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國標《數據安全技術 數據分類分級規(guī)則》分析與解讀

國標《數據安全技術 數據分類分級規(guī)則》分析與解讀[其他][其他]

2024年3月14日,國家標準化管理委員會正式發(fā)布了國標GB/T 43697—2024《數據安全技術 數據分類分級規(guī)則》。該標準是我國在數據治理方面的最新研究成果,也是我國首次采用“數據安全技術”作為前綴的國標文件。該文件的發(fā)布將在國家安全、社會秩序、經濟運行等多個方面產生重大影響。從國內外數據分類分級治理的相關研究背景出發(fā),介紹了新國標的文本內容,對比了中美兩國對數據的規(guī)制方案。本文認為,新國標的發(fā)布,將在提升國家數據治理水平、補齊國家安全短板、應對國際數據規(guī)則制定壓力和提升我國國際形象等方面產生積極影響。最后,對我國未來數據安全工作給出了建議與展望。

發(fā)表于:11/26/2024 1:33:02 PM

基于高性能FPGA的超高速IPSec安全設備設計與實現

基于高性能FPGA的超高速IPSec安全設備設計與實現[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

基于高性能FPGA提出了一種超高速IPSec安全設備的設計方案;此方案在以CPU作為控制中樞的基礎上,利用高性能FPGA配合高速接口實現100G的IPSec安全傳輸,同時利用高性能FPGA和噪聲源芯片實現國密算法對高速數據進行加解密。搭建測試環(huán)境對樣機進行測試,測試結果表明,超高速IPSec安全設備可完成高達82 Gb/s吞吐率的IPSec安全傳輸,整個系統(tǒng)延時達90 μs級。

發(fā)表于:11/26/2024 1:29:21 PM

基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網絡入侵檢測模型研究

基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網絡入侵檢測模型研究[通信與網絡][信息安全]

針對大規(guī)模網絡入侵方式層出不窮,為應對多形態(tài)下的網絡安全威脅,提出一種基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網絡入侵檢測模型。首先對原始數據進行預處理,然后融合Fisher Score算法對不同特征信息進行權重選擇排序,最后將其排序后的特征信息送入級聯(lián)森林的卷積層和森林層,對特征信息進行深度表達和分類,從而得到精準的分類結果。經KDD 99數據集進行驗證,在不同測試集占比為90%、70%和30%三組實驗情況下,分別實現了98.20%、99.00%、99.27%的分類精度。實驗結果證明,所提算法能夠準確識別多種網絡攻擊,為現有網絡入侵檢測提供有效區(qū)分依據。

發(fā)表于:11/26/2024 1:17:00 PM

數據要素驅動下的工業(yè)互聯(lián)網平臺創(chuàng)新發(fā)展與應用研究

數據要素驅動下的工業(yè)互聯(lián)網平臺創(chuàng)新發(fā)展與應用研究[通信與網絡][工業(yè)自動化]

工業(yè)互聯(lián)網是數字化、網絡化、智能化時代各項先進技術在工業(yè)領域的深度融合。數據作為新型生產要素,正日益成為工業(yè)互聯(lián)網平臺創(chuàng)新發(fā)展的核心驅動力,在促進生產效率提升、優(yōu)化生產過程、助力生產模式轉型升級等方面發(fā)揮重要作用。從數據要素與工業(yè)互聯(lián)網平臺的基本概念出發(fā),系統(tǒng)論述了數據要素驅動工業(yè)互聯(lián)網平臺的作用機理,結合工業(yè)互聯(lián)網平臺典型應用場景,深入分析了我國數據要素驅動工業(yè)互聯(lián)網平臺發(fā)展面臨的現實問題與挑戰(zhàn),并給出相應對策及建議,旨在為數據要素驅動工業(yè)互聯(lián)網平臺創(chuàng)新應用和推廣提供深刻洞察和有益啟示。

發(fā)表于:11/26/2024 1:07:37 PM

基于頻差的衛(wèi)星通信互調干擾源定位方法研究

基于頻差的衛(wèi)星通信互調干擾源定位方法研究[通信與網絡][航空航天]

針對衛(wèi)星通信系統(tǒng)頻帶內互調干擾的定位問題進行研究,分析互調干擾產生機理,并給出系統(tǒng)內互調干擾定位方法。定量分析互調干擾頻譜特性,并結合頻譜管控站分配各站頻率,建立系統(tǒng)內各站頻率及頻差動態(tài)數據庫,設計基于頻差的衛(wèi)星通信互調干擾源定位方法,精確定位干擾站。仿真結果驗證了該方案在互調干擾定位過程的可行性,有效降低了干擾定位時間并提升了準確定位干擾站的概率,為衛(wèi)星通信系統(tǒng)面臨此類干擾時的快速定位提供解決方法,對衛(wèi)星通信網的穩(wěn)定運行具有較大實際意義。

