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基于加性噪聲的強(qiáng)魯棒數(shù)據(jù)庫(kù)盲水印方法[其他][信息安全]

針對(duì)大數(shù)據(jù)共享和發(fā)布過(guò)程中面臨的侵權(quán)盜版與隱私泄露問(wèn)題，提出了一種基于加性噪聲的強(qiáng)魯棒數(shù)據(jù)庫(kù)盲水印方法。該方法結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)水印與數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，利用加性拉普拉斯噪聲已有失真，通過(guò)比值奇偶性與噪聲修改機(jī)制嵌入水印信息，顯著減少二次失真，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)特征調(diào)整，保持?jǐn)?shù)據(jù)的可用性。該方法在強(qiáng)化隱私保護(hù)性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)水印信息盲提取，并具備極強(qiáng)的魯棒性。實(shí)驗(yàn)證明，該方法有效降低了數(shù)據(jù)泄露和被盜用的風(fēng)險(xiǎn)，是一種同時(shí)實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)、泄密溯源與版權(quán)標(biāo)識(shí)的集成式方案。

發(fā)表于：3/3/2025 4:58:23 PM

甘肅地震信息系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在當(dāng)前甘肅地震信息系統(tǒng)上，深度應(yīng)用新一代云計(jì)算、軟硬件、網(wǎng)絡(luò)安全等技術(shù)，從基礎(chǔ)硬件環(huán)境層對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行國(guó)產(chǎn)化技術(shù)適配探究，自底向上整合運(yùn)行支撐、管理層等架構(gòu)設(shè)施，提出該系統(tǒng)的國(guó)產(chǎn)化方案。結(jié)合地震業(yè)務(wù)開(kāi)展系統(tǒng)適配測(cè)試，結(jié)果顯示新環(huán)境與原X86架構(gòu)的Red Hat操作系統(tǒng)、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及Tomcat中間件性能相當(dāng)，具備安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行能力。該研究可為行業(yè)系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化、實(shí)現(xiàn)自主安全提供有益參考。

發(fā)表于：3/3/2025 4:42:43 PM

基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識(shí)別方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

智能家居為人們?nèi)粘Ｉ顜?lái)便利的同時(shí)，也帶來(lái)了隱私安全風(fēng)險(xiǎn)，智能傳感器能夠不斷收集周圍環(huán)境的信息，并通過(guò)無(wú)線通信遠(yuǎn)程傳輸數(shù)據(jù)。為了保護(hù)用戶的隱私安全，提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識(shí)別方法。首先，通過(guò)空中接口被動(dòng)捕獲智能家居設(shè)備ZigBee流量數(shù)據(jù)；然后，對(duì)設(shè)備流量進(jìn)行分片處理，在文本模態(tài)下提取加密流量的時(shí)序、長(zhǎng)度等特征信息，在圖像模態(tài)下提取流量圖像的高維特征；最后，融合加密流量的文本特征和圖像特征，構(gòu)建基于雙模態(tài)融合的設(shè)備類型識(shí)別模型。通過(guò)對(duì)5個(gè)廠家15個(gè)設(shè)備的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使設(shè)備的無(wú)線流量被加密保護(hù)，該方法在ZigBee設(shè)備識(shí)別準(zhǔn)確率上達(dá)到99%左右，能夠有效地識(shí)別用戶身邊的智能傳感器，保護(hù)用戶的隱私安全。

發(fā)表于：3/3/2025 4:29:12 PM

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)作為清潔能源的重要組成部分，其網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到風(fēng)電場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，還直接影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)，以提高風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。首先分析了大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，包括外部攻擊、內(nèi)部泄露、設(shè)備故障等。針對(duì)這些威脅，設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控模型，該模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)異常行為進(jìn)行識(shí)別和預(yù)警。為了驗(yàn)證模型的有效性，在模擬風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出多種網(wǎng)絡(luò)安全威脅，并提前發(fā)出預(yù)警，為風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供了有力支持。

發(fā)表于：3/3/2025 4:15:36 PM

基于機(jī)器學(xué)習(xí)和規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)的主流方法有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的和基于規(guī)則匹配的，前者可以檢測(cè)未知異常流量，后者可以精準(zhǔn)指出攻擊類型。結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)，采用混合的方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)置了兩道過(guò)濾器，第一道過(guò)濾器采用流聚類算法進(jìn)行初步過(guò)濾，第二道過(guò)濾器采用開(kāi)源工具Suricata進(jìn)行精細(xì)識(shí)別。基于DenStream算法提出了一種可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中異常流量比例變化而動(dòng)態(tài)確定半徑閾值的流聚類算法DenStream-DRT，此外，為改進(jìn)Suricata存在無(wú)法識(shí)別未知異常流量的問(wèn)題,提出了基于Apriori的含有效負(fù)載約束規(guī)則的生成算法PCRG-Apriori，最后將基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)Suricata與DenStream-DRT分類器進(jìn)行了整合，形成了一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)證明，集成系統(tǒng)在速率和準(zhǔn)確性方面都有較好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：3/3/2025 3:59:26 PM

基于全橋半橋切換LLC諧振變換器的霍爾電源設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)深空探測(cè)等空間任務(wù)電推力器高輸入電壓的需求，設(shè)計(jì)出一種適用于霍爾電推進(jìn)系統(tǒng)的電源處理單元，對(duì)LLC諧振變換器對(duì)半橋全橋動(dòng)態(tài)拓?fù)淝袚Q和軟啟動(dòng)進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)高效率、寬范圍的輸出。通過(guò)建立LLC諧振變換器的基波模型，分析頻率與增益的特性曲線，K值和Q值的選值，實(shí)現(xiàn)變頻率控制輸出電壓，并設(shè)計(jì)基于同時(shí)變頻和變占空比的低尖峰全橋半橋切換模式。同時(shí)為滿足電推進(jìn)所需的軟啟動(dòng)功能，根據(jù)移相全橋軟啟動(dòng)設(shè)計(jì)出基于改變LLC諧振變換器MOSFET移相角的分段線性的軟啟動(dòng)模式。為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)性能，設(shè)計(jì)了一款5 kW的全數(shù)字樣機(jī)，輸入400 V輸出200 ~1 000 V，能夠?qū)崿F(xiàn)LLC諧振變換器寬范圍、高效率的輸出。

