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基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪(fǎng)問(wèn)控制方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)訪(fǎng)問(wèn)控制過(guò)程中缺乏對(duì)用戶(hù)隱私保護(hù)的問(wèn)題，提出了一種基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪(fǎng)問(wèn)控制方案。首先，基于Hyperledger Fabric平臺(tái)編寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求、屬性管理和策略管理鏈碼，搭建基本的基于屬性的訪(fǎng)問(wèn)控制模型，實(shí)現(xiàn)了細(xì)粒度的訪(fǎng)問(wèn)控制。其次，使用AES對(duì)稱(chēng)加密算法和屬性基加密算法將資源進(jìn)行加密存儲(chǔ)，再將存儲(chǔ)地址和資源哈希上傳到區(qū)塊鏈上，確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性。最后，使用Paillier同態(tài)加密算法將用戶(hù)屬性和訪(fǎng)問(wèn)策略加密并上傳到區(qū)塊鏈上，確保訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中用戶(hù)的隱私安全。通過(guò)方案對(duì)比和仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了本文方案能夠有效保護(hù)用戶(hù)的隱私。

發(fā)表于：2023/11/1

基于時(shí)空主成分分析的惡意加密流量檢測(cè)技術(shù)*[測(cè)試測(cè)量][其他]

惡意加密流量檢測(cè)對(duì)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的可靠運(yùn)行至關(guān)重要，也是應(yīng)對(duì)DDoS攻擊等網(wǎng)絡(luò)威脅的有效手段。利用時(shí)空主成分分析技術(shù)，構(gòu)建了時(shí)間維度和空間維度的網(wǎng)絡(luò)流量變化模型，實(shí)現(xiàn)惡意加密流量的實(shí)時(shí)檢測(cè)和追蹤溯源。在時(shí)間維度，利用歷史積累的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行主成分分析，構(gòu)建瞬時(shí)流量預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)流量之間的平方預(yù)測(cè)誤差，判定網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)惡意加密流量的時(shí)刻。在空間維度，利用歷史積累的各國(guó)家和地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建區(qū)域流量預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)流量之間的平方預(yù)測(cè)誤差，對(duì)惡意加密流量的來(lái)源地進(jìn)行追蹤溯源。最后，設(shè)計(jì)了一種可用于現(xiàn)網(wǎng)部署的算法實(shí)現(xiàn)流程，并分析了相比其他已有算法帶來(lái)的能力提升。

發(fā)表于：2023/11/1

多源數(shù)據(jù)融合的雷達(dá)威力范圍評(píng)估分析方法研究[微波|射頻][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)意義上，由于無(wú)法找到大量獨(dú)立同分布的樣本，雷達(dá)威力范圍評(píng)估分析是小樣本問(wèn)題。從雷達(dá)威力范圍方程出發(fā)，分析其中和雷達(dá)本身工作狀態(tài)、參數(shù)密切相關(guān)的個(gè)性因素，以及和雷達(dá)本身無(wú)關(guān)的目標(biāo)環(huán)境、氣象環(huán)境、操作使用等共性因素，對(duì)不同因素分別進(jìn)行處理，形成能夠關(guān)聯(lián)不同雷達(dá)測(cè)試數(shù)據(jù)的雷達(dá)威力范圍方程。分析整理歷史上目標(biāo)雷達(dá)截面積數(shù)據(jù)，確定其分布規(guī)律；結(jié)合雷達(dá)測(cè)試數(shù)據(jù)分析共性因素的分布規(guī)律；確定雷達(dá)威力范圍的分布規(guī)律，給出雷達(dá)威力范圍的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)分析，所提方法與其他相關(guān)方法相比有較好的優(yōu)越性。

發(fā)表于：2023/11/1

基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)現(xiàn)有嵌入式工業(yè)計(jì)算設(shè)備的數(shù)據(jù)分散、管理不足等問(wèn)題，提出了一種基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)。融合數(shù)據(jù)特性需求，設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理的規(guī)則庫(kù)，構(gòu)建了元數(shù)據(jù)信息組織模型、索引存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)文件，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)文件與元數(shù)據(jù)分離存儲(chǔ)的管理模式，將數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)至索引目錄磁盤(pán)，元數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)寫(xiě)入時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。初步開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用原型系統(tǒng)，提升以元數(shù)據(jù)模型為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分級(jí)組織管理能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提高以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用服務(wù)效能。

