女巫

摘要： 读完手里的这本《格林童话》,我对其中的两则故事产生了困惑一是《玫瑰公主》。国王与王后结婚快十年时生下一位小公主,国王准备办宴会庆祝。因为宫内只有十二个金盘子,于是他们只请了十二位女巫。唯一没被邀请的女巫生气了,她发出了邪恶的诅咒:公主十五岁那年将会被纺锤扎死。结果诅咒应验了,公主昏死了一百年。

摘要： 2020年9月,迪士尼真人影片《花木兰》在中国上映。虽然制片方进行了巨额投资和大肆宣传,但《花木兰》在中国口碑暴跌,票房扑街,原因在于影片有“文化挪用”之嫌,制片方改变主人公背景且有违中国文化的剧情改写让中国观众无法与影片内容产生共鸣。文章着重分析影片《花木兰》中女主角“女巫”身份的塑造及影片传达的西方女性主义思想,以此探讨影片中披着中国外衣的西方女性主义色彩的产生原因。

摘要： 女巫玛丽的魔法项链断了。聪明的小朋友,你能帮她把散落的珍珠找回来吗?(小提示:女巫的魔法项链是根据成语接龙的规律穿起来的哟!)

摘要： 听朋友说女巫的城堡里有一屋子的蜂蜜,大棕熊眼睛都直了,一夜都没睡着,那黄澄澄的蜂蜜一直在他眼前晃啊晃,晃了整整一夜。第二天,大棕熊做了一个重大的决定:去女巫的城堡偷吃蜂蜜。说干就干,打听到女巫住在森林最深处的星光城堡里,大棕熊日夜兼程地赶了过去。刚一靠近城堡,大棕熊就闻到了蜂蜜诱人的香味,忍不住咽了咽口水。

摘要： 纳尼亚求救公告狮王阿斯兰创造的纳尼亚世界被邪恶的白女巫占领,导致终年白雪,没有了春天。一个古老预言曾说,“四个人类孩子坐上京城宝座,就是白女巫统治的结束”。我们全体国民期待着四位小勇士早日来到纳尼亚,召唤回阿斯兰,帮助纳尼亚战胜白女巫!

摘要： “砰!”女孩关上门,头也不回地冲了出去,妈妈的责骂声顿时被抛在身后。“我恨死你啦!我再也不回这个家啦!”她跑下楼,又跑出小区。咦?四周怎么都是雾气?看不见马路,也看不见汽车。“这是哪里呀?”她吓哭了。她往左走,浓雾跟着她往左;她往右走,浓雾又跟着她往右。她好像掉进了女巫的魔法阵里,不管她往哪里走,往哪里跑,都逃脱不了。

摘要： 在西方故事里,女性魔法师往往被称为“女巫”。她们时而是丑怪的“老巫婆”,时而又是有才有貌的美女,但无论美丑,总会被打上神秘、狠毒的标签。究其原因,或许要追溯到女巫界的古老代表身上。本期主角,古希腊神话中的女巫美狄亚,就以歹毒闻名于世。然而,恶名背后,她也有一段坎坷人生。

摘要： 怪病来袭在女巫莉莉的记忆里,那原本是一个普通的好天气,天空中没有几片云,纯净的背景下,几只振翅飞起的小鸟看起来格外生动,高压电线依旧像五线谱一样分割着蓝天,也让她在穿行的时候体验着玩躲避游戏的乐趣。但那又是格外不同寻常的一天。

摘要： 要练习“悬疑式”说话,其实很容易。只要你跟朋友转述一件事的时候,每讲几个句子,就稍稍停下,你看朋友会不会问“然后呢?”“后来呢?”如果有这样追问,就表示你叙述事情的方法是吸引人的;但如果你停顿一下,你朋友想都不想,就把话题转去别的地方,那就表示你讲得没意思。小戈先说一个故事给古古听。“美人鱼爱上了人类的王子,她很想到陆地上去找王子,就跑去找海底的女巫,要女巫把她的鱼尾巴变成一双可以在陆地上行走的腿。”

摘要： 小兔灰灰和小熊波波是一对好朋友,可是他们却住在不同的地方。灰灰住在兔子镇,波波住在酷熊镇。从灰灰家去波波家,要经过粉红小镇。可是不久前,粉红小镇搬来了一个女巫,她经常为难路过的小动物,不让他们顺利地通过小镇。灰灰收到了波波寄来的邀请卡,尽管非常开心,但又有点儿担心,他怕经过粉红小镇时遇到那个女巫,那他就不能给波波庆祝生日了。

摘要： 本发明提供了一种车联网环境下身份可溯的女巫攻击检测方法，属于车联网安全技术领域。其技术方案为：一种车联网环境下身份可溯的女巫攻击检测方法，该方法包括以下步骤：系统初始化、女巫攻击发现、恶意节点定位、攻击者身份追溯。本发明的有益效果为：本发明本方法在检测到女巫攻击发生的情况下，设计了一个简洁的方法实现对攻击者位置的定位，并根据定位信息追溯出攻击者的真实身份。

摘要： 本发明公开了一种对抗女巫攻击的用于大规模网络的社团检测方法，给定一个社交网络G＝(V,E)，V为节点集，E为社交链接或边集；给定一个社团链接强度阈值t，初始化社团链接或边集合C＝null；对每条集合E中的边(u,v)的两端节点计算相似性指标，记为s

摘要： 本发明公开了一种识别女巫节点与重叠节点的方法，该方法基于定位和流量，先通过逐步定位算法筛选出疑似女巫节点，即女巫节点和重叠节点，再通过统计重叠节点数据包流量甄别出真正的女巫节点。本发明提出的识别方法将女巫节点(恶意节点的多个身份)和正常的重叠节点有效的区分开了，不仅在关于消除正常重叠节点在女巫节点检测中的误检这一研究方向上弥补了空白，还大大提升了女巫节点检测的准确率。本发明为构建适用于无线传感器网络WSNs面临的多种内部攻击的入侵检测系统攻克了难关。

