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基于信息熵的數(shù)據(jù)集重標識風(fēng)險評估方法

基于信息熵的數(shù)據(jù)集重標識風(fēng)險評估方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

去標識化作為一種隱私保護技術(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)時代下,攻擊者可能獲得了更多的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),去標識數(shù)據(jù)集仍然存在重標識攻擊的風(fēng)險?;赟hannon信息熵,并結(jié)合信息安全風(fēng)險評估框架,提出了一種綜合的重標識風(fēng)險評估方法。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脆弱性,然后逐一對這些脆弱性從可能性和危害性兩個維度進行評估。最后,為了綜合評估整個數(shù)據(jù)集的重標識風(fēng)險,構(gòu)造了一種基于熵值增量和加權(quán)的評估算法。實驗結(jié)果表明,所提評估方法可全面、直觀地反映風(fēng)險分布與趨勢。

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

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

傳統(tǒng)脈沖寬度控制技術(shù)使得電源變換器中開關(guān)管工作在硬開關(guān)狀態(tài),產(chǎn)生的功率損耗會導(dǎo)致效率降低,選擇適當(dāng)?shù)能涢_關(guān)技術(shù)可以有效降低開關(guān)損耗。針對某導(dǎo)彈型號XX-11設(shè)計了一款二次電源產(chǎn)品,前級通過PFC電路以實現(xiàn)功率因數(shù)校正,同時采取LLC諧振技術(shù)來實現(xiàn)軟開關(guān)工作,提高電源效率。介紹了LLC諧振電路工作原理,用基波分析法對其建模,分析了諧振參數(shù)的對變換器增益和輸出效率的影響,同時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,制作了一臺630 W的產(chǎn)品,具有寬范圍輸入電壓和高效率等優(yōu)點。

發(fā)表于:11/24/2020 8:55:00 AM

低電壓差分信號長線傳輸?shù)膬?yōu)化設(shè)計

低電壓差分信號長線傳輸?shù)膬?yōu)化設(shè)計[電子元件][工業(yè)自動化]

針對影響信號完整性的噪聲與衰減進行分析與驗證,硬件物理層采取預(yù)加重與均衡處理技術(shù)、同時進行阻抗匹配優(yōu)化并設(shè)計雙重電氣隔離,提升信號傳輸質(zhì)量。軟件鏈路層進行兩級乒乓形式緩存設(shè)計以優(yōu)化傳輸效率;改進基于CRC校驗的反饋重傳機制,保證系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)檢錯重傳功能,能適應(yīng)更多鏈路異常情況。經(jīng)驗證,優(yōu)化后在傳輸長度為100 m時系統(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)計與實現(xiàn)

基于CHIP ID的FPGA加密算法設(shè)計與實現(xiàn)[電子元件][信息安全]

針對FPGA芯片上電配置數(shù)據(jù)容易被竊取的問題,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核就可以讀出每個芯片的ID。此ID可以根據(jù)開發(fā)者的需求加入個性化加密算法并與指定FPGA結(jié)合起來,生成配置比特流文件。主程序運行自定義加密算法計算出一個加密值,將加密值與預(yù)存的匹配值進行對比,判斷程序是否正常運行。結(jié)果表明使用CHIP ID加密的方法具有穩(wěn)定高效、簡單可靠和資源占用少等優(yōu)點。

發(fā)表于:11/23/2020 9:07:00 AM

基于EMD-DA-LSSVM的短期電力負荷預(yù)測研究

基于EMD-DA-LSSVM的短期電力負荷預(yù)測研究[其他][其他]

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

發(fā)表于:11/23/2020 8:58:00 AM

基于魚叉式換檔同步器的純電動汽車動態(tài)分析

基于魚叉式換檔同步器的純電動汽車動態(tài)分析[其他][汽車電子]

為了提高純電動汽車的換檔質(zhì)量和整體能量效率,提出一種魚叉式換檔同步器代替?zhèn)鹘y(tǒng)錐形同步器的電動汽車動力總成系統(tǒng)。結(jié)合魚叉式同步器的動力學(xué)模型,研究傳動系統(tǒng)在換檔過程中的瞬態(tài)響應(yīng),建立動力總成系統(tǒng)的原始動力學(xué)模型。同時,提出一種基于特殊階躍函數(shù)的換檔控制方法,對魚叉式換檔同步器的各檔扭矩彈簧剛度進行優(yōu)化。實驗結(jié)果表明,新型魚叉式同步器的動力學(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程中的沖擊力明顯減小。因此,所設(shè)計的魚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自動機的高性能匹配算法

PARA-AC:一種基于AC自動機的高性能匹配算法[其他][其他]

原始AC自動機由于匹配性能低,無法滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下大規(guī)模特征串實時匹配的應(yīng)用需求。針對這一問題,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邊界字符集,并將字符子串、切割點邊界字符集輸入至線程池中進行匹配,從而實現(xiàn)字符串的并行化加速處理。實驗結(jié)果表明,與原始AC自動機匹配算法相比,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

基于DAG的Hive數(shù)據(jù)溯源方法[測試測量][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)據(jù)溯源能夠快速定位數(shù)據(jù)的來源及其產(chǎn)生過程,對審計、數(shù)據(jù)生命周期管理都有很大幫助,是數(shù)據(jù)安全防護中的重要一環(huán)。針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)溯源機制難以應(yīng)用于Hive數(shù)據(jù)倉庫中大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理的問題,提出了一種基于DAG的數(shù)據(jù)溯源方法,實現(xiàn)了對Hive中數(shù)據(jù)的溯源。最后通過實驗對該方法的有效性以及性能進行了測試與驗證。

發(fā)表于:11/19/2020 10:46:00 AM

基于零信任架構(gòu)的IoT設(shè)備身份認證機制研究

基于零信任架構(gòu)的IoT設(shè)備身份認證機制研究[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)濟的發(fā)展,新技術(shù)態(tài)勢下的網(wǎng)絡(luò)安全威脅和風(fēng)險不斷涌現(xiàn)與擴散,新型應(yīng)用場景致使網(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,重點對身份安全基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)安全網(wǎng)關(guān)、感知網(wǎng)關(guān)節(jié)點設(shè)備等身份認證方案進行設(shè)計和優(yōu)化。最后通過實驗與分析,驗證方案的實際效果。

發(fā)表于:11/19/2020 10:40:00 AM

基于重點突發(fā)詞的突發(fā)事件檢測方法

基于重點突發(fā)詞的突發(fā)事件檢測方法[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,針對微博中發(fā)布的突發(fā)事件,避免由突發(fā)事帶來一系列社會問題,提出一種結(jié)合用戶影響力和突發(fā)詞的突發(fā)事件檢測方法。為提取大量重點突發(fā)詞,使用詞影響力和詞狀態(tài)兩個指標計算詞突發(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,對突發(fā)詞集的共現(xiàn)矩陣進行聚類得到熱點話題。之后將結(jié)果放入訓(xùn)練好的分類器對熱點話題進行分類,最終得到突發(fā)事件及其類型。使用真實的微博數(shù)據(jù)對其進行實驗,對比使用分類器前后的實驗結(jié)果,該方法可以有效過濾一般熱點話題,提高突發(fā)事件檢測的準確率。

發(fā)表于:11/19/2020 10:33:00 AM

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