發(fā)表于：2/20/2025 2:37:15 PM

基于PXIe的CMUT多通道超聲收發(fā)板卡設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

為實(shí)現(xiàn)基于電容式微機(jī)械超聲換能器（CMUT）陣列探頭的多通道脈沖發(fā)射、數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸與分析，設(shè)計(jì)了一款基于PXIe總線的32通道的超聲收發(fā)一體板卡。該板卡采用現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列（FPGA）作為主控制器，具備發(fā)射和接收兩種工作模式，通過(guò)T/R開(kāi)關(guān)切換，在發(fā)射模式下，驅(qū)動(dòng)CMUT陣列探頭發(fā)射超聲波信號(hào)，在采集模式下，接收CMUT的模擬回波信號(hào)，并由ADC轉(zhuǎn)換成14位的數(shù)字信號(hào)，編幀打包經(jīng)DDR3緩存，通過(guò)PXIe接口傳輸至PC。對(duì)系統(tǒng)硬件電路和FPGA邏輯設(shè)計(jì)作了闡述，并通過(guò)驅(qū)動(dòng)CMUT線陣，對(duì)亞力克板進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，該板卡的設(shè)計(jì)滿足CMUT陣列探頭的使用需求，而且該系統(tǒng)可拓展更多通道。該板卡為精細(xì)化的超聲影像檢測(cè)、無(wú)損檢測(cè)提供了硬件支持。

發(fā)表于：2/20/2025 2:17:06 PM

基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振變換器的空間電源設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

研究了基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振電路在電推進(jìn)二次電源中的應(yīng)用。給出選定的LLC諧振轉(zhuǎn)換器拓?fù)涞脑O(shè)計(jì)過(guò)程，并進(jìn)行了詳細(xì)的討論。所使用的功率開(kāi)關(guān)管在高頻操作的情況下原邊采用軟開(kāi)關(guān)技術(shù)，副邊利用同步整流技術(shù)可以顯著減少開(kāi)關(guān)損耗。對(duì)諧振轉(zhuǎn)換器——LLC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行了深入的分析，采用脈寬調(diào)制（PFM）代替?zhèn)鹘y(tǒng)的脈寬調(diào)制（PWM）。同時(shí)，提出一種電壓-電流的雙環(huán)控制的方案，能夠在負(fù)載變化和電壓變化的范圍內(nèi)恒壓操作。最后，仿真結(jié)果表明，所提出的電源變換器在較寬輸入電壓和不同負(fù)載階躍下內(nèi)都能獲得恒定電壓，并且控制器的功能和性能良好。

發(fā)表于：2/20/2025 2:03:00 PM

基于桌面云的新型無(wú)紙化會(huì)議系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

構(gòu)建的基于桌面云的無(wú)紙化會(huì)議系統(tǒng)是一套高效優(yōu)化的、易管理、易擴(kuò)展的新型無(wú)紙化會(huì)議系統(tǒng)，解決了常規(guī)無(wú)紙化會(huì)議系統(tǒng)無(wú)法遠(yuǎn)程創(chuàng)會(huì)、多個(gè)會(huì)議系統(tǒng)獨(dú)立管理、服務(wù)器宕機(jī)系統(tǒng)無(wú)法正常使用等問(wèn)題，提升了會(huì)議維護(hù)人員的工作效率。

發(fā)表于：2/20/2025 1:43:00 PM

全過(guò)程學(xué)業(yè)預(yù)警跟蹤評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

傳統(tǒng)的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)通常更多關(guān)注學(xué)生的成績(jī)、考勤等終結(jié)性指標(biāo)，并在這些指標(biāo)達(dá)到特定條件時(shí)觸發(fā)預(yù)警。所研究的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)采用了全過(guò)程化監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，不僅對(duì)學(xué)生的期末成績(jī)、年度考核、出勤等常規(guī)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，還對(duì)學(xué)生的課堂表現(xiàn)、課后作業(yè)、團(tuán)隊(duì)考核、思想政治考核、經(jīng)濟(jì)壓力等進(jìn)行全面跟蹤、分析與評(píng)價(jià)。同時(shí)根據(jù)本科生導(dǎo)師制實(shí)施細(xì)則，發(fā)動(dòng)各導(dǎo)師積極參與到學(xué)業(yè)預(yù)警活動(dòng)中，作為學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的重要指導(dǎo)者，跟蹤和評(píng)估學(xué)生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)，并提供及時(shí)、有效、精準(zhǔn)的學(xué)業(yè)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了從發(fā)出預(yù)警到指導(dǎo)效果的全程、閉環(huán)監(jiān)控。采用粒子群算法（PSO）優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM），并結(jié)合Web與小程序技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全過(guò)程學(xué)業(yè)預(yù)警跟蹤評(píng)價(jià)系統(tǒng)，有效提升了預(yù)警的精準(zhǔn)度和時(shí)效性，填補(bǔ)了傳統(tǒng)學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的不足。該系統(tǒng)對(duì)于提高學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量具有重要意義，同時(shí)也為其他高校的學(xué)業(yè)預(yù)警幫扶系統(tǒng)提供參考。

發(fā)表于：2/20/2025 1:25:00 PM