Rambus 信任根解決方案為中國物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全保駕護(hù)航[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

要保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集和傳輸?shù)膶氋F數(shù)據(jù)，需要采取一種多層級的方法，并依托從設(shè)計(jì)源頭實(shí)現(xiàn)安全的理念。而最有效的方法之一是在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中嵌入基于硬件的信任根

發(fā)表于：2/16/2022

Achronix的FPGA技術(shù)可優(yōu)化用于工業(yè)4.0及5.0的人工智能（WP027）[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

工業(yè)5.0將帶領(lǐng)我們返璞歸真，利用AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人系統(tǒng)所具有的精準(zhǔn)和高效，與人類大腦的奇思妙想和實(shí)時(shí)思考有機(jī)結(jié)合，創(chuàng)造出更理想的制造環(huán)境。

發(fā)表于：2/16/2022

安富利：厚積薄發(fā)迎接新一輪能源革命[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

2021年 “雙碳” 成為一個(gè)熱詞，并由此激發(fā)了社會(huì)對新一輪能源革命更加熱切的盼望和憧憬。在 “雙碳” 目標(biāo)下，中國經(jīng)濟(jì)也將進(jìn)入一個(gè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，產(chǎn)業(yè)將向著綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這一切都讓新一輪能源革命顯得迫在眉睫。

發(fā)表于：2/16/2022

基于區(qū)塊鏈技術(shù)的醫(yī)療器械溯源監(jiān)管系統(tǒng)研究[電子元件][醫(yī)療電子]

摘 要： 傳統(tǒng)的醫(yī)療器械溯源系統(tǒng)依賴一個(gè)中心化組織，溯源需要多方參與，導(dǎo)致信息整合難度大，溯源信息數(shù)據(jù)不完整。為解決醫(yī)療器械溯源的數(shù)據(jù)中心化問題，防范溯源信息被惡意篡改，采用分布式記賬技術(shù)，提出基于Fabric區(qū)塊鏈的醫(yī)療器械溯源系統(tǒng)架構(gòu)MDTFabric(Medical Device Traceability Fabric)。該系統(tǒng)架構(gòu)運(yùn)用現(xiàn)有區(qū)塊鏈溯源機(jī)制，針對醫(yī)療器械溯源特點(diǎn)進(jìn)行了特定的優(yōu)化，建立起醫(yī)療器械溯源的信用機(jī)制，并根據(jù)數(shù)據(jù)重要性采取多方存儲(chǔ)方式，提升系統(tǒng)的訪問性能。 關(guān)鍵詞： 區(qū)塊鏈,UDI,醫(yī)療器械,溯源系統(tǒng),超級賬本

發(fā)表于：2/15/2022

時(shí)間觸發(fā)通信總線監(jiān)控技術(shù)研究[其他][其他]

TTP總線技術(shù)是面向機(jī)載分布式安全關(guān)鍵系統(tǒng)的主要總線技術(shù)之一。針對TTP總線數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析需求，提出了面向總線消息且不依賴于特定總線配置的異步總線監(jiān)控方法，給出了TTP總線監(jiān)控節(jié)點(diǎn)及監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)，達(dá)到了對時(shí)間觸發(fā)通信總線數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控效果。構(gòu)建驗(yàn)證環(huán)境開展了總線監(jiān)控的測試工作，結(jié)果表明，監(jiān)控節(jié)點(diǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)對最高5 Mb/s速率數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控分析，能夠有效支撐對TTP總線系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的分析驗(yàn)證。

發(fā)表于：2/15/2022

基于通聯(lián)關(guān)系的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)方法[其他][其他]

摘 要： 現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢喾椒?，通常需要破解通信信?hào)內(nèi)容，不但成本高，適應(yīng)性也較差。針對此問題，提出不破解信號(hào)內(nèi)容，僅通過頻譜信號(hào)物理特征和統(tǒng)計(jì)規(guī)律來挖掘通信目標(biāo)間的通聯(lián)關(guān)系，從而分析并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)?；谥芷?、功率、信號(hào)起始時(shí)間等特征，利用聚類算法挖掘目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的通聯(lián)關(guān)系。此外，對頻譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，依次分析每個(gè)子集的通聯(lián)關(guān)系，結(jié)合子集的質(zhì)心位置，推斷通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。最后，將所有子集對?yīng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)合并得到整個(gè)頻譜數(shù)據(jù)集的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/a>

新型智慧城市“城市大腦”建設(shè)一體化設(shè)計(jì)[其他][其他]

“城市大腦”是隨著人工智能、智能云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的革命性發(fā)展,在城市數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型發(fā)展中深度融合創(chuàng)新應(yīng)用而催生的新型基礎(chǔ)設(shè)施，是城市治理、公共服務(wù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新手段、新模式。著眼于解決城市治理等綜合性問題，“城市大腦”優(yōu)化公共資源配置，提高城市運(yùn)行效率，助推城市創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展。本文設(shè)計(jì)的“城市大腦”為加快智慧城市建設(shè)與創(chuàng)新應(yīng)用，推進(jìn)新一代信息技術(shù)與城市治理現(xiàn)代化深度融合，有效提升城市治理水平，增強(qiáng)公共服務(wù)能力，發(fā)展壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供了有力的參考。

