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基于OSPF協(xié)議Hello報(bào)文隱蔽信道構(gòu)建研究

現(xiàn)有存儲(chǔ)型網(wǎng)絡(luò)隱蔽信道的研究主要根據(jù)不同協(xié)議中不同字段來(lái)隱藏信息。在眾多協(xié)議中，例如TCP、UDP協(xié)議，對(duì)其研究較多，而OSFP使用廣泛卻在國(guó)內(nèi)研究較少。針對(duì)OSPF協(xié)議下的Hello報(bào)文進(jìn)行分析可以構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)隱蔽信道的字段。從所有可能字段中選擇Authentication、Router Dead Interval和Neighbor三個(gè)字段分別使用隨機(jī)值模式、值調(diào)制模型和序列模式進(jìn)行構(gòu)建三種隱蔽信道，利用微協(xié)議技術(shù)優(yōu)化信道，并將三種隱蔽信道組合成一個(gè)傳輸速率更高的隱蔽信道模型。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，該模型具有一定的可行性和隱蔽性，可為存儲(chǔ)型網(wǎng)絡(luò)隱蔽信道構(gòu)建技術(shù)提供一定的理論支持和技術(shù)支撐。

發(fā)表于：3/7/2024

基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)方法

針對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測(cè)存在數(shù)據(jù)隱私泄露和訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測(cè)方法。該方法首先采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)作訓(xùn)練入侵檢測(cè)模型，保護(hù)客戶端數(shù)據(jù)隱私；其次，構(gòu)建基于門(mén)控循環(huán)單元（GRU）的入侵檢測(cè)模型并采用Adam優(yōu)化算法，提高客戶端模型的訓(xùn)練速度。選用TON_IoT數(shù)據(jù)集為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)兩輪通信輪次計(jì)算，訓(xùn)練時(shí)間比單層LSTM模型減少4 s；利用Adam算法訓(xùn)練模型比SGD算法收斂速度更快，入侵檢測(cè)模型準(zhǔn)確率為0.99。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于GRU-FedAdam的入侵檢測(cè)方法在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的情況下，可減少訓(xùn)練時(shí)間和獲得更好的入侵檢測(cè)效果。

發(fā)表于：3/7/2024

基于機(jī)器學(xué)習(xí)建模的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)噴管內(nèi)型面優(yōu)化設(shè)計(jì)

噴管是液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生推力的重要部件。噴管型面的結(jié)構(gòu)將直接影響燃燒所產(chǎn)生的燃?xì)庠趪姽苤械牧鲃?dòng)情況，進(jìn)而對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能產(chǎn)生影響。采用B樣條曲線對(duì)拋物面型線進(jìn)行參數(shù)化，計(jì)算樣本集的流體動(dòng)力學(xué)（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場(chǎng)，以比沖為優(yōu)化變量對(duì)噴管性能進(jìn)行評(píng)估。研究表明，基于代理模型優(yōu)化得到的噴管內(nèi)型面結(jié)構(gòu)與特征線法計(jì)算結(jié)果基本一致，比沖計(jì)算結(jié)果相當(dāng)，最大誤差為0.28%。通過(guò)代理模型和網(wǎng)格變形方法，可實(shí)現(xiàn)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)噴管內(nèi)型面優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高優(yōu)化效率。

發(fā)表于：3/7/2024

基于攻擊意圖的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)抗毀性評(píng)價(jià)研究

隨著工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，安全事件層出不窮，網(wǎng)絡(luò)抗毀性成為了該領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)之一。針對(duì)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的安全問(wèn)題，以攻擊意圖為切入點(diǎn)，開(kāi)展了工業(yè)網(wǎng)絡(luò)抗毀性評(píng)價(jià)問(wèn)題的研究。首先，通過(guò)對(duì)已知攻擊案例的分析，識(shí)別了多種攻擊類型及其潛在影響；然后，區(qū)別于現(xiàn)有針對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身特性的評(píng)價(jià)方法，將攻擊的潛在意圖納入考量，構(gòu)建了一個(gè)綜合性的抗毀性評(píng)價(jià)方法；最后，在一個(gè)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型上，通過(guò)與現(xiàn)有流行的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)抗毀性評(píng)價(jià)方法對(duì)比，發(fā)現(xiàn)所提出的基于攻擊意圖的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)抗毀性評(píng)價(jià)方法具有更加客觀、穩(wěn)定的評(píng)估效果。該抗毀性評(píng)價(jià)方法綜合考慮了外界攻擊的意圖、發(fā)生概率、影響范圍以及可能的后果，有效刻畫(huà)了不同場(chǎng)景下系統(tǒng)面對(duì)相同規(guī)模外界攻擊時(shí)的抗毀性。