發(fā)表于：2023/11/1

基于混合偏好分析的聯(lián)邦推薦框架[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：2023/11/1

面向高分辨率遙感圖像的分割模型研究*[其他][航空航天]

高分辨率遙感影像往往蘊(yùn)含著豐富的地物信息、復(fù)雜的拓?fù)潢P(guān)系和多變的目標(biāo)對(duì)象，給復(fù)雜環(huán)境下情報(bào)識(shí)別與分析帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了高效、快速、精確地獲取到遙感圖像中的關(guān)鍵信息，在主流圖像分割的編碼-解碼模式的基礎(chǔ)上，提出了一種全新的遙感圖像分割方法，內(nèi)部引入了多種注意力機(jī)制以及多尺度的特征表示結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了對(duì)遙感圖像的解譯能力，提升了最終的目標(biāo)分割效果。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，所提方案可以在保持低參數(shù)量的情況下，明顯優(yōu)于其余基線(xiàn)方法。

發(fā)表于：2023/11/1

基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號(hào)分類(lèi)方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

社交媒體賬號(hào)分類(lèi)方法從賬號(hào)的屬性信息出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建賬號(hào)特征從而對(duì)賬號(hào)進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)從海量社交媒體數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息具有十分重要的作用?，F(xiàn)有社交媒體賬號(hào)分類(lèi)一般基于用戶(hù)發(fā)布的信息提取特征，存在賬號(hào)信息描述不完整、分類(lèi)有效性低的問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號(hào)分類(lèi)方法。該方法綜合考慮賬號(hào)自身屬性、文本以及賬號(hào)之間的社交關(guān)系等信息，使用張量分析的方法對(duì)賬號(hào)所表現(xiàn)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合。相比現(xiàn)有方法，所提方法可以更好地利用賬號(hào)的各種信息，獲得更好的分類(lèi)效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，所提方法準(zhǔn)確率達(dá)到了93.74%。

發(fā)表于：2023/11/1

e絡(luò)盟將攜手NI舉辦網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，帶您了解LabVIEW[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

　　中國(guó)上海，2023年10月16日—安富利旗下全球電子元器件產(chǎn)品與解決方案分銷(xiāo)商e絡(luò)盟將攜手NI，于2023年10月19日上午10點(diǎn)舉辦網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，帶您了解應(yīng)用廣泛的圖形化編程語(yǔ)言L(fǎng)abVIEW。

發(fā)表于：2023/10/28

e絡(luò)盟開(kāi)售Littelfuse完整解決方案[電子元件][物聯(lián)網(wǎng)]

　　中國(guó)上海，2023年10月13日—安富利旗下全球電子元器件產(chǎn)品與解決方案分銷(xiāo)商e絡(luò)盟攜手力特（Littelfuse）為客戶(hù)提供一站式服務(wù)，滿(mǎn)足各種項(xiàng)目需求。Littelfuse是一家多元化的工業(yè)技術(shù)制造公司，為可持續(xù)、互聯(lián)和更安全的世界賦能。

發(fā)表于：2023/10/28

基于光學(xué)發(fā)射光譜法監(jiān)測(cè)等離子體的光譜峰[測(cè)試測(cè)量][醫(yī)療電子]

　　摘要：海洋光譜儀基于光　　海洋光學(xué)（Ocean Optics）長(zhǎng)期以來(lái)一直為半導(dǎo)體工藝設(shè)備供應(yīng)商的新材料研究提供強(qiáng)大支持，同時(shí)協(xié)助用戶(hù)克服等離子刻蝕、沉積、涂層和清潔等方面的困難和挑戰(zhàn)。海洋光學(xué)的光譜儀，基于光學(xué)發(fā)射光譜技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于等離子體監(jiān)測(cè)，并在刻蝕終點(diǎn)檢測(cè)方面表現(xiàn)出色。學(xué)發(fā)射光譜，助力半導(dǎo)體制程良率提升

