48、如何调查缺乏传统钓鱼线索的钓鱼邮件及VR认证可用性研究

如何调查缺乏传统钓鱼线索的钓鱼邮件及VR认证可用性研究

一、用户对缺乏传统线索的钓鱼邮件的调查情况

在研究用户如何调查缺乏传统钓鱼线索的钓鱼邮件时,我们对参与者与钓鱼邮件和网页的交互进行了分析,并总结了一些重要的相关性。

  1. 调查内容及方法

    • 对参与者的回复和他们与钓鱼邮件及网页的交互进行分析,总结其中的相关性。
    • 将分析结果按HITL交互模型的不同阶段(Notice、Expect、Suspect、Investigate、Act)进行分组。
    • 比较报告了特定特征的参与者群体与普通群体的表现。
  2. 部分关键结果展示
    | HITL特征 | 参与者比例 | 交互行为 | 普通群体比例 | 反应情况 | 显著度 | χ²检验结果 | p值 |
    | — | — | — | — | — | — | — | — |
    | General & Overall - Notice - email/sender/name | 12.5% | Clicked | 24.0% | ▼✓ | 24 | 6.283 | 0.012 |
    | General & Overall - Notice - email/sender | 17.1% | Clicked | 24.0% | ▼✓ | 70 | 19.237 | 0.000 |
    | General & Overall - Notice - email/body | 50

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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