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特朗普宣稱將拍賣600MHz頻段

日前，美國總統(tǒng)特朗普在其創(chuàng)辦的社交媒體平臺“真實社交”（Truth Social）上發(fā)文稱，將釋放600MHz頻段頻譜用于拍賣，“讓美國再次偉大”。特朗普宣稱，此舉將助力美國“保持在Wi-Fi、5G和6G領域的全球領先地位，讓每一位美國人連接到世界上最優(yōu)質的網(wǎng)絡，同時確保網(wǎng)絡安全?！贝朔響B(tài)再度引發(fā)業(yè)界廣泛關注。

2022黑科技F5G閃亮出場：成數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字化轉型“雙輪”和“兩翼

F5G——The 5th GenerationFixed Network，即第五代固定網(wǎng)絡，以10G PON、Wi-Fi6、200G/400G和OSU-OTN等技術為代表。2020年2月，歐洲電信標準化協(xié)會ETSI成立了F5G行業(yè)規(guī)范工作組(F5GIndustrySpecification Group，ETSI ISG F5G)，致力于研究F5G標準與應用、固定寬帶網(wǎng)絡的代際演進和長期發(fā)展。

發(fā)表于：7/6/2022

分布式VANETs中車流自適應的低沖突TDMA-MAC協(xié)議

在分布式車載自組織網(wǎng)絡中，動態(tài)變化的雙向車流會嚴重影響基于slot分組的TDMA-MAC協(xié)議降低沖突的效果以及整體協(xié)議的安全性與可靠性，對此設計一種車流自適應的低沖突TDMA-MAC協(xié)議TALC-MAC。采用slot占用率作為分組調整的判斷依據(jù)，設計詳細的分組擴展與收縮策略以適應車流實際分布。同時優(yōu)化幀內slot分組方案與節(jié)點預約slot的策略，進一步降低網(wǎng)絡中發(fā)生沖突的概率。仿真實驗結果表明TALC-MAC能有效適應雙向車流的動態(tài)變化，保持協(xié)議整體低沖突的特性。

發(fā)表于：7/5/2022

基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經(jīng)網(wǎng)絡

圖神經(jīng)網(wǎng)絡中的注意力機制在處理圖結構化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。傳統(tǒng)的圖注意力計算直接連接的節(jié)點之間的注意力，并通過堆疊層數(shù)隱式獲取高階信息。盡管在圖注意力機制方面目前已有廣泛的研究，但用于注意力計算的堆疊范式在建模遠程依賴方面效果較差。為了提高表達能力，設計了一種新穎的直接注意力機制，這一機制通過K階鄰接矩陣直接計算高階鄰居之間的注意力。通過自適應路由聚合過程進一步傳播高階信息，這使得聚合過程更靈活地適應不同圖的特性。在引文網(wǎng)絡上的節(jié)點分類任務上進行了大量的實驗。實驗表明，該方法優(yōu)于最先進的基線模型。

發(fā)表于：7/5/2022

地鐵運營崗位應急處置培訓的語音識別研究

地鐵交通運營是一種整體性活動，離不開各部門間的協(xié)調配合,地鐵運營崗位應急處置培訓系統(tǒng)應用于多個崗位的聯(lián)合培訓。該系統(tǒng)通過語音識別來實現(xiàn)模擬崗位間語音交互及對培訓過程智能評價的功能。提出的語音識別方法可實現(xiàn)離線網(wǎng)絡下對地鐵培訓專業(yè)術語的高識別精度，利用深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DFCNN）和鏈接時序分類（CTC）構建聲學模型，對應急處置培訓用語進行整理并構建專業(yè)術語庫，基于統(tǒng)計學構建語言模型。實驗結果表明，該語音識別方法能夠有效識別地鐵應急處置培訓用語，為地鐵運營崗位人員的培訓和考核提供更全面的評價指標。

