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基于實戰(zhàn)化的集團(tuán)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全主動防御技術(shù)研究與實踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

面對復(fù)雜多變的國際網(wǎng)絡(luò)空間安全形勢以及日益嚴(yán)峻的惡性網(wǎng)絡(luò)攻擊態(tài)勢，針對集團(tuán)化企業(yè)面臨的主機(jī)安全、設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、業(yè)務(wù)安全等安全威脅，論述了基于實戰(zhàn)化的防范網(wǎng)絡(luò)對抗的關(guān)鍵技術(shù)與策略，包括基于網(wǎng)絡(luò)對抗的主動誘捕系統(tǒng)設(shè)計、基于分級分類的安全自動編排技術(shù)(SOAR)、基于輕量級零信任策略的設(shè)備監(jiān)控技術(shù)、數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈的安全防護(hù)與管控技術(shù)等，并詳細(xì)討論了攻擊暴露面的全面收斂和平戰(zhàn)結(jié)合的對抗性網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急實訓(xùn)、不同安保時期的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急措施、應(yīng)對惡意攻擊的平臺聯(lián)動與安全運營等實戰(zhàn)化網(wǎng)絡(luò)安全運營實踐與措施。

發(fā)表于：5/24/2022 5:28:52 PM

基于知識圖譜的軟件配置漏洞分析技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著科技發(fā)展，軟件也在日益更新，其功能和結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜多變，從而伴生的軟件配置漏洞導(dǎo)致的安全問題也日益增多。傳統(tǒng)的人工對配置進(jìn)行核查不僅耗費時間和精力，而且效率低下，無法滿足及時高效確保軟件配置安全的需求。知識圖譜的發(fā)展在各個領(lǐng)域逐顯成效，它具有能處理海量數(shù)據(jù)、建立知識間關(guān)聯(lián)關(guān)系等優(yōu)勢，因此通過構(gòu)建軟件配置漏洞知識圖譜，來整合存儲軟件配置漏洞數(shù)據(jù)，并達(dá)到可視化推理分析、關(guān)聯(lián)查詢等功能，以實現(xiàn)軟件配置漏洞分析更加智能化的目標(biāo)。

發(fā)表于：5/24/2022 5:23:35 PM

智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)研究[其他][其他]

隨著物流行業(yè)向高柔性、高協(xié)同性、高效率的智能物流時代快速發(fā)展，智能物流數(shù)據(jù)治理與智能物流技術(shù)相互推動，并對智能制造發(fā)展生態(tài)產(chǎn)生重要影響。闡明了智能物流實物流、信息流、資金流三維視角與數(shù)據(jù)治理的緊密聯(lián)系，以及智能物流數(shù)據(jù)治理框架發(fā)展進(jìn)程和演化規(guī)律，結(jié)合行業(yè)案例分析總結(jié)了我國智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，并從政策、行業(yè)、企業(yè)三個角度提出了對智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)未來發(fā)展的建議及展望，為我國智能物流發(fā)展提供借鑒與參考。

發(fā)表于：5/24/2022 5:11:05 PM

基于同源的抗量子群密鑰交換協(xié)議[其他][其他]

面對越來越多的基于群成員協(xié)同操作的需求，群密鑰交換協(xié)議在近期的研究中受到了廣泛的關(guān)注?；谕吹拿艽a協(xié)議是抗量子密碼中的重要組成部分，因此文章主要關(guān)注基于同源的群密鑰交換協(xié)議。針對超奇異同源的困難問題，提出了兩個2輪的基于超奇異同源的群密鑰交換協(xié)議，均是針對Burmester-Desmedt（BD）協(xié)議的優(yōu)化。此外，為了證明協(xié)議的安全性，分別針對兩個優(yōu)化版本的群密鑰交換協(xié)議給出了安全性證明。通過與現(xiàn)有的協(xié)議進(jìn)行比較，可發(fā)現(xiàn)所提出的兩個協(xié)議在通信量和計算復(fù)雜度上都有所降低。

發(fā)表于：5/24/2022 4:55:05 PM

基于ST DBSCAN的航跡聚類實現(xiàn)[其他][航空航天]

針對現(xiàn)有飛行目標(biāo)的航跡聚類算法的不足，提出的一種可對任意形狀的航跡聚類，且不需提前劃分聚類目標(biāo)個數(shù)，可解決時空域航跡數(shù)據(jù)的聚類方法。通過航跡信息中的空間坐標(biāo)以及時間信息，掃描選取航跡數(shù)據(jù)中的任意未標(biāo)記點，進(jìn)行時間域上的鄰近點掃描，再對時間鄰域內(nèi)的點進(jìn)行空間域掃描，通過時空域內(nèi)鄰近點跡的數(shù)量將相同目標(biāo)的航跡形成簇，并通過數(shù)據(jù)仿真驗證本聚類方法的有效性。

