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面向6G的分布式可信技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展，6G網(wǎng)絡(luò)將通過網(wǎng)絡(luò)分布式下沉緩解承載網(wǎng)絡(luò)壓力，通過分布式協(xié)同優(yōu)化資源配置，但是如何保障分布式可信，助力多方協(xié)同體系是即將面臨的安全挑戰(zhàn)。區(qū)塊鏈作為一種分布式賬本技術(shù)，將區(qū)塊鏈運(yùn)用到跨域認(rèn)證與跨域資源協(xié)調(diào)中，可以保障交易的透明和數(shù)據(jù)的可信，建立起多方參與者之間的信任關(guān)系，成為解決分布式可信的關(guān)鍵技術(shù)。

發(fā)表于：12/20/2022 3:02:00 PM

基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架的6G確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧工廠等時延敏感類業(yè)務(wù)的發(fā)展，對移動確定性網(wǎng)絡(luò)的需求不斷提高。3GPP R16版本提出5G協(xié)同TSN的5G TSC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了移動網(wǎng)絡(luò)的確定性服務(wù)。然而，5G TSC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)依然面臨許多技術(shù)問題：不支持聯(lián)合業(yè)務(wù)調(diào)度、不支持廣域網(wǎng)長距離傳輸、不支持應(yīng)用協(xié)同等。因此，梳理3GPP支持移動確定性網(wǎng)絡(luò)的推進(jìn)過程，明確問題存在的原因，并面向6G網(wǎng)絡(luò)給出基于人工智能算法的解決方案。

發(fā)表于：12/20/2022 2:55:00 PM

eFUSE失效分析與可靠性電路設(shè)計[其他][其他]

電編程熔絲（eFUSE）基于電子遷移原理，通過熔斷熔絲使其電阻特性發(fā)生不可逆改變來實(shí)現(xiàn)編程操作。提高可靠性是 eFUSE 系統(tǒng)和電路優(yōu)化設(shè)計的核心目標(biāo)。從 eFUSE 工作原理以及失效模式分析入手，重點(diǎn)介紹了影響其可靠性的系統(tǒng)原因和主要機(jī)理及過程，并在綜合常規(guī)電路設(shè)計基礎(chǔ)上，結(jié)合考慮各種工作模式下和具體模塊中存在的影響可靠性的因素，最后提出了具有針對性的電路設(shè)計解決方案。

發(fā)表于：12/3/2022 11:39:00 AM

長三角制造企業(yè)數(shù)字化投入對績效的影響研究[其他][其他]

國家“十四五規(guī)劃”將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提到國民經(jīng)濟(jì)的高度，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的重要途經(jīng)。然而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮之下，很多傳統(tǒng)企業(yè)面臨著“不敢轉(zhuǎn)型”或“不會轉(zhuǎn)型”的現(xiàn)實(shí)困難。因此，采用訪談法和問卷調(diào)查法，以長三角地區(qū)制造業(yè)企業(yè)為研究對象，通過結(jié)構(gòu)方程模型分析方法揭示制造企業(yè)的數(shù)字化投入對經(jīng)營績效的影響機(jī)制，以期為傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考思路。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升企業(yè)的經(jīng)營績效，企業(yè)數(shù)字化資源對數(shù)字化能力有顯著的正影響作用，數(shù)字化能力起到數(shù)字化投入影響經(jīng)營績效的中介作用，因此數(shù)字化人才的勞動是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

發(fā)表于：12/2/2022 3:49:12 PM

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)管類平臺能力評價體系研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為科學(xué)有效評價工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)管類平臺能力建設(shè)成效，引導(dǎo)后續(xù)相關(guān)單位構(gòu)建科學(xué)合理的平臺能力建設(shè)模型，促進(jìn)平臺建設(shè)完成后發(fā)揮實(shí)效，賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)督與管理工作，需建立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)管類平臺能力評價體系。為此，首先提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)管類平臺評價體系構(gòu)建的基本原則。其次，從功能建設(shè)、覆蓋范圍、運(yùn)營服務(wù)、擴(kuò)展能力4個方面、12個維度構(gòu)建了評價體系基本框架。最后，針對各項評價指標(biāo)提出了可定量、定性分析的具體指標(biāo)說明及評價方法。該研究為平臺建設(shè)企業(yè)、行業(yè)組織、監(jiān)管單位等開展事前方案規(guī)劃、事中建設(shè)管理、事后能力評價提供參考依據(jù)。

發(fā)表于：12/2/2022 3:43:56 PM

基于殘差網(wǎng)絡(luò)的雙路徑圖像超分辨率重建算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為圖像超分辨率領(lǐng)域的快速發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。然而，一些算法基本上沒有充分利用圖像的低頻信息，因此導(dǎo)致性能相對較低。為了解決上述問題，故提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的雙路徑圖像超分辨率重建算法，通過去除殘差模塊中的批歸一化層以及引入通道注意力機(jī)制，同時將多尺度塊MSB作為跳層并將自適應(yīng)亞像素重建層作為上采樣模塊以更好地恢復(fù)圖像細(xì)節(jié)信息。實(shí)驗結(jié)果表明，該算法具有良好的性能，能增強(qiáng)圖像的重建能力。

