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基于信息熵的數(shù)據(jù)集重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

去標(biāo)識(shí)化作為一種隱私保護(hù)技術(shù)，在數(shù)據(jù)發(fā)布領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，攻擊者可能獲得了更多的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，去標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)集仍然存在重標(biāo)識(shí)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)?；赟hannon信息熵，并結(jié)合信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架，提出了一種綜合的重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。首先，將攻擊者可能利用的數(shù)據(jù)集的各種屬性組合歸納為若干個(gè)脆弱性，然后逐一對(duì)這些脆弱性從可能性和危害性兩個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估。最后，為了綜合評(píng)估整個(gè)數(shù)據(jù)集的重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)造了一種基于熵值增量和加權(quán)的評(píng)估算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提評(píng)估方法可全面、直觀地反映風(fēng)險(xiǎn)分布與趨勢(shì)。

發(fā)表于：11/25/2020 8:45:00 AM

基于彈載的高功率密度LLC變換器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

傳統(tǒng)脈沖寬度控制技術(shù)使得電源變換器中開(kāi)關(guān)管工作在硬開(kāi)關(guān)狀態(tài)，產(chǎn)生的功率損耗會(huì)導(dǎo)致效率降低，選擇適當(dāng)?shù)能涢_(kāi)關(guān)技術(shù)可以有效降低開(kāi)關(guān)損耗。針對(duì)某導(dǎo)彈型號(hào)XX-11設(shè)計(jì)了一款二次電源產(chǎn)品，前級(jí)通過(guò)PFC電路以實(shí)現(xiàn)功率因數(shù)校正，同時(shí)采取LLC諧振技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)軟開(kāi)關(guān)工作，提高電源效率。介紹了LLC諧振電路工作原理，用基波分析法對(duì)其建模，分析了諧振參數(shù)的對(duì)變換器增益和輸出效率的影響，同時(shí)采用了磁集成的方法以提高功率密度?；谝陨戏治龊驮O(shè)計(jì)，制作了一臺(tái)630 W的產(chǎn)品，具有寬范圍輸入電壓和高效率等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：11/24/2020 8:55:00 AM

低電壓差分信號(hào)長(zhǎng)線傳輸?shù)膬?yōu)化設(shè)計(jì)[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)影響信號(hào)完整性的噪聲與衰減進(jìn)行分析與驗(yàn)證，硬件物理層采取預(yù)加重與均衡處理技術(shù)、同時(shí)進(jìn)行阻抗匹配優(yōu)化并設(shè)計(jì)雙重電氣隔離，提升信號(hào)傳輸質(zhì)量。軟件鏈路層進(jìn)行兩級(jí)乒乓形式緩存設(shè)計(jì)以優(yōu)化傳輸效率；改進(jìn)基于CRC校驗(yàn)的反饋重傳機(jī)制，保證系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)檢錯(cuò)重傳功能，能適應(yīng)更多鏈路異常情況。經(jīng)驗(yàn)證，優(yōu)化后在傳輸長(zhǎng)度為100 m時(shí)系統(tǒng)可滿足180 Mb/s的高可靠傳輸，滿足工程應(yīng)用技術(shù)要求。

發(fā)表于：11/24/2020 8:46:00 AM

基于CHIP ID的FPGA加密算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[電子元件][信息安全]

針對(duì)FPGA芯片上電配置數(shù)據(jù)容易被竊取的問(wèn)題，提出了一種基于CHIP ID的加密算法。CHIP ID是Altera公司Cyclone V系列FPGA，出廠就帶有的唯一ID，調(diào)用IP核就可以讀出每個(gè)芯片的ID。此ID可以根據(jù)開(kāi)發(fā)者的需求加入個(gè)性化加密算法并與指定FPGA結(jié)合起來(lái)，生成配置比特流文件。主程序運(yùn)行自定義加密算法計(jì)算出一個(gè)加密值，將加密值與預(yù)存的匹配值進(jìn)行對(duì)比，判斷程序是否正常運(yùn)行。結(jié)果表明使用CHIP ID加密的方法具有穩(wěn)定高效、簡(jiǎn)單可靠和資源占用少等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：11/23/2020 9:07:00 AM

基于EMD-DA-LSSVM的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[其他][其他]

針對(duì)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的非線性和非平穩(wěn)性特性，為提高短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度，提出一種基于EMD-DA-LSSVM的短期用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。首先，采用EMD分解短期電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，獲得互不耦合的IMF分量；其次，針對(duì)各IMF分量建立最優(yōu)參數(shù)下的EMD-DA-LSSVM短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，重構(gòu)得到預(yù)測(cè)值。通過(guò)算法驗(yàn)證分析，與LSSVM、DA-LSSVM和EMD-LSSVM相比，EMD-DA-LSSVM模型具有更高的預(yù)測(cè)精度，短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度高達(dá)2.203%。

