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基于時序向量相似性的空間目標群匹配技術(shù)研究[其他][信息安全]

分析了空間低軌目標群的運行特點，提出了基于時序向量相似性的空間目標群匹配算法，提高了對低軌巨型星座的識別管理能力。首先，介紹了時序向量的降維方法，將目標群高維觀測時序向量簡化為空間構(gòu)型序列；而后，提出了基于動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）的目標群空間構(gòu)型序列相似性判別算法；最后，利用星鏈衛(wèi)星目標群仿真和實測數(shù)據(jù)對算法的匹配能力進行驗證。結(jié)果表明該算法可實現(xiàn)空間目標群監(jiān)測數(shù)據(jù)快速匹配，仿真數(shù)據(jù)匹配過程中，在群內(nèi)目標缺失30%的條件下匹配成功率可達100%，在低缺失條件下（缺失率5%以內(nèi)）群內(nèi)目標識別成功率平均超過75%；實測數(shù)據(jù)匹配成功率可達100%。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)交換激勵機制研究[其他][信息安全]

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的收集和共享得到重視，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)交換平臺。然而大部分平臺將重點放在數(shù)據(jù)安全與用戶隱私的考量上，從而忽視了用戶交換意愿方面的問題——實際應用中用戶往往因為缺乏足夠的動機而少有交換意愿。針對該問題，構(gòu)建了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)交換激勵框架，提出了一種基于歷史貢獻和當前貢獻的數(shù)據(jù)交換激勵機制，一方面從歷史維度考量用戶的過往表現(xiàn)，另一方面從當前維度考量用戶的實時貢獻。對所提出的方法進行了理論分析和實驗評估，結(jié)果表明該激勵機制能夠有效起到長期激勵用戶進行積極正向數(shù)據(jù)交換的作用。

發(fā)表于：3/7/2024

基于OSPF協(xié)議Hello報文隱蔽信道構(gòu)建研究[其他][信息安全]

現(xiàn)有存儲型網(wǎng)絡隱蔽信道的研究主要根據(jù)不同協(xié)議中不同字段來隱藏信息。在眾多協(xié)議中，例如TCP、UDP協(xié)議，對其研究較多，而OSFP使用廣泛卻在國內(nèi)研究較少。針對OSPF協(xié)議下的Hello報文進行分析可以構(gòu)建網(wǎng)絡隱蔽信道的字段。從所有可能字段中選擇Authentication、Router Dead Interval和Neighbor三個字段分別使用隨機值模式、值調(diào)制模型和序列模式進行構(gòu)建三種隱蔽信道，利用微協(xié)議技術(shù)優(yōu)化信道，并將三種隱蔽信道組合成一個傳輸速率更高的隱蔽信道模型。經(jīng)過驗證，該模型具有一定的可行性和隱蔽性，可為存儲型網(wǎng)絡隱蔽信道構(gòu)建技術(shù)提供一定的理論支持和技術(shù)支撐。

發(fā)表于：3/7/2024

基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測方法[其他][信息安全]

針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測存在數(shù)據(jù)隱私泄露和訓練時間長的問題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法。該方法首先采用聯(lián)邦學習協(xié)作訓練入侵檢測模型，保護客戶端數(shù)據(jù)隱私；其次，構(gòu)建基于門控循環(huán)單元（GRU）的入侵檢測模型并采用Adam優(yōu)化算法，提高客戶端模型的訓練速度。選用TON_IoT數(shù)據(jù)集為實驗數(shù)據(jù)，經(jīng)過兩輪通信輪次計算，訓練時間比單層LSTM模型減少4 s；利用Adam算法訓練模型比SGD算法收斂速度更快，入侵檢測模型準確率為0.99。實驗結(jié)果表明，基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法在保護數(shù)據(jù)隱私的情況下，可減少訓練時間和獲得更好的入侵檢測效果。

發(fā)表于：3/7/2024

基于機器學習建模的液體火箭發(fā)動機噴管內(nèi)型面優(yōu)化設計[其他][信息安全]

噴管是液體火箭發(fā)動機產(chǎn)生推力的重要部件。噴管型面的結(jié)構(gòu)將直接影響燃燒所產(chǎn)生的燃氣在噴管中的流動情況，進而對發(fā)動機的性能產(chǎn)生影響。采用B樣條曲線對拋物面型線進行參數(shù)化，計算樣本集的流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場，以比沖為優(yōu)化變量對噴管性能進行評估。研究表明，基于代理模型優(yōu)化得到的噴管內(nèi)型面結(jié)構(gòu)與特征線法計算結(jié)果基本一致，比沖計算結(jié)果相當，最大誤差為0.28%。通過代理模型和網(wǎng)格變形方法，可實現(xiàn)液體火箭發(fā)動機噴管內(nèi)型面優(yōu)化設計，提高優(yōu)化效率。

