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基于Vensim PLE的決策監(jiān)管類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量影響因素分析——以智能化國(guó)資國(guó)企在線監(jiān)管平臺(tái)系統(tǒng)為例[其他][其他]

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)賦能和應(yīng)用給政府和國(guó)有企業(yè)的決策和監(jiān)管帶來了便利，但決策監(jiān)管類系統(tǒng)面臨源數(shù)據(jù)獲取、分析、處理等過程導(dǎo)致的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高問題，影響決策的精準(zhǔn)性和監(jiān)管的有效性。結(jié)合本人參與該平臺(tái)建設(shè)需求分析和數(shù)據(jù)獲取的實(shí)際工作過程，針對(duì)國(guó)有資產(chǎn)和國(guó)有企業(yè)數(shù)據(jù)獲取到應(yīng)用過程中影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素進(jìn)行分析，構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量模型的因果關(guān)系圖和流圖，并通過Vensim PLE進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，識(shí)別到人才對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。同時(shí)，了解其中的學(xué)習(xí)培訓(xùn)時(shí)間、需求變更和元數(shù)據(jù)因素對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的具體影響趨勢(shì)，并提出對(duì)應(yīng)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效方法。

發(fā)表于：11/27/2024 2:38:05 PM

基于主從多鏈的科學(xué)數(shù)據(jù)共享方法構(gòu)建與實(shí)證研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)當(dāng)前科學(xué)數(shù)據(jù)管理中普遍存在安全性不足的問題，試圖基于主從多鏈理論，探索提出一套科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)與共享架構(gòu)方法。提出一種基于主從多鏈的科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)與共享方法，這一方法借助多個(gè)智能合約、數(shù)字簽名、星際文件系統(tǒng)（IPFS）技術(shù)，并結(jié)合科學(xué)數(shù)據(jù)的分級(jí)分類和身份認(rèn)證實(shí)現(xiàn)細(xì)膩度管理；采用主從多鏈結(jié)合的方式，確保數(shù)據(jù)的安全性和可擴(kuò)展性。實(shí)證研究結(jié)果表明，本方法在存儲(chǔ)開銷方面顯著優(yōu)于公共鏈方案，在性能上提升約3倍，并在處理大量交易時(shí)展現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性與可靠性。綜上所述，該方法具備去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能夠有效應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)與共享需求。

發(fā)表于：11/27/2024 2:25:00 PM

基于關(guān)鍵信息流的氣象水文輔助決策服務(wù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

借助大數(shù)據(jù)技術(shù),以信息流的形式開展輔助決策是滿足指揮決策中關(guān)鍵信息需求行之有效的手段。氣象水文保障亟需將關(guān)鍵信息流作為重要支撐手段，對(duì)氣象水文輔助決策服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行探索設(shè)計(jì)。在分析氣象水文決策內(nèi)容和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出基于跨網(wǎng)系傳輸?shù)年P(guān)鍵信息流支撐指揮員關(guān)鍵信息需求，以提高氣象水文輔助決策的質(zhì)量和效率，并且結(jié)合實(shí)際情況開展了氣象水文輔助決策服務(wù)架構(gòu)的初步設(shè)計(jì)，以新的架構(gòu)支撐信息網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)體系建設(shè)，提高氣象水文輔助決策服務(wù)水平。

發(fā)表于：11/27/2024 2:14:47 PM

基于層次分析法和模糊評(píng)價(jià)方法相結(jié)合的裝備數(shù)據(jù)評(píng)估模型方法研究[其他][其他]

針對(duì)武警部隊(duì)裝備效能評(píng)估問題，提出一種基于層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合的效能評(píng)估模型。首先，綜合考慮武警部隊(duì)任務(wù)特點(diǎn)和裝備建設(shè)情況，從“五種能力”角度出發(fā)，運(yùn)用層次分析方法構(gòu)建了包括目標(biāo)層、環(huán)境影響層、3級(jí)準(zhǔn)則層、方案層在內(nèi)的6層結(jié)構(gòu)模型，并對(duì)結(jié)構(gòu)模型的指標(biāo)體系設(shè)置相應(yīng)權(quán)重；之后利用模糊綜合評(píng)價(jià)法，建立相應(yīng)模糊評(píng)估模型，對(duì)裝備效能等級(jí)進(jìn)行評(píng)判；最后以模擬評(píng)估綜合保障能力為例列出了評(píng)估模型的具體步驟和實(shí)現(xiàn)方法，結(jié)果顯示評(píng)估值為77.5，評(píng)判等級(jí)為及格，符合實(shí)際。通過實(shí)例驗(yàn)證，所提評(píng)估方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)武警部隊(duì)裝備效能評(píng)估，為武警部隊(duì)后續(xù)裝備建設(shè)籌劃提供了理論支持，為裝備體系效能評(píng)估提供了一種分析思路。

發(fā)表于：11/27/2024 2:02:31 PM

火箭殘骸落點(diǎn)綜合態(tài)勢(shì)分析方法與應(yīng)用[其他][航空航天]

隨著高密度航天發(fā)射，火箭殘骸數(shù)量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，全面掌握火箭殘骸落點(diǎn)綜合態(tài)勢(shì)，是高效評(píng)估火箭殘骸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)急指揮決策的重要依據(jù)。提出了火箭殘骸落點(diǎn)綜合態(tài)勢(shì)分析業(yè)務(wù)模型和主題域數(shù)據(jù)模型，論述了基于海量歷史殘骸落點(diǎn)數(shù)據(jù)資源，開展火箭殘骸落點(diǎn)預(yù)報(bào)精確度分析、火箭殘骸預(yù)置落點(diǎn)區(qū)域準(zhǔn)確度分析和火箭殘骸落點(diǎn)散布區(qū)域特征分析等數(shù)據(jù)挖掘分析方法，給出了航天發(fā)射殘骸落點(diǎn)“態(tài)勢(shì)一張圖”的可視化設(shè)計(jì)要素。工程實(shí)踐表明，該成果可為提高航天發(fā)射火箭殘骸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急指揮決策能力提供技術(shù)支撐，應(yīng)用效益較好。

