为保障外包数据的完整性、机密性以及可访问性,在向量承诺原语基础上,结合代理重加密技术,提出一种安全的数据外包及分享方案。通过引入对承诺值的数字签名,使得任意第三方可以在数据拥有者和服务提供商均不完全可信的情况下,对外包数据的完整性进行校验,数据拥有者可以对外包数据执行高效的添加、删除、修改和访问授权操作。性能及安全性分析结果表明了该方案的可行性。
拟态技术可有效解决实时系统中的安全问题,但其异构冗余的特性会增加系统时延。为此,以拟态工控处理机架构为基础,在动态异构的多模冗余场景下,结合具体表决策略并执行清洗切换任务,提出一种硬实时非周期性任务容错调度算法。仿真结果表明,相比静态异构模型下的DRFTS算法,该算法在保证硬实时的条件下,能够提高调度成功率。
随着IPv4地址濒临枯竭,国内网络由IPv4已逐渐转向IPv6,使得基于IPv6的大规模网络流量急剧扩大,IPv6网络面临的安全风险与攻击威胁成为网络发展亟待解决的问题。为此,在实际IPv6网络环境中,通过实时获取各处理大规模网络中的IPv6流量,进行流量分类与异常流量常规检测,提出基于滑动时间窗的k_means网络异常检测算法。设计基于IPv6协议的网络异常流量检测系统,分析系统性能并进行测试。实验结果表明,该算法能够有效检测出网络中的异常流量,并为基于IPv6网络流量的后续研究与异常检测工作提供良好的实验平台。
在大数据时代下,传统暗链检测技术无法在海量网页中快速准确地识别出遭遇“暗链攻击”的网站。为此,提出一种引入机器学习的方法研究网页的暗链检测。该方法结合暗链的域名、相关文本及隐藏结构3种特征,分别采用分类与回归树、梯度提升决策树及随机森林3种算法来构建检测模型并对比其的性能。实验结果表明,该方法具有较高的准确性和可靠性,其中随机森林构建的检测模型分类准确率可以达到0.984。
为解决已有地址跳变技术时延高、效率低、不能区分通信业务类型的问题,在软件定义网络环境下提出一种基于业务感知的地址跳变方法。针对子网IP分段连续的特点,采用高效的随机地址生成算法使地址跳变技术更高效。同时使用通信认证算法,根据通信双方的架构和业务可靠性要求来提供不同的跳变模式。实验结果表明,相比OF-RHM、PPAH-SPD方法,该方法能够有效保证通信双方免受嗅探攻击,取得更高效灵活的随机地址跳变效果和地址跳变模式,降低30%~60%的时延并减少抖动。
针对在XSS漏洞动态检测中降低漏报率时导致检测效率低下的问题,提出一种新的XSS漏洞检测模型。该模型分为载荷单元生成、绕过规则选择、试探载荷测试、载荷单元组合测试、载荷单元单独测试5个部分。根据载荷单元所在位置和功能类型的不同,将攻击载荷切割为不同类别的单元,并制定组合成完整攻击载荷的规则。使用探针载荷判断待检测点是否可能存在漏洞,运用组合测试和单独测试的方式将载荷单元与绕过规则的组合放入检测点测试,根据测试结果生成针对性的完整攻击载荷。实验结果表明,该模型使用较少的测试请求完成对较多攻击载荷的测试,在有效降低漏报率的同时,保持较高的检测效率。
为支持光纤通道(FC)协议在航电系统中的应用并提高消息传输的时间确定性,将时间触发机制作为消息调度策略引入FC协议中,基于FPGA数字逻辑平台设计实现一种时间触发的FC终端协议芯片,并根据相关性能指标对其中的主要模块FC IP核、发送/接收缓存管理模块以及IRIG-B编解码模块进行逻辑设计。测试结果表明,该协议芯片端口状态机、帧发送和帧接收模块工作正常,且时域信号波形正常,数据消息能够按时间调度表依次调度,满足设计要求。
At present,depression is treated with antidepressant drugs and assisted with psychotherapy and physical therapy,and these expensive and time-consuming treatment methods often end prematurely and result in a prolonged course without effective symptom relief.Therefore,based on the neurofeedback therapy,a novel depression rehabilitation method using a Virtual-Reality(VR) game framework is proposed.In this VR game framework,an innovative three-electrode Electroencephalography (EEG) collector is used to record patients’ EEG data.The data are processed and converted into feedback features,and the feedback will be displayed to patients in real time through a VR headset.Patients can adjust their psychological activity based on the feedback,and relieve their physiological dysfunction effectively.The framework also provides a data storage module,which may offer therapists ways to assess patients’ rehabilitation results in a long term,as well as provide possibility to continue towards better algorithm of feedback features with data-mining.The prototype system is tested in the framework,and the experimental results prove the effectiveness of the framework in depression rehabilitation.
