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交通場景下基于深度強化學習的感知型路徑分配算法[其他][其他]

路徑分配問題是交通數字孿生系統的重要研究方向之一，其重點是綜合考量行駛需求的動態變化以及路網信息的實時改變，實現高效合理的路徑規劃。現階段一些經典的分配算法如粒子群、Dijkstra等算法及其優化模型僅能達到全局靜態最優，忽略了現實交通中的復雜變化。而逐漸推出的各種深度學習算法雖能進行全面的時空預測，但受限于海量歷史數據的歸納分析以及較高的運算成本，難以大規模應用。鑒于此，提出了一種靜態分配算法與深度強化學習算法結合的感知型路徑分配算法,在行駛中依據實時路網信息和車輛當前狀態，實現全局路徑動態再分配及更新，相關算法的精度和效率在仿真實驗中得到驗證。

發表于：7/5/2022 4:51:30 PM

MATLAB到高性能C的代碼轉換系統設計與實現[可編程邏輯][其他]

MATLAB被廣泛應用于算法設計及驗證，但由于平臺限制及性能因素影響，實際工作中通常使用C語言及高性能庫來重寫和優化代碼。人工轉換MATLAB到C工作繁瑣，而大部分已有的自動轉換方法又難以解決MATLAB的高性能矢量運算和庫函數與C的對接問題。為此，設計了一個MATLAB到高性能C的自動轉換系統，通過將MATLAB代碼轉換為中間表示，進一步轉換為C代碼。同時，將MATLAB的高性能矢量運算和庫函數對接到高性能C函數庫Math Kernel Library(MKL)上。在相同MATLAB代碼上的實驗結果表明，該系統轉換生成的C代碼性能與人工編寫的C代碼相當，優于已有的轉換方法生成的C代碼。

發表于：7/5/2022 4:45:10 PM

民用無人機領域數據與飛行安全法律規制研究[通信與網絡][航空航天]

無人機技術是當今工業互聯網發展的助力之一，尤其是5G技術與無人機技術的結合成為推動工業向數字化轉型升級的重要力量。但是，在無人機大規模應用的同時，也不能忽視其給行業帶來的風險與挑戰。主要討論民用無人機存在的隱私侵權問題及其造成的數據安全問題和“黑飛”問題，并對比中外法律法規提出有關法律體系建設的建議。

發表于：7/5/2022 4:35:34 PM

大數據技術中的隱私保護法律問題[通信與網絡][信息安全]

大數據技術廣泛應用的同時也帶來了諸多問題，對用戶隱私和數據安全造成了嚴重侵害。由于大數據發展速度快和法律屬性界定復雜等原因，現行法律法規存在一定的滯后，對此類問題適用性不佳，需要隨著大數據技術的發展進行及時的改進，從而適應日新月異的網絡環境。

發表于：7/5/2022 4:30:37 PM

保留格式加密的雙擾工作模式[通信與網絡][信息安全]

在通常的分組密碼ECB或CBC工作模式下，當數據分組的分組長度較小時，可能會因為密文組重復導致明文信息泄露。為此，給出了一種適用于保留格式加密算法的創新工作模式。以加密初始向量為起點，用一種密鑰參與運算的非線性遞歸方法產生不可預測序列，并以加擾形式將該序列作用到分組迭代變換的輸入和輸出數據組中。即明文組變換到密文組的過程由明文加擾、分組加密和密文加擾三步構成。這樣的工作模式將使得攻擊者難以獲得和積累明密對，以及實施已知明文攻擊。這將在一定程度上消除某些密碼算法因為明文組空間較小而存在的安全缺陷。因此，該工作模式適用于某些保留格式加密算法或分組較小的輕量級分組算法。

發表于：7/5/2022 4:18:35 PM

基于CL-PKC的衛星通信認證技術研究[通信與網絡][航空航天]