發(fā)表于：2023/10/28

Transphorm 最新技術(shù)白皮書(shū)：常閉耗盡型（D-Mode）與增強(qiáng)型（E-Mode）氮化鎵晶體管的優(yōu)勢(shì)對(duì)比[人工智能][汽車(chē)電子]

　　加利福尼亞州戈萊塔 – 2023 年 10 月 19 日 –氮化鎵功率半導(dǎo)體產(chǎn)品的全球領(lǐng)先企業(yè) Transphorm, Inc. （Nasdaq: TGAN）今日發(fā)布了題為『Normally-off D-Mode 氮化鎵晶體管的根本優(yōu)勢(shì)』的最新白皮書(shū)。該技術(shù)文獻(xiàn)科普了共源共柵（常閉） d-mode氮化鎵平臺(tái)固有的優(yōu)勢(shì)。重要的是，該文章還解釋了e-mode平臺(tái)為實(shí)現(xiàn)常閉型解決方案，從根本上（物理層面）削弱了諸多氮化鎵自身的性能優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：2023/10/28

亞信AX88179B新品亮相：即刻體驗(yàn)無(wú)需驅(qū)動(dòng)的USB以太網(wǎng)連網(wǎng)[電子元件][消費(fèi)電子]

發(fā)表于：2023/10/28

助力小型資產(chǎn)跟蹤器實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)時(shí)間續(xù)航[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　摘要　　本文介紹一種典型的資產(chǎn)跟蹤解決方案，展示MAX3864x nanopower降壓轉(zhuǎn)換器系列如何憑借其小尺寸、高效率優(yōu)勢(shì)，在小型便攜式設(shè)備中實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)的電池壽命。新興的低功耗數(shù)據(jù)連接技術(shù)部署成本低，由此涌現(xiàn)了多種資產(chǎn)跟蹤解決方案。多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域都見(jiàn)證了這一點(diǎn)，運(yùn)輸和供應(yīng)鏈管理行業(yè)尤其明顯。

發(fā)表于：2023/10/28

60GHz 毫米波雷達(dá)如何為電視和顯示器提供先進(jìn)的檢測(cè)功能[微波|射頻][消費(fèi)電子]

　　試想一下這個(gè)場(chǎng)景：每次電視開(kāi)著卻沒(méi)有人觀看。鑒于能源成本的不斷上漲，如果電視能夠在檢測(cè)到無(wú)人觀看后自行關(guān)閉，將會(huì)大有裨益。如果電視能夠檢測(cè)觀看者座位的距離和方向，并利用這些信息來(lái)優(yōu)化圖像質(zhì)量，同時(shí)還能把發(fā)出的聲音對(duì)準(zhǔn)觀看者來(lái)提供出色的音頻，這將大大增強(qiáng)觀看者的體驗(yàn)。同理，如果顯示器能檢測(cè)到有人靠近并啟動(dòng)登錄，這將會(huì)提供更快捷的服務(wù)。如果電視在播放特定節(jié)目時(shí)能檢測(cè)室內(nèi)人數(shù)，這將會(huì)為服務(wù)和內(nèi)容的供應(yīng)商提供更好的數(shù)據(jù)。如果顯示器能了解用戶(hù)何時(shí)離開(kāi)工作區(qū)并立即自行注銷(xiāo)，這將會(huì)加強(qiáng)安全流程。

發(fā)表于：2023/10/28

如何一站式搞定智能汽車(chē)電源環(huán)路響應(yīng)測(cè)試？[測(cè)試測(cè)量][汽車(chē)電子]

　　隨著汽車(chē)智能化程度不斷提升，與之密切相關(guān)的智能座艙和自動(dòng)駕駛功能對(duì)芯片的算力要求越來(lái)越高。伴隨芯片算力的持續(xù)提升其功耗也在不斷增加，面臨的場(chǎng)景也更加復(fù)雜多變，但市場(chǎng)卻需要盡可能的降低整體功耗，以延長(zhǎng)車(chē)輛續(xù)航里程，這些變化與要求給工程師帶來(lái)了很多新的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：2023/10/27