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2023年计算机三级《信息安全技术》考试全真模拟易错、难点汇编叁（带答案）（图片大小可自由调整）一.全考点综合测验(共45题)1.【单选题】我国《重要信息系统灾难恢复指南》将灾难恢复分成了级A.五B.六C.七D.八正确答案：B2.【单选题】PKI 的主要理论基础是____。
A.对称密码算法B.公钥密码算法C.量子密码D.摘要算法正确答案：B3.【单选题】在信息系统开发中，进行全局数据规划的主要目的是A.达到信息的一致性B.加速系统实施速度C.便于领导监督控制D.减少系统开发投资正确答案：A4.【单选题】DHCP监听( DHCP Snooping)是一种DHCP安全特性，可以有效防DHCP Snooping 攻击，以下哪条不是该安全特性的描述A.比较DHCP请求报文的（报文头里的）源MAC地址和（报文容里的）DHCP客户机的硬件地址（即CHADDR字段）是否一致B.将交换机端口划分信任端口，非信任端口两类C.限制端口被允许访问的MAC地址的最大数目D.对端口的DHCP报文进行限速正确答案：A5.【单选题】在UNIX系统中，etc/services 接口主要提供什么服务A.etc/services 文件记录一些常用的接口及其所提供的服务的对应关系B.etc/services 文件记录inetd 超级守护进程允许提供那些服务C.etc/services 文件记录哪些用户可以使用inetd 守护进程管理的服务D.etc/services 文件记录哪些IP 或网段可以使用inetd 守护进程管理的服务正确答案：A6.【单选题】如果一名攻击者截获了一个公钥，然后他将这个公钥替换为自己的公钥并发送给接收者，这种情况属于哪一种攻击?A.重放攻击B.Smurf 攻击C.字典攻击D.中间人攻击正确答案：D7.【多选题】在安全评估过程中，安全威胁的来源包括____。
A.外部黑客B.内部人员C.信息技术本身D.物理环境E.自然界正确答案：ABCDE8.【单选题】PKI 在验证数字证书时，需要查看来确认A.ARLB.CSSC.KMSD.CRL正确答案：D9.【单选题】某服务器感染了一个木马，安全管理员通过进程分析找到木马进程为s.exe, 位置是c:s.exe 文件, 但当安全管理员终止该进程后，到c 盘查找该文件却看不到这个文件，安全管理员给出了四种木马病毒隐藏自身的方式分析，其中哪一种分析方式是错误的?A.木马采用DLL注入方式伪造进程名称，在进程分析中看起来是在C盘根目录下，实际不在此目录B.木马利用hook 技术获取用户查询才做的消息，然后将自身从存中的文件结构中删除，使自己实际在C盘，但是在查询时无法看到C.S.exe 是木马在运行起来后生成的，每次退出后会将自身删除，所以在C 盘无法查询此病毒D.木马通过设置自身属性为系统、隐藏文件，从而实现在系统中隐藏正确答案：D10.【单选题】关于Diffie-Hellman算法描述的是A.它是一个安全的接入控制协B.它是一个安全的密钥分配协议C.中间人看不到任何交换的信息D.它是由第三方来保证安全的正确答案：B11.【单选题】下列____不属于物理安全控制措施。
V10.0.001 0204SuperMap技术体系介绍SuperMap产品体系介绍超图集团介绍新型三维GIS技术031云原生GIS(C loud Native GIS)C 新型三维GIS(New T hree Dimension GIS)大数据GIS (B ig Data GIS)人工智能GIS (A I GIS)（2006年+）SuperMap GIS 10iEulerOSK-UXx86Power ARM MIPS SW-64龙芯申威飞腾CentOS深度中标麒麟数据库操作系统CPUUbuntu银河麒麟凝思华为鲲鹏华为欧拉普华人大金仓瀚高南大通用浪潮K-DB华为GaussDB HBasePostgreSQL MongoDBMySQLElasticsearch 阿里PolarDB达梦神舟通用湖南麒麟Android *元心*中兴*海光新云东方浪潮兆芯虚拟化技术容器化技术弹性伸缩负载均衡集群技术智能运维……四驾马车一体化分布式存储和计算微服务动态编排多云环境智能运维…云端一体化GIS产品云边端一体化GIS产品空间大数据技术经典空间数据技术分布式重构大数据GIS 技术体系…iObjects for SparkDSFiDesktop Java iServer iManager iMobileSparkSpark Streaming ElasticsearchPostgres-XL MongoDBHBaseVector Tiles TensorFlowiPortaliObjects Python……城市设计、CIM 、新型三维GIS 技术WebGL/VRBIM+GIS倾斜摄影三维分析（GPU ）三维移动端三维渲染引擎二三维一体化GeoAI1AI for GIS2GIS for AI3融合AI 的帮助GIS 软件进行功能提升和完善将AI 的分析结果放到中，进行结果管理、空间可视化和分析。
