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

隨著科技發(fā)展，軟件也在日益更新，其功能和結構愈發(fā)復雜多變，從而伴生的軟件配置漏洞導致的安全問題也日益增多。傳統(tǒng)的人工對配置進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)展在各個領域逐顯成效，它具有能處理海量數(shù)據(jù)、建立知識間關聯(lián)關系等優(yōu)勢，因此通過構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)，并達到可視化推理分析、關聯(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。

發(fā)表于：5/24/2022 5:23:35 PM

智能物流數(shù)據(jù)治理與技術研究[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)展進程和演化規(guī)律，結合行業(yè)案例分析總結了我國智能物流數(shù)據(jù)治理與技術發(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以及時間信息，掃描選取航跡數(shù)據(jù)中的任意未標記點，進行時間域上的鄰近點掃描，再對時間鄰域內的點進行空間域掃描，通過時空域內鄰近點跡的數(shù)量將相同目標的航跡形成簇，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)進行了介紹。該收發(fā)組件整體電路采用三維集成架構實現(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)。通過對信號過渡結構進行優(yōu)化設計，降低了信號傳輸損耗，提升了通道間隔離度。電路測試表明，組件在工作頻帶內滿足通道間幅度一致性、帶內平坦度、噪聲系數(shù)等指標要求，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，使用標準的箱粒子濾波算法。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)重構時間分析方法研究[其他][其他]

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

發(fā)表于：5/16/2022 3:54:00 PM

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

在實際的項目中會發(fā)現(xiàn)蟻群算法直接應用于云計算資源分配時經(jīng)常會出現(xiàn)負載失衡的情況，導致資源利用率不高，同時導致任務完成時間太長，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行了一系列改進，具體包括：引入偽隨機比例規(guī)則，進行全局信息素強化，引入了交叉變異操作，將蟻群算法與遺傳算法相融合。然后進行了MATLAB仿真實驗，實驗結果表明：改進算法的任務完成時間更短，算法迭代次數(shù)更少，負載均衡效果更好。由此可以得出結論：對蟻群算法的改進是有效的。

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]

隨著科學技術的進步，人們對情緒這一概念有了全新的認識，從過去認為情緒來源于“心”逐漸發(fā)展到了當下普遍認為情緒來源于“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)驗模態(tài)分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)對腦電信號進行特征提取，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模型，顯著提高了情緒識別準確率，準確率最高可達80.1%。

發(fā)表于：5/16/2022 3:45:00 PM

一種隱私保護的聯(lián)邦學習框架[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)安全性和隱私性受到越來越多的關注和重視。聯(lián)邦學習被視為是一種隱私保護的可行技術，允許從去中心化的數(shù)據(jù)中訓練深度模型。針對電力投資系統(tǒng)中各部門因擔心數(shù)據(jù)隱私信息泄露而帶來的數(shù)據(jù)孤島和隱私保護問題，提出了一種隱私保護的聯(lián)邦學習框架，允許各部門自有數(shù)據(jù)在不出本地的情況下，聯(lián)合訓練模型。首先，提出了聯(lián)邦學習的架構，支持分布式地訓練模型；其次，引入同態(tài)加密技術，提出了隱私保護的聯(lián)邦平均學習流程，在數(shù)據(jù)隱私保護的情況下，實現(xiàn)聯(lián)合訓練模型；最后，實驗結果表明，該框架具有較好的收斂性，而且聯(lián)合訓練得到的模型具有較好的精度。

發(fā)表于：5/16/2022 3:40:00 PM