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基于CloudSat/CALIPSO數(shù)據(jù)的晉西北地區(qū)云宏觀特征分析[其他][其他]

利用CloudSat/CALIPSO資料對晉西北地區(qū)云宏觀特征進行了分析，結(jié)果表明：晉西北地區(qū)云發(fā)生概率的年平均值為58.1%，其中，春季云發(fā)生概率最高，夏季次之，秋、冬兩季相對較低；資料區(qū)分的8類云中，除層云未在晉西北地區(qū)出現(xiàn)外，卷云、高層云、高積云、層積云、積云、雨層云以及深對流云共7類云均有出現(xiàn)，各類云的分布表現(xiàn)出顯著的季節(jié)特征；全年云層分布以單層云系為主，多層云系占比較少，且各類云在單層云及多層云中出現(xiàn)的概率及其垂直分布特征存在較大差異。研究結(jié)果為晉西北地區(qū)的云形態(tài)及發(fā)展規(guī)律、局地氣候研究以及數(shù)值模式模擬等提供了參考和依據(jù)。

發(fā)表于：11/17/2021 9:56:00 PM

RMOF：一種韌性驅(qū)動的微服務編排框架[其他][其他]

面對多樣化安全威脅，針對微服務架構下的編排調(diào)度問題，提出了一種韌性驅(qū)動的微服務編排框架(Resilience-driven Microservice Orchestration Framework，RMOF)。RMOF綜合充分考慮系統(tǒng)的韌性目標、風險、應對技術以及實現(xiàn)代價等，建立在韌性目標約束下的微服務編排模型，并在此基礎上設計了一種部分保留的遺傳算法(Partially Preservation Genetic Algorithms，GA-PP)對編排模型進行求解，最終形成滿足韌性能力約束的微服務鏈。實驗結(jié)果表明，RMOF能夠有效建立韌性約束下的微服務鏈模型，提升系統(tǒng)的韌性能力。

發(fā)表于：11/17/2021 9:51:00 PM

基于驅(qū)控一體技術的門機控制器的開發(fā)[其他][其他]

結(jié)合驅(qū)控一體技術的發(fā)展及市場對快速卷簾門專用控制器的需求，提出一種直接驅(qū)動永磁同步電機的門機控制器的實現(xiàn)方案。該控制器硬件由DSP、電源供電模塊、電機驅(qū)動模塊、輸入輸出模塊及通信模塊等組成，實現(xiàn)了驅(qū)控一體化設計，提高了門機控制器的性價比。根據(jù)快速卷簾門控制功能和工藝流程，給出了門機控制器軟件實現(xiàn)框圖并介紹了其關鍵控制功能的實現(xiàn)算法。

發(fā)表于：11/17/2021 9:46:00 PM

“商品歸類+區(qū)塊鏈”應用場景構建的初步構想[其他][其他]

關檢融合以來，商品歸類除了傳統(tǒng)意義的稅收征管要素外，也被賦予了準入、安全等標簽。在新海關業(yè)務改革實踐中，諸多海關業(yè)務集中矛盾點也突發(fā)在商品歸類這一業(yè)務線條中。結(jié)合目前商品歸類業(yè)務、法律法規(guī)與技術支撐現(xiàn)狀，分析產(chǎn)生痛點與難點的原因，探討建立“商品歸類+區(qū)塊鏈”治理模式的必要性，并就區(qū)塊鏈技術具有不可篡改性、可追溯性、透明性和隱私保護性的特征，提出了構建商品歸類專屬區(qū)塊鏈的路徑思考。

發(fā)表于：11/17/2021 9:40:00 PM

基于智能合約的分布式數(shù)據(jù)共享模式及其算法研究[其他][信息安全]

針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心化存儲所面臨的分布式數(shù)據(jù)一致性、安全性、防篡改性等問題，通過對區(qū)塊鏈及智能合約相關技術進行介紹，采用拜占庭共識機制和相關的密碼技術，在確保交換數(shù)據(jù)的不可篡改性、不可偽造性和可追溯的情況下，提出了基于智能合約的分布式數(shù)據(jù)共享模式及其應用算法，并給出了一致性和安全性分析以及成本評估的方法，在去除第三方可信機構交易信任化、中心化等方面，滿足了數(shù)據(jù)共享的安全性和可信性要求。

發(fā)表于：11/17/2021 9:34:00 PM

融合用戶興趣建模的智能推薦算法研究[其他][其他]

