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復(fù)雜背景下小尺寸多角度人臉檢測(cè)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了提升復(fù)雜背景下小尺寸人臉檢測(cè)精度，提出了一種人臉檢測(cè)方法GhostNet-MTCNN。在多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MTCNN）主干網(wǎng)絡(luò)上，將占用計(jì)算資源的普通卷積進(jìn)行舍棄，利用GhostNet網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)特征提取功能，從而搭建一個(gè)新的模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效平衡參數(shù)量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗(yàn)證集上，與MTCNN相比在參數(shù)量?jī)H增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數(shù)量減少1.27M的同時(shí)精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復(fù)雜場(chǎng)景下提高模型對(duì)小尺寸、多角度人臉檢測(cè)精度，同時(shí)也能夠有效平衡參數(shù)量和檢測(cè)精度使其成為在邊緣設(shè)備部署中更優(yōu)的選擇。

發(fā)表于：5/7/2024

結(jié)合批規(guī)范化層的深度學(xué)習(xí)模型在水中目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練水聲樣本數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)穩(wěn)定性差進(jìn)而導(dǎo)致分類識(shí)別效果不佳的問題，從網(wǎng)絡(luò)的局部連接、空間位置排列以及模型設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，研究在原有一維序列卷積核與一維序列池化的基礎(chǔ)上，引入批規(guī)范化層，構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。通過歸一化處理，達(dá)到加速網(wǎng)絡(luò)模型的收斂過程以及提高訓(xùn)練過程中的穩(wěn)定性的目的。最終為驗(yàn)證該模型的有效性，對(duì)3類水聲目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和模型驗(yàn)證，證明該模型對(duì)水聲目標(biāo)數(shù)據(jù)分類識(shí)別有一定程度的性能提升。

發(fā)表于：5/7/2024

基于邊端協(xié)作的分布式數(shù)據(jù)分級(jí)管理技術(shù)[嵌入式技術(shù)][信息安全]

隨著智能應(yīng)用在嵌入式裝備系統(tǒng)中的不斷普及與發(fā)展，對(duì)大數(shù)據(jù)的有效利用和深度融合提出了更高的要求。然而，嵌入式裝備類型多樣、大數(shù)據(jù)多源異構(gòu)，由于缺乏統(tǒng)一的組織管理，業(yè)務(wù)應(yīng)用間存在數(shù)據(jù)壁壘，并出現(xiàn)了數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)利用與開發(fā)困難。因此，在嵌入式裝備系統(tǒng)中，如何有效組織管理數(shù)據(jù)是亟待解決的難點(diǎn)。為此，以嵌入式裝備系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理和共享利用為導(dǎo)向，基于邊側(cè)與端側(cè)協(xié)作技術(shù)，從數(shù)據(jù)管理架構(gòu)、數(shù)據(jù)分級(jí)協(xié)同管理方案、數(shù)據(jù)請(qǐng)求調(diào)度策略三個(gè)方面，探討了嵌入式裝備系統(tǒng)中分布式數(shù)據(jù)協(xié)作管理技術(shù)的可行性，以促進(jìn)數(shù)據(jù)到信息、信息到知識(shí)、知識(shí)到?jīng)Q策的快速轉(zhuǎn)化，同時(shí)，通過管與用的緊密結(jié)合，推動(dòng)嵌入式裝備系統(tǒng)中數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)。

發(fā)表于：5/7/2024

數(shù)字生態(tài)建設(shè)的數(shù)網(wǎng)業(yè)安全一體化融合研究[其他][信息安全]

數(shù)字生態(tài)建設(shè)推進(jìn)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，也同樣導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全威脅面擴(kuò)大、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)加劇。針對(duì)生態(tài)環(huán)境數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新環(huán)境，將網(wǎng)絡(luò)安全場(chǎng)景化防護(hù)與生態(tài)數(shù)據(jù)生命周期的安全管控深度融合，引入基于零信任機(jī)制的應(yīng)用接入與訪問控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化重構(gòu)以及大數(shù)據(jù)AI分析等技術(shù)，創(chuàng)新性開展生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)分類分級(jí)建設(shè)，對(duì)包括衍生數(shù)據(jù)在內(nèi)的生態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)施分類施策、分級(jí)管控，深化網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)字化建設(shè)協(xié)同運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字生態(tài)監(jiān)測(cè)體系安全穩(wěn)定運(yùn)行，提升數(shù)字生態(tài)的社會(huì)化供給能力。

