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面向Windows平臺的樣本對抗研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷演進，針對企業(yè)和組織的高級持續(xù)性威脅（APT）攻擊愈演愈烈。APT攻擊的成功與否，很大程度上依賴于后滲透階段的執(zhí)行質(zhì)量，在該階段，攻擊者利用復雜的對抗技術(shù)實現(xiàn)持久控制和數(shù)據(jù)竊取。圍繞后滲透中的對抗技術(shù)展開，探討了Bootkit、COM接口濫用、BYOVD、VEILP7等對抗技術(shù)，提出了一種新的對抗框架，并通過實驗展示了其在多個反病毒工具中的對抗能力以及相對于現(xiàn)有對抗工具的優(yōu)勢，并針對該框架提出相應(yīng)的對抗策略，旨在推動對抗技術(shù)的研究和防御機制的優(yōu)化。

發(fā)表于：2025/10/28 14:50:57

低溫度與工藝增益誤差的可變增益放大器設(shè)計[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

采用0.18 μm工藝，設(shè)計了一種適用于高精度測溫系統(tǒng)中的可變增益放大器，相比于傳統(tǒng)的前置放大器，采用開環(huán)結(jié)構(gòu)避免了反饋網(wǎng)絡(luò)漏電流對前端采樣電路的影響。通過與電源電壓無關(guān)的電流源給跨導放大器電路提供電流，產(chǎn)生一個不包含工藝參數(shù)的跨導，最后通過運算放大器獲得一個與電源電壓、溫度和工藝參數(shù)無關(guān)的增益。通過改變?nèi)罘挚鐚Х糯笃鞯呢撦d，來實現(xiàn)10倍和40倍可變增益。仿真結(jié)果表明，放大倍數(shù)為10倍時，增益隨溫度最大誤差為0.19 dB，增益隨電源電壓最大誤差為0.15 dB，增益隨工藝偏差為0.12 dB。放大倍數(shù)為40倍時，增益隨溫度最大誤差為0.16 dB，增益隨電源電壓最大誤差為0.23 dB，隨工藝偏差為0.13 dB。

發(fā)表于：2025/10/28 14:40:00

LDO啟動浪涌的反饋網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化抑制方法研究[電源技術(shù)][航空航天]

低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）作為現(xiàn)代電子系統(tǒng)的核心電源管理器件，其啟動浪涌電流問題嚴重威脅系統(tǒng)可靠性。以MSK5101型LDO為研究對象，針對使能端加入RC延時電路后輸入浪涌電流尖峰現(xiàn)象，提出一種基于反饋網(wǎng)絡(luò)動態(tài)優(yōu)化的抑制方法。通過建立小信號模型并進行頻域分析，揭示了反饋網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對系統(tǒng)響應(yīng)速度與穩(wěn)定性的影響規(guī)律，提出通過增大反饋電阻與調(diào)整補償電容實現(xiàn)等效軟啟動。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后浪涌電流峰值由2.7 A降至0.87 A（降幅67.8%），輸出電壓建立時間由2.9 ms延長至12.3 ms，顯著提升了宇航電源系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。

發(fā)表于：2025/10/28 14:31:00

基于SM2的SoC安全芯片雙向身份鑒別技術(shù)研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

片上系統(tǒng) （System on Chip， SoC）芯片會針對產(chǎn)品固件進行SM2簽名和驗簽，以確定產(chǎn)品固件的合法性，但現(xiàn)有技術(shù)中產(chǎn)品固件未對芯片進行身份鑒別，由于無法確定芯片是否合法，產(chǎn)品固件和數(shù)據(jù)的安全性得不到保護。基于SM2算法，針對SoC安全芯片中產(chǎn)品固件導入過程，實現(xiàn)了基于國產(chǎn)密碼SM2算法的芯片鑒別固件、固件鑒別芯片的雙向身份鑒別技術(shù)。方案安全性高、可實現(xiàn)性強，對SoC安全芯片對引導程序、產(chǎn)品固件進行雙向身份鑒別有普遍現(xiàn)實借鑒意義。所設(shè)計的SM2模塊，具有芯片面積小、電路設(shè)計難度小、CPU操作簡單、適用于嵌入式SoC安全芯片等優(yōu)點。

發(fā)表于：2025/10/28 14:21:00

一種基于電流比較的LDO折返式限流保護電路[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）可能出現(xiàn)的過載、短路問題，基于180 nm BCD工藝，設(shè)計了一種基于電流比較的折返式限流保護電路。通過添加監(jiān)測信號，有效避免了折返式限流電路中容易出現(xiàn)的“閂鎖”問題。仿真結(jié)果表明，在達到過流限時，輸出電流減小至200 mA，輸出電壓減小約400 mV后開始折返，LDO的輸出電流和輸出電壓均下降。結(jié)果表明，該電路在完成限流保護功能的同時大大降低了系統(tǒng)過流狀態(tài)下的系統(tǒng)功耗。

