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中天微發(fā)布全球首款支持物聯(lián)網(wǎng)安全的RISC-V處理器

杭州中天微系統(tǒng)有限公司，就是在今年4月20號(hào)，在中興宣布被美帝封殺制裁，面臨生死存亡的那一天，阿里巴巴集團(tuán)宣布全資收購杭州中天微系統(tǒng)有限公司，

發(fā)表于：9/13/2018

出貨量8億顆！阿里系芯片公司中天微發(fā)布中國(guó)自研CPU架構(gòu)RISC-V處理器

新智元將于9月20日在北京國(guó)家會(huì)議中心舉辦AI WORLD 2018世界人工智能峰會(huì)，南京大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任、人工智能學(xué)院院長(zhǎng)周志華教授屆時(shí)將親臨會(huì)場(chǎng)做《關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一點(diǎn)思考》主題演講。周志華教授是AI領(lǐng)域會(huì)士“大滿貫”得主，AAAI 2019程序主席、IJCAI 2021程序主席，《機(jī)器學(xué)習(xí)》一書的作者。

發(fā)表于：9/13/2018

基于SoPC的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中模式匹配系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的模式匹配系統(tǒng)，通過Verilog HDL語言實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)主體；采用開源的Snort規(guī)則，選用由“異或”運(yùn)算組成的適合FPGA處理的HashMem函數(shù)進(jìn)行模式匹配；通過軟件預(yù)處理找出Snort中的沖突模式串進(jìn)行單獨(dú)匹配從而用硬件方法解決沖突。硬件電路采用DM9000A網(wǎng)絡(luò)控制器接收網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)處理的Snort規(guī)則數(shù)增多時(shí)，系統(tǒng)資源消耗低，吞吐量穩(wěn)定，相比于傳統(tǒng)系統(tǒng)隨著規(guī)則數(shù)增加性能下降的特性，此系統(tǒng)更具優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：9/13/2018

協(xié)同系統(tǒng)中基于誤比特率的波束成形設(shè)計(jì)

針對(duì)頻率選擇性信道下放大轉(zhuǎn)發(fā)模式的多中繼協(xié)同系統(tǒng)的波束成形因子設(shè)計(jì)問題進(jìn)行研究。以最小化接收端總誤比特率（BER）為目標(biāo)，提出了一種兩階段的波束成形設(shè)計(jì)方法。所提方法可以有效降低設(shè)計(jì)的難度和復(fù)雜度，并且可以使接收端的總BER最小。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有算法相比，本算法可以顯著降低接收端的誤比特率。

發(fā)表于：9/13/2018

可重構(gòu)雙基雙域模乘器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

選擇素?cái)?shù)域和二進(jìn)制域上基于字的Montgomery模乘算法，分析傳統(tǒng)雙域模乘器在二進(jìn)制域上運(yùn)算效率不高的問題，首先選擇能夠使兩個(gè)域上模乘器延遲時(shí)間相當(dāng)?shù)淖珠L(zhǎng)，并對(duì)模乘器進(jìn)行雙域的可重構(gòu)設(shè)計(jì),使之能夠同時(shí)支持素?cái)?shù)域和二進(jìn)制域上的運(yùn)算。相較以往設(shè)計(jì),采用雙域雙基設(shè)計(jì)的模乘器使時(shí)鐘周期數(shù)平均縮短了48%。

發(fā)表于：9/12/2018

基于S變換的雷達(dá)脈內(nèi)調(diào)制特征提取方法

針對(duì)利用常規(guī)參數(shù)進(jìn)行復(fù)雜體制雷達(dá)輻射源信號(hào)分類識(shí)別存在的問題，提出一種基于S變換的雷達(dá)脈內(nèi)調(diào)制特征提取方法。將S變換引入雷達(dá)脈內(nèi)信號(hào)分析中，首先提取信號(hào)S變換時(shí)頻圖像的不變矩特征；然后針對(duì)其在BPSK和QPSK信號(hào)分類上的不足，提出了基于S變換峰值包絡(luò)特征提取方法；最后用支持向量機(jī)作為分類器進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，在一定信噪比范圍內(nèi)，提取的特征具有較好的聚集性和可分性，對(duì)6種雷達(dá)脈內(nèi)調(diào)制信號(hào)取得了較好的分類正確率。

發(fā)表于：9/12/2018

基于擬牛頓法的常模盲多用戶檢測(cè)算法

分析了傳統(tǒng)常模算法及其改進(jìn)算法的缺點(diǎn)，將線性約束和擬牛頓法應(yīng)用于常模算法，提出了線性約束擬牛頓常模盲多用戶檢測(cè)算法，稱之為L(zhǎng)C-QNCMA。在DS-CDMA系統(tǒng)中,對(duì)本文算法與傳統(tǒng)的線性約束常模算法（LC-CMA）及最小二乘常模算法（LSCMA）進(jìn)行了仿真比較。結(jié)果表明，與LC-CMA相比,LC-QNCMA的信干比性能和誤碼性能方面有較大改善；與LSCMA算法相比，LC-QNCMA算法復(fù)雜度有明顯降低。本文算法在兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)中取得了較好的折中。

發(fā)表于：9/12/2018

基于粒子群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法*

針對(duì)模糊C均值聚類算法(FCM)存在對(duì)初始聚類中心敏感，易陷入局部最優(yōu)解的不足，將改進(jìn)的粒子群聚類算法與FCM算法相結(jié)合，提出了一種基于粒子群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法。該算法對(duì)粒子群初始化空間及粒子移動(dòng)最大速度進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)引入環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)鄰域，提高粒子群聚類算法的全局搜索能力。對(duì)UCI中3個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明提出的基于粒子群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法相比FCM算法和基本粒子群聚類算法具有更好的聚類效率和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：9/11/2018

