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融合電影流行性與觀影時間的協(xié)同過濾算法

發(fā)表于：3/7/2024

基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型

現(xiàn)有的圖像描述模型使用全局特征時受限于感受野大小相同，而基于對象區(qū)域的圖像特征缺少背景信息。為此，提出了一種新的語義提取模塊提取圖像中的語義特征，使用多特征融合模塊將全局特征與語義特征進(jìn)行融合，使得模型同時關(guān)注圖像的關(guān)鍵對象內(nèi)容信息和背景信息。并提出基于深度注意力的解碼模塊，對齊視覺和文本特征以生成更高質(zhì)量的圖像描述語句。所提模型在Microsoft COCO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評估，分析結(jié)果表明該方法能夠明顯提升描述的性能，相較于其他先進(jìn)模型具有競爭力。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)跨域數(shù)據(jù)調(diào)度設(shè)計(jì)

針對地面業(yè)務(wù)的需求和分布非均勻?qū)е孪到y(tǒng)資源利用率低的問題，提出一種基于區(qū)塊鏈的跨低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)域數(shù)據(jù)共享方案。通過衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)構(gòu)建區(qū)塊鏈，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨域調(diào)度；通過非均勻分布的接入設(shè)備數(shù)量改變礦工節(jié)點(diǎn)的出塊難度，使得近期出塊節(jié)點(diǎn)暫停參與礦工節(jié)點(diǎn)的選舉過程，以降低重復(fù)的資源消耗。仿真結(jié)果表明，所提方案能夠有效降低系統(tǒng)資源消耗和任務(wù)的平均卸載時延，在低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)高效的跨域數(shù)據(jù)調(diào)度。

發(fā)表于：3/7/2024

基于時序向量相似性的空間目標(biāo)群匹配技術(shù)研究

分析了空間低軌目標(biāo)群的運(yùn)行特點(diǎn)，提出了基于時序向量相似性的空間目標(biāo)群匹配算法，提高了對低軌巨型星座的識別管理能力。首先，介紹了時序向量的降維方法，將目標(biāo)群高維觀測時序向量簡化為空間構(gòu)型序列；而后，提出了基于動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）的目標(biāo)群空間構(gòu)型序列相似性判別算法；最后，利用星鏈衛(wèi)星目標(biāo)群仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)對算法的匹配能力進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明該算法可實(shí)現(xiàn)空間目標(biāo)群監(jiān)測數(shù)據(jù)快速匹配，仿真數(shù)據(jù)匹配過程中，在群內(nèi)目標(biāo)缺失30%的條件下匹配成功率可達(dá)100%，在低缺失條件下（缺失率5%以內(nèi)）群內(nèi)目標(biāo)識別成功率平均超過75%；實(shí)測數(shù)據(jù)匹配成功率可達(dá)100%。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)交換激勵機(jī)制研究

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的收集和共享得到重視，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)交換平臺。然而大部分平臺將重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)安全與用戶隱私的考量上，從而忽視了用戶交換意愿方面的問題——實(shí)際應(yīng)用中用戶往往因?yàn)槿狈ψ銐虻膭訖C(jī)而少有交換意愿。針對該問題，構(gòu)建了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)交換激勵框架，提出了一種基于歷史貢獻(xiàn)和當(dāng)前貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)交換激勵機(jī)制，一方面從歷史維度考量用戶的過往表現(xiàn)，另一方面從當(dāng)前維度考量用戶的實(shí)時貢獻(xiàn)。對所提出的方法進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗(yàn)評估，結(jié)果表明該激勵機(jī)制能夠有效起到長期激勵用戶進(jìn)行積極正向數(shù)據(jù)交換的作用。

發(fā)表于：3/7/2024

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

現(xiàn)有存儲型網(wǎng)絡(luò)隱蔽信道的研究主要根據(jù)不同協(xié)議中不同字段來隱藏信息。在眾多協(xié)議中，例如TCP、UDP協(xié)議，對其研究較多，而OSFP使用廣泛卻在國內(nèi)研究較少。針對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傳輸速率更高的隱蔽信道模型。經(jīng)過驗(yàn)證，該模型具有一定的可行性和隱蔽性，可為存儲型網(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)入侵檢測方法