隨著衛星通信技術的不斷發展，衛星通信組網技術受到越來越多的關注，其相關的安全問題也更加突出。針對衛星通信認證技術進行研究，分析了衛星網絡的特點和安全認證需求，提出了一種基于身份的密碼體制認證方案，實現了身份認證和密鑰協商，以及對合法用戶的身份信息的保護功能。并進行仿真實驗對協議的安全可行性進行了驗證，結果表明，該方案達到了安全、高效的認證效果。

發表于：7/5/2022 4:06:11 PM

基于變分自編碼器和三支決策的工控入侵檢測算法[其他][工業自動化]

為了更精確地提取工控入侵數據集特征和更精準地分類惡意數據，使得入侵檢測方法滿足當前工業控制網絡的安全需求，提出了基于變分自編碼器(Variational Autoencoder，VAE)和三支決策理論(Three-way Decisions，TWD)的新型工業控制網絡入侵檢測算法(VAE-TWD)。該算法利用變分自編碼器強大的感知能力對高維數據進行降維映射和特征提取，再對正常和惡意數據利用三支決策理論進行即刻決策，劃分入正向決策域和負向決策域。而對于邊界域內不確定的數據，將通過不同粒度的特征，選擇適當數據構成新的訓練集并擴充到原有數據集中。然后重復決策過程，直至決策域中數據為空，規避盲目決策的風險。實驗結果表明VAE-TWD算法提升了對工控入侵檢測的特征提取能力和分類能力，且在準確率、檢出率、誤報率、F1得分等指標上均優于對比算法，有效提高了工控入侵檢測的性能。

發表于：7/5/2022 3:57:45 PM

基于擠壓激勵網絡的惡意代碼家族檢測方法[通信與網絡][通信網絡]

惡意代碼已經成為威脅網絡安全的重要因素。基于機器學習的惡意代碼檢測方法已經取得較好的效果，但面對相似的惡意代碼家族，往往效果不佳。對此，提出了一種基于擠壓激勵網絡的檢測算法，由卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)與擠壓和激勵(Squeeze-and-Excitation，SE)模塊構成。CNN先快速提取惡意代碼的圖像特征，SE模塊對多通道特征圖進行全局平均池化，將全局信息壓縮，然后通過全連接層自適應學習，并將每個通道特征圖賦予不同的權重來表示不同的重要程度，指導激勵或抑制特征信息。實驗結果表明，該方法相對于傳統機器學習方法有更好的檢測效果，與深度學習算法相比檢測效果也有一定的提升且參數量大大減少。

發表于：7/5/2022 3:46:53 PM

自主軟硬件生態的建設模式研究[其他][其他]

近年來中國自主軟硬件聯合生態發展迅速。軟硬件生態的建立包括底層硬件和操作系統構成的基礎設施，豐富的通用工具軟件，大量的中間件、應用，以及眾多的開發者。為了解決自主軟硬件生態的健康發展問題，了解生態的發展情況并研究其建設模式很有必要。創新地將我國當前自主軟硬件生態的建設情況歸納出三種模式，即產品模式、集團攻關模式和服務模式。通過結合自主軟硬件生態中的適配產品數據和開發者行為數據，闡述了三種建設模式的特點和差異，為我國IT產業成功建設自主軟硬件生態提供經驗參考與決策支持。

發表于：7/1/2022 4:11:00 PM

空基下視多角度紅外目標識別[其他][其他]

為實現空基下視紅外目標的快速高精度識別，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標識別算法。首先使用Darknet-53結合SPP模塊對紅外目標進行特征提取，使局部特征與全局特征融合，提高特征圖表達能力，最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標的檢測框，同時得出目標類型及檢測精度。針對現有數據集多為平視，且視角單一的缺陷，使用復合翼無人機分別從不同高度和角度采集紅外圖像，構建多尺度下視紅外目標數據集，在PyTorch架構上實現并進行性能驗證實驗，所提算法對分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標識別的mAP達到91.74%，識別速度為33 f/s，滿足空基平臺前端的在線識別需求，且在公開紅外船舶數據集上也具有較好的識別結果。實驗表明該算法在保證精度的基礎上滿足實時性的要求，為后續用于復合翼無人機上的多尺度目標實時識別提供了理論技術。

發表于：7/1/2022 4:00:00 PM