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國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全中的應(yīng)用研究

國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全中的應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全是網(wǎng)絡(luò)空間安全的重要組成部分。加強(qiáng)國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用研究,對于提高我國網(wǎng)絡(luò)空間安全的防護(hù)能力和實(shí)現(xiàn)自主化目標(biāo)具有重大意義。闡述了國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀和存在的挑戰(zhàn),并基于國密算法設(shè)計(jì)一種輕量級的身份認(rèn)證協(xié)議。分析表明,該協(xié)議兩次握手可完成認(rèn)證,并能夠滿足認(rèn)證的安全性要求,具有良好的應(yīng)用價值。

發(fā)表于:3/18/2021 4:30:27 PM

基于SOAR的安全運(yùn)營自動化關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建及未來演進(jìn)方向

基于SOAR的安全運(yùn)營自動化關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建及未來演進(jìn)方向[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對現(xiàn)有的安全可視化編排及自動化響應(yīng)技術(shù),提出將復(fù)雜的APT威脅場景、漏洞、自動化響應(yīng)驗(yàn)證、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施合規(guī)管理等安全能力納入到現(xiàn)有SOAR(Security Orchestration Automation Response)的可視化編排及響應(yīng)中,極大地豐富并完善了Gartner提出的SOAR的安全編排及自動化響應(yīng)的概念場景,大幅提升安全運(yùn)營的效能和成熟度;通過DevSecOps開放架構(gòu)及OpenC2開放式管控接口,自適應(yīng)支持不同設(shè)備的數(shù)據(jù)接入及安全響應(yīng)管控,構(gòu)建圍繞SOAR為主體的安全運(yùn)營生態(tài)體系;在此基礎(chǔ)上,提出安全運(yùn)營自動化未來演進(jìn)方向,即構(gòu)建多人協(xié)同的統(tǒng)一空間協(xié)同作戰(zhàn)體系,通過多人協(xié)同定義并改進(jìn)安全分析及響應(yīng)模型,迅速完成“安全策略、保護(hù)、檢測和響應(yīng)”的信息循環(huán)及信息再利用。

發(fā)表于:3/18/2021 4:24:24 PM

基于TPCM可信根的主動免疫控制系統(tǒng)防護(hù)設(shè)計(jì)

基于TPCM可信根的主動免疫控制系統(tǒng)防護(hù)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

目前針對工業(yè)控制系統(tǒng)的安全風(fēng)險與日俱增,傳統(tǒng)“封堵查殺”的防護(hù)技術(shù)難以有效應(yīng)對當(dāng)前所面臨的安全威脅,急需一套更適合工控系統(tǒng)環(huán)境的安全解決方案。結(jié)合我國自主創(chuàng)新的可信計(jì)算3.0關(guān)鍵技術(shù),提出一種基于TPCM可信根的適用于工業(yè)控制系統(tǒng)的主動免疫防護(hù)方案,通過對關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的可信構(gòu)建使工業(yè)控制系統(tǒng)防護(hù)更加透徹,安全處理融洽一致,為工業(yè)控制系統(tǒng)構(gòu)建主動免疫防御能力,使之能夠有效識別和防御未知威脅。

發(fā)表于:3/18/2021 4:06:00 PM

基于PCNN的工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量文本實(shí)體關(guān)系抽取方法

基于PCNN的工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量文本實(shí)體關(guān)系抽取方法[其他][其他]

對汽車、機(jī)械等工業(yè)制造行業(yè)的質(zhì)量報告進(jìn)行關(guān)系抽取,對于該行業(yè)質(zhì)量知識圖譜、質(zhì)量問答系統(tǒng)等研究有著極為重要的意義。針對在工業(yè)制造領(lǐng)域的質(zhì)量知識圖譜構(gòu)建過程中尚無公開數(shù)據(jù)集可用的情況,收集了質(zhì)量文本并進(jìn)行相應(yīng)的專業(yè)標(biāo)注,構(gòu)建了工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量知識圖譜關(guān)系抽取專業(yè)數(shù)據(jù)集?;谠摂?shù)據(jù)集利用分段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Piecewise Convolutional Neural Network,PCNN)實(shí)現(xiàn)關(guān)系抽取,然后根據(jù)中文特性,提出了改進(jìn)的PCNN模型(C-PCNN),以提升在中文語料中關(guān)系抽取的性能。在本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)集中,改進(jìn)后模型的準(zhǔn)確率、召回率以及F1值優(yōu)于對比的PCNN和RNN模型,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。該研究對從事制造行業(yè)的人員有一定的實(shí)際意義。