發(fā)表于：3/7/2024

韓國(guó)兩家芯片設(shè)備制造商遭黑客入侵

韓國(guó)兩家芯片設(shè)備制造商遭黑客入侵韓國(guó)國(guó)家情報(bào)局表示，朝鮮在2023年12月和2024年2月滲透了兩家公司的服務(wù)器，竊取了其設(shè)施的產(chǎn)品和生產(chǎn)設(shè)施的藍(lán)圖。韓國(guó)國(guó)家情報(bào)局在一份聲明中說(shuō)，這些黑客采用了一種被稱為“l(fā)iving off the land（LOTL）”的技術(shù)，最大限度地減少惡意代碼并使用服務(wù)器內(nèi)安裝的現(xiàn)有合法工具，從而難以用安全軟件檢測(cè)到，建議各韓國(guó)公司采取預(yù)防措施。

發(fā)表于：3/6/2024

基于無(wú)線Mesh自組網(wǎng)煤礦液壓支架壓力傳感器設(shè)計(jì)與應(yīng)用

通過(guò)研究現(xiàn)有無(wú)線礦山壓力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中液壓支架傳感器應(yīng)用情況，發(fā)現(xiàn)普遍存在數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定與傳感器功耗高問(wèn)題，為此利用無(wú)線Mesh自組網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)煤礦液壓支架壓力傳感器，克服數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定及功耗高的問(wèn)題。以STM32L412單片機(jī)為核心處理器，定時(shí)采集液壓支架壓力數(shù)據(jù)，對(duì)壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和存儲(chǔ)，并控制數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)傳輸至監(jiān)測(cè)分站，最終到達(dá)地面監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)中將無(wú)線Mesh模塊喚醒機(jī)制與STM32L412單片機(jī)低功耗模式結(jié)合設(shè)計(jì)，保證數(shù)據(jù)傳輸可靠性同時(shí)，兼顧傳感器低功耗。經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用，所設(shè)計(jì)的液壓支架壓力傳感器在礦井下環(huán)境中數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定、傳感器功耗低，適合煤礦工作面液壓支架壓力采集監(jiān)測(cè)。

發(fā)表于：3/5/2024

數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)確權(quán)保護(hù)的法理邏輯與規(guī)則展開(kāi)

大數(shù)據(jù)時(shí)代下的行為規(guī)制保護(hù)模式與數(shù)據(jù)確權(quán)保護(hù)模式目的是加強(qiáng)數(shù)據(jù)源發(fā)者的信息保護(hù)與規(guī)范數(shù)據(jù)資源合法利用的重要方式。數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)模式立足于財(cái)產(chǎn)權(quán)勞動(dòng)理論和經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的產(chǎn)權(quán)理論進(jìn)行證立，結(jié)合數(shù)據(jù)資源價(jià)值確權(quán)的法理邏輯與市場(chǎng)資源有效配置的規(guī)律性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的高質(zhì)量、高效率流通。數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)確權(quán)立足于現(xiàn)有法律法規(guī)與數(shù)據(jù)流通中存在的多維度法律風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)，堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)人格利益與財(cái)產(chǎn)利益一體化，構(gòu)建數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)權(quán)利體系，明確權(quán)利的主體與客體，規(guī)范數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)控制權(quán)、使用權(quán)和處分權(quán)的內(nèi)容，并且針對(duì)數(shù)據(jù)權(quán)利主體行使權(quán)利的方式與財(cái)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)期限予以限制，從而實(shí)現(xiàn)擺脫數(shù)據(jù)“公地悲劇”的困境。

發(fā)表于：3/5/2024

公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建

發(fā)表于：3/5/2024

德陽(yáng)市“生態(tài)型智慧城市”建設(shè)探索及成果

智慧城市是全球城市發(fā)展的新理念和新模式。當(dāng)前，新型智慧城市已經(jīng)成為貫徹落實(shí)新發(fā)展理念、培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)、建設(shè)數(shù)字中國(guó)和智慧社會(huì)的綜合載體。德陽(yáng)積極響應(yīng)國(guó)家關(guān)于網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)總體部署，加快推進(jìn)數(shù)字德陽(yáng)建設(shè)。針對(duì)國(guó)內(nèi)外智慧城市發(fā)展情況及存在問(wèn)題，德陽(yáng)基于城市發(fā)展現(xiàn)狀，創(chuàng)新提出“生態(tài)型智慧城市”建設(shè)模式，探索出一條推動(dòng)新型智慧城市建設(shè)的新路徑，并取得一定成果。

發(fā)表于：3/5/2024

基于注意力特征融合網(wǎng)絡(luò)的DGA惡意域名檢測(cè)方法

僵尸網(wǎng)絡(luò)借助DGA生成大量隨機(jī)域名逃避安全防御系統(tǒng)監(jiān)測(cè)。為解決已有DGA惡意域名檢測(cè)方法準(zhǔn)確性不高和泛化能力受限等問(wèn)題，提出基于注意力特征融合網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)結(jié)合輸入層、Embedding層、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、注意力模塊和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)層，實(shí)現(xiàn)層次化特征提取使模型性能得到極大的改善。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法在各項(xiàng)指標(biāo)上都有明顯的提升，表現(xiàn)出優(yōu)秀的DGA惡意域名檢測(cè)能力。