發(fā)表于：11/26/2024 2:20:51 PM

結(jié)合BERT語義融合和關(guān)鍵詞特征提取的方面級(jí)情感分類研究[人工智能][其他]

方面級(jí)情感分類旨在確定句子中給定方面詞的情感極性。該任務(wù)先前提出的方法無法提取語義信息豐富的上下文初始表示向量，同時(shí)也不能精確地捕獲局部關(guān)鍵特征的范圍。因此，提出了一種結(jié)合BERT語義融合(BERTSF)和關(guān)鍵詞特征提?。↘FE）的方面級(jí)情感分類模型（KFE-BERTSF）。BERTSF通過門控融合函數(shù)融合BERT編碼器的高層語義信息，以提取語義信息更加豐富的上下文初始表示向量。KFE通過動(dòng)態(tài)閾值劃分句子的局部上下文和非局部上下文，并利用句法距離掩碼（SDMask）和距離感知注意力（ADA）提取兩個(gè)區(qū)域的局部關(guān)鍵特征?；谌齻€(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， KFE-BERTSF取得了比基準(zhǔn)模型更好的成績(jī)。

發(fā)表于：11/26/2024 2:04:54 PM

軍事智能數(shù)據(jù)安全問題：對(duì)抗攻擊威脅[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

人工智能技術(shù)已深入軍事作戰(zhàn)的各個(gè)領(lǐng)域，對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)進(jìn)行了全面革新。數(shù)據(jù)作為軍事智能模型的核心驅(qū)動(dòng)力，為模型的有效運(yùn)轉(zhuǎn)提供了保障。然而，由于深度學(xué)習(xí)的不可解釋性，對(duì)抗攻擊技術(shù)的存在給當(dāng)前軍事智能模型帶來了嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)安全問題。這種威脅在智能系統(tǒng)的訓(xùn)練和推理過程中均可能產(chǎn)生，形式多樣，難以防范。同時(shí)，受到對(duì)抗樣本干擾的軍事數(shù)據(jù)類型多樣，敵方采取的欺騙手段也日趨復(fù)雜。因此，分析軍事智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)樣態(tài)，并進(jìn)一步給出軍事智能數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的防范措施，希望能夠?yàn)樵鰪?qiáng)軍事智能數(shù)據(jù)的安全性提供有益的參考和借鑒。

發(fā)表于：11/26/2024 1:49:00 PM

國(guó)標(biāo)《數(shù)據(jù)安全技術(shù) 數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則》分析與解讀[其他][其他]

2024年3月14日，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)正式發(fā)布了國(guó)標(biāo)GB/T 43697—2024《數(shù)據(jù)安全技術(shù) 數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則》。該標(biāo)準(zhǔn)是我國(guó)在數(shù)據(jù)治理方面的最新研究成果，也是我國(guó)首次采用“數(shù)據(jù)安全技術(shù)”作為前綴的國(guó)標(biāo)文件。該文件的發(fā)布將在國(guó)家安全、社會(huì)秩序、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等多個(gè)方面產(chǎn)生重大影響。從國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)分類分級(jí)治理的相關(guān)研究背景出發(fā)，介紹了新國(guó)標(biāo)的文本內(nèi)容，對(duì)比了中美兩國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)制方案。本文認(rèn)為，新國(guó)標(biāo)的發(fā)布，將在提升國(guó)家數(shù)據(jù)治理水平、補(bǔ)齊國(guó)家安全短板、應(yīng)對(duì)國(guó)際數(shù)據(jù)規(guī)則制定壓力和提升我國(guó)國(guó)際形象等方面產(chǎn)生積極影響。最后，對(duì)我國(guó)未來數(shù)據(jù)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(shè)備設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

基于高性能FPGA提出了一種超高速IPSec安全設(shè)備的設(shè)計(jì)方案；此方案在以CPU作為控制中樞的基礎(chǔ)上，利用高性能FPGA配合高速接口實(shí)現(xiàn)100G的IPSec安全傳輸，同時(shí)利用高性能FPGA和噪聲源芯片實(shí)現(xiàn)國(guó)密算法對(duì)高速數(shù)據(jù)進(jìn)行加解密。搭建測(cè)試環(huán)境對(duì)樣機(jī)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，超高速IPSec安全設(shè)備可完成高達(dá)82 Gb/s吞吐率的IPSec安全傳輸，整個(gè)系統(tǒng)延時(shí)達(dá)90 μs級(jí)。

發(fā)表于：11/26/2024 1:29:21 PM

基于多粒度級(jí)聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵方式層出不窮，為應(yīng)對(duì)多形態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，提出一種基于多粒度級(jí)聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后融合Fisher Score算法對(duì)不同特征信息進(jìn)行權(quán)重選擇排序，最后將其排序后的特征信息送入級(jí)聯(lián)森林的卷積層和森林層，對(duì)特征信息進(jìn)行深度表達(dá)和分類，從而得到精準(zhǔn)的分類結(jié)果。經(jīng)KDD 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，在不同測(cè)試集占比為90%、70%和30%三組實(shí)驗(yàn)情況下，分別實(shí)現(xiàn)了98.20%、99.00%、99.27%的分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別多種網(wǎng)絡(luò)攻擊，為現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)提供有效區(qū)分依據(jù)。

發(fā)表于：11/26/2024 1:17:00 PM