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基于ATT&CK框架的域威脅檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

保障企業(yè)域環(huán)境中的敏感信息與數(shù)據(jù)的安全一直是安全研究人員所面臨的挑戰(zhàn)之一。針對這一難題，提出將ATT&CK框架所提供的攻擊行為知識庫與域安全防御結(jié)合，對ATT&CK中涉及的域安全相關(guān)戰(zhàn)術(shù)和技術(shù)進行全覆蓋，在模擬環(huán)境中分析實時產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)，監(jiān)控并捕獲敏感日志事件和連續(xù)異常的日志事件。最后，組織安全領(lǐng)域技術(shù)人員進行紅藍實戰(zhàn)對抗。對抗結(jié)果表明，基于ATT&CK框架能夠有效檢測域攻擊姿勢。

發(fā)表于：12/15/2021 9:00:00 PM

涉及隱私侵占類APP識別與分類方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著信息基礎(chǔ)建設(shè)的發(fā)展和移動應(yīng)用的普及，用戶個人信息在使用過程中被應(yīng)用開發(fā)者大量收集，出現(xiàn)了對個人信息的非法泄露和使用問題，嚴重威脅到了個人信息安全。為了更加高效準確地識別是否存在侵占隱私行為及對應(yīng)APP類別，提出了一種基于多模態(tài)特征的多策略組合的識別算法。首先，該算法采用Word2vec的方法來完成APP相關(guān)文本的詞匯層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入CNN網(wǎng)絡(luò)進行分類，接著根據(jù)文本分類的結(jié)果和多種行為特征集合生成應(yīng)用程序特征向量，最后結(jié)合多種不同的基分類器，采用硬投票的方式預測侵占隱私行為。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過訓練的模型在驗證集上的分類結(jié)果F1值最高可達91%，該方法可以有效地對侵占隱私類APP進行識別及分類，有助于在大數(shù)據(jù)時代，保障個人信息安全建設(shè)。

發(fā)表于：12/15/2021 8:56:00 PM

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進程行為嵌入表示的入侵檢測[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

入侵檢測是保障網(wǎng)絡(luò)空間安全的一項重要技術(shù)。隨著入侵者技術(shù)手段的升級，新一代的入侵檢測系統(tǒng)中需要融入人工智能技術(shù)以提升檢測效果。提出一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進程行為嵌入表示的入侵檢測方法，該方法將計算機事件日志轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)日志對象連接圖結(jié)構(gòu)，并在該圖上使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架進行頂點嵌入，從而得到計算機內(nèi)進程行為的向量表達；在此基礎(chǔ)上，建立多階轉(zhuǎn)移模型，為計算機描述整體的進程行為基線，并以偏離該基線的程度作為入侵行為檢測的依據(jù)。經(jīng)過多個攻擊場景的驗證，本文方法能夠有效地檢測出多種入侵行為。

發(fā)表于：12/15/2021 8:51:00 PM

基于AD9361的雷達射頻和差模擬器[微波|射頻][航空航天]

脈沖雷達是我國骨干測控設(shè)備，由于波束窄，在測控任務(wù)中捕獲、跟蹤一直是其難點。多年來測控技術(shù)人員一直對模擬實戰(zhàn)訓練進行不間斷的研究、探索，傳統(tǒng)的射頻模擬器均采用上變頻模式實現(xiàn)，設(shè)備龐大，價格昂貴。通過介紹測控設(shè)備的基本組成與和差信號在脈沖雷達中的形成過程，基于實戰(zhàn)雷達系統(tǒng)，采用軟件模塊實現(xiàn)了上位機系統(tǒng)控制硬件和與雷達設(shè)備的信息傳輸，采用AD9361射頻芯片實現(xiàn)了C波段雷達模擬信號的產(chǎn)生，通過在雷達設(shè)備上的測試驗證，采用軟件無線電技術(shù)實現(xiàn)C頻段射頻信號的產(chǎn)生，解決了設(shè)備人員實戰(zhàn)化訓練手段不足的問題，進一步提升設(shè)備人員捕獲跟蹤及應(yīng)急處置能力，是全面檢驗設(shè)備技、戰(zhàn)術(shù)性能的重要手段。

發(fā)表于：12/1/2021 4:38:00 PM

超寬帶微封裝頻率合成器的設(shè)計[其他][其他]

現(xiàn)代電子偵察系統(tǒng)中，尤其是便攜式、單兵等通信偵察系統(tǒng)，在功能技術(shù)指標保持不變的前提下，對于整機體積和重量都提出了更高要求，要求內(nèi)部器件具有更小體積和更輕重量，所以，實現(xiàn)小型化、輕量化的超寬帶頻率源成為實現(xiàn)便攜式偵察設(shè)備的重點和關(guān)鍵。基于單鎖相環(huán)構(gòu)架，采用新的電路和工藝實現(xiàn)方式，實現(xiàn)了0.2 GHz~20 GHz高性能超寬帶頻率源，為工程應(yīng)用提供高性能、小型化和輕量化的頻率源。