發(fā)表于：5/7/2024

基于BERT-LSTM模型的WebShell文件檢測(cè)研究[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

針對(duì)基于傳統(tǒng)規(guī)則的WebShell文件檢測(cè)難度大，采用文本分類的思想，設(shè)計(jì)了一種基于BERT-LSTM模型的WebShell檢測(cè)方法。首先，對(duì)現(xiàn)有公開的正常PHP文件和惡意PHP文件進(jìn)行清洗編譯，得到指令opcode碼；然后，通過變換器的雙向編碼器表示技術(shù)（BERT）將操作碼轉(zhuǎn)換為特征向量；最后結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）從文本序列角度檢測(cè)特征建立分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率為98.95%，召回率為99.45%，F(xiàn)1值為99.09%，相比于其他模型檢測(cè)效果更好。

發(fā)表于：5/7/2024

基于SPARTA框架的HAS4決賽攻擊路徑分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

太空網(wǎng)絡(luò)面臨的安全威脅越來越多，美國(guó)自2020年起，連續(xù)四年舉辦黑掉衛(wèi)星(Hack-A-Sat，HAS)挑戰(zhàn)賽，并發(fā)射真實(shí)衛(wèi)星“月光者”用于HAS比賽。太空攻擊研究與戰(zhàn)術(shù)分析框架SPARTA是針對(duì)太空網(wǎng)絡(luò)安全的對(duì)抗戰(zhàn)術(shù)和技術(shù)知識(shí)庫(kù)。借助SPARTA框架，詳細(xì)分析了第四屆HAS決賽中攻擊使用的戰(zhàn)術(shù)技術(shù)，對(duì)于深入理解SPARTA框架、太空網(wǎng)絡(luò)安全具有一定借鑒意義。

發(fā)表于：5/7/2024

分布式新型儲(chǔ)能場(chǎng)景下電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系研究[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)繁雜，設(shè)備數(shù)量規(guī)模龐大。闡述了分布式新型儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景下電力系統(tǒng)可能面臨的設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、供應(yīng)鏈等方面的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)其信息安全威脅以及信息安全需求進(jìn)行分析，最后針對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)建議并給出新型儲(chǔ)能電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方案，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保障新型儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：5/7/2024

基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

針對(duì)油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題，提出一種基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。首先通過對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，得到入侵證據(jù)及系統(tǒng)漏洞，結(jié)合入侵證據(jù)和漏洞利用成功概率，采用EM算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)全并動(dòng)態(tài)更新貝葉斯攻擊圖的條件概率參數(shù)表，通過條件概率表可計(jì)算得出先驗(yàn)概率，結(jié)合入侵證據(jù)計(jì)算得到節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，進(jìn)而得到系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)值，考慮資源利用的相關(guān)性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行最終修正。仿真結(jié)果分析證明了該模型的有效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：5/7/2024

推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記助力工業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化[其他][信息安全]

日前，由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦的“2024中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會(huì)”在蘇州成功舉行,本次大會(huì)旨在加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，探索加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，國(guó)家數(shù)據(jù)局推動(dòng)數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)行動(dòng)計(jì)劃，在12個(gè)典型行業(yè)和領(lǐng)域中，工業(yè)制造位列首位。在大會(huì)期間，中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院副總工程師田野接受本刊專訪，就工業(yè)數(shù)據(jù)治理及工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化相關(guān)問題進(jìn)行解讀。

