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面向模糊測(cè)試的工業(yè)控制協(xié)議逆向方法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

模糊測(cè)試是傳統(tǒng)的漏洞挖掘方法之一，在工業(yè)控制領(lǐng)域，針對(duì)一些不公開協(xié)議規(guī)范的私有協(xié)議，由于無法獲取協(xié)議格式及語義信息，模糊測(cè)試在對(duì)其脆弱性分析上存在用例冗余度高、測(cè)試效率低等問題。通過將協(xié)議逆向與模糊測(cè)試相結(jié)合，提出了應(yīng)用動(dòng)態(tài)污點(diǎn)分析的協(xié)議逆向方法，從函數(shù)和指令級(jí)分析工業(yè)控制協(xié)議報(bào)文在程序運(yùn)行中的軌跡信息，依據(jù)軌跡日志構(gòu)造協(xié)議語法樹，生成語義信息，指導(dǎo)測(cè)試用例生成，并使用Peach模糊測(cè)試框架進(jìn)行測(cè)試,證明了該方法能有效減少測(cè)試冗余，提高測(cè)試效率。

發(fā)表于：4/7/2023 11:06:38 AM

基于殘差網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)攻擊流量特征復(fù)雜以及深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易發(fā)生退化的問題，提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了將一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門控循環(huán)單元?dú)埐钸B接的網(wǎng)絡(luò)模型。使用CSECICIDS2018數(shù)據(jù)集和密西西比州大學(xué)的天然氣管道數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，此方法在各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于其他經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有較好檢測(cè)性能和泛化能力，證明了其在工業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的可靠性及應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/7/2023 10:57:00 AM

基于FPGA的多通道可見光通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[微波|射頻][其他]

與傳統(tǒng)的射頻通信方式相比，可見光的頻譜資源豐富，且具有較高的安全性。設(shè)計(jì)的多通道可見光通信系統(tǒng)分為發(fā)射端與接收端，基于Verilog HDL語言對(duì)發(fā)送端的通道分發(fā)模塊、透?jìng)鹘M幀模塊、信道碼塊分割模塊以及接收端的透?jìng)鹘鈳K、通道合并模塊進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了最大支持16路數(shù)據(jù)同時(shí)收發(fā)的多通道可見光通信系統(tǒng)。為滿足系統(tǒng)的高速通信，設(shè)計(jì)優(yōu)化可見光通信的發(fā)射/接收系統(tǒng)電路，在發(fā)射端采用前級(jí)預(yù)加重電路，有效補(bǔ)償了信道損失；在接收端采用由電阻和電容共同構(gòu)成的T型放大電路來實(shí)現(xiàn)對(duì)衰減信號(hào)的補(bǔ)償。最后，聯(lián)合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明設(shè)計(jì)的多通道可見光通信系統(tǒng)傳輸誤碼率不大于10-9，單通道傳輸速率不低于30 Mb/s，此研究有利于提高可見光通信系統(tǒng)的可靠性、高速性。

發(fā)表于：3/29/2023 5:37:33 PM

MBSE在機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制過程中的應(yīng)用探索[電子元件][航空航天]

隨著飛機(jī)系統(tǒng)的多電化、智能化發(fā)展，機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)高集成度化，系統(tǒng)架構(gòu)和接口設(shè)計(jì)愈發(fā)復(fù)雜。隨著機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制周期、成本的不斷增加，質(zhì)量問題日益突出。針對(duì)復(fù)雜機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)嚴(yán)峻的質(zhì)量形勢(shì)，提出使用基于模型的系統(tǒng)工程（Model-Based System Engineering，MBSE）方法，以模型和標(biāo)準(zhǔn)圖形化方式對(duì)系統(tǒng)研制的行為過程進(jìn)行描述，來解決復(fù)雜工程問題。實(shí)現(xiàn)了MBSE在機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制流程中的本地化，將驗(yàn)證環(huán)節(jié)前置，提升了研制質(zhì)量，對(duì)其他復(fù)雜計(jì)算機(jī)類系統(tǒng)有借鑒意義。

發(fā)表于：3/29/2023 5:34:48 PM

基于TMS320F28335的二次Bootloader在線升級(jí)方法[其他][其他]

為避免TMS320F28335在程序升級(jí)過程中需要執(zhí)行打開嵌入式設(shè)備、額外配置GPIO管腳電平或單獨(dú)開發(fā)專用上位機(jī)軟件的操作，提出了一種二次Bootloader方法來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的在線升級(jí)。將TMS320F28335配置為Flash啟動(dòng)模式，通過預(yù)燒寫二次Bootloader程序，將通用串口上位機(jī)軟件下發(fā)的應(yīng)用程序bin文件存儲(chǔ)在TMS320F28335的外擴(kuò)SRAM中，執(zhí)行將應(yīng)用程序燒寫到片上Flash指定區(qū)域的操作，并跳轉(zhuǎn)執(zhí)行應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的在線升級(jí)功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有效可行，具有較強(qiáng)的通用性和可靠性。