發(fā)表于：3/7/2024

基于攻擊意圖的工業(yè)網(wǎng)絡抗毀性評價研究[其他][信息安全]

隨著工業(yè)網(wǎng)絡的迅猛發(fā)展，安全事件層出不窮，網(wǎng)絡抗毀性成為了該領(lǐng)域關(guān)注的焦點之一。針對工業(yè)網(wǎng)絡中的安全問題，以攻擊意圖為切入點，開展了工業(yè)網(wǎng)絡抗毀性評價問題的研究。首先，通過對已知攻擊案例的分析，識別了多種攻擊類型及其潛在影響；然后，區(qū)別于現(xiàn)有針對網(wǎng)絡系統(tǒng)本身特性的評價方法，將攻擊的潛在意圖納入考量，構(gòu)建了一個綜合性的抗毀性評價方法；最后，在一個工業(yè)網(wǎng)絡系統(tǒng)模型上，通過與現(xiàn)有流行的網(wǎng)絡系統(tǒng)抗毀性評價方法對比，發(fā)現(xiàn)所提出的基于攻擊意圖的工業(yè)網(wǎng)絡抗毀性評價方法具有更加客觀、穩(wěn)定的評估效果。該抗毀性評價方法綜合考慮了外界攻擊的意圖、發(fā)生概率、影響范圍以及可能的后果，有效刻畫了不同場景下系統(tǒng)面對相同規(guī)模外界攻擊時的抗毀性。

發(fā)表于：3/7/2024

CGM連續(xù)血糖儀方案：提供1.5V/3V研發(fā)到供應整體解決方案[電子元件][醫(yī)療電子]

　　摘要：CGM整體解決方案包括系統(tǒng)整合、方案設計、技術(shù)資料、核心器件篩選、全鏈條的研發(fā)測試、PCB快板貼片和穩(wěn)定的大批量供應保障，一站式解決企業(yè)開發(fā)難題。

發(fā)表于：3/7/2024

【泰克應用分享】實現(xiàn)示波器同步以獲得更高通道數(shù)時需要考慮的三件事[測試測量][工業(yè)自動化]

　　構(gòu)建測試系統(tǒng)時，可能需要測量多個信號，此時僅依靠一個示波器的可用通道可能無法完全捕獲所有信號。要增加測試系統(tǒng)中的示波器通道數(shù)量，常見的方法是將多個示波器組合在一起。多通道測量適用于各種場景，例如捕獲復雜的粒子物理實驗數(shù)據(jù)、測量大量電源軌以及分析三相電源轉(zhuǎn)換器。

發(fā)表于：3/7/2024

基于無線Mesh自組網(wǎng)煤礦液壓支架壓力傳感器設計與應用[其他][信息安全]

通過研究現(xiàn)有無線礦山壓力監(jiān)測系統(tǒng)中液壓支架傳感器應用情況，發(fā)現(xiàn)普遍存在數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定與傳感器功耗高問題，為此利用無線Mesh自組網(wǎng)技術(shù)設計煤礦液壓支架壓力傳感器，克服數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定及功耗高的問題。以STM32L412單片機為核心處理器，定時采集液壓支架壓力數(shù)據(jù)，對壓力數(shù)據(jù)進行處理和存儲，并控制數(shù)據(jù)通過無線Mesh網(wǎng)絡傳輸至監(jiān)測分站，最終到達地面監(jiān)測系統(tǒng)。設計中將無線Mesh模塊喚醒機制與STM32L412單片機低功耗模式結(jié)合設計，保證數(shù)據(jù)傳輸可靠性同時，兼顧傳感器低功耗。經(jīng)過現(xiàn)場實際應用，所設計的液壓支架壓力傳感器在礦井下環(huán)境中數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定、傳感器功耗低，適合煤礦工作面液壓支架壓力采集監(jiān)測。

發(fā)表于：3/5/2024

數(shù)據(jù)財產(chǎn)確權(quán)保護的法理邏輯與規(guī)則展開[其他][信息安全]

