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許可區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)動態(tài)存儲方法[其他][信息安全]

區(qū)塊鏈技術(shù)是具有劃時代意義的創(chuàng)新，一旦數(shù)據(jù)被錄入?yún)^(qū)塊鏈，就幾乎無法被篡改或刪除，這為重要信息的長期保存提供了可靠保障。然而，傳統(tǒng)區(qū)塊鏈節(jié)點間通信依賴直接連接，在面對鏈路變化時，會發(fā)生同步延遲，從而導(dǎo)致存儲數(shù)據(jù)不一致。針對這一問題，提出了一種基于權(quán)威證明的許可鏈動態(tài)存儲方法。在許可區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點需要存儲大量的交易數(shù)據(jù)和區(qū)塊信息，同時還需要保證鏈上數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。為了更好地適應(yīng)鏈路環(huán)境變化，該方法通過引入動態(tài)存儲機制，更好地保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性。實驗結(jié)果表明，該方法可有效緩解時變鏈路環(huán)境中的數(shù)據(jù)不可用，并顯著提高數(shù)據(jù)存儲的安全性。

發(fā)表于：3/3/2025 5:34:20 PM

基于差分隱私的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)研究[其他][信息安全]

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，全球數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和數(shù)據(jù)儲量呈爆發(fā)式增長。在挖掘數(shù)據(jù)價值的同時，確保數(shù)據(jù)安全已成為亟需解決的關(guān)鍵問題。數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)通過預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，對敏感數(shù)據(jù)進行變換，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息，可防止敏感數(shù)據(jù)被非法訪問、獲取，又可以減少對整體數(shù)據(jù)集挖掘利用的影響，實現(xiàn)了保持數(shù)據(jù)可用性的同時，保護用戶的隱私數(shù)據(jù)。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中的數(shù)據(jù)隱私保護問題，利用差分隱私技術(shù)中的Laplace機制對Adult數(shù)據(jù)集進行脫敏，并在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中進行驗證，對比原始數(shù)據(jù)、差分隱私脫敏數(shù)據(jù)及其他脫敏技術(shù)數(shù)據(jù)生成模型的預(yù)測效果，結(jié)果表明，經(jīng)差分隱私技術(shù)處理后的數(shù)據(jù)，既保證了數(shù)據(jù)隱私，又實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效利用。

發(fā)表于：3/3/2025 5:14:54 PM

基于加性噪聲的強魯棒數(shù)據(jù)庫盲水印方法[其他][信息安全]

針對大數(shù)據(jù)共享和發(fā)布過程中面臨的侵權(quán)盜版與隱私泄露問題，提出了一種基于加性噪聲的強魯棒數(shù)據(jù)庫盲水印方法。該方法結(jié)合了數(shù)據(jù)庫水印與數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，利用加性拉普拉斯噪聲已有失真，通過比值奇偶性與噪聲修改機制嵌入水印信息，顯著減少二次失真，并通過統(tǒng)計特征調(diào)整，保持數(shù)據(jù)的可用性。該方法在強化隱私保護性能的同時，實現(xiàn)水印信息盲提取，并具備極強的魯棒性。實驗證明，該方法有效降低了數(shù)據(jù)泄露和被盜用的風(fēng)險，是一種同時實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的隱私保護、泄密溯源與版權(quán)標識的集成式方案。

發(fā)表于：3/3/2025 4:58:23 PM

甘肅地震信息系統(tǒng)國產(chǎn)化研究與實踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在當前甘肅地震信息系統(tǒng)上，深度應(yīng)用新一代云計算、軟硬件、網(wǎng)絡(luò)安全等技術(shù)，從基礎(chǔ)硬件環(huán)境層對系統(tǒng)進行國產(chǎn)化技術(shù)適配探究，自底向上整合運行支撐、管理層等架構(gòu)設(shè)施，提出該系統(tǒng)的國產(chǎn)化方案。結(jié)合地震業(yè)務(wù)開展系統(tǒng)適配測試，結(jié)果顯示新環(huán)境與原X86架構(gòu)的Red Hat操作系統(tǒng)、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫及Tomcat中間件性能相當，具備安全、穩(wěn)定、高效運行能力。該研究可為行業(yè)系統(tǒng)國產(chǎn)化、實現(xiàn)自主安全提供有益參考。

發(fā)表于：3/3/2025 4:42:43 PM

基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識別方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

智能家居為人們?nèi)粘Ｉ顜肀憷耐瑫r，也帶來了隱私安全風(fēng)險，智能傳感器能夠不斷收集周圍環(huán)境的信息，并通過無線通信遠程傳輸數(shù)據(jù)。為了保護用戶的隱私安全，提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識別方法。首先，通過空中接口被動捕獲智能家居設(shè)備ZigBee流量數(shù)據(jù)；然后，對設(shè)備流量進行分片處理，在文本模態(tài)下提取加密流量的時序、長度等特征信息，在圖像模態(tài)下提取流量圖像的高維特征；最后，融合加密流量的文本特征和圖像特征，構(gòu)建基于雙模態(tài)融合的設(shè)備類型識別模型。通過對5個廠家15個設(shè)備的實驗結(jié)果表明，即使設(shè)備的無線流量被加密保護，該方法在ZigBee設(shè)備識別準確率上達到99%左右，能夠有效地識別用戶身邊的智能傳感器，保護用戶的隱私安全。

發(fā)表于：3/3/2025 4:29:12 PM

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大型無人值守風(fēng)電場作為清潔能源的重要組成部分，其網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到風(fēng)電場的穩(wěn)定運行，還直接影響到整個電力系統(tǒng)的安全。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)，以提高風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護能力。首先分析了大型無人值守風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，包括外部攻擊、內(nèi)部泄露、設(shè)備故障等。針對這些威脅，設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控模型，該模型能夠?qū)崟r監(jiān)測風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息，并通過深度學(xué)習(xí)算法對異常行為進行識別和預(yù)警。為了驗證模型的有效性，在模擬風(fēng)電場環(huán)境中進行了實驗，結(jié)果表明，該模型能夠準確識別出多種網(wǎng)絡(luò)