發(fā)表于：3/29/2023 5:29:27 PM

一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一，K-means是其中使用頻率最高的舉足輕重的聚類算法。然而，K-means算法表現(xiàn)嚴(yán)重依賴于初始中心，選取多少個(gè)初始中心以及選擇哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始中心對(duì)K-means算法十分重要?；诖?，提出一種初始中心選取方法DPCC（Density Peak Clustering Centers）。DPCC方法基于密度和距離生成一個(gè)選取決策圖，將數(shù)據(jù)集中所有的密度峰值點(diǎn)凸顯出來。這些密度峰值點(diǎn)即為DPCC方法為K-means算法提供的初始中心。實(shí)驗(yàn)表明，DPCC方法不僅可為K-means提供初始中心數(shù)量，還能有效提高K-means算法的準(zhǔn)確度，并縮減K-means算法的執(zhí)行時(shí)間。

發(fā)表于：3/29/2023 5:17:47 PM

采集設(shè)備接入的框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著嵌入式技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速進(jìn)步，物聯(lián)網(wǎng)近些年來也有很大的發(fā)展，大量不同類型的終端設(shè)備都需要接入到網(wǎng)絡(luò)中。但整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)從物理層、網(wǎng)絡(luò)層再到應(yīng)用層，每層之間采用不同的通信協(xié)議，這大大增加了集成系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的困難。提出一種支持自定義協(xié)議、多種終端設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)接入框架的設(shè)計(jì)方案，并據(jù)此研制軟件系統(tǒng)。通過自定義協(xié)議接入不同的設(shè)備，增強(qiáng)系統(tǒng)的擴(kuò)展性和互操作性，并可以靈活處理設(shè)備的數(shù)據(jù)與事件。

發(fā)表于：3/29/2023 5:13:08 PM

基于服務(wù)架構(gòu)的OpenFOAM求解客戶端設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)OpenFOAM解算軟件缺乏GUI功能用戶交互體驗(yàn)性差問題，研究設(shè)計(jì)了一個(gè)OpenFOAM求解客戶端軟件。設(shè)計(jì)了基于服務(wù)的“云+端”計(jì)算架構(gòu)，設(shè)計(jì)開發(fā)了一個(gè)OpenFOAM求解器服務(wù)，GUI客戶端遠(yuǎn)程調(diào)用訪問求解器服務(wù)，并集成可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化分析功能，實(shí)現(xiàn)了云端協(xié)同的求解計(jì)算功能；研究設(shè)計(jì)了基于界面模板的動(dòng)態(tài)GUI界面生成方法，實(shí)現(xiàn)了客戶端軟件界面用戶自定義配置功能。該軟件支持基于服務(wù)的功能擴(kuò)展集成，支持用戶界面自定義、求解器用戶設(shè)置界面自定義功能，用戶界面友好，可擴(kuò)展性強(qiáng)。通過實(shí)際的算例進(jìn)行解算，驗(yàn)證表明了客戶端軟件能夠通過遠(yuǎn)程調(diào)用云端求解服務(wù)、可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)完整的求解計(jì)算流程。

發(fā)表于：3/29/2023 5:01:22 PM

面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)[其他][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)目前CFD（Computational Fluid Dynamics）軟件數(shù)據(jù)可視化分析所需計(jì)算量大且操作不靈活的問題，面向CFD數(shù)據(jù)可視化分析需求，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)原型軟件。在該原型軟件中，研究了自適應(yīng)客戶端的服務(wù)自適應(yīng)QoS（Quality of Service）優(yōu)化技術(shù)，降低不同客戶端計(jì)算環(huán)境對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響；研究設(shè)計(jì)了基于消息中間件的服務(wù)集成接口，提高了服務(wù)使用的靈活性。面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)發(fā)揮了云端服務(wù)器的性能優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用了“云+端”的開發(fā)新模式，具備靈活性和可擴(kuò)展性。

發(fā)表于：3/29/2023 4:51:16 PM

局部動(dòng)態(tài)可重構(gòu)FPGA進(jìn)程式調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)6G時(shí)代多樣的邊緣計(jì)算要求，基于FPGA上的可重構(gòu)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更低的時(shí)延同時(shí)提供多樣性的服務(wù)?；诰植縿?dòng)態(tài)重配置的思路，使用ICAP接口對(duì)FPGA資源進(jìn)行重新配置，從而實(shí)現(xiàn)FPGA邏輯上的局部動(dòng)態(tài)可重構(gòu)方案。借鑒操作系統(tǒng)中軟件進(jìn)程管理的思想，基于Linux操作系統(tǒng)中引入硬件進(jìn)程的概念，這樣可以將一整塊FPGA資源劃分為多個(gè)小的FPGA資源塊，每一個(gè)小的可重構(gòu)的FPGA資源塊都可以抽象成為一個(gè)硬件進(jìn)程，硬件進(jìn)程實(shí)際并不運(yùn)行在CPU上而是運(yùn)行在FPGA邏輯資源區(qū)域中，在操作系統(tǒng)上只是硬件進(jìn)程的軟件語言描述。由此，設(shè)計(jì)出CPU加FPGA的硬件方案來實(shí)現(xiàn)局部可重構(gòu)系統(tǒng)，并在Xilinx公司Zynq系列芯片上進(jìn)行了驗(yàn)證，將FPGA硬件資源進(jìn)行進(jìn)程式調(diào)度以及資源分配，大大提高了FPGA硬件資源的利用率以及靈活性。

發(fā)表于：3/29/2023 4:45:24 PM