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基于零信任架構(gòu)的線上培訓(xùn)安全平臺(tái)研究[其他][信息安全]

新時(shí)代數(shù)智化技術(shù)的快速發(fā)展，使線上培訓(xùn)成為企業(yè)宣傳企業(yè)精神、學(xué)習(xí)新技術(shù)的重要抓手。在線上教育培訓(xùn)應(yīng)用廣泛的背景下，以保障平臺(tái)全流程支持培訓(xùn)業(yè)務(wù)開(kāi)展為研究主線，依托現(xiàn)有零信任架構(gòu)的理念，構(gòu)建以可信終端環(huán)境感知、可信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知、可信代理、動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制、信任評(píng)估、數(shù)據(jù)庫(kù)細(xì)粒度訪問(wèn)控制六位一體的安全平臺(tái)。通過(guò)實(shí)時(shí)感知環(huán)境狀態(tài)，動(dòng)態(tài)賦予用戶最低權(quán)限，持續(xù)監(jiān)督用戶行為，讓平臺(tái)運(yùn)行時(shí)達(dá)到持續(xù)驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)授權(quán)、全局防御的目標(biāo)。平臺(tái)在信任評(píng)估模塊中引入自注意力機(jī)制，提高信任評(píng)估效率，保障培訓(xùn)平臺(tái)安全運(yùn)行，為培訓(xùn)組織單位構(gòu)建信息安全堡壘。

發(fā)表于：5/29/2025 2:17:25 PM

基于可解釋LightGBM的電動(dòng)汽車(chē)充電站入侵檢測(cè)方法[其他][信息安全]

在電動(dòng)汽車(chē)充電站（EVCS）網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻的背景下，傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法存在諸多不足，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)雖有成效但存在“黑箱”問(wèn)題。提出一種基于可解釋輕量級(jí)梯度提升機(jī)（LightGBM）的EVCS入侵檢測(cè)框架。利用SHAP進(jìn)行特征選擇，經(jīng)模擬退火算術(shù)優(yōu)化算法（SAOA）對(duì)LightGBM超參數(shù)調(diào)優(yōu)，集成SHAP、LOCO、CEM、PFI、LIME和ALE等多種可解釋性人工智能（XAI）技術(shù)。在CICEVSE2024和Edge-IIoTset數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，模型檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)97.53%和88.89%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)分別為98.01%和88.98%，且可解釋性強(qiáng)，能為安全運(yùn)維提供清晰依據(jù)。該研究為提升EVCS網(wǎng)絡(luò)安全提供了高效、可解釋的解決方案，具有重要的理論與實(shí)踐意義。

發(fā)表于：5/29/2025 2:06:09 PM

基于VxWorks 6.x的動(dòng)車(chē)組CCU/ERM若干問(wèn)題研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

在軌道交通控制系統(tǒng)中，為了保證車(chē)輛控制穩(wěn)定和運(yùn)行數(shù)據(jù)及故障記錄準(zhǔn)確可靠，其關(guān)鍵部件——中央控制單元（Central Control Unit， CCU）和數(shù)據(jù)記錄單元（Event Record Machine， ERM）采用嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)VxWorks。一般情況下，該系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)需要先啟動(dòng)DOS，之后再被當(dāng)作一般軟件調(diào)用啟動(dòng)。在系統(tǒng)啟動(dòng)失敗、前面板6個(gè)燈常亮故障的基礎(chǔ)上，研究DOS對(duì)電子盤(pán)的讀寫(xiě)對(duì)其啟動(dòng)過(guò)程的影響，提出并驗(yàn)證一種可以直接在FAT32格式電子盤(pán)上啟動(dòng)解決方案，避免系統(tǒng)啟動(dòng)失敗問(wèn)題。然后結(jié)合作者遇到的不同版本VxWorks在應(yīng)用過(guò)程中的UDP單播問(wèn)題、FTP文件傳輸問(wèn)題、啟動(dòng)檢查DBR及讀寫(xiě)LBA扇區(qū)問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試，并提出了解決方案。

發(fā)表于：5/15/2025 4:51:12 PM

基于ISO15118的電動(dòng)汽車(chē)充電通訊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

