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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

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個人信息保護合規審計的輔助實現技術框架研究[其他][信息安全]

數字經濟時代背景下，合格評定工作呈現出數字轉型趨勢，這將對開展個人信息保護合規審計活動產生重要影響。概述了個人信息保護合規檢查技術工具概況和相關關鍵技術，在此基礎上，提出了個人信息保護合規審計可以依托技術輔助實現的審計項，指明了個人信息合規審計工作技術輔助實現的路徑。依托以上研究成果，提出《個人信息保護合規審計技術能力及工具要求（征求意見稿）》標準，明確了個人信息保護合規審計輔助實現技術框架，介紹了依據標準研發的個人信息保護合規審計技術工具原型，及其對于個人信息保護合規審計輔助技術框架的示范驗證作用。

發表于：9/26/2024

基于信息標簽體系的人員崗位匹配方法研究[模擬設計][信息安全]

人力資源管理信息化，既是信息化建設的重要內容，又是重要支撐和保證。隨著人力資源數據不斷積累，如何借助先進的科學技術從海量數據中挖掘出有價值的信息是當前研究領域的熱點問題之一。本文依托于人力資源數據，提出了基于雙向長短時記憶網絡的圖采樣聚合模型生成模型標簽，并構建了崗位和人員信息標簽體系；提出了兩種人崗匹配方法，實現了智能化的人員崗位匹配。實驗表明，本文提出的模型方法取得了較好的效果，為相關數據信息的有效組織與管理提供了一種良好的解決方案，并為實現人力資源的智能化管理提供了有效借鑒。

發表于：9/26/2024

基于模仿學習和強化學習的啟發式多智能體路徑規劃[人工智能][信息安全]

多智能體路徑規劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴展到大型動態環境中是一個越來越有挑戰的問題?，F實世界中，環境動態變化往往需要實時重新規劃路徑。在部分可觀察環境中，使用強化學習方法學習分散的策略解決MAPF問題表現出較大潛力。針對智能體之間如何學會合作和環境獎勵稀疏問題，提出基于模仿學習和強化學習的啟發式多智能體路徑規劃算法。實驗表明，該方法在高密度障礙環境中具有較好的性能和擴展性。

發表于：9/26/2024

基于隱私保護的電解鋁生產決策方法[通信與網絡][信息安全]

在電解鋁生產過程中，傳統的人工控制決策方式已經難以適應現代鋁電解生產要求，當下深度學習算法處理此類時間序列數據得到廣泛應用，決策是否高效影響鋁電解槽的穩定運行和高效產出鋁。同時，數據隱私問題也不容忽視，隱私安全既影響電解鋁生產過程又影響其正常使用，誤用、濫用數據挖掘可能導致用戶數據特別是敏感信息的泄露，而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。針對以上問題，提出一種利用改進LSTM模型結構結合優化ElGamal算法的電解鋁決策方法：首先針對數據隱私問題提出了優化后的ElGamal算法；再針對電解鋁數據特性改進LSTM模型結構與優化ElGamal算法的雙結合。實驗結果表明，本方法可以在保證決策隱私安全的情況下，性能優于傳統方法，在實際情況中有參考的價值。

發表于：9/26/2024

基于自監督圖神經網絡和混合神經網絡的入侵檢測[通信與網絡][信息安全]

為了解決現有網絡入侵檢測方法在特征提取單一、數據依賴強以及模型泛化能力差等方面的問題，提出了一種基于自監督圖神經網絡和混合神經網絡的入侵檢測方法。首先，通過自監督學習策略，利用圖卷積網絡提取網絡流量數據中的結構特征，增強模型在無標簽數據上的特征學習能力，從而降低對標注數據的依賴并提升泛化能力。其次，使用卷積神經網絡提取網絡流量中時間序列的空間特征，并通過長短時記憶網絡建模時間依賴性，進行多視角特征提取，提高檢測的全面性。最后，設計了一種特征融合策略，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性。在公開數據集上的實驗結果表明，所提方法具有更高的準確率和F1值。

發表于：9/26/2024

金融行業數據全生命周期的安全保護研究[通信與網絡][信息安全]

隨著數字經濟的繁榮和金融行業數字化轉型的加速，數據已經成為了推動金融行業轉型的新興力量。然而，在這個過程中，數據安全防護成為了保障金融穩定和安全的關鍵環節，其對于國家安全和社會穩定的影響不容忽視。分析了金融行業面臨的數據安全風險，提出在金融行業內的數據安全體系建設實踐，為構建金融行業的數據安全體系提供參考。

發表于：9/26/2024

基于匿名查詢的雙向隱私保護方法[通信與網絡][信息安全]

為應對多方數據查詢中潛在的信息泄露、身份暴露以及查詢內容泄露等安全風險，設計了一個保護多方隱私的匿名查詢方法。通過結合ElGamal同態加密技術、不經意傳輸協議以及一次性會話密鑰等多種加密手段，提出了一種基于匿名查詢的雙向隱私保護方法。該方法引入代理節點來執行所有的查詢操作，從而有效隱藏查詢方和被查詢方的原始數據及查詢行為，并支持多個機構在保護各自數據隱私的同時進行聯合查詢。通過測試驗證，該方法可以提供高效的查詢性能和準確的查詢結果，有效保障各參與方的數據安全。

發表于：9/26/2024

工業網絡的高級可持續性威脅監測、溯源技術[通信與網絡][信息安全]