發(fā)表于：11/23/2020 8:58:00 AM

基于魚(yú)叉式換檔同步器的純電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)態(tài)分析[其他][汽車(chē)電子]

為了提高純電動(dòng)汽車(chē)的換檔質(zhì)量和整體能量效率，提出一種魚(yú)叉式換檔同步器代替?zhèn)鹘y(tǒng)錐形同步器的電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力總成系統(tǒng)。結(jié)合魚(yú)叉式同步器的動(dòng)力學(xué)模型，研究傳動(dòng)系統(tǒng)在換檔過(guò)程中的瞬態(tài)響應(yīng)，建立動(dòng)力總成系統(tǒng)的原始動(dòng)力學(xué)模型。同時(shí)，提出一種基于特殊階躍函數(shù)的換檔控制方法，對(duì)魚(yú)叉式換檔同步器的各檔扭矩彈簧剛度進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新型魚(yú)叉式同步器的動(dòng)力學(xué)模型和控制策略具有較好的算法精度，優(yōu)化后的扭矩彈簧使嚙合過(guò)程中的沖擊力明顯減小。因此，所設(shè)計(jì)的魚(yú)叉式換檔同步器與傳統(tǒng)同步器相比具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：11/20/2020 10:54:00 AM

PARA-AC：一種基于AC自動(dòng)機(jī)的高性能匹配算法[其他][其他]

原始AC自動(dòng)機(jī)由于匹配性能低，無(wú)法滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下大規(guī)模特征串實(shí)時(shí)匹配的應(yīng)用需求。針對(duì)這一問(wèn)題，提出一種基于多線程的多模式串匹配加速算法，稱之為PARA-AC(Parallel Aho-Corasick automaton)。該算法將待匹配字符串切割成若干字符子串以及若干切割點(diǎn)邊界字符集，并將字符子串、切割點(diǎn)邊界字符集輸入至線程池中進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)字符串的并行化加速處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原始AC自動(dòng)機(jī)匹配算法相比，PARA-AC算法顯著提高了匹配速度，約為原始AC的13.91倍。

發(fā)表于：11/20/2020 10:46:00 AM

基于DAG的Hive數(shù)據(jù)溯源方法[測(cè)試測(cè)量][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)據(jù)溯源能夠快速定位數(shù)據(jù)的來(lái)源及其產(chǎn)生過(guò)程，對(duì)審計(jì)、數(shù)據(jù)生命周期管理都有很大幫助，是數(shù)據(jù)安全防護(hù)中的重要一環(huán)。針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)溯源機(jī)制難以應(yīng)用于Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題，提出了一種基于DAG的數(shù)據(jù)溯源方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)Hive中數(shù)據(jù)的溯源。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)該方法的有效性以及性能進(jìn)行了測(cè)試與驗(yàn)證。

發(fā)表于：11/19/2020 10:46:00 AM

基于零信任架構(gòu)的IoT設(shè)備身份認(rèn)證機(jī)制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，新技術(shù)態(tài)勢(shì)下的網(wǎng)絡(luò)安全威脅和風(fēng)險(xiǎn)不斷涌現(xiàn)與擴(kuò)散，新型應(yīng)用場(chǎng)景致使網(wǎng)絡(luò)安全邊界模糊、增加新的暴露面,安全風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。提出基于零信任技術(shù)，利用區(qū)塊鏈、設(shè)備指紋、PKI/DPKI、人工智能、輕量化安全協(xié)議和算法等技術(shù)作為身份安全基礎(chǔ)設(shè)施，重點(diǎn)對(duì)身份安全基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)安全網(wǎng)關(guān)、感知網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)設(shè)備等身份認(rèn)證方案進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)與分析，驗(yàn)證方案的實(shí)際效果。

發(fā)表于：11/19/2020 10:40:00 AM

基于重點(diǎn)突發(fā)詞的突發(fā)事件檢測(cè)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

由于突發(fā)事件具有突發(fā)性、聚眾性、破壞性，針對(duì)微博中發(fā)布的突發(fā)事件，避免由突發(fā)事帶來(lái)一系列社會(huì)問(wèn)題，提出一種結(jié)合用戶影響力和突發(fā)詞的突發(fā)事件檢測(cè)方法。為提取大量重點(diǎn)突發(fā)詞，使用詞影響力和詞狀態(tài)兩個(gè)指標(biāo)計(jì)算詞突發(fā)值，將大于一定閾值的詞作為突發(fā)詞；采用凝聚層次聚類方法，對(duì)突發(fā)詞集的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行聚類得到熱點(diǎn)話題。之后將結(jié)果放入訓(xùn)練好的分類器對(duì)熱點(diǎn)話題進(jìn)行分類,最終得到突發(fā)事件及其類型。使用真實(shí)的微博數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比使用分類器前后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，該方法可以有效過(guò)濾一般熱點(diǎn)話題，提高突發(fā)事件檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：11/19/2020 10:33:00 AM