針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測存在數(shù)據(jù)隱私泄露和訓(xùn)練時間長的問題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法。該方法首先采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)作訓(xùn)練入侵檢測模型，保護(hù)客戶端數(shù)據(jù)隱私；其次，構(gòu)建基于門控循環(huán)單元（GRU）的入侵檢測模型并采用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)過兩輪通信輪次計(jì)算，訓(xùn)練時間比單層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的入侵檢測方法在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的情況下，可減少訓(xùn)練時間和獲得更好的入侵檢測效果。

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)庠趪姽苤械牧鲃忧闆r，進(jìn)而對發(fā)動機(jī)的性能產(chǎn)生影響。采用B樣條曲線對拋物面型線進(jìn)行參數(shù)化，計(jì)算樣本集的流體動力學(xué)（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場，以比沖為優(yōu)化變量對噴管性能進(jìn)行評估。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%。通過代理模型和網(wǎng)格變形方法，可實(shí)現(xiàn)液體火箭發(fā)動機(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)抗毀性評價研究

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。針對工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的安全問題，以攻擊意圖為切入點(diǎn)，開展了工業(yè)網(wǎng)絡(luò)抗毀性評價問題的研究。首先，通過對已知攻擊案例的分析，識別了多種攻擊類型及其潛在影響；然后，區(qū)別于現(xiàn)有針對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身特性的評價方法，將攻擊的潛在意圖納入考量，構(gòu)建了一個綜合性的抗毀性評價方法；最后，在一個工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型上，通過與現(xiàn)有流行的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)抗毀性評價方法對比，發(fā)現(xiàn)所提出的基于攻擊意圖的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)抗毀性評價方法具有更加客觀、穩(wěn)定的評估效果。該抗毀性評價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，有效刻畫了不同場景下系統(tǒng)面對相同規(guī)模外界攻擊時的抗毀性。

發(fā)表于：3/7/2024

韓國兩家芯片設(shè)備制造商遭黑客入侵

韓國兩家芯片設(shè)備制造商遭黑客入侵韓國國家情報(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。韓國國家情報(bào)局在一份聲明中說，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到，建議各韓國公司采取預(yù)防措施。

發(fā)表于：3/6/2024

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

通過研究現(xiàn)有無線礦山壓力監(jiān)測系統(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題，為此利用無線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)定及功耗高的問題。以STM32L412單片機(jī)為核心處理器，定時采集液壓支架壓力數(shù)據(jù)，對壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和存儲，并控制數(shù)據(jù)通過無線Mesh網(wǎng)絡(luò)傳輸至監(jiān)測分站，最終到達(dá)地面監(jiān)測系統(tǒng)。設(shè)計(jì)中將無線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，兼顧傳感器低功耗。經(jīng)過現(xiàn)場實(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。

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

大數(shù)據(jù)時代下的行為規(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)資源價值確權(quán)的法理邏輯與市場資源有效配置的規(guī)律性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素市場的高質(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)營分級標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建

發(fā)表于：3/5/2024

德陽市“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、建設(shè)數(shù)字中國和智慧社會的綜合載體。德陽積極響應(yīng)國家關(guān)于網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、數(shù)字中國總體部署，加快推進(jìn)數(shù)字德陽建設(shè)。針對國內(nèi)外智慧城市發(fā)展情況及存在問題，德陽基于城市發(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。為解決已有DGA惡意域名檢測方法準(zhǔn)確性不高和泛化能力受限等問題，提出基于注意力特征融合網(wǎng)絡(luò)。通過結(jié)合輸入層、Embedding層、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、注意力模塊和長短時記憶網(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惡意域名檢測能力。

發(fā)表于：3/5/2024