發(fā)表于：2/15/2022

信貸自動(dòng)審批模型的對抗攻擊風(fēng)險(xiǎn)研究[其他][其他]

近期，銀行等金融機(jī)構(gòu)引進(jìn)自動(dòng)信貸審批系統(tǒng)來取代傳統(tǒng)的人工審批，而自動(dòng)信貸審批系統(tǒng)在何種程度上會(huì)受到對抗樣本的攻擊有待研究。通過實(shí)驗(yàn)對信貸對抗樣本攻擊的問題進(jìn)行了驗(yàn)證。首先，基于申請人的信貸數(shù)據(jù)對XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測申請人行為，并選擇原始樣本。其次，使用“非違約申請人”對改進(jìn)的GAN模型進(jìn)行訓(xùn)練，并用于生成特征值，通過修改原始樣本以構(gòu)建對抗樣本，使得修改后的特征值接近于“非違約申請人”密集分布的特征值。最后，使用訓(xùn)練好的XGBoost模型將對抗樣本進(jìn)行分類。在實(shí)驗(yàn)中生成的對抗樣本可以混淆XGBoost模型。當(dāng)修改后的特征值的數(shù)量增加時(shí)，對抗樣本的生成率總體呈上升趨勢。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對抗樣本的攻擊將對自動(dòng)信貸審批系統(tǒng)造成安全風(fēng)險(xiǎn)。

發(fā)表于：2/15/2022

基于差分進(jìn)化算法的PTA過程平均粒徑的動(dòng)態(tài)軟測量[其他][其他]

摘 要： 針對工業(yè)過程中由于時(shí)延問題造成軟測量模型預(yù)測精度不高的問題，給出了一種通過差分進(jìn)化算法估計(jì)時(shí)延的動(dòng)態(tài)軟測量方法。通過偏最小二乘法建立合適的適應(yīng)度函數(shù)，將軟測量系統(tǒng)的時(shí)延參數(shù)估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)多維非線性優(yōu)化問題，然后利用差分進(jìn)化算法的全局搜索能力求解該優(yōu)化問題。針對PTA精制過程中的PTA平均粒徑大小建模研究，結(jié)果表明，時(shí)延參數(shù)估計(jì)的引入大大提高了軟測量模型的預(yù)測精度，證實(shí)了所提方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：2/15/2022

基于BERT的提示學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)軟件需求精確分類[其他][其他]

軟件需求是用戶對軟件效用的直接回饋, 實(shí)現(xiàn)對軟件需求工程精確分類可大幅降低維護(hù)成本并顯著加快軟件開發(fā)維護(hù)的流程。使用傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法(如邏輯回歸、支持向量機(jī)以及K近鄰算法)，或簡單地應(yīng)用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型都不能很好地利用軟件需求PROMISE數(shù)據(jù)集樣本，最終表現(xiàn)為通用性差或分類效率低。為了增強(qiáng)BERT模型對自然語言文本的語義理解能力，應(yīng)用提示學(xué)習(xí)的思想，將K分類選擇問題轉(zhuǎn)化為二分判斷問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無需對不均衡的數(shù)據(jù)集執(zhí)行樣本均衡策略，模型分類性能便遠(yuǎn)優(yōu)于上述兩種分類工作，獲得最佳的預(yù)測結(jié)果。

發(fā)表于：2/15/2022

基于代碼重寫的動(dòng)態(tài)污點(diǎn)分析[其他][其他]

當(dāng)前，Web技術(shù)更新速度很快，JavaScript(JS)語言應(yīng)用日益廣泛，但同時(shí)也出現(xiàn)了許多安全風(fēng)險(xiǎn)，特別是現(xiàn)在的Web應(yīng)用程序響應(yīng)速度要求越來越高，更加劇了Web安全威脅。為此，研究了基于代碼重寫的動(dòng)態(tài)JavaScript污點(diǎn)分析，借助重寫JavaScript在代碼運(yùn)行過程中標(biāo)記并跟蹤敏感數(shù)據(jù)，檢測數(shù)據(jù)泄漏并及時(shí)反饋。與傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)污點(diǎn)分析方法不同，該方法無需依賴JS引擎，可以應(yīng)用于各種瀏覽器，能高效精準(zhǔn)地標(biāo)記、跟蹤、檢測敏感數(shù)據(jù)泄露，提高Web安全性。

發(fā)表于：2/15/2022

SM9在泛在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用研究[其他][其他]