發(fā)表于：7/5/2022

基于方向一致?lián)p失的輕量車道線檢測

目前，輕量型車道線檢測網(wǎng)絡存在彎道檢測效果差、網(wǎng)絡感受野不夠與實時性受限等問題，故提出了一種改進的輕量型車道線檢測網(wǎng)絡模型。首先，為提高彎道檢測效果，設計了一種方向一致?lián)p失，以使模型適用于彎道場景。其次，為在增強網(wǎng)絡實時性的同時提高其感受野，提出將自注意力機制與RepVGG相融合的網(wǎng)絡作為模型的主干網(wǎng)絡。該模型在CULane測試集上測試的總F1-measure達到了70.7%，在Tusimple測試集上測試的準確率達到95.92%，其平均推斷速度達到了408 FPS。實驗結果表明，該模型相較于目前輕量型模型在性能上有一定的提升，尤其對彎道場景下的車道線檢測效果提升明顯。

發(fā)表于：7/5/2022

民用無人機領域數(shù)據(jù)與飛行安全法律規(guī)制研究

無人機技術是當今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的助力之一，尤其是5G技術與無人機技術的結合成為推動工業(yè)向數(shù)字化轉型升級的重要力量。但是，在無人機大規(guī)模應用的同時，也不能忽視其給行業(yè)帶來的風險與挑戰(zhàn)。主要討論民用無人機存在的隱私侵權問題及其造成的數(shù)據(jù)安全問題和“黑飛”問題，并對比中外法律法規(guī)提出有關法律體系建設的建議。

發(fā)表于：7/5/2022

大數(shù)據(jù)技術中的隱私保護法律問題

大數(shù)據(jù)技術廣泛應用的同時也帶來了諸多問題，對用戶隱私和數(shù)據(jù)安全造成了嚴重侵害。由于大數(shù)據(jù)發(fā)展速度快和法律屬性界定復雜等原因，現(xiàn)行法律法規(guī)存在一定的滯后，對此類問題適用性不佳，需要隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展進行及時的改進，從而適應日新月異的網(wǎng)絡環(huán)境。

發(fā)表于：7/5/2022

保留格式加密的雙擾工作模式

在通常的分組密碼ECB或CBC工作模式下，當數(shù)據(jù)分組的分組長度較小時，可能會因為密文組重復導致明文信息泄露。為此，給出了一種適用于保留格式加密算法的創(chuàng)新工作模式。以加密初始向量為起點，用一種密鑰參與運算的非線性遞歸方法產(chǎn)生不可預測序列，并以加擾形式將該序列作用到分組迭代變換的輸入和輸出數(shù)據(jù)組中。即明文組變換到密文組的過程由明文加擾、分組加密和密文加擾三步構成。這樣的工作模式將使得攻擊者難以獲得和積累明密對，以及實施已知明文攻擊。這將在一定程度上消除某些密碼算法因為明文組空間較小而存在的安全缺陷。因此，該工作模式適用于某些保留格式加密算法或分組較小的輕量級分組算法。

發(fā)表于：7/5/2022

基于CL-PKC的衛(wèi)星通信認證技術研究

隨著衛(wèi)星通信技術的不斷發(fā)展，衛(wèi)星通信組網(wǎng)技術受到越來越多的關注，其相關的安全問題也更加突出。針對衛(wèi)星通信認證技術進行研究，分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡的特點和安全認證需求，提出了一種基于身份的密碼體制認證方案，實現(xiàn)了身份認證和密鑰協(xié)商，以及對合法用戶的身份信息的保護功能。并進行仿真實驗對協(xié)議的安全可行性進行了驗證，結果表明，該方案達到了安全、高效的認證效果。

發(fā)表于：7/5/2022

基于擠壓激勵網(wǎng)絡的惡意代碼家族檢測方法

惡意代碼已經(jīng)成為威脅網(wǎng)絡安全的重要因素?；跈C器學習的惡意代碼檢測方法已經(jīng)取得較好的效果，但面對相似的惡意代碼家族，往往效果不佳。對此，提出了一種基于擠壓激勵網(wǎng)絡的檢測算法，由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network，CNN)與擠壓和激勵(Squeeze-and-Excitation，SE)模塊構成。CNN先快速提取惡意代碼的圖像特征，SE模塊對多通道特征圖進行全局平均池化，將全局信息壓縮，然后通過全連接層自適應學習，并將每個通道特征圖賦予不同的權重來表示不同的重要程度，指導激勵或抑制特征信息。實驗結果表明，該方法相對于傳統(tǒng)機器學習方法有更好的檢測效果，與深度學習算法相比檢測效果也有一定的提升且參數(shù)量大大減少。

發(fā)表于：7/5/2022