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结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
CS 2420：算法和数据结构简介
每个作业的说明及其到期日的说明将在必须提交之前大约一周的时间。分配是通过在每个分配指令下方的提交工具在线提交的。学生的责任是确保成功，及时提交每个编程任务 - 尽早开始并仔细遵循指示。损坏或丢失的文件将不是扩展的理由。仔细检查您的提交，并保存所有工作的数字副本。
加密算法的全面评估
摘要 - 加密私人信息是防止未经授权访问或阅读的批评步骤。但是，选择可信赖的加密技术至关重要。每年生产许多加密算法，但只有少数已建立的方法来评估其性能。此类方法的一些示例包括SCA的GB/T 32915-2016，NIST的SP 800-22，AIS 20和AIS 31和AIS 31。这些方法仅进行15次测试，这可能需要更多以确定加密方案的工作原理。本研究的目的是提出一个软件程序员1，该软件程序可以通过一系列22个测试来运行其加密数据来评估任何加密方案的功效。为此，提出的软件是基于Python编程语言的Tinker框架之上构建的。通过评估五种不同的加密方法的性能来测试所提出的软件：AES，ARC4，RSA，Logistic Map和SHA-512，并使用20个测试。具有用户友好的界面和轻松的加密算法评估，拟议的软件可以指导您做出评估加密算法的性能的最佳选择。索引条款 - NIS套件，安全性，AES，RC4，Logistic Map，SHA-512，RSA
组成量子算法
构图是我们在经典算法设计中认为是理所当然的，并且在特殊的情况下，我们将其视为基本公理，即构成“有效”算法的基本公理应该导致“有效”的算法，即使使用这种直觉来证明我们对“有效效率”的定义合理。组成量子算法比组成经典的算法更为微妙。早就知道，零元量子算法并未构成，但事实证明，使用右算法透镜，有界元素量子算法。实际上，在界面设置中，量子算法甚至可以避免编写有限的纠错随机算法所需的对数因子，这些算法来自通过多数投票来扩增成功概率的界限。在本文中，针对一般计算机科学的听觉，我们试图为这些结果提供一些直觉：为什么组成量子算法很棘手，尤其是在零错误的环境中，但是为什么它在界限环境中比经典构图更好。
量子算法讲义 - UMD 计算机科学
15 近似琼斯多项式 63 15.1 阿达玛检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 65 15.7 其他算法....................................................................................................................................................................................................................................................................... 66
使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。
与唯一顶点盖的距离的精确算法
Horiyama等。（AAAI 2024）研究了在特定条件下具有独特最小顶点覆盖的图形实例的问题。他们的方法涉及预先分配某些顶点作为解决方案的一部分或将其排除在外。值得注意的是，对于v ertex c而不是问题，预分配顶点等同于将其从图形中删除。Horiyama等。重点是在这些修改后保持最小顶点盖的大小。在这项工作中，我们通过放松这一约束来扩展他们的研究：我们的目标是确保独特的最小顶点覆盖物，即使移除顶点可能不会降低所述盖子的大小。令人惊讶的是，我们的放松引入了显着的理论挑战。我们观察到问题是σ2p- complete，并且对于最高度5的平面图。尽管如此，我们提供了树木的线性时间算法，然后将其进一步利用以表明当通过树宽和最高度的组合参数化时，MU-VC处于FPT中。最后，我们表明，如果我们将解决方案的大小添加为参数的一部分，则在固定参数可进行固定参数时，在固定参数可进行的时，MU-VC在XP中为XP。
智能电网管理新算法
摘要。随着一个国家经济的发展，能源需求大幅增加。由于全球意识到化石燃料枯竭及其使用引起的气候变化，可再生能源的推广得到了加强。然而，可再生能源本质上是间歇性的。人们推荐了替代解决方案，例如将可再生能源系统整合到传统电网中。整合方法使用光伏、风能和其他可再生能源在高峰负荷或电力备用期间为建筑空间提供可持续能源。在本文中，我们提出了一种管理智能电网中能量流的新方法。开发了两种算法来管理可再生能源与传统电网的存储系统的整合。第一种算法旨在平滑消费峰值并减少从传统电网中提取的电量，而第二种算法旨在根据能源需求最大限度地利用可再生能源。与 HOMER 软件相比，对算法行为进行了可靠性测试，结果显示电网提取管理的最大相对误差为 4.78%。这些算法基于场景和运行参数，用于优化可再生能源在现有电网中的整合。它们的应用将减少化石能源的负面影响并促进能源转型。
量子算法的形式化方法
虽然量子硬件的最新进展为密码学以及其他关键领域（生物学、化学、优化、机器学习等）的显著加速打开了大门，但量子算法仍然难以正确实施，而且这种量子程序的验证是一项挑战。此外，由于量子测量的破坏性，在量子情况下引入传统编程中使用的测试和调试实践极其困难。作为一种替代策略，形式化方法很容易在量子软件这一新兴领域发挥决定性作用。最近的研究为开发过程的每个阶段出现的问题提供了解决方案：高级程序设计、实现、编译等。我们回顾了在量子计算中有效使用形式化方法所面临的挑战以及当前最有前途的研究方向。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明