摘 要： 泛在物聯(lián)網(wǎng)使物聯(lián)網(wǎng)融入互聯(lián)網(wǎng)，在打破數(shù)據(jù)孤島的同時(shí)令海量設(shè)備處于更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，安全風(fēng)險(xiǎn)更加突出。傳統(tǒng)的公鑰密碼基礎(chǔ)設(shè)施(PKI)安全方案數(shù)字證書管理開銷大、管理復(fù)雜，不適合泛在物聯(lián)網(wǎng)的安全建設(shè)。基于標(biāo)識(shí)的密碼體制(IBC)消除了安全應(yīng)用中大量交換數(shù)字證書的問題，更加易于部署和使用?；谖覈贫ǖ腎BC密碼標(biāo)準(zhǔn)SM9提出了泛在物聯(lián)網(wǎng)輕量化安全方案，設(shè)計(jì)了SM9秘鑰基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)，分析了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)途徑，解決設(shè)備接入與管理、對等身份驗(yàn)證、保密通信、關(guān)鍵數(shù)據(jù)防護(hù)等安全問題。提出的方案具有輕量級、開銷較小、系統(tǒng)自主性高人工管理量少的特點(diǎn)，適合泛在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的部署和運(yùn)維。

發(fā)表于：2/15/2022

基于蜜罐的工控網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)研究進(jìn)展[其他][其他]

摘 要： 工業(yè)控制系統(tǒng)是工業(yè)生產(chǎn)過程的控制樞紐，在國際網(wǎng)絡(luò)安全形勢愈發(fā)嚴(yán)峻的背景下，越來越多的攻擊者將目標(biāo)鎖定在工業(yè)控制系統(tǒng)上，爆發(fā)了一系列造成嚴(yán)重影響的工控網(wǎng)絡(luò)安全事件。作為一種主動(dòng)防御技術(shù)，工控蜜罐正逐漸成為目前行業(yè)的研究熱點(diǎn)。在調(diào)研現(xiàn)有相關(guān)工作的基礎(chǔ)上，從蜜罐基本概念、工控蜜罐關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)例和發(fā)展趨勢對目前的研究工作進(jìn)行梳理，并針對核電DCS系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，研究了S7協(xié)議、操作系統(tǒng)等“誘惑陷阱”在Docker容器中的虛擬化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了TXP系統(tǒng)仿真蜜罐的設(shè)計(jì)。為了驗(yàn)證蜜罐系統(tǒng)的防護(hù)效果，在核電TXP系統(tǒng)中進(jìn)行了蜜罐部署并通過腳本模擬攻擊行為，結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確捕獲攻擊流量并對內(nèi)容進(jìn)行解析識(shí)別，成功誘騙非法滲透內(nèi)網(wǎng)的攻擊者進(jìn)入由蜜網(wǎng)組成的虛擬環(huán)境并進(jìn)行告警，全面提升TXP系統(tǒng)內(nèi)發(fā)現(xiàn)、記錄、溯源攻擊行為的威脅感知能力。

發(fā)表于：2/15/2022

GoA4級全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)駕駛模式切換的安全性建模[其他][其他]

摘 要： 為驗(yàn)證具體場景下GoA4級全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)駕駛模式是否符合對應(yīng)技術(shù)規(guī)范，提出一種基于時(shí)間自動(dòng)機(jī)的形式化建模與驗(yàn)證方法。GoA4級的駕駛模式是系統(tǒng)自動(dòng)切換，且增加了自動(dòng)實(shí)現(xiàn)蠕動(dòng)模式和遠(yuǎn)程限制監(jiān)督模式切換。選取全自動(dòng)運(yùn)行模式、蠕動(dòng)模式和遠(yuǎn)程限制監(jiān)督模式的相關(guān)切換作為建模對象，提取全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)規(guī)范中的功能需求，生成對應(yīng)流程的消息順序圖，并對模塊間的交互信息進(jìn)行分析；然后，以基于時(shí)間自動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，采用時(shí)間自動(dòng)機(jī)建模方法對RM模式向FAM模式切換、FAM模式向CAM模式切換、FAM模式向RRM模式切換進(jìn)行建模；最后，采用巴科斯范式(BNF)語法，達(dá)到了對其安全性、受限活性、實(shí)時(shí)性進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果。

發(fā)表于：2/15/2022

企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對水平評價(jià)研究[其他][其他]

摘 要： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情給企業(yè)帶來了更為深遠(yuǎn)的影響，為有效提高企業(yè)輿情管理能力，對企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對水平進(jìn)行評價(jià)十分有必要。從危機(jī)預(yù)警程度、企業(yè)回應(yīng)情況及企業(yè)應(yīng)對效果三個(gè)維度構(gòu)建企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對水平評價(jià)指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法確定不同企業(yè)類型的各指標(biāo)權(quán)重，并通過熵權(quán)TOPSIS方法對案例事件進(jìn)行綜合評價(jià)分析。研究結(jié)果表明：在負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對中，國有企業(yè)應(yīng)對效果最好，民營企業(yè)其次，外資企業(yè)最后。研究結(jié)果可為企業(yè)應(yīng)對負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情提供相對客觀的參考。

發(fā)表于：2/15/2022