2边缘GIS 服务器•SuperMap iEdge云GIS 服务器•SuperMap iServer •SuperMap iPortal •SuperMap iManagerWeb 端•SuperMap iClient JavaScript •SuperMap iClient Python•SuperMap iClient3D for WebGL移动端•SuperMap iMobile •SuperMap iTablet•SuperMap iMobile LitePC 端•SuperMap iObjects Java •SuperMap iObjects .NET •SuperMap iObjects C++•SuperMap iObjects Python •SuperMap iObjects for Spark •SuperMap iDesktopX •SuperMap iDesktop云边端10i 新增便捷易用的组件式开发平台大型全组件式GIS开发平台，提供跨平台、二三维一体化能力，适用于Java/.NET/C++开发环境。
《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》读书记录目录一、前言 (2)二、安装与配置 (2)1. 安装Python环境 (3)2. 安装LangChain库 (3)3. 配置LLM应用 (4)三、基础篇 (6)四、进阶篇 (7)1. 自定义Token (9)2. 多语言支持 (10)3. 自动化Token转换 (11)五、实践篇 (12)1. 构建自动化工作流 (13)2. 集成外部API (15)3. 模型优化与性能提升 (16)六、高级篇 (18)1. 使用预训练模型 (19)2. 深度学习在LangChain中的应用 (20)3. 实时数据处理与分析 (22)七、总结与展望 (23)一、前言在阅读本书之前，我对于LLM技术有一定的了解，但在实际应用中总会遇到各种挑战。
如何高效、灵活地运用LLM技术，构建出符合实际需求的应用程序，一直是困扰我的问题。
这本书的出版，为我提供了宝贵的思路和解决方案。
通过对LangChain框架的学习和应用，我深知其对于提高LLM应用程序的可复用性和可扩展性具有重大意义。
本书内容涵盖了LangChain框架的基本概念、核心技术、实践应用等方面，通过详细的讲解和案例分析，使读者能够全面了解LLM应用程序的开发过程。
本书不仅适合对LLM技术感兴趣的开发者阅读，也适合作为相关领域的教材，供学生和专业人士学习参考。
二、安装与配置为了使用LangChain，您需要一个大型语言模型（LLM）。
本指南将使用Hugging Face Transformers库中的预训练模型。
通过运行以下命令安装Transformers库：从Hugging Face Model Hub中选择一个合适的LLM模型，并使用以下命令下载和安装模型：创建一个Python脚本或在现有脚本中添加以下代码，以便配置LangChain以使用您选择的LLM模型：您已经成功安装并配置了LangChain，可以开始构建高可复用、可扩展的LLM应用程序了。
企业云存储解决方案目录1. 内容简述 (3)1.1 文档目的 (4)1.2 背景与需求 (4)1.3 文档结构概览 (5)2. 企业云存储解决方案概述 (6)2.1 云存储技术简介 (7)2.2 云存储解决方案与企业需求匹配分析 (9)2.3 云存储优势与挑战分析 (9)2.4 解决方案核心功能概述 (11)3. 云存储解决方案技术架构 (13)3.1 整体架构图 (14)3.2 核心组件概述 (15)3.2.1 云存储平台 (16)3.2.2 数据中心与基础架构 (17)3.2.3 数据安全性与合规性措施 (19)3.2.4 可扩展性与性能优化 (20)4. 实施与部署 (21)4.1 系统部署架构设计 (22)4.2 实施步骤 (24)4.2.1 初始准备与规划 (26)4.2.2 数据迁移与备份策略规划 (27)4.2.3 安全性措施和合规性要求部署 (29)4.2.4 监控与维护策略制定 (29)4.3 用户培训与支持 (31)4.4 性能优化与调优 (31)5. 云存储解决方案的安全性与合规性 (33)5.1 数据加密与访问控制 (34)5.2 合规性与遵从性管理 (35)5.3 数据备份与灾难恢复策略 (36)6. 性能评估与监控 (38)6.1 性能指标与测试方法 (39)6.2 自适应性能调优 (41)6.3 系统监控与告警机制 (43)7. 