發(fā)表于：12/2/2022 3:36:01 PM

IP屬地的法律性質(zhì)證成及平臺責(zé)任評析[其他][其他]

國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺近日陸續(xù)上線顯示用戶IP屬地功能。公開用戶IP屬地的行為存在顯著的合法性爭議，在如今強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)安全和個人信息保護(hù)的大數(shù)據(jù)時代背景下，有必要從法律角度對該事件進(jìn)行分析和探討。通過對相關(guān)文獻(xiàn)和學(xué)者觀點(diǎn)的梳理總結(jié)，結(jié)合規(guī)范性文件和司法判例，研究認(rèn)為應(yīng)將IP屬地認(rèn)定為個人信息，同時謹(jǐn)慎考慮是否把IP屬地界定為敏感個人信息或隱私。在平臺責(zé)任的法理分析上，研究指出平臺在公開用戶IP屬地前應(yīng)充分履行告知同意義務(wù)，平臺要求用戶“一攬子同意”的行為有違最小必要原則，即使用戶不同意平臺也應(yīng)繼續(xù)提供服務(wù)。在后續(xù)發(fā)展中，平臺應(yīng)構(gòu)建起自證清白的體系，以充分履行個人信息保護(hù)義務(wù)。

發(fā)表于：12/2/2022 3:31:18 PM

基于HCPN模型的TLS1.3協(xié)議安全性分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳輸層(Transport Layer Security，TLS)協(xié)議是保證網(wǎng)絡(luò)傳輸安全的重要標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)完整性以及身份驗證。由于TLS協(xié)議一直存在很多安全漏洞，因此不斷更新。目前最新版本TLS1.3(RFC 8846)已經(jīng)發(fā)布，較之前TLS1.2(RFC 5246)在協(xié)議內(nèi)容上有很大改進(jìn)，提高了安全性和傳輸效率。使用層次著色Petri網(wǎng)(HCPN)的建模方法對TLS1.3握手協(xié)議進(jìn)行建模，同時添加Delov-Yao攻擊模型，并分析了對應(yīng)模型下的狀態(tài)空間報告。實(shí)驗結(jié)果表明新發(fā)布的TLS1.3握手協(xié)議預(yù)主密鑰有良好的機(jī)密性，并且身份認(rèn)證滿足協(xié)議規(guī)范的安全屬性要求。目前國內(nèi)在協(xié)議形式化分析方法的研究方面很少，本文研究在協(xié)議形式化分析方法上對其他協(xié)議分析具有理論指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：12/2/2022 3:20:37 PM

基于用戶畫像的自適應(yīng)內(nèi)部威脅檢測模型[測試測量][信息安全]

內(nèi)部威脅領(lǐng)域中，員工是內(nèi)部威脅事件發(fā)生的主要研究對象。針對內(nèi)部威脅檢測系統(tǒng)中員工行為數(shù)據(jù)利用不全及檢測細(xì)粒度低的問題，提出將用戶畫像作為內(nèi)部威脅檢測的基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了員工行為信息的全方位構(gòu)建并提高了檢測的細(xì)粒度。通過引入滑動窗口機(jī)制對每個員工的畫像模型進(jìn)行自適應(yīng)偏移，使得內(nèi)部威脅檢測模型能夠?qū)崟r檢測威脅員工。檢測模型在CERT4.2數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗證，取得較好結(jié)果。

發(fā)表于：12/2/2022 3:14:49 PM

基于多關(guān)系結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼漏洞檢測[測試測量][信息安全]

針對常規(guī)漏洞檢測技術(shù)提取漏洞特征困難，存在高誤報率和高漏報率的問題，提出了一種基于多關(guān)系結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)系結(jié)構(gòu)圖注意力機(jī)制的源代碼漏洞檢測模型。首先通過代碼屬性圖提取代碼的語法和語義信息，并按照不同的語義關(guān)系劃分成不同的關(guān)系結(jié)構(gòu)圖,實(shí)現(xiàn)了代碼表示能力的增強(qiáng)。然后使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，在網(wǎng)絡(luò)模型中引入后向邊以及關(guān)系結(jié)構(gòu)圖注意力機(jī)制，達(dá)到了更有效的學(xué)習(xí)漏洞特征的效果。最后為了驗證模型的優(yōu)勢，在大型真實(shí)數(shù)據(jù)集上對模型進(jìn)行了廣泛評估，實(shí)驗結(jié)果證明了該方法有效提高了漏洞檢測能力。

發(fā)表于：12/2/2022 3:02:55 PM