扩充。SLN 的模式定义方法论对于设计与构建语义网络、保证资源信息的规范管理和组织，具有重要指导意义。
国家重点基础研究发展计划(973)“语义网格的基础理论、模型与方法研究”项目研究内容涵盖知识网格领域的多方面技术。资源空间模型(ResourceSpace Model, RSM)，该模型旨在解决互联网上多源异构的.分布式资源的规范、重构、存储、管理、定位问题，一个可视化三维 RSM 已在实际中运用至管理敦煌文化内容，模型中每个点坐标代表同类内容的各种类型的资源(书法、壁画、彩塑、音乐等)。
语义链网络，研究如何实现分布全球的各种资源在语义层上互联，消除语义孤岛：以较为简洁的方式将资源空间映射到基础语义空问，通过语义链网络与 RSM 两种技术结合，形成基本的语义模型，实现各种资源在该语义模型中的统一及互联。
智能聚融方面，研究如何动态地松耦合地组织各种资源，为应用提供智能服务，实现互联网环境下系统的自组织和优化，提出了自适应性知识流模型(描述知识在不同个体之间流动的过程，为发现新知识和研究知识的流动规律提供支持)、语义社区模型等多种解决方案。
其次，我想谈谈这篇论文的主要内容。
本文对语义链网络中资源与关系链的定义、构造、推理规则的定义、推理的执行、绘图语言绘图及布局的全过程进行了认真的研究、探索及实现。
通过简洁明晰的系统界面与用户交互，系统在接受用户自定义资源、关系、规则的模式及实例后，将整个语义链网络以 XML 文件形式存储。推理规则的执行借力于规则引擎，本文仔细分析了规则引擎工作流程及匹配阶段算法--RETE 优化算法，并通过在系统中调用规则引擎，完成推理的执行过程，扩展了语义链网络。图形化呈现的环节中，系统将存储语义链网络的 XML文件翻译成一种绘图语言，并利用绘图工具，生成图形对象后进行自动布局。
本文选取实际社会中环保部门语义关系网作为原型，详细介绍了系统涉及的各种概念及元素，帮助理解系统各个流程的原理及实现方式，构建出了环保部门语义链网络，经过执行各个流程，最终实现了环保部门语义链网络的图形化呈现。
最后，我想谈谈这篇论文和存在的不足。
这篇论文的写作过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，竭尽所能运用自己所学的知识进行论文写作和系统开发，但论文还是存在许多不足之处，系统功能并不完备，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多。
随着计算机 网络技术 的发展和完善，计算机网络系统结构日趋庞大，功能完善且独立。下文是我为大家搜集整理的关于计算机网络的论文5000字 范文 的内容，希望能对大家有所帮助，欢迎大家阅读参考!
浅析事业单位计算机网络安全维护工作
摘要:在信息化时代背景下，事业单位在办公以及管理方面已经大范围实行了计算机网络技术，通过计算机网路可以进行信息共享，有效的提高了工作效率。在事业单位运营管理的过程中，很多关于单位的机密信息都会录入到电脑中，而在计算机网络面临安全问题时，就可能会导致信息的泄露，由此对单位的发展造成不利。所以对事业单位计算机网络运行过程中面临的安全问题进行了分析，然后提出了安全维护 措施 ，对于提高计算机网络的安全性具有重要的意义。
关键词：计算机网络安全管理;事业单位;管理
计算机网络由于办公自动化程度高，运行速度快，所以可有效的提高工作效率，现阶段，在事业单位中计算机网络的应用范围不断扩大，各种工作都可以通过网络来完成，通过单位的内部网络，可以详细的获取单位所有信息。但是由于计算机网络自身具有开放性的特征，并且计算机网络的安全问题一直都无法得到彻底的解决方式，所以对事业单位产生了一定的影响。如果网络信息泄漏，不仅会导致客户信息的泄露，同时企业内部的各种机密信息也面临巨大的风险，会严重损害到个人以及单位的切身利益。所以应该加强事业单位计算机网络安全维护工作，从制度建设到实际操作执行，都需要有健全的防护措施，以确保单位内部信息资料的安全性。
1影响计算机网络安全的主要因素
1.1网络资源的共享性
资源共享是计算机网络运行的主要特征，在资源共享下才能够加深各部门之间的联络，提高工作效率。但是也正是因为资源共享性才为攻击者提供了破坏安全的技术，因为在单位内部的信息资源准许外部服务请求时，攻击者就可以利用这个机会进行网络攻击，从而获取单位内部信息。
1.2网络的开放性
网络具有开放性的特点，世界上任何一个国家的任何一个用户都可以参与到网络中来。并且随着网络信息网的功能逐步扩大，在网络上要想获取单位以及个人的信息将更加容易。比如网络中使用的人肉搜索，可以通过全体网民的参与，或者任何自己想要的信息，这已经和现实社会直接关联。