發(fā)表于:11/14/2024 5:21:57 PM

一種寬輸入范圍高效率宇航二次電源的設計

一種寬輸入范圍高效率宇航二次電源的設計[電源技術][航空航天]

提出一種寬輸入電壓、高效率100 W宇航二次電源的設計方法。輸入電壓范圍達到20 V~50 V,可覆蓋星上28 V母線、42 V母線電壓范圍。峰值效率達到90%以上,具有體積小、功率密度高的特點。采用單端反激電路拓撲,通過加入斜坡補償技術,使得反激變換器的占空比工作在60%以上,拓寬了輸入電壓范圍。同時采用平面變壓器技術,降低變壓器漏感,提高效率并減小尺寸。

發(fā)表于:11/14/2024 5:06:32 PM

基于先進工藝技術的機電控制SiP電路的設計與測試

基于先進工藝技術的機電控制SiP電路的設計與測試[模擬設計][工業(yè)自動化]

機電控制系統(tǒng)包含多款芯片,其小型化、輕量化的需求日益迫切,系統(tǒng)級封裝(System in Package)技術作為一種先進封裝手段能夠將多款不同類型的芯片集成于更小的空間中?;谙到y(tǒng)級封裝技術,并結合TSV與FanOUT技術設計了一款機電控制SiP電路,該電路包括頂層DSP信號控制單元和底層FPGA信號處理單元,兩者通過PoP(Package on Package)形式堆疊構成SiP電路,相比于常規(guī)分立器件所搭建的機電控制系統(tǒng),該SiP體積縮小70%以上,重量減輕80%以上。針對該款SiP電路設計了相應的測試系統(tǒng),且對內部的ADC及DAC等芯片提出了一種回環(huán)測試的方法,能夠提高測試效率。測試結果表明,該電路滿足設計要求,在機電控制領域具有一定的應用前景。

發(fā)表于:11/14/2024 4:52:16 PM

基于區(qū)塊鏈和神經模糊系統(tǒng)的邊緣計算移動接入網絡安全增強框架

基于區(qū)塊鏈和神經模糊系統(tǒng)的邊緣計算移動接入網絡安全增強框架[通信與網絡][信息安全]

為了提高車聯(lián)網的安全性,提出了基于神經模糊系統(tǒng)和區(qū)塊鏈的移動邊緣計算網絡安全增強框架。該框架結合了批量認證、密鑰交換等技術,將區(qū)塊鏈與移動邊緣計算相結合,架構上分為感知層、邊緣計算層、服務層三層,感知層通過區(qū)塊鏈確保數據安全,邊緣計算層提供資源,服務層采用區(qū)塊鏈技術保護數據。仿真表明,結合區(qū)塊鏈和移動邊緣計算能有效提高車聯(lián)網安全性。

發(fā)表于:11/14/2024 4:39:05 PM

智慧農業(yè)下基于聯(lián)邦學習的水稻病蟲害分類研究

智慧農業(yè)下基于聯(lián)邦學習的水稻病蟲害分類研究[模擬設計][其他]

在農業(yè)發(fā)展過程中,農作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農業(yè)種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農業(yè)種植場景下,為了提高設備對病蟲害的分類準確性,同時保護各設備的數據隱私,提出使用聯(lián)邦學習來解決各設備間的數據孤島問題。實驗選取了七個預訓練模型來提取特征,使用四個指標(準確率、召回率、損失函數和F1分數)來評估不同模型上的性能。實驗結果表明,在獨立同分布(IID)和非獨立同分布(Non-IID)數據下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%,表現出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發(fā)現,聯(lián)邦學習的應用提升了設備4.36%的準確率,圖像分類模型的收斂時間受到聯(lián)邦學習輪數round和每輪聯(lián)邦學習中訓練集的訓練epoch數的共同影響,并且模型的穩(wěn)定性隨著參與聯(lián)邦學習的設備數量增加而提高。

發(fā)表于:11/14/2024 4:23:00 PM

ßFA:一種基于向量指令集的高性能數據處理算法

ßFA:一種基于向量指令集的高性能數據處理算法[模擬設計][其他]

正則表達式匹配技術在數據清洗、解析提取等數據處理任務方面發(fā)揮重大作用。然而,由于匹配過程中存在數據強依賴關系和內存訪問不可預測等問題,造成匹配性能較低。針對此問題,提出一種基于向量指令集的高性能正則表達式數據處理算法,稱之為ßFA:通過向量指令一次性從內存讀出若干連續(xù)字符,并與最常被訪問狀態(tài)對應的非信任字符集進行向量匹配,利用內置函數定位首個非信任字符的位置,獲得可直接跳過的字符數,從而實現匹配性能的加速。實驗結果表明,ßFA算法的吞吐率優(yōu)于原始DFA算法和αFA算法,是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

發(fā)表于:11/14/2024 4:11:27 PM

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