國(guó)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)的充電協(xié)議與歐盟等國(guó)電動(dòng)汽車(chē)協(xié)議不同，必須安裝符合歐盟標(biāo)準(zhǔn)的充電通信控制器才能出口到歐盟市場(chǎng)。國(guó)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)制造商若單獨(dú)開(kāi)發(fā)歐標(biāo)協(xié)議為基礎(chǔ)的產(chǎn)品，需改變現(xiàn)有電池管理系統(tǒng)（BMS）和充電控制器，協(xié)議一致性和互操作性難以短期提升，需不斷完善驗(yàn)證和優(yōu)化，研發(fā)時(shí)間成本巨大。鑒于此，選用國(guó)產(chǎn)MCU和PLC芯片設(shè)計(jì)了基于ISO15118的電動(dòng)汽車(chē)充電通信控制系統(tǒng)，它和國(guó)產(chǎn)電動(dòng)汽車(chē)采用GB/T 27930協(xié)議進(jìn)行CAN通信就可轉(zhuǎn)換為滿足歐標(biāo)ISO15118協(xié)議和DIN70121協(xié)議的PLC通信。實(shí)際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)支持即插即充功能，滿足ISO15118協(xié)議通信安全機(jī)制，兼容性好、互操作性強(qiáng)、成本低，使用方便。

發(fā)表于：5/15/2025 4:39:07 PM

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一種MPPT與S3R融合拓?fù)潆娫纯刂破鱗電源技術(shù)][航空航天]

采用直接能量傳輸方式的衛(wèi)星電源系統(tǒng)具有電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，但是太陽(yáng)電池陣能源利用率低。相比之下，采用最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)可以最大程度地利用太陽(yáng)電池陣的輸出功率，但是控制相對(duì)復(fù)雜，且存在開(kāi)路高壓風(fēng)險(xiǎn)。提出了一種最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）與順序開(kāi)關(guān)分流調(diào)節(jié)（S3R）融合拓?fù)潆娫纯刂破?，在提高太?yáng)電池陣能源利用率的同時(shí)保證了系統(tǒng)的可靠性，并且避免太陽(yáng)電池陣的開(kāi)路高壓?jiǎn)栴}。對(duì)所提出電源控制器的系統(tǒng)組成、模式切換方法以及最大功率點(diǎn)追蹤原理進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并且搭建了試驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了理論分析的正確性。

發(fā)表于：5/15/2025 4:03:07 PM

基于CPCI總線導(dǎo)航控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)海洋地震勘探綜合導(dǎo)航系統(tǒng)高精度觸發(fā)控制、時(shí)序控制和實(shí)時(shí)性的要求，設(shè)計(jì)了一種基于CPCI總線架構(gòu)的導(dǎo)航作業(yè)控制系統(tǒng)，內(nèi)置GNSS接收機(jī)，由GPS時(shí)間、現(xiàn)場(chǎng)可編程陣列FPGA與嵌入式軟件實(shí)現(xiàn)高精度時(shí)鐘守護(hù)；星型差分線路實(shí)現(xiàn)高速串行傳輸通信，單箱體最多支持24個(gè)串口數(shù)據(jù)接入；高精度觸發(fā)模塊和時(shí)刻匹配規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)外部設(shè)備實(shí)時(shí)精準(zhǔn)控制。重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)接口、硬件模塊結(jié)構(gòu)、嵌入式軟件及實(shí)驗(yàn)結(jié)果。系統(tǒng)測(cè)試表明：該系統(tǒng)滿足海洋地震勘探高精度授時(shí)和作業(yè)時(shí)序控制需要，整體基于模塊化設(shè)計(jì)，具有良好擴(kuò)展和封裝性，對(duì)其他工控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)具有借鑒意義。

發(fā)表于：5/15/2025 3:52:06 PM

基于FPGA的多通道橇載數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][航空航天]

針對(duì)火箭橇試驗(yàn)極端環(huán)境下數(shù)據(jù)測(cè)量難、精確度不高等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的多通道、高精度數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)鞲衅鬏敵龅哪M信號(hào)進(jìn)行調(diào)理，以FPGA作為主控芯片，控制兩片AD7606芯片對(duì)12個(gè)通道進(jìn)行同步采集，將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理并存儲(chǔ)至Flash芯片。PC端的上位機(jī)可以對(duì)存儲(chǔ)至Flash的數(shù)據(jù)進(jìn)行回讀，并將數(shù)據(jù)解析繪圖。并通過(guò)灌封工藝使系統(tǒng)具有抗高沖擊、高過(guò)載的特性。經(jīng)試驗(yàn)表明，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了12路通道的實(shí)時(shí)同步采集，測(cè)量結(jié)果非線性誤差不大于1%，能夠滿足火箭橇試驗(yàn)環(huán)境下數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)的可靠性要求。