發(fā)表于：11/17/2021 9:23:00 PM

基于歐氏距離解纏的多角度跨庫人臉表情識別[其他][其他]

當前，人臉表情的識別受數(shù)據(jù)庫偏差和姿勢角度差異的影響。為了解決這個問題，提出了一個基于特征解纏的跨數(shù)據(jù)庫無監(jiān)督學習模型。該模型包含三個主要策略：基于歐氏距離的多屬性解纏策略，表情特征內(nèi)部的對比學習策略，對抗領域自適應策略。該方法首先得到表情、姿勢和庫相關的特征，并在歐氏空間解纏不同屬性的特征。對比學習可以使相同表情標簽的特征逼近，不同表情標簽的特征疏遠。對抗領域自適應策略使得未被學習的目標庫樣本和已學習過的源庫樣本的特征分布逼近。該方法在8個公開的數(shù)據(jù)庫上展開實驗，得到了充分的驗證。

發(fā)表于：11/17/2021 12:10:00 AM

重要企業(yè)移動辦公網(wǎng)絡安全技術防護研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

近年來，我國正處于前所未有的高速發(fā)展期，但以軍工單位、政府機關及金融能源等為代表的重要企業(yè)使用的網(wǎng)絡安全技術仍較為保守。移動辦公的普及，給企業(yè)帶來極大便利的同時又挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全架構，使企業(yè)面臨新的風險。作為對安全保密工作尤其重視的重要企業(yè)，如何適應網(wǎng)絡安全技術發(fā)展新趨勢新模式，通過應用移動辦公來達到降本增效的迫切需求，成為當前亟待破解的難點。對重要企業(yè)移動辦公的現(xiàn)狀與問題，從技術角度分析如何實現(xiàn)移動辦公的數(shù)據(jù)與應用安全，以保障使用移動網(wǎng)絡來進行辦公與生產(chǎn)，從而提高科研生產(chǎn)能力。

發(fā)表于：11/17/2021 12:05:00 AM

基于文檔圖結(jié)構的惡意PDF文檔檢測方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

目前基于機器學習的惡意PDF文檔檢測方法依賴于專家經(jīng)驗來遴選特征，無法全面反映文檔屬性。而且在面對對抗樣本時，檢測器性能下降明顯。針對上述問題，提出了一種基于文檔圖結(jié)構和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意PDF文檔檢測方法。該方法解析文檔結(jié)構，根據(jù)文檔中各對象之間的引用關系構建出有向圖。然后，通過TF-IDF算法計算各節(jié)點對分類的貢獻度來進行圖結(jié)構精簡。最后，計算精簡后圖的鄰接矩陣和度矩陣，并得到圖的拉普拉斯矩陣，以此作為特征送入CNN分類模型進行訓練。同時還加入了對抗樣本，對模型進行對抗訓練。實驗評估表明，在給定訓練和測試樣本比例9:1條件下，不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構和參數(shù)，該方法的準確率達到了99.71%，性能優(yōu)于KNN和SVM分類模型。在針對對抗樣本的檢測上，與知名在線檢測網(wǎng)站VirusTotal上的67款殺毒引擎相比，該方法取得了更高的檢測性能。

發(fā)表于：11/17/2021 12:01:00 AM

SimMal：基于異構圖學習的惡意軟件關聯(lián)分析系統(tǒng)[其他][信息安全]

隨著惡意軟件快速增長和傳播，近年來網(wǎng)絡安全生態(tài)面臨極大威脅；同時不斷發(fā)展的攻擊技術，可以繞過安全防御系統(tǒng)的分析檢測，對網(wǎng)絡安全分析人員提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工分析方式由于資源限制，即使借助自動化工具也難以挖掘惡意軟件潛在的攻擊載體和技術，發(fā)現(xiàn)惡意軟件之間的共性。設計了一種惡意軟件關聯(lián)分析系統(tǒng)SimMal，通過異構圖的方式清晰地展示惡意軟件、惡意行為、攻擊技術和利用漏洞等多種維度間的關聯(lián)；同時基于異構圖表示學習算法預測惡意軟件關聯(lián)的惡意軟件家族和APT（高級持續(xù)威脅）組織，協(xié)助分析人員提前發(fā)現(xiàn)惡意軟件相關的風險和意圖并做出預先防御。該系統(tǒng)目前已應用在現(xiàn)網(wǎng)真實的惡意軟件數(shù)據(jù)集上，實驗結(jié)果驗證了惡意軟件家族分類和APT組織溯源分析的有效性。

發(fā)表于：11/16/2021 11:57:00 PM