迁移策略与数据管理 (44)7.1 迁移策略规划 (46)7.2 数据生命周期管理 (47)7.3 版本控制与恢复 (48)8. 成本效益分析与收益预期 (49)8.1 成本结构分析 (50)8.2 规模化效益分析 (51)8.3 预期ROI分析 (53)8.4 对比传统存储解决方案优势 (55)9. 案例研究与客户部署经验分享 (56)9.1 典型客户使用案例分析 (58)9.2 成功实施的关键要素 (59)9.3 客户反馈与建议 (61)10. 结论与未来展望 (62)10.1 总结陈词 (64)10.2 未来技术趋势与解决方案发展方向 (65)10.3 对企业的价值提升建议 (67)1. 内容简述本企业云存储解决方案文档旨在为贵公司提供一个全面地云存储解决方案的指南。
社交媒体虚假信息检测研究综述目录一、内容概述 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 文献综述目的与结构 (5)二、社交媒体虚假信息检测方法 (7)1. 基于内容的检测方法 (9)1.1 文本特征提取 (10)1.2 模型构建与优化 (11)2. 基于社交网络结构的检测方法 (12)2.1 社交网络分析 (13)2.2 网络拓扑特征提取 (14)3. 基于机器学习的检测方法 (16)3.1 传统机器学习算法 (17)3.2 深度学习算法 (18)4. 综合多种方法的混合检测方法 (20)三、社交媒体虚假信息检测技术进展 (21)1. 信息抽取与实体识别技术 (23)2. 情感分析与观点挖掘技术 (24)3. 图像识别与视频分析技术 (25)4. 多模态信息融合技术 (26)四、评估指标与评价方法 (28)1. 准确率 (29)2. 召回率 (30)五、案例分析 (31)1. 案例选择与数据来源 (32)2. 实验设计与方法 (33)3. 检测结果与分析 (34)4. 对比与讨论 (35)六、未来研究方向与挑战 (36)1. 提高检测准确性 (38)2. 降低计算复杂度 (39)3. 跨语言与跨平台检测 (40)4. 隐私保护与伦理问题 (41)七、结论 (43)1. 研究成果总结 (44)2. 现有研究的不足 (45)3. 对未来研究的展望 (46)一、内容概述随着互联网和社交媒体的普及，信息传播速度日益加快，其中虚假信息的传播也愈发严重。
为了应对这一挑战，社交媒体虚假信息检测研究成为了学术界和工业界共同关注的焦点。
本文将对近年来社交媒体虚假信息检测的研究进行综述，以期为相关领域的研究提供参考。
基于统计方法的虚假信息检测。
这类方法主要利用机器学习和数据挖掘技术对文本、图片、视频等多模态数据进行特征提取和模型训练，以实现虚假信息的自动识别。
基于词袋模型的文本分类方法、基于卷积神经网络的图像识别方法等。
基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究目录一、内容概要 (2)1. 研究背景及意义 (3)1.1 校园体育测试现状分析 (3)1.2 体测运动姿势识别的重要性 (5)1.3 YOLOv8pose模型的应用前景 (5)2. 研究目的与任务 (6)2.1 研究目的 (7)2.2 研究任务 (8)3. 研究方法与流程 (9)3.1 研究方法 (9)3.2 研究流程 (11)二、文献综述 (12)1. 运动姿势识别技术概述 (13)1.1 传统运动姿势识别技术 (15)1.2 深度学习在运动姿势识别中的应用 (15)2. YOLO系列模型研究现状 (17)2.1 YOLO模型发展历程 (19)2.2 YOLOv8模型特点分析 (20)3. 体测运动姿势识别研究现状 (21)3.1 校园体测现状分析 (23)3.2 体测运动姿势识别的难点与挑战 (23)三、改进YOLOv8pose模型设计 (24)1. 模型架构改进方案 (25)1.1 输入层优化 (26)1.2 骨干网络改进 (27)1.3 输出层优化及姿态识别策略设计 (28)2. 模型训练与数据集准备 (29)一、内容概要本文档旨在探讨基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究。
研究背景是随着科技的发展和人工智能的普及，校园体育活动的智能化和自动化成为教育领域的新趋势。
运动姿势识别是智能化体育管理系统的重要组成部分，能够有效评估学生的运动表现，提高运动训练的科学性和针对性。
本文的研究目的是通过改进YOLOv8pose 算法，提高校园体测中运动姿势识别的准确性和实时性。
引言：介绍研究背景、目的和意义，阐述运动姿势识别的重要性和应用场景。
相关工作：概述现有的运动姿势识别技术和算法，特别是基于深度学习的相关算法。
YOLOv8pose算法介绍与改进：详细介绍YOLOv8pose算法的基本原理和优点，分析其在运动姿势识别方面的不足，并提出改进措施。