1.3网络 操作系统 的漏洞
网络操作系统是进行网络信息运行的主要形式，通过硬件系统与软件系统的操作，能够实现各种网络行为。但是由于网络协议具有复杂性的特点，所以在操作的过程中必然存在各种缺陷和漏洞，这是目前还无法彻底解决的安全问题。
1.4网络系统设计的缺陷
网络设计是指拓扑结构的设计和各种网络设备的选择等。网络设备、网络协议、网络操作系统等都会直接带来安全隐患。合理的网络设计在节约资源的情况下,还可以提供较好的安全性，不合理的网络设计则会成为网络的安全威胁。
1.5恶意攻击
恶意攻击是计算机网络面临的最重要的安全问题，黑客通过高超的技术手段，利用木马病毒等手段入侵单位内部的计算机网络，从而恶意篡改或者窃取单位内部信息，为单位造成一定的损失。这种黑客恶意攻击的行为，随着黑客水平的提高，其入侵的成功率就越高，对于一般性的事业单位其防范能力较弱。
2计算机网络安全的防范措施
2.1防火墙技术
防火墙是网络安全的屏障,配置防火墙是实现网络安全最基本、最经济、最有效的安全措施之一。防火墙是指一个由软件或和硬件设备组合而成,处于单位或网络群体计算机与外界通道之间,限制外界用户对内部网络访问及管理内部用户访问外界网络的权限。当一个网络接上Internet之后,系统的安全除了考虑计算机病毒、系统的健壮性之外,更主要的是防止非法用户的入侵,而目前防止的措施主要是靠防火墙技术完成。
防火墙能极大地提高一个内部网络的安全性,并通过过滤不安全的服务而降低风险。防火墙可以强化网络安全策略，通过以防火墙为中心的安全方案配置,能将所有安全软件(如口令、加密、身份认证)配置在防火墙上。其次,对网络存取和访问进行监控审计。如果所有的访问都经过防火墙,那么,防火墙就能记录下这些访问并做出日志记录,同时,也能提供网络使用情况的统计数据。当发生可疑动作时,防火墙能进行适当的报警,并提供网络是否受到监测和攻击的详细信息。再次,防止内部信息的外泄。利用防火墙对内部网络的划分,可实现内部网重点网段的隔离,从而降低了局部重点或敏感网络安全问题对全局网络造成的影响。
2.2数据加密与用户授权访问控制技术
相对于防火墙技术而言，数据加密和用户授权访问控制技术则显得比较灵活，尤其是对于单位内部的信息安全防范具有较好的效果。数据加密技术主要应用于对动态信息的保护，在面对外部攻击时，能够及时的检测出攻击行为，并且给予相应的保护，而对于被动攻击，则能够有效的避免攻击行为的发生。数据加密技术主要是通过“密钥”的方式来完成，密钥只能是经过授权的用户才能够掌握，可有效的保护信息安全。而用户授权访问控制技术是根据单位内部的信息机密程度而对访问者进行控制的一种方式，主要是在操作系统中实现。单位根据信息的机密程度将其分为若干个安全等级，然后只有具有相应权限的人才可以访问相应等级的信息，一般是通过用户名和密码的双重防护方式来实现。
2.3入侵检测技术
入侵检测系统是从多种计算机系统及网络系统中收集信息,再通过这此信息分析入侵特征的网络安全系统。IDS被认为是防火墙之后的第二道安全闸门,它能使在入侵攻击对系统发生危害前,检测到入侵攻击,并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击;在入侵攻击过程中,能减少入侵攻击所造成的损失;在被入侵攻击后,收集入侵攻击的相关信息,作为防范系统的知识,添加入策略集中,增强系统的防范能力,避免系统再次受到同类型的入侵。此外，还有防病毒技术，主要为防病毒软件的使用。加强单位内部安全管理队伍建设，提高计算机网络安全防护水平。提升网络主机的操作 系统安全 和物理安全，为防火墙技术的发挥提供有利的基础保障。
3结束语
计算机网络是一个复杂的系统，其功能异常强大，但是在为人们的工作和生活带来便利的同时，也存在一定的安全风险。如果网络信息被篡改或者窃取，那么将会对单位造成极大的损失，所以在单位内部应该建立完善的网络信息安全防护体系。为了确保单位计算机网络的安全运行，需要加强全体人员计算机网络安全防范意识，并且使用先进的网络安全防范技术，做好全面的网络安全防范措施，提高计算机管理人员的综合业务水平，为单位的高效运行创造一个健康的网络环境。
参考文献:
[1]黄翔.加强事业单位计算机网络安全管理水平的探索[J].计算机光盘软件与应用,2014，5，1.
[2]谭人玮.浅谈事业单位计算机网络安全管理[J].计算机光盘软件与应用,2012，4，8.
[3]周伟.试论当前事业单位计算机网络维护存在的问题及对策分析[J].计算机光盘软件与应用,2013，6，15.