语音识别中通常需要用较大的数据量来训练声学模型,而使用资源匮乏的维吾尔语数据训练的深度神经网络声学模型性能较差。针对该问题,根据深度神经网络模型能够进行迁移学习的特点,提出用少量维吾尔语数据重新训练由其他资源丰富语料训练而成的基础声学模型,从而构建一个性能更好的维吾尔语声学模型。实验结果表明,相比于基线系统迁移学习的训练方法,该方法能够显著提高维吾尔语的语音识别率。
AVS-P10是低码率带宽扩展方案的国家标准,但其仅利用高频包络信息和高频增益调整还原信号的高频部分,导致还原音质较差。为此,在研究AVS-P10带宽扩展原理的基础上,提出一种基于音调调整的带宽扩展优化方案。在编码端通过快速傅里叶变换域提取音调参数,在解码端根据音调参数对高频陡峭的峰和谷做精细调整,使重建后的谱包络结构更接近原始语音。实验结果表明,该方案在重建音质上相较于原AVS-P10标准,客观评价指标ODG得分提高9.4%,主观评价指标CMOS得分提高1.14分,还原音质有明显改善。
现有的文本摘要方法多数停留在挖掘词与词之间的浅层语义关系,没有很好地利用词句之间的完整语义信息,为此,提出一种改进的语义子图预测摘要的算法。将原始文本转化为相应的抽象语义表示(AMR)图,融合成一个AMR总图,基于WordNet语义词典对其进行冗余信息的过滤。在此基础上利用综合统计特征对不具有权值的AMR图节点赋予权值,通过筛选重要性程度高的部分构成语义摘要子图,并基于ROUGE指标和Smatch指标综合衡量生成摘要的质量。实验结果表明,与仅挖掘浅层语义关系的文本摘要基准算法相比,该算法ROUGE值和Smatch值明显提高。
激光三角法测距技术因线性拟合导致测量误差大、在大量程测距情况下线性度下降。为此,提出一种基于残差补偿的高精度激光位移传感器测距方法。分析基于激光位移传感器的距离测量方法,通过对传统激光三角法测距技术进行残差补偿、拟合方法优化,以减小由直接拟合所造成的理论误差。实验结果表明,相对激光三角法,该方法能够解决因直接线性拟合而导致测量误差变大的问题,并实现高精度的大位移测距。
针对经济社会中涉及个体利益的谣言逐渐增多的现状,结合实际谣言传播过程中存在的从众效应,定义一种新的博弈收益,借助博弈论建立谣言传播模型。考虑到谣言传播多与节点自身利益相关的特点,引入选择安全系数描述不同节点的非一致传播率,并利用决策转换因子描述谣言传播过程中策略改变的可能性,研究谣言在该模型上的传播动力学行为。利用典型BA无标度网络进行仿真,并在Twitter真实网络数据中对结果进行验证。实验结果表明:随着自主选择因子的增大,谣言在网络中传播范围变小;随着时间转换因子的增大,健康节点与感染节点的比例先增大后减小,最终趋近于零。