發(fā)表于：5/7/2024

實(shí)現(xiàn)機(jī)器人操作系統(tǒng):ADI Trinamic電機(jī)控制器ROS1驅(qū)動(dòng)程序[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　摘要　　機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）驅(qū)動(dòng)程序基于ADI產(chǎn)品而開發(fā)，因此可直接在ROS生態(tài)系統(tǒng)中使用這些產(chǎn)品。本文將概述如何在應(yīng)用、產(chǎn)品和系統(tǒng)（例如，自主導(dǎo)航、安全氣泡地圖和數(shù)據(jù)收集機(jī)器人）中使用和集成這些驅(qū)動(dòng)程序；以及這樣將如何有助于迅速評(píng)估新技術(shù)，并避免出現(xiàn)與第三方產(chǎn)品的互操作性問題。在本文探討的所有產(chǎn)品中，將重點(diǎn)關(guān)注最近發(fā)布的用于ADI Trinamic?電機(jī)控制器的ROS驅(qū)動(dòng)程序，該驅(qū)動(dòng)程序是用于嵌入式運(yùn)動(dòng)控制的完整板級(jí)模塊，融合ADI Trinamic運(yùn)動(dòng)控制專業(yè)知識(shí)，以及ADI的模擬工藝技術(shù)和電源設(shè)計(jì)技能。

發(fā)表于：5/6/2024

MathWorks專訪：如何用STM32設(shè)計(jì)出超越AI的智能應(yīng)用[人工智能][航空航天]

　　業(yè)界應(yīng)如何看待邊緣人工智能？ST授權(quán)合作伙伴 MathWorks 公司的合作伙伴團(tuán)隊(duì)與ST 共同討論了對(duì)邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)的看法，并與 STM32 社區(qū)分享了他們的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

發(fā)表于：4/30/2024

Rambus通過GDDR7內(nèi)存控制器IP推動(dòng)AI 2.0發(fā)展[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　作為 Rambus 行業(yè)領(lǐng)先的接口和安全數(shù)字 IP 產(chǎn)品組合的最新成員，GDDR7 內(nèi)存控制器將為下一波AI推理浪潮中的服務(wù)器和客戶端提供所需的突破性內(nèi)存吞吐量。

發(fā)表于：4/29/2024

實(shí)現(xiàn)車輛組網(wǎng)的無縫連接[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

　　如今的汽車搭載創(chuàng)新技術(shù)，并使用成百上千個(gè)半導(dǎo)體提升智能化、電氣化和安全水平。從空調(diào)座椅到定制燈光效果，半導(dǎo)體芯片能改善舒適程度；在某些車輛中，還可以通過多個(gè)觸摸屏或智能手機(jī)應(yīng)用支持這些功能。

發(fā)表于：4/29/2024

讓數(shù)字工廠成為現(xiàn)實(shí)：通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向成功[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

　　您對(duì)數(shù)字工廠的運(yùn)作方式感興趣？本文將數(shù)字工廠的工作原理與人體的運(yùn)作機(jī)制相類比，概述了數(shù)據(jù)作為數(shù)字工廠命脈的重要性。文中還探討了數(shù)字工廠如何通過智能邊緣洞察幫助提高制造工廠運(yùn)營(yíng)效率。

發(fā)表于：4/29/2024

準(zhǔn)諧振與有源鉗位反激變換器的性能比較和分析[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

高頻、高效和高功率密度已成為AC-DC變換器重要的設(shè)計(jì)指標(biāo)。傳統(tǒng)準(zhǔn)諧振反激變換器因其漏感能量多借助無源電阻元件以熱能形式釋放，不具備ZVS特性，限制了功率密度的進(jìn)一步提升，而有源鉗位反激變換器能彌補(bǔ)準(zhǔn)諧振反激變換器的不足。先簡(jiǎn)述準(zhǔn)諧振反激變換器與有源鉗位反激變換器的工作原理，接著分析準(zhǔn)諧振與有源鉗位反激變換器主要性能指標(biāo)差異，然后設(shè)計(jì)并制作兩款48 W的準(zhǔn)諧振反激變換器樣機(jī)和有源鉗位反激變換器樣機(jī)以便獲得相關(guān)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，作為性能比較分析的依據(jù)。

發(fā)表于：4/29/2024