發(fā)表于：5/16/2022 4:07:00 PM

基于三維集成的小型化Ku波段收發(fā)組件[其他][其他]

基于硅基三維集成模塊和印制板(Printed Circuit Board，PCB)混壓工藝，設(shè)計了一種小型化Ku波段收發(fā)組件，并對其原理方案和具體實現(xiàn)進(jìn)行了介紹。該收發(fā)組件整體電路采用三維集成架構(gòu)實現(xiàn)，射頻及中頻芯片和其外圍電路集成于硅基三維集成模塊中，外部電路板采用射頻與低頻混壓印制板，模塊和印制板通過球柵陣列(Ball Grid Array，BGA)互聯(lián)。通過對信號過渡結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，降低了信號傳輸損耗，提升了通道間隔離度。電路測試表明，組件在工作頻帶內(nèi)滿足通道間幅度一致性、帶內(nèi)平坦度、噪聲系數(shù)等指標(biāo)要求，且符合組件小型化、高集成度、高一致性、高可生產(chǎn)性的現(xiàn)實需求。

發(fā)表于：5/16/2022 4:03:00 PM

基于量化測量的前向-后向箱粒子平滑器[其他][其他]

提出了一種新的前向-后向箱粒子平滑算法。在正向過程中，使用標(biāo)準(zhǔn)的箱粒子濾波算法。在后向過程中，使用箱粒子近似平滑后驗概率。提出了一種額外的箱粒子移動步驟，使箱粒子在目標(biāo)周圍集中。通過量化測量下的仿真，驗證了所提算法的性能優(yōu)勢。

發(fā)表于：5/16/2022 3:58:00 PM

綜合電子系統(tǒng)重構(gòu)時間分析方法研究[其他][其他]

針對綜合電子系統(tǒng)重構(gòu)的不確定性、多樣性導(dǎo)致的系統(tǒng)狀態(tài)復(fù)雜的問題，對不同重構(gòu)模式下的重構(gòu)時間進(jìn)行分析。首先研究系統(tǒng)架構(gòu)和軟硬件配置，建立系統(tǒng)重構(gòu)和重構(gòu)時間模型，提出應(yīng)用遷移優(yōu)化算法。然后通過綜合電子系統(tǒng)重構(gòu)驗證平臺模擬故障，分析計算不同類型故障導(dǎo)致系統(tǒng)重構(gòu)消耗的時間。實驗證明，不同類型的故障導(dǎo)致的系統(tǒng)重構(gòu)時間不同，優(yōu)化重構(gòu)藍(lán)圖和遷移過程可以有效縮短重構(gòu)時間。

發(fā)表于：5/16/2022 3:54:00 PM

基于改進(jìn)蟻群算法的云計算資源分配策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在實際的項目中會發(fā)現(xiàn)蟻群算法直接應(yīng)用于云計算資源分配時經(jīng)常會出現(xiàn)負(fù)載失衡的情況，導(dǎo)致資源利用率不高，同時導(dǎo)致任務(wù)完成時間太長，算法迭代次數(shù)過大。這種情況不僅會大大地降低云計算系統(tǒng)的效率，還會造成系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此針對蟻群算法進(jìn)行了一系列改進(jìn)，具體包括：引入偽隨機(jī)比例規(guī)則，進(jìn)行全局信息素強(qiáng)化，引入了交叉變異操作，將蟻群算法與遺傳算法相融合。然后進(jìn)行了MATLAB仿真實驗，實驗結(jié)果表明：改進(jìn)算法的任務(wù)完成時間更短，算法迭代次數(shù)更少，負(fù)載均衡效果更好。由此可以得出結(jié)論：對蟻群算法的改進(jìn)是有效的。

發(fā)表于：5/16/2022 3:50:00 PM

基于EEMD和LeNet-5的腦電信號情緒識別[其他][其他]

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人們對情緒這一概念有了全新的認(rèn)識，從過去認(rèn)為情緒來源于“心”逐漸發(fā)展到了當(dāng)下普遍認(rèn)為情緒來源于“腦”。針對腦電信號所具有的諸多特性，首先通過去除心電、肌電噪聲，濾波提取腦電信號中的有用波段；再利用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)對腦電信號進(jìn)行特征提取，利用提取特征通過空間插值法繪制腦電地形圖；接著利用LeNet-5算法開展具體情緒識別，并建立模型。最終通過不斷地改進(jìn)模型，顯著提高了情緒識別準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率最高可達(dá)80.1%。

發(fā)表于：5/16/2022 3:45:00 PM