發(fā)表于：3/5/2024

生成式人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制路徑研究

探討了生成式人工智能如ChatGPT在訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面的法律風(fēng)險(xiǎn)與規(guī)制問(wèn)題。首先分析了生成式人工智能在數(shù)據(jù)來(lái)源、歧視傾向、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及安全風(fēng)險(xiǎn)等方面的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)中歐法律體系的比較研究，建議明確界定治理原則，并針對(duì)數(shù)據(jù)合規(guī)性制定完善路徑。最后，從具體措施層面，對(duì)中國(guó)現(xiàn)行的法律規(guī)制提出了具體的完善建議，為生成式人工智能的健康發(fā)展與法律規(guī)制提供有益參考。

發(fā)表于：3/5/2024

沖突型緩存?zhèn)刃诺拦舻臉?gòu)建驅(qū)逐集研究綜述

緩存?zhèn)刃诺拦舨粩喟l(fā)展，對(duì)用戶的信息安全和硬件基礎(chǔ)設(shè)施的安全造成威脅。緩存?zhèn)刃诺拦羯婕按鎯?chǔ)系統(tǒng)、加密算法、瀏覽器、虛擬機(jī)、操作系統(tǒng)等，尤其涉及與內(nèi)存的交互。部分更復(fù)雜的微架構(gòu)攻擊中，攻擊者使用緩存?zhèn)刃诺拦臬@取關(guān)鍵信息。沖突型緩存?zhèn)刃诺拦魞H需要共享緩存，攻擊范圍廣，隱蔽性強(qiáng)。構(gòu)建驅(qū)逐集，是沖突型緩存?zhèn)刃诺拦糁械氖滓完P(guān)鍵步驟。首先回顧驅(qū)逐集構(gòu)建研究的發(fā)展，接著分類介紹構(gòu)建驅(qū)逐集算法，并對(duì)構(gòu)建驅(qū)逐集算法性能的影響因素進(jìn)行分析。

發(fā)表于：3/5/2024

加快數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) 釋放數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新活力

為推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康快速發(fā)展，促進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)良性循環(huán)，近日，由中國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革研究會(huì)、中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司（以下簡(jiǎn)稱中國(guó)電子）、鄭州市人民政府、中國(guó)經(jīng)濟(jì)改革研究基金會(huì)聯(lián)合主辦的中國(guó)“數(shù)據(jù)要素×”生態(tài)大會(huì)在鄭州國(guó)際會(huì)展中心成功召開(kāi)。《網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理》期刊作為特邀媒體，對(duì)中國(guó)電子數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有限公司副總經(jīng)理鄭曦進(jìn)行專訪，就數(shù)據(jù)要素治理、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等各方關(guān)注的議題進(jìn)行解讀。

發(fā)表于：3/5/2024

大數(shù)據(jù)時(shí)代：數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

隨著地球觀測(cè)系統(tǒng)及數(shù)值模擬方法的不斷發(fā)展，數(shù)值天氣預(yù)報(bào)研究進(jìn)入以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的新范式，大氣科學(xué)也邁入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能數(shù)值天氣預(yù)報(bào)發(fā)展成為大氣科學(xué)研究的熱點(diǎn)方向。從氣象海洋大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、分類及其特征出發(fā)，概括和梳理了氣象海洋大數(shù)據(jù)在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的應(yīng)用，從技術(shù)方面，對(duì)資料同化、物理過(guò)程參數(shù)化、數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品訂正,以及機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的模式開(kāi)發(fā)等問(wèn)題進(jìn)行分析，并對(duì)相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行了深入探討和展望，從而為氣象海洋大數(shù)據(jù)與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的融合發(fā)展提供重要參考依據(jù)。

發(fā)表于：3/5/2024

基于YOLOv7-RS的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)研究

針對(duì)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中存在的背景復(fù)雜、目標(biāo)特征不明顯、小目標(biāo)排列密集的問(wèn)題，基于YOLOv7算法，提出了一種改進(jìn)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7-RS(YOLOv7 Remote Sensing)，提高了遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)精度。首先，向特征提取網(wǎng)絡(luò)中融合SimAM減少背景噪聲的干擾；其次，提出了D ELAN網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)遙感目標(biāo)的特征提取能力；再次，利用SIOU損失函數(shù)以提高算法模型的收斂速度；最后，優(yōu)化了正負(fù)樣本分配策略，改善了遙感圖像中小目標(biāo)密集排列時(shí)的漏檢問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv7-RS在NWPU VHR 10和DOTA數(shù)據(jù)集上的mAP達(dá)到95.4%和74.1%，相較于其他主流算法有了明顯提升。

發(fā)表于：3/5/2024