摘要： 本发明涉及车联网技术领域，公开了一种车联网女巫攻击检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标车辆的状态信息，根据状态信息建立物理特征模型，得到目标车辆的移动轨迹，根据目标车辆的移动轨迹进行相似性分析，得到相似度特征向量，将相似度特征向量输入至经训练得到的移动行为检测模型中，得到距离相近的相似度特征向量，将距离相近的相似度特征向量对应的车辆为女巫攻击的恶意车辆。本发明物理特征模型完整记录目标车辆的行驶轨迹，经移动行为检测模型得到距离相近的相似度特征向量，提高检验的准确性，从而检验出女巫攻击的恶意车辆，解决现有技术无法检测出车联网应用中是否存在女巫攻击的技术问题，提高车联网的安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于粗细粒度轨迹的深度学习城市车联网女巫攻击检测方法，包括：步骤1，按照固定时间窗采集粗、细粒度轨迹，当达到一个检测时间周期，执行步骤2。步骤2，采用lcs算法对粗粒度轨迹两两计算轨迹重合比例，形成轨迹关联序列，根据此关联序列找出相应的细粒度轨迹，作为检测模型的输入，执行步骤3。步骤3，对于输入的多条细粒度轨迹，利用LSTM进行单轨迹特征提取，用Transformer捕捉轨迹间关系，最后用softmax做分类，判断目标轨迹是否为女巫轨迹。实验结果证明，本发明所提出的女巫攻击检测方法具有较高的检测性能，且在不同应用场景下表现出较强的适应性。

摘要： 本发明属于区块链领域，涉及以太坊的网络安全，特别涉及面向区块链中以太坊节点女巫攻击的检测系统及检测方法；所述系统包括可视化模块和女巫攻击检测模块；可视化模块包括输入单元和显示单元，所述女巫攻击检测模块包括计算单元、接口检测单元、区块解析单元、ID检测单元、IP检测单元以及判决输出单元；本发明通过区块解析单元计算出以太坊节点的总困难度，并利用ID检测单元和IP检测单元结合女巫攻击节点的ID特性和IP特性，从而检测出发生女巫攻击的ID信息和IP地址，并通过有效的机制阻断对应女巫攻击节点的通信。本发明能够尽可能地及时发现女巫攻击节点，避免女巫攻击节点对诚实节点的侵害，提升了以太坊的网络层安全性。

摘要： 本申请提供一种工业互联网女巫攻击检测方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取工业互联网中每一个运动节点的行驶状态矩阵；计算所述行驶状态矩阵的特征值；选择预定个数的所述特征值作为节点特征值；将所有所述运动节点的所述节点特征值输入预先构建好的极限学习机模型，其中，所述极限学习机模型包括输入层、隐藏层、输出层，在所述隐藏层设有激励函数；通过所述极限学习机模型中的所述激励函数和所述隐藏层采用加权求和方法对所述节点特征值进行计算，得到所述运动节点的分类结果；将所述分类结果作为女巫攻击检测结果。通过利用极限学习机模型复杂度低、计算开销小的优势，提高了工业互联网中女巫攻击检测的效率。

摘要： 本发明公开了一种分散式存储系统中防御女巫攻击的方法和系统，属于信息安全领域。包括：在冗余数据永久存储之前使用专用的数据编码方案将其编码成数据块；使用专用的作业调度方案将I/O密集型作业与挑战同时调度执行；女巫攻击者在其未存储的数据受到挑战时会遭受读取整个数据块的惩罚，并且与I/O密集型作业争用有限的存储带宽；在这种竞争下女巫攻击者的作业利润显著降低，最终因作业收入损失高于攻击获利而放弃攻击。如此，本发明创新地从经济学与博弈论的角度出发，通过专用数据编码以及作业调度方案构造女巫攻击者的攻击成本，促使攻击者放弃攻击行为，进而提高低可信、去中心化分散式存储系统的安全性。

摘要： 本发明提供了一种基于行为特征的车联网女巫攻击检测方法，属于车联网应用技术领域，解决了恶意车辆容易伪造行驶轨迹和位置、检测困难的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：S1、系统初始化；S2、Sybil攻击发现；S3、Sybil恶意节点检测。本发明的有益效果为：本发明利用区块链分布式共识、不可篡改的特性，结合PKI技术实现车辆身份认证，并通过假名机制，加大恶意车辆身份伪造难度；同时，对行驶轨迹相似的节点进行亲密度分析，实现Sybil节点的检测，防止恶意车辆入侵网络，对比其他的检测方案，本发明增加了恶意车辆伪造行驶轨迹和位置的难度，具有更高的检测效率，更安全的传输性。

摘要： 本发明公开了一种基于车联网ADAS的女巫攻击检测方法及系统，接收方车辆和发送方车辆分别在行驶过程中收集数据并生成各自包含三个不同时刻快照的数据包；对接收方车辆数据包和发送方车辆数据包中同一时刻的快照进行时间戳验证，同一时刻的快照进行方法位置验证，同一时刻的快照进行周围环境物体验证，分别得到时间戳验证结果、发送方车辆的实际位置以及两辆车周围的环境物体；经验证后检测是否存在女巫攻击。本发明在不使用额外的硬件支持，基于当前大多数自动驾驶车辆已经配备的ADAS传感器保证了对发起通信的车辆是否存在女巫攻击的检测效果，也不需要复杂的加密方式也不需要车联网中第三方可信机构的帮助。