试论涉密计算机网络安全保密 方法
摘要：本文就涉密计算机网络安全保密问题及解决方法进行了分析，注重把握涉密系统的安全保密工程建设问题，提出了相应的保密建议。
关键词：涉密系统;计算机网络安全;保密策略
涉密系统的安全保密工程较为复杂，在对这一问题处理过程中，需要考虑到涉密系统的保密方案，通过保密方案的有效设计，满足涉密计算机实际需要。本文在对该问题分析过程中，从保密方案设计、安全保密策略两个方面入手，具体的分析内容如下。
一、安全保密方案设计
涉密计算机网络安全保密系统包括了计算机终端、服务器、无线移动平台三个部分，涵盖的内容较多，并且在具体应用过程中，需要对使用人员的权限进行认证，通过身份识别后，才能够登录系统，对系统进行相应的操作。网络安全控制系统包括了授权、控制USB、网络接口以及授信涉密终端的访问，通过对网络传输数据进行控制和监测，避免系统内部重要信息遭到泄露，保证系统的安全性和可靠性[1]。
一般来说，在进行保密方案设计过程中，通常考虑以下几点：
(一)服务器安全：服务器安全问题涉及到了服务器与通信端口的链接和加密操作，并对操作人员进行相应的身份认证。同时，服务器安全保密方案设计还应该涉及到管理权限的控制，并利用USB令牌密码，实现控制目的。
(二)客户端安全：客户端安全问题主要涉及到了文件的传输保护，包括了传输进程、注册表、远程接入监控等相关内容。客户端安全需要避免客户端代理出现被破坏的情况，并且需要采取双向的保护措施，从USB接口、I/O端口、本地硬盘等进行加密操作，保证客户端安全。
(三)管理安全：管理安全主要在于对管理人员的身份信息进行认证，通过USB令牌，可以使管理人员获得管理权限，进行计算机系统管理。
二、涉密计算机网络安全保密的解决方法
涉密计算机网络安全保密问题的解决，要考虑到涉密系统与非涉密系统的区分，在涉密系统内部对安全域进行划分，并能够针对于重要文件信息进行重点管理，从而提升涉密系统的安全性和可靠性。具体的解决方法如下所示：
(一)划分涉密系统与非涉密系统。
涉密计算机网络安全保密方案的应用，要对涉密系统和非涉密系统进行区分，能够使二者之间有一个较为明确的界限，这样一来，可以对涉密系统进行针对性的管理。涉密系统在使用过程中，不能够进行国际联网，应该采取物理层的区分方式。同时，结合安全保密技术，对涉密系统进行重点管理，对非涉密系统采取基本的管理方式即可，对保密费用进行合理划分，降低保密成本。涉密系统保密过程中，还需要对涉密系统的规模和范围予以明确，从而保证工作具有较强的针对性[2]。一般来说，涉密系统在保护过程中，存在着定密太严和定密不规范的情况，导致安全保密成本增加，也使得一些需要保密的信息遭到忽略，不利于涉密系统的安全工作。针对于这一情况，明确定密工作必须得到应有的重视，并且在具 体操 作过程中，要注重结合实际情况，选择有效的保密措施，提升系统安全性。
(二)加强安全域的划分。
涉密系统内部设置了相应的安全域，安全域包括了安全策略域和保护主客体两个部分。系统内部在进行安全域划分过程中，需要考虑到局域网、逻辑子网等网络结构，从而对涉密系统内部安全域划分问题予以有效考虑。安全域结构组成，需要针对于信息密级和重要性进行划分，并且融入VLAN、域等理念，保证安全域划分与实际需要保持一致性。
(三)注重加强管理。
涉密计算机网络安全系统保密过程中，由于技术手段存在一定的不足，这就导致系统安全可能存在一定的隐患。这样一来，针对于技术缺陷，可以通过管理对问题予以弥补。一般来说，涉密计算机系统安全系统保密的管理与技术比例为7:3，管理对于涉密计算机安全性重要程度更高。在保密系统设计完成后，需要结合具体情况，加强管理工作，实现管理手段与技术手段的紧密结合，从而提升保密系统的安全性和可靠性。
涉密计算机网络安全工作，关键点在于技术手段和管理手段的有机结合，只有这样，才能够降低系统遭受非法入侵几率。但是由于技术手段存在一定的漏洞，使安全问题影响到了涉密计算机系统，针对于这一情况，要注重对涉密系统与非涉密系统进行分离，并对涉密系统内部的安全域进行有效划分，加强管理，以保证重要信息不被泄露，提升系统的可靠性。
参考文献
[1]俞迪.基于涉密计算机网络安全保密解决方案的分析[J].中国新通信,2014,03:35.
[2]刘勇.基于涉密计算机网络安全保密解决方案的分析[J].信息通信,2014,02:92.