基于混沌擾動(dòng)PSO算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度

粒子群優(yōu)化（PSO）算法在云計(jì)算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度方面應(yīng)用十分廣泛。針對(duì)算法易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢的缺陷，從基本概念入手，在算法中加入改進(jìn)的動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重和外部擾動(dòng)策略，改善PSO算法的局部尋優(yōu)能力，提高算法迭代后期收斂速度和搜索的精度，最后利用Cloudsim進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將新算法與其他算法任務(wù)執(zhí)行總的迭代次數(shù)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，新算法克服了粒子群算法的缺點(diǎn)，能夠有效地平衡全局和局部搜索能力，任務(wù)的完成時(shí)間相對(duì)較少。

發(fā)表于：9/11/2018

基于SECaaS模式的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管服務(wù)化研究

發(fā)表于：9/11/2018

基于深度學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的webshell檢測(cè)方法

半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能同時(shí)使用有標(biāo)記樣本和無標(biāo)記樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。在webshell檢測(cè)領(lǐng)域，有標(biāo)記樣本少、形式靈活多變、易混淆，基于特征匹配的方式很難進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)。針對(duì)標(biāo)記樣本較少的現(xiàn)狀，提出一種基于深度學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的webshell檢測(cè)方法，先使用卡方檢驗(yàn)和深度學(xué)習(xí)方法獲取樣本的文本向量，然后分別使用單分類和增量學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練，提高分類性能。使用github公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證該方法能夠有效改善webshell檢測(cè)的漏報(bào)率和誤報(bào)率。

發(fā)表于：9/10/2018

發(fā)布區(qū)塊鏈標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用模型及應(yīng)用部署技術(shù)研究

基于塊狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分布式去中心化邏輯，定義并發(fā)布區(qū)塊鏈標(biāo)準(zhǔn)框架模型。此模型定義標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口，可擴(kuò)展的結(jié)構(gòu)化和格式化表達(dá)式，及由低至高的數(shù)據(jù)區(qū)塊層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)框架層、應(yīng)用層、跨域?qū)庸参鍖樱x了可支撐任何應(yīng)用的區(qū)塊鏈環(huán)境。開發(fā)者可依據(jù)模型將應(yīng)用獨(dú)立部署或接入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；支持自由定義、創(chuàng)建、和執(zhí)行智能合約，并按照合約的定義自動(dòng)執(zhí)行鏈上或鏈下無縫接入的應(yīng)用系統(tǒng)。模型中的平行鏈、側(cè)鏈和混鏈標(biāo)準(zhǔn)，雙向兼容任何主鏈或行業(yè)鏈。在防篡改、開放、完全去中心化及數(shù)據(jù)私密性之間達(dá)到完全兼顧，為行業(yè)提供了部署去中心化應(yīng)用的區(qū)塊鏈基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：9/10/2018

?農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)亟需建設(shè)新一代網(wǎng)絡(luò)安全體系

鄉(xiāng)村振興的金融需求非常旺盛，農(nóng)村金融服務(wù)關(guān)系廣大農(nóng)民的切身利益。要提升農(nóng)村金融服務(wù)安全，當(dāng)務(wù)之急是解決農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)安全能力缺失和安全體系建設(shè)問題。隨著IT技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全的形勢(shì)也在發(fā)生深刻的變化，外部威脅越來越嚴(yán)重，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的各個(gè)系統(tǒng)受到越來越多的持續(xù)性高級(jí)威脅，相應(yīng)的安全防護(hù)技術(shù)也同時(shí)發(fā)生變化，需要轉(zhuǎn)變由傳統(tǒng)防護(hù)到檢測(cè)、響應(yīng)的安全防護(hù)思路。

發(fā)表于：9/10/2018

基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)金融安全建設(shè)思路

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)在信息安全領(lǐng)域面臨更大的壓力。目前，傳統(tǒng)的安全體系存在著諸多的缺陷，為了應(yīng)對(duì)在互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)發(fā)展中面臨的新安全威脅和安全運(yùn)維過程中新的壓力，提出了一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)金融安全建設(shè)思路，希望給金融機(jī)構(gòu)一個(gè)新的思路和視角來審視和開展互聯(lián)網(wǎng)金融安全體系建設(shè)。

發(fā)表于：9/10/2018

ERC20智能合約整數(shù)溢出系列漏洞披露

從2016年The DAO被盜取6000萬美元開始，到美鏈BEC價(jià)值歸零、BAI和EDU任意賬戶轉(zhuǎn)帳，再到最近EOS漏洞允許惡意合約穿透虛擬機(jī)危害礦工節(jié)點(diǎn)，“智能合約”儼然成為區(qū)塊鏈安全重災(zāi)區(qū)。“清華-360企業(yè)安全聯(lián)合研究中心”團(tuán)隊(duì)在區(qū)塊鏈安全方面進(jìn)行了持續(xù)研究，開發(fā)了自動(dòng)化漏洞掃描工具，近期發(fā)現(xiàn)了多個(gè)新型整數(shù)溢出漏洞，可造成超額鑄幣、超額購幣、隨意鑄幣、高賣低收、下溢增持等嚴(yán)重危害。

發(fā)表于：9/10/2018