發(fā)表于：5/15/2025 3:39:06 PM

Ka頻段小型化氣密寬帶功放組件研制[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹了一種Ka頻段小型化氣密寬帶功放組件的工程實(shí)現(xiàn)。使用16片GaN功率芯片，1片GaAs驅(qū)動(dòng)芯片，同時(shí)采用微帶環(huán)形電橋功分器與波導(dǎo)功分/合成網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式進(jìn)行功率合成，采用同軸探針式波導(dǎo)氣密封電路與射頻腔體激光封焊對(duì)功放模塊射頻電路進(jìn)行整體氣密封裝以避免鹽霧和低氣壓等環(huán)境對(duì)功放可靠性的影響。最終得到的功放組件在25~31 GHz的寬工作頻帶內(nèi)連續(xù)波飽和輸出功率大于140 W，同時(shí)使用翅片散熱器的強(qiáng)制風(fēng)冷方案，提高了散熱器的換熱效率，散熱性能良好。功放技術(shù)狀態(tài)穩(wěn)定，可靠性及實(shí)用性滿足工程使用要求，適用于測(cè)控、通信、電子對(duì)抗等領(lǐng)域的微波發(fā)射系統(tǒng)。

發(fā)表于：5/15/2025 3:27:05 PM

基于Kriging插值的天線近場(chǎng)測(cè)量誤差修正方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著天線技術(shù)的不斷發(fā)展，近場(chǎng)測(cè)量技術(shù)的重要性也在不斷增加，近場(chǎng)測(cè)量過(guò)程中部分探頭故障或者采樣點(diǎn)間隔過(guò)大會(huì)導(dǎo)致外推的遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖誤差較大，為了減少這些誤差，提出了一種基于Kriging插值的天線近場(chǎng)測(cè)量誤差降低方法。首先，在HFSS中對(duì)矩形口徑喇叭天線進(jìn)行仿真。隨后，將采樣間隔為1°的近場(chǎng)數(shù)據(jù)與采樣間隔為6°的近場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行近遠(yuǎn)變換并對(duì)比。在采樣間隔6°的基礎(chǔ)上，隨機(jī)減少30%的采樣點(diǎn)，并通過(guò)Kriging插值法填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)，進(jìn)行近遠(yuǎn)場(chǎng)變換，并與仿真遠(yuǎn)場(chǎng)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。插值后的誤差與插值前的誤差相比，E面減少了1.65 dB，H面減少了4.93 dB，同時(shí)采樣點(diǎn)數(shù)減少了30%。結(jié)果表明，基于Kriging插值的近場(chǎng)數(shù)據(jù)修正方法能夠在近場(chǎng)采樣間隔過(guò)大時(shí)有效減少測(cè)量誤差，且在部分探頭故障時(shí)也能保持較高精度。

發(fā)表于：5/15/2025 3:16:05 PM

融合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的Wi-Fi室內(nèi)入侵檢測(cè)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于Wi-Fi感知的室內(nèi)入侵檢測(cè)系統(tǒng)是一種無(wú)需在移動(dòng)實(shí)體上附加任何設(shè)備即可檢測(cè)移動(dòng)實(shí)體的系統(tǒng)。針對(duì)目前檢測(cè)方法忽略復(fù)雜的幅度變化和相位變化引起的潛在影響，提出了融合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的室內(nèi)入侵檢測(cè)新方法LSID（Long Short-Term Memory and Support Vector Machine Intrusion Detection）。LSID方法采用一種新的特征值建模方式，利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到時(shí)序特征并且能捕捉時(shí)序信號(hào)長(zhǎng)期的依賴(lài)關(guān)系，將信道狀態(tài)信息真實(shí)值與長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值之差作為特征值，能更準(zhǔn)確地捕捉入侵者對(duì)信號(hào)狀態(tài)信息的影響。該檢測(cè)方法在學(xué)校實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，最終檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.21%，通過(guò)多組實(shí)驗(yàn)比對(duì)，結(jié)果顯示LSID方法具有有效性和可行性，相比于其他入侵檢測(cè)方法準(zhǔn)確率明顯提升。

發(fā)表于：5/15/2025 2:50:05 PM