發(fā)表于:3/18/2021 3:50:03 PM

面向工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)綜述

面向工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著工業(yè)信息化的發(fā)展,工業(yè)控制系統(tǒng)(Industrial Control System,ICS)的安全防護(hù)越來越重要。入侵檢測是實(shí)時監(jiān)控ICS內(nèi)部和外部安全的一種技術(shù),能夠有效精準(zhǔn)地檢測出攻擊行為并采取措施,因此,面向ICS入侵檢測技術(shù)成為工控領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。首先從ICS的結(jié)構(gòu)入手,給出了ICS入侵檢測的重要性;其次對ICS入侵檢測技術(shù)進(jìn)行分類,分別對工業(yè)控制系統(tǒng)下的誤用入侵檢測技術(shù)、異常入侵檢測技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)、主機(jī)入侵檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹和分析;最后針對應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了展望。

發(fā)表于:3/18/2021 3:13:15 PM

基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析

基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析[其他][其他]

能量跡的對齊問題是影響側(cè)信道分析成功率的關(guān)鍵因素之一,頻域側(cè)信道分析能夠有效解決能量跡在時域內(nèi)的對齊問題,但由于頻域內(nèi)一個點(diǎn)對應(yīng)著時域內(nèi)多個點(diǎn),頻域側(cè)信道分析通常需要比時域側(cè)信道分析更多的能量跡條數(shù)。為了減少頻域側(cè)信道分析所需能量跡條數(shù),提出基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析方法,通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法分離出有效信號頻率后,再進(jìn)行側(cè)信道分析,從而減少所需能量跡條數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,所提方法能夠在不同程度上減少頻域側(cè)信道分析所需能量跡條數(shù)。

發(fā)表于:3/18/2021 10:17:00 AM

基于Hyperledger Fabric的食品溯源系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于Hyperledger Fabric的食品溯源系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

現(xiàn)有的傳統(tǒng)食品安全溯源系統(tǒng)中存在共享數(shù)據(jù)較為匱乏和信息存儲中心化、孤島化等問題,利用區(qū)塊鏈系統(tǒng)去中心化、防篡改、可信任等特性,提出了一種基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng);然后對Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行深入分析和研究,明確Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)的技術(shù)原理與技術(shù)特性,并綜合食品安全溯源系統(tǒng)的實(shí)際使用,對基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì);最后對基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)際的搭建,并對該系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)功能測試和性能測試,驗(yàn)證了整體方案的可行性與有效性。

發(fā)表于:3/18/2021 10:09:00 AM

使用智能終端控制激光異物清除設(shè)備

使用智能終端控制激光異物清除設(shè)備[其他][其他]

對于架空高壓輸電線上的異物,利用激光清除已成為一種主流的手段。分析了異物清除作業(yè)的過程及其對控制系統(tǒng)的需求,提出了一種將執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制和運(yùn)算分離,使用與執(zhí)行設(shè)備無線連接的便攜智能完成控制計(jì)算的系統(tǒng)設(shè)計(jì),并詳述了這一控制系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)和軟件流程。相較傳統(tǒng)一體化控制系統(tǒng),這樣的設(shè)計(jì)成本低,使用靈活,維護(hù)簡便且易于功能擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)表明,此系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確可靠地控制激光異物清除設(shè)備完成清除操作。

發(fā)表于:3/17/2021 9:09:00 AM

一種降低新型OFDM數(shù)據(jù)鏈誤碼率的方法

一種降低新型OFDM數(shù)據(jù)鏈誤碼率的方法[其他][其他]

針對空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈可靠性的問題,基于單向耦合映像格子模型,提出了基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型。上述模型通過利用OCML時空混沌序列對CCSK軟擴(kuò)頻進(jìn)行改進(jìn),同時結(jié)合編碼技術(shù)以及調(diào)制技術(shù)進(jìn)行仿真。仿真分析顯示,基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型可以有效改善CCSK中偽隨機(jī)序列由于自相關(guān)性差導(dǎo)致的可靠性差等問題,顯著提高系統(tǒng)誤比特率性能,且有效提高空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈的可靠性。

發(fā)表于:3/17/2021 9:02:00 AM

基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測算法

基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測算法[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)的性能依賴于所收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量。而最初,節(jié)點(diǎn)所感測的數(shù)據(jù)是粗糙的,需通過有效的數(shù)據(jù)檢測算法將異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分。為此,提出基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測(Binary Space Partition-based Anomaly Detection,BSP-AD)算法。BSP-AD算法通過二叉空間劃分(Binary Space Partition,BSP)訓(xùn)練、測試數(shù)據(jù)。先通過訓(xùn)練數(shù)據(jù),得到正常數(shù)據(jù)的區(qū)間范圍,再通過此區(qū)間范圍檢測測試數(shù)據(jù)中異常部分。仿真結(jié)果表明,提出的BSP-AD算法能夠準(zhǔn)確地檢測異常數(shù)據(jù),并且計(jì)算成本和存儲成本低于IDLO算法。

發(fā)表于:3/16/2021 11:46:00 AM

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