工業自動化控制系統多使用專用通信協議，應用場景與生產工藝流程緊密聯系。目前所普遍采用的工控威脅監測技術是基于被動防御理念，無法有效識別以工業基礎設施為目標，且技術復雜、手段隱蔽的入侵威脅。以工業網絡中傳輸的工業相關文件還原為數據基礎，提出基于soft-PLC仿真平臺應用級的監測分析以及關鍵安全特征追溯方案，不但可以更加全面覆蓋工業網絡威脅模型的多個階段，還可以更加充分地應對工業生產場景入侵、干擾行為的技術特點，成為工業網絡高級可持續性威脅監測、溯源的有效途徑之一。

發表于：9/26/2024

儲能系統：如何輕松安全地管理電池包[電源技術][工業自動化]

鋰離子(Li-Ion)電池和其他化學電池不僅在汽車行業扮演著關鍵角色，而且也是儲能系統(ESS)的主力軍。例如，超級工廠每天可以利用可再生能源生產數兆瓦時電力。電網如何承受24小時內的各種負載波動？利用基于電池的電網支持儲能系統(BESS)可以有效解決這個問題。本文討論了電池管理控制器解決方案及其在開發和部署ESS時的有效性。

發表于：9/26/2024

派拓網絡：通過AI驅動的網絡安全加速5G發展[人工智能][5G]

雖然5G專網有望大幅提升效率，但保護5G專網的安全對于各種規模的企業都是一項挑戰。

發表于：9/24/2024

粒子群優化算法在無人分布式陣面的應用[通信與網絡][航空航天]

機載雷達受限于載機平臺，無法獲得更大口徑的陣面，而在無人機平臺，可將雷達陣面化整為零，在有限陣元數條件下，采用稀布陣列可獲得更大口徑的陣面。然而稀布陣列造成方向圖柵瓣和副瓣的抬高，需對稀布陣列進行優化，消除柵瓣、降低副瓣后方能使用。稀布陣列方向圖優化是一個離散優化問題，將粒子群優化算法應用于無人分布式雷達的稀布陣列上，其算法原理簡單，運行速度快，可調參數少，以較少的陣元數獲得無柵瓣和低副瓣的方向圖，從而提升無人分布式陣面的性能。

發表于：9/14/2024

一種機載詢問機波束指向偏差修正算法[通信與網絡][航空航天]

針對在一次雷達方位牽引條件下使用的機載敵我識別詢問機，載機轉彎段存在波束指向偏差大的問題，深入分析了誤差來源并對誤差影響程度進行了仿真分析，指出載機轉彎時，若按照雷達的指示方位設置敵我識別詢問機波束指向，波束不能夠對準目標。提出了一種機載詢問機的波束指向偏差修正算法，修正了敵我識別詢問機波束指向并進行了仿真驗證。仿真結果表明：所提出的修正算法能夠使敵我識別詢問機在載機轉彎段維持高指向精度，促進了機載敵我識別/二次雷達系統的發展。

發表于：9/14/2024

基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測[通信與網絡][通信網絡]

SAR圖像岸線檢測是SAR近岸海洋目標檢測的一項重要環節。提出了一種基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測方法，用以檢測低對比度SAR圖像的海岸線。首先將SAR圖像依據尺度系數進行多尺度變換，然后對于每種尺度圖像進行譜殘差法顯著性檢測，得到一系列顯著性子圖；而后應用NSCT變換融合各顯著子圖得到最終顯著圖，將顯著圖代入到活動輪廓模型中進行檢測，得到檢測結果。SAR圖像實驗結果表明，該方法相比于傳統方法，提升了對于低對比度圖像的適應性，增強了抗噪性能。

發表于：9/14/2024

一種用于DOA估計的高精度同步多天線系統設計[通信與網絡][通信網絡]

信號波達方向估計（DOA）是確定信源或目標的關鍵技術之一，廣泛應用于雷達、通信和導航等領域。設計并實現了一個基于FPGA和多片AD9361的用于DOA估計的高精度同步多天線系統。該系統采用校準源反饋到各接收通道的硬件設計，結合FFT精確估計相位差，并利用迭代優化校準方式進行補償，從而實現高精度同步。該系統具有高精度、高穩定、小型輕便的優勢。經測試，該系統在100 MHz至1.25 GHz頻帶內能夠快速收斂到±0.2°多通道相位誤差，并能夠在99.74%時間內保持穩定在該區間。相比于共用外部本振的同步方式，該設計簡化本振系統設計，相位誤差從±5°減小到±0.2°，且具有易實現、易拓展、實時性的優勢。

發表于：9/14/2024

基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預測模型及環境因子影響研究[模擬設計][其他]

樹木液流受生理活動和多重環境因子的共同作用，表現為非線性和隨機性特征，為預測模型的精確度帶來挑戰。對此，結合CNN卷積層、BiLSTM雙向網絡結構和注意力機制的優勢分別對樹干液流序列的局部特征、長期依賴和關鍵信息進行提取，并根據自測銀杏液流數據集構建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹干液流預測模型。該模型的R2、MSE和MAE分別為0.977 3、0.002 9和0.013 4，相較于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外，還利用特征工程對環境因子的重要性進行排名，分析銀杏樹干液流在生長季初期對環境因子的響應規律，對銀杏生長季初期的灌溉和養護提供理論依據。

發表于：9/14/2024

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