發(fā)表于：12/1/2021 4:34:00 PM

基于MOSFET的電動汽車電源開關(guān)設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

針對傳統(tǒng)繼電器的機械磨損和電弧灼燒的現(xiàn)象，為滿足電動汽車動力電池的開關(guān)控制要求，設(shè)計了一款基于MOSFET的大功率電源開關(guān)。該開關(guān)能夠有效提高開關(guān)的通斷速度和降低機械損壞。詳細分析了電源開關(guān)工作原理，其次闡述了電源開關(guān)結(jié)構(gòu)設(shè)計和各模塊的設(shè)計優(yōu)勢，其中就如何選取合適的MOSFET驅(qū)動器進行重點闡述，最后，通過電流耐受能力試驗，驗證電源開關(guān)可以在375 A大電流下正常工作。

發(fā)表于：12/1/2021 4:30:00 PM

基于0.35 μm CMOS工藝的高溫高壓LDO芯片設(shè)計[其他][其他]

基于X-FAB xa 0.35 μm CMOS工藝，首先采用Cascode電流鏡和高壓管，設(shè)計了一種具有高電源抑制比且無需額外提供偏置模塊的高溫高壓基準電路，在輸入電壓為5.5 V～30 V、工作溫度為-55 ℃～175 ℃時，可獲得穩(wěn)定的0.9 V基準電壓。接著針對負反饋環(huán)路的穩(wěn)定性問題，根據(jù)動態(tài)零點補償原理設(shè)計了一種新的動態(tài)零點補償電路，使系統(tǒng)在全負載變化范圍內(nèi)保持穩(wěn)定。同時配合其他過溫保護、過壓保護、過流保護和邏輯控制等電路模塊，完成一款面積為2.822 3 mm2的高溫高壓低壓差線性穩(wěn)壓器(LDO)芯片的設(shè)計。

發(fā)表于：12/1/2021 4:23:00 PM

非侵入式負荷監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)隱私保護方法研究[其他][其他]

非侵入式負荷監(jiān)測技術(shù)有助于用電精細化管理，但細粒度的電力消費數(shù)據(jù)也導致了用戶隱私信息暴露在攻擊者面前。首先分析了非侵入式負荷監(jiān)測數(shù)據(jù)所面臨的安全風險，并從密碼學角度提出了基于AES+RSA的混合加解密信息安全方案。方案采用對稱算法AES加密數(shù)據(jù)、非對稱算法RSA加密AES密鑰來實現(xiàn)高效的密鑰管理。利用Visio Studio 2017+Qt軟件開發(fā)測試界面，通過數(shù)據(jù)總線將算法寫入STM32單片機進行方案性能測試，優(yōu)選出最佳的運行模式，同時驗證了混合加解密方案的有效性。總結(jié)得到，方案的耗時長短取決于RSA算法的加解密或簽名驗簽的效率。

發(fā)表于：12/1/2021 4:20:00 PM

基于區(qū)塊鏈的物聯(lián)網(wǎng)卡安全流轉(zhuǎn)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對物聯(lián)網(wǎng)卡非法流通現(xiàn)象嚴重、監(jiān)管溯源工作困難的問題，運用區(qū)塊鏈為核心技術(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)卡安全流轉(zhuǎn)方法和系統(tǒng)。該系統(tǒng)由區(qū)塊鏈系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、區(qū)塊鏈終端、微信小程序組成，安全流轉(zhuǎn)過程包括卡信息初始錄入、轉(zhuǎn)出申請、轉(zhuǎn)入確認和溯源查詢。該系統(tǒng)采用智能合約實現(xiàn)流轉(zhuǎn)過程規(guī)則,分布式存儲信息摘要和物權(quán)變更信息,數(shù)據(jù)庫集中式存儲物聯(lián)網(wǎng)卡ICCID號段和信息摘要對應(yīng)關(guān)系,SE-SIM實現(xiàn)終端密鑰存儲和數(shù)字簽名。經(jīng)試點驗證和分析，該系統(tǒng)能夠保證溯源數(shù)據(jù)安全可信，兼顧批量并發(fā)性能，并提高監(jiān)管效率。

發(fā)表于：12/1/2021 4:15:00 PM

基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大功率LED調(diào)光模型[其他][其他]

大功率LED光度輸出不僅與操作電流大小有關(guān)，且受傳熱過程的時滯時變不確定因素影響難以預測。針對傳統(tǒng)機理建模存在參數(shù)提取困難、模型適應(yīng)性弱等缺點，提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法，從而構(gòu)建以操作電流、熱沉溫度、環(huán)境溫度為輸入，光通量為輸出的調(diào)光模型。模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)依據(jù)在線數(shù)據(jù)進行調(diào)整，通過遞推學習，模糊規(guī)則得到增量式完善，進而不斷逼近實際動態(tài)過程。結(jié)果表明，利用該方法構(gòu)建的調(diào)光模型與參考模型理論值相對誤差小于3%，與其他模型相比，結(jié)構(gòu)更加緊湊，預測精度更高。

發(fā)表于：12/1/2021 4:11:00 PM