毕业设计题目民航发动机控制系统故障在线监测方法研究学生姓名学号学院专业班级指导教师民航发动机控制系统故障在线监测方法研究摘要航空发动机控制系统是航空发动机的安全关键系统，保证了航空发动机在各种可能的条件下安全可靠地工作，为了保持可靠性，需要对其进行在线监测并且隔离出故障。
异常监测算法的研究能为维修人员提供直接有效的信息，能有效保障安全和降低维修成本。
本文以CFM56-7B控制系统为研究对象，针对最可能发生故障的传感器部分开展了方法研究，提出了基于多元状态估计和极限学习机的传感器信号在线监测方法，利用译码得到的QAR数据进行了验证。
通过对正常航班的训练得到模型，然后对正常测试数据进行了故障模拟，并对残差进行了序贯概率比检验，最后开发了MATLAB GUI交互界面，该图形界面整合了数据的训练和测试、故障模拟及残差检验。
关键词：CFM56-7B，QAR数据，传感器，多元状态估计，极限学习机目录摘要 (ⅰ)Abstract (ⅱ)第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文主要内容 (3)第二章CFM56-7B航空发动机控制系统 (5)2.1CFM56-7B航空发动机控制原理 (5)2.2CFM56-7B航空发动机控制系统组成 (6)2.2.1 电子控制器EEC (7)2.2.2敏感元件传感器 (7)2.2.3放大元件和执行机构 (14)2.3CFM56-7B航空发动机控制系统主要故障 (15)第三章航空发动机控制系统传感器故障检测算法研究 (16)3.1多元状态估计（MSET） (16)3.1.1MSET基本原理 (16)3.1.2在线异常检测步骤 (17)3.2极限学习机（ELM） (18)3.3基于序贯概率比（SPRT）的异常检测 (20)3.3.1序贯概率比 (20)3.3.2残差检验的一般步骤 (21)第四章MSET和ELM在CFM56-7B控制系统传感器上的故障监测 (23)4.1QAR数据 (23)4.2基于MSET的全航班多飞行阶段的传感器故障监测 (23)4.2.1数据的预处理 (23)4.2.1实例检测 (25)4.2.3CFM56-7B传感器故障模拟及在线监测 (32)4.3基于ELM的传感器故障监测 (36)4.3.1数据的训练及人工神经网络的建立 (36)4.3.2CFM56-7B传感器故障模拟及监测 (38)4.4两种监测方法的比较 (40)4.5CFM56-7B传感器在线监测人机交互GUI界面的设计 (42)第五章总结与展望 (45)5.1 总结 (45)5.1 展望 (45)参考文献 (46)致谢 (48)第一章绪论1.1 研究背景及意义我国民航业正进入高速发展的新时期，中国作为一个航空大国，其航空安全关系到我国的整个航空工业体系和经济的发展。
McAfee VSE&ASE产品技术白皮书关键词：恶意软件、访问保护、Artemis摘要：版本控制：McAfee（中国）公司2019年11月2日目录1 产品概述 (4)1.1 面临的挑战 (4)1.2 主流解决方案的不足之处 (4)1.2.1 存在防护时间差 (4)1.2.2 难以应对形形色色的恶意软件 (5)1.2.3 安全管理成本居高不下 (5)1.3 McAfee的解决之道 (5)2 VSE产品特点 (6)2.1 不间断的实时防护 (6)2.2 全方位的病毒防护 (6)2.3 潜在“恶意/间谍程序/广告软件”程序安全 (6)2.4 缓冲区溢出防护（IPS 功能） (6)2.5 全面的病毒突发回应 (6)2.6 集中的管理和完全可定制的报告功能 (7)3 VSE产品功能 (8)3.1 OAS 访问扫描技术 (8)3.2 基于行为的检测技术 (8)3.3 BOP缓存溢出防护 (8)3.4 端口阻挡 (8)3.5 企业级管理 (8)3.6 感染源追踪和阻挡 (8)3.7 Rootkit 检测 (8)3.8 企业级报表 (8)4 VSE产品的部署方式 (9)5 主要成功案例 (10)1产品概述1.1面临的挑战自从 25 年前首次出现病毒以来，计算机安全领域发生了翻天覆地的变化。
病毒一波接一波地袭来，各种恶意漏洞攻击和狡猾的威胁轮番上场。
随着您的网络向远程地点和移动用户扩展，您所面临的风险也将随之扩大。
恶意软件的增长速度如此之快，以致安全厂商的解决方案难以跟上威胁的步伐。
2008年，我们发现的恶意软件数量比之前两年的数量总和还要多。
恶意软件不断增长的主要因素在于不法分子受到越来越多的利益驱使。
他们追逐金钱并不惧以身试法。
Gartner 的调查显示，80% 多的攻击是为了谋取不义之财。
恶意软件编写者所收集的个人及机密信息交易已经导致了高达数十亿美元的网络犯罪。
绝大多数的威胁是悄无声息的——它们被加密或打包，混淆在有效荷载中；缩小了文件的容量；使安全厂商花费更多的时间和成本对其进行分析及防御。
