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愛立信攜手Telstra率先全球部署新一代RAN計(jì)算平臺(tái)

愛立信攜手Telstra，率先全球部署新一代RAN計(jì)算平臺(tái)，共推移動(dòng)連接技術(shù)發(fā)展

發(fā)表于：2024/9/4

中國移動(dòng)創(chuàng)新提出5G-A無線融合新架構(gòu)

5G-A技術(shù)發(fā)展邁上新臺(tái)階：中國移動(dòng)創(chuàng)新提出5G-A無線融合新架構(gòu)

發(fā)表于：2024/9/4

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核電運(yùn)行數(shù)據(jù)服務(wù)研究

在核電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，核電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的建設(shè)至關(guān)重要。然而，現(xiàn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)存在子系統(tǒng)研發(fā)分散、外部接入復(fù)雜等問題，影響了開發(fā)和維護(hù)效率。針對(duì)這些問題，提出了一種核電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)管理機(jī)制，包括數(shù)據(jù)服務(wù)目錄管理、多維標(biāo)簽及查詢技術(shù)，以及面向核電場(chǎng)景的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分發(fā)和調(diào)度技術(shù)。研究結(jié)果表明，該平臺(tái)能夠提供統(tǒng)一、可視化、自助式、安全的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)。平臺(tái)已成功應(yīng)用于多個(gè)核電廠，支持21類服務(wù)和200個(gè)以上數(shù)據(jù)接口，有效滿足了數(shù)字化應(yīng)用的數(shù)據(jù)服務(wù)需求。該研究不僅為核電行業(yè)提供了實(shí)時(shí)、安全、高效的數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案，也為其他工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)提供了參考。

發(fā)表于：2024/9/3

基于居民出行特征的職住地精細(xì)化識(shí)別

為了解決傳統(tǒng)職住模型測(cè)算規(guī)則的單一性和局限性，降低各區(qū)域居民用戶因作息規(guī)律差異或臨時(shí)性變化而造成的職住地識(shí)別誤差，創(chuàng)新性提出一種基于不同區(qū)域居民出行特征的職住地精細(xì)化識(shí)別方法。首先，采用“3 min切片”和“角度+駐留時(shí)間+連接次數(shù)”等多種方式對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪提煉；然后，基于時(shí)空約束密度聚類進(jìn)行駐留點(diǎn)識(shí)別分析；最后，根據(jù)各城市居民日常出行特征，通過引入加權(quán)駐留時(shí)長動(dòng)態(tài)更新各城市區(qū)域居民用戶職住地測(cè)算規(guī)則，進(jìn)而精細(xì)化識(shí)別不同城市用戶職住地分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法涉及的過程均合理有效，且最終的職住地識(shí)別效果要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)單一職住模型測(cè)算規(guī)則，適用于同時(shí)批量處理多個(gè)區(qū)域職住地問題，尤其對(duì)因突發(fā)狀況而產(chǎn)生作息時(shí)間變化的城市效果更為顯著。

發(fā)表于：2024/9/3

基于數(shù)據(jù)到達(dá)間隔的網(wǎng)絡(luò)大流檢測(cè)方法

大流檢測(cè)是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管中的重要任務(wù)。現(xiàn)有的檢測(cè)方法主要圍繞流的大小來進(jìn)行篩選評(píng)判。然而，真實(shí)的大流往往與數(shù)量眾多的老鼠流混合在一起，尤其是當(dāng)路由器存儲(chǔ)空間有限時(shí)，依靠所能記錄下來的流大小信息通常不能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)大流檢測(cè)。為此提出一種新的大流檢測(cè)方法，該方法根據(jù)流的新舊及數(shù)據(jù)到達(dá)間隔來濾除老鼠流。實(shí)驗(yàn)顯示該方法在有限的存儲(chǔ)空間條件下，表現(xiàn)出良好的檢測(cè)準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：2024/9/3

基于區(qū)塊鏈的敏感數(shù)據(jù)可信存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

針對(duì)敏感數(shù)據(jù)保密性和可靠性需求，提出了基于區(qū)塊鏈的敏感數(shù)據(jù)可信存儲(chǔ)技術(shù)，為敏感數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和高效管理提供了一種創(chuàng)新性的解決方案。通過去中心化存儲(chǔ)和不可篡改賬本、區(qū)塊鏈安全監(jiān)管、鏈外數(shù)據(jù)可信接入、區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制等技術(shù)，永久記錄網(wǎng)絡(luò)或數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)，有效防止入侵者數(shù)據(jù)竊取，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫，保障數(shù)據(jù)的完整性。通過成功實(shí)現(xiàn)大幅提高并發(fā)容量的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)有效傳輸和處理數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)具備適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的通信能力，推動(dòng)了敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用的發(fā)展，為相關(guān)領(lǐng)域的科研和實(shí)際應(yīng)用提供有力支持。