發(fā)表于：2025/10/28 14:10:32

一種寬輸入低紋波電荷泵負壓電源芯片設(shè)計[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

為解決電感型電源芯片電磁干擾嚴重和電容型電源芯片輸出紋波過大的問題，設(shè)計了一種電容型電源芯片。該芯片采用無電感結(jié)構(gòu)，在高頻條件下輸出紋波低于1 mV，接近電感型電源芯片。芯片輸出電壓可在-16 V至-3 V范圍內(nèi)調(diào)節(jié)，工作頻率可在90 kHz到1 MHz間改變。該電路基于250 nm工藝設(shè)計實現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，在輸入電壓為16 V、輸出電流為100 mA、工作頻率為1 MHz的條件下，輸出紋波為0.6 mV，輸出電壓為-14.84 V，效率達到87.1%；當工作頻率降至90 kHz時，輸出紋波為10 mV，輸出電壓為-14.83 V，效率提升至91.9%。仿真數(shù)據(jù)表明，該芯片具有良好的適應(yīng)性，可滿足多種應(yīng)用場景的需求。

發(fā)表于：2025/10/28 14:01:33

強化學習評估指標的系統(tǒng)性分析與優(yōu)化研究[人工智能][其他]

強化學習評估指標作為衡量智能體性能與指導算法優(yōu)化的核心工具，在實際應(yīng)用中面臨指標單一性、環(huán)境依賴性及可解釋性缺失等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。系統(tǒng)性分析了現(xiàn)有評估指標的分類框架，提出基于性能、學習過程、策略、魯棒性和效率的多維度指標體系，并探討其在不同任務(wù)場景（如稀疏獎勵、高維狀態(tài)空間）下的適用性與局限性。研究指出，傳統(tǒng)指標在復雜環(huán)境中易忽略安全性、效率及人類偏好對齊等需求，需結(jié)合任務(wù)特性設(shè)計融合多目標的評估方法。針對未來研究，提出需聚焦多目標帕累托優(yōu)化、基于人類反饋的獎勵建模、稀疏獎勵環(huán)境下的探索效率量化等方向，以提升評估的全面性、可解釋性。通過理論與實際案例結(jié)合，為強化學習評估體系的規(guī)范化與跨領(lǐng)域適配提供了方法論支持，推動其在復雜場景中的高效落地。

發(fā)表于：2025/10/28 13:50:33

基于Pearson與FBRCSP的運動想象腦電分類研究[人工智能][醫(yī)療電子]

腦機接口（BCI）為用戶提供了一種無需依賴外周神經(jīng)和肌肉的控制通道，廣泛應(yīng)用于神經(jīng)肌肉疾病患者的康復治療。基于運動想象（MI）的BCI利用大腦在運動任務(wù)想象過程中的信號，實現(xiàn)無需肢體運動的控制。為提高MI-BCI的分類性能，提出了一種結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)通道選擇（PCCS）和濾波器組正則化共空間模式（FBRCSP）的方法。首先，通過PCCS對EEG信號進行通道選擇，保留關(guān)鍵信號并去除冗余信息；然后，采用FBRCSP優(yōu)化空間模式提取判別性特征。在BCI Competition III IVa和IV Dataset I數(shù)據(jù)集上進行了驗證。實驗結(jié)果表明，PCCS-FBRCSP方法在分類準確率和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其在跨個體實驗中展現(xiàn)出更強的魯棒性。同時，該方法有效降低了計算復雜度，具有較好的應(yīng)用潛力。

發(fā)表于：2025/10/28 13:39:38

基于混合專家模型的云原生教育培訓平臺動態(tài)安全防御體系研究[人工智能][信息安全]

針對云原生教育培訓平臺面臨的復雜動態(tài)安全威脅，以及傳統(tǒng)防御機制存在的環(huán)境感知薄弱、智能決策缺失、泛化能力不足和隱私合規(guī)沖突等缺陷，提出基于混合專家模型的動態(tài)安全防御體系。該體系構(gòu)建四層協(xié)同防護框架：時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模流量時空特征；多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合容器化異構(gòu)數(shù)據(jù)；聯(lián)邦學習組件實現(xiàn)隱私保護下的知識共享；大語言模型生成可執(zhí)行防御策略。核心創(chuàng)新包括設(shè)計可微分門控網(wǎng)絡(luò)（Top-2稀疏激活）實現(xiàn)攻擊特征到最優(yōu)專家模型的動態(tài)路由，并建立威脅強度指數(shù)驅(qū)動的Kubernetes資源彈性調(diào)度機制。該研究為云原生教育平臺提供了可彈性擴展的安全防護范式，其方法論對構(gòu)建自適應(yīng)安全體系具有理論價值與實踐意義，為智能主動防御體系發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2025/10/28 13:28:39

商業(yè)數(shù)據(jù)反不正當競爭保護的實踐困境與規(guī)則優(yōu)化[其他][其他]

商業(yè)數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟下經(jīng)營者參與市場競爭的的重要資源。目前，針對商業(yè)數(shù)據(jù)不正當競爭行為的裁判依據(jù)主要是《反不正當競爭法》第2條和第12條，該援引條款具有高度抽象性，致使出現(xiàn)司法實踐中原則性條款的過度使用、不正當競爭行為的認定標準不明等問題。對商業(yè)數(shù)據(jù)不正當競爭行為的規(guī)制應(yīng)當跳出賦權(quán)保護模式的桎梏而選擇更具競爭法特征的行為規(guī)制路徑。結(jié)合商業(yè)數(shù)據(jù)的特性，在總結(jié)當前司法實踐不足，并充分借鑒域外經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，通過在反不正當競爭法中設(shè)置商業(yè)數(shù)據(jù)專條，立足弱權(quán)利保護。如此既增強了數(shù)據(jù)權(quán)益保護的有效性，又激勵了數(shù)據(jù)的流通與利用。

發(fā)表于：2025/10/15 16:35:02