国产第一区精品视频ai换脸,欧美一区二区三区精品国产,国产精品国产三级国快看

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)[其他][信息安全]

針對(duì)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(shí)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(shí)序向量相似性的空間目標(biāo)群匹配技術(shù)研究[其他][信息安全]

分析了空間低軌目標(biāo)群的運(yùn)行特點(diǎn)，提出了基于時(shí)序向量相似性的空間目標(biāo)群匹配算法，提高了對(duì)低軌巨型星座的識(shí)別管理能力。首先，介紹了時(shí)序向量的降維方法，將目標(biāo)群高維觀測(cè)時(shí)序向量簡(jiǎn)化為空間構(gòu)型序列；而后，提出了基于動(dòng)態(tài)時(shí)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(cè)數(shù)據(jù)對(duì)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(cè)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(shí)別成功率平均超過75%；實(shí)測(cè)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(lì)機(jī)制研究[其他][信息安全]

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(tái)。然而大部分平臺(tái)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?dòng)機(jī)而少有交換意愿。針對(duì)該問題，構(gòu)建了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)交換激勵(lì)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(lì)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(shí)貢獻(xiàn)。對(duì)所提出的方法進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗(yàn)評(píng)估，結(jié)果表明該激勵(lì)機(jī)制能夠有效起到長(zhǎng)期激勵(lì)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[其他][信息安全]

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[其他][信息安全]

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)[其他][信息安全]

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[其他][信息安全]

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(píng)價(jià)問題的研究。首先，通過對(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

CGM連續(xù)血糖儀方案：提供1.5V/3V研發(fā)到供應(yīng)整體解決方案[電子元件][醫(yī)療電子]

　　摘要：CGM整體解決方案包括系統(tǒng)整合、方案設(shè)計(jì)、技術(shù)資料、核心器件篩選、全鏈條的研發(fā)測(cè)試、PCB快板貼片和穩(wěn)定的大批量供應(yīng)保障，一站式解決企業(yè)開發(fā)難題。

發(fā)表于：3/7/2024

【泰克應(yīng)用分享】實(shí)現(xiàn)示波器同步以獲得更高通道數(shù)時(shí)需要考慮的三件事[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　構(gòu)建測(cè)試系統(tǒng)時(shí)，可能需要測(cè)量多個(gè)信號(hào)，此時(shí)僅依靠一個(gè)示波器的可用通道可能無法完全捕獲所有信號(hào)。要增加測(cè)試系統(tǒng)中的示波器通道數(shù)量，常見的方法是將多個(gè)示波器組合在一起。多通道測(cè)量適用于各種場(chǎng)景，例如捕獲復(fù)雜的粒子物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、測(cè)量大量電源軌以及分析三相電源轉(zhuǎn)換器。

發(fā)表于：3/7/2024

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[其他][信息安全]

通過研究現(xiàn)有無線礦山壓力監(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(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)通過無線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[其他][信息安全]

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[其他][信息安全]

公共數(shù)據(jù)分級(jí)授權(quán)有別于數(shù)據(jù)分級(jí)開放，其分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)照搬公共數(shù)據(jù)分級(jí)開放標(biāo)準(zhǔn)而設(shè)計(jì)。構(gòu)建分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)是開展分級(jí)授權(quán)運(yùn)營(yíng)的前提，對(duì)于彌補(bǔ)現(xiàn)行公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)行為不足具有重要的意義。構(gòu)建公共數(shù)據(jù)分級(jí)授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)以符合公共數(shù)據(jù)作為公共財(cái)產(chǎn)之公共性和財(cái)產(chǎn)性特征為導(dǎo)向。通過應(yīng)用場(chǎng)景分析，拆解公共數(shù)據(jù)不同層級(jí)的使用權(quán)，可以為構(gòu)建分級(jí)授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)提供權(quán)利限度框架。公共數(shù)據(jù)分級(jí)授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)數(shù)據(jù)使用權(quán)的合理控制。結(jié)合數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)價(jià)值，在權(quán)利限度框架下劃分不同大小的數(shù)據(jù)使用權(quán)控制級(jí)別，形成分級(jí)授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)：完全授權(quán)、可轉(zhuǎn)讓授權(quán)、開發(fā)授權(quán)和直接使用授權(quán)。通過“區(qū)分準(zhǔn)入資格”“明確協(xié)議權(quán)利范圍”“差異化監(jiān)管”以及“分級(jí)動(dòng)態(tài)反饋”的具體適用規(guī)則，使分級(jí)授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)嵌入公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)的全過程。

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[其他][信息安全]

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)字德陽建設(shè)。針對(duì)國(guó)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(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[其他][信息安全]

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(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[其他][信息安全]

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)制問題。首先分析了生成式人工智能在數(shù)據(jù)來源、歧視傾向、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及安全風(fēng)險(xiǎn)等方面的問題，通過對(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