大數(shù)據(jù)時代下的行為規(guī)制保護模式與數(shù)據(jù)確權(quán)保護模式目的是加強數(shù)據(jù)源發(fā)者的信息保護與規(guī)范數(shù)據(jù)資源合法利用的重要方式。數(shù)據(jù)財產(chǎn)權(quán)的保護模式立足于財產(chǎn)權(quán)勞動理論和經(jīng)濟學視角的產(chǎn)權(quán)理論進行證立，結(jié)合數(shù)據(jù)資源價值確權(quán)的法理邏輯與市場資源有效配置的規(guī)律性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素市場的高質(zhì)量、高效率流通。數(shù)據(jù)財產(chǎn)確權(quán)立足于現(xiàn)有法律法規(guī)與數(shù)據(jù)流通中存在的多維度法律風險的本質(zhì)，堅持數(shù)據(jù)人格利益與財產(chǎn)利益一體化，構(gòu)建數(shù)據(jù)財產(chǎn)權(quán)利體系，明確權(quán)利的主體與客體，規(guī)范數(shù)據(jù)財產(chǎn)控制權(quán)、使用權(quán)和處分權(quán)的內(nèi)容，并且針對數(shù)據(jù)權(quán)利主體行使權(quán)利的方式與財產(chǎn)權(quán)的保護期限予以限制，從而實現(xiàn)擺脫數(shù)據(jù)“公地悲劇”的困境。

發(fā)表于：3/5/2024

公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營分級標準構(gòu)建[其他][信息安全]

發(fā)表于：3/5/2024

德陽市“生態(tài)型智慧城市”建設探索及成果[其他][信息安全]

智慧城市是全球城市發(fā)展的新理念和新模式。當前，新型智慧城市已經(jīng)成為貫徹落實新發(fā)展理念、培育數(shù)字經(jīng)濟市場、建設數(shù)字中國和智慧社會的綜合載體。德陽積極響應國家關(guān)于網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國總體部署，加快推進數(shù)字德陽建設。針對國內(nèi)外智慧城市發(fā)展情況及存在問題，德陽基于城市發(fā)展現(xiàn)狀，創(chuàng)新提出“生態(tài)型智慧城市”建設模式，探索出一條推動新型智慧城市建設的新路徑，并取得一定成果。

發(fā)表于：3/5/2024

基于注意力特征融合網(wǎng)絡的DGA惡意域名檢測方法[其他][信息安全]

僵尸網(wǎng)絡借助DGA生成大量隨機域名逃避安全防御系統(tǒng)監(jiān)測。為解決已有DGA惡意域名檢測方法準確性不高和泛化能力受限等問題，提出基于注意力特征融合網(wǎng)絡。通過結(jié)合輸入層、Embedding層、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層、注意力模塊和長短時記憶網(wǎng)絡層，實現(xiàn)層次化特征提取使模型性能得到極大的改善。實驗結(jié)果顯示，該方法在各項指標上都有明顯的提升，表現(xiàn)出優(yōu)秀的DGA惡意域名檢測能力。

發(fā)表于：3/5/2024

生成式人工智能訓練數(shù)據(jù)風險的規(guī)制路徑研究[其他][信息安全]

探討了生成式人工智能如ChatGPT在訓練數(shù)據(jù)方面的法律風險與規(guī)制問題。首先分析了生成式人工智能在數(shù)據(jù)來源、歧視傾向、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及安全風險等方面的問題，通過對中歐法律體系的比較研究，建議明確界定治理原則，并針對數(shù)據(jù)合規(guī)性制定完善路徑。最后，從具體措施層面，對中國現(xiàn)行的法律規(guī)制提出了具體的完善建議，為生成式人工智能的健康發(fā)展與法律規(guī)制提供有益參考。

發(fā)表于：3/5/2024

沖突型緩存?zhèn)刃诺拦舻臉?gòu)建驅(qū)逐集研究綜述[其他][信息安全]

緩存?zhèn)刃诺拦舨粩喟l(fā)展，對用戶的信息安全和硬件基礎(chǔ)設施的安全造成威脅。緩存?zhèn)刃诺拦羯婕按鎯ο到y(tǒng)、加密算法、瀏覽器、虛擬機、操作系統(tǒng)等，尤其涉及與內(nèi)存的交互。部分更復雜的微架構(gòu)攻擊中，攻擊者使用緩存?zhèn)刃诺拦臬@取關(guān)鍵信息。沖突型緩存?zhèn)刃诺拦魞H需要共享緩存，攻擊范圍廣，隱蔽性強。構(gòu)建驅(qū)逐集，是沖突型緩存?zhèn)刃诺拦糁械氖滓完P(guān)鍵步驟。首先回顧驅(qū)逐集構(gòu)建研究的發(fā)展，接著分類介紹構(gòu)建驅(qū)逐集算法，并對構(gòu)建驅(qū)逐集算法性能的影響因素進行分析。

發(fā)表于：3/5/2024