發(fā)表于：2024/9/3

橢圓曲線標(biāo)量乘高效方案設(shè)計(jì)

對(duì)于一些資源受限的應(yīng)用場(chǎng)景而言，橢圓曲線密碼算法的計(jì)算量還是比較大，這嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，需要對(duì)算法進(jìn)行輕量化改進(jìn)以減少資源消耗。標(biāo)量乘運(yùn)算是影響橢圓曲線密碼算法執(zhí)行效率的關(guān)鍵，針對(duì)無線傳感器節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存和處理特點(diǎn)，首先對(duì)其底層的域運(yùn)算進(jìn)行改進(jìn)，提出了二進(jìn)制域上的3-Karatsuba聯(lián)合區(qū)塊乘法算法、快速模約減算法、模平方及模逆算法，減少了域運(yùn)算過程的基本運(yùn)算和內(nèi)存讀寫次數(shù)，最后基于Montgomery算法設(shè)計(jì)了GF(2m)上的標(biāo)量乘快速實(shí)現(xiàn)方案。在8 bit AVR 微處理器上實(shí)驗(yàn)表明，完成一次GF(2163)域上的ECC點(diǎn)乘運(yùn)算共需要5 160 991個(gè)時(shí)鐘周期，時(shí)間消耗大約為0.70 s，改進(jìn)后的方案在運(yùn)算效率方面有一定優(yōu)化。

發(fā)表于：2024/9/3

基于深度學(xué)習(xí)的智慧校園勒索病毒防御架構(gòu)設(shè)計(jì)

智慧校園建設(shè)是現(xiàn)代高校信息化發(fā)展的必然趨勢(shì)，然而，網(wǎng)絡(luò)安全問題，尤其是勒索病毒攻擊，對(duì)智慧校園的正常運(yùn)作構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的安全防護(hù)手段難以應(yīng)對(duì)不斷演變的勒索病毒，因此，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)勒索病毒防御架構(gòu)（Adaptive Ransomware Defense Architecture Based on Deep Learning，ARDAD），旨在提升智慧校園云平臺(tái)的勒索病毒防御能力。ARDAD通過整合多層次防護(hù)、行為分析和動(dòng)態(tài)響應(yīng)等安全機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、文件和服務(wù)器，并利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別和攔截勒索病毒，實(shí)現(xiàn)對(duì)智慧校園云平臺(tái)的安全防護(hù)。

發(fā)表于：2024/9/3

基于威脅情報(bào)關(guān)聯(lián)的APT攻擊識(shí)別與溯源技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)空間對(duì)抗形態(tài)正變得更加復(fù)雜，其中摻雜了人工智能、躲避逃逸、情報(bào)收集、社會(huì)工程、地緣政治等多種因素。目前威脅情報(bào)IOC特征主要被用來識(shí)別受控主機(jī)以及C&C終端連接行為；另外通過關(guān)聯(lián)拓展IOC進(jìn)行黑客組織溯源。以全流量存儲(chǔ)、回溯和全球APT威脅情報(bào)監(jiān)測(cè)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提出基于IOC拓展指標(biāo)和TTP規(guī)則、模型關(guān)聯(lián)的APT攻擊識(shí)別和背景溯源方案，可以將傳統(tǒng)的基于時(shí)間點(diǎn)的檢測(cè)模式延伸到基于歷史時(shí)間窗的檢測(cè)模式，能夠更加充分地應(yīng)對(duì)APT的持續(xù)性和長期性，同時(shí)也成為APT組織背景溯源的有效途徑之一。

發(fā)表于：2024/9/3

基于虛擬化的網(wǎng)絡(luò)空間綜合靶場(chǎng)建設(shè)研究

隨著網(wǎng)絡(luò)空間對(duì)抗的復(fù)雜化，網(wǎng)絡(luò)靶場(chǎng)已成為奪取國家網(wǎng)絡(luò)空間安全主導(dǎo)權(quán)的關(guān)鍵領(lǐng)域，同時(shí)也是確保國家網(wǎng)絡(luò)安全的戰(zhàn)略新高地。網(wǎng)絡(luò)綜合靶場(chǎng)是開展防護(hù)訓(xùn)練、對(duì)抗競(jìng)賽、攻防演練、技術(shù)研究等網(wǎng)絡(luò)安防實(shí)戰(zhàn)化工作的重要基礎(chǔ)設(shè)施。研究了基于虛擬化技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)空間綜合靶場(chǎng)建設(shè)問題，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空間安全防護(hù)需求，對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合靶場(chǎng)能力建設(shè)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、功能組成、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景等方面進(jìn)行了研究，為網(wǎng)絡(luò)綜合靶場(chǎng)的建設(shè)提供了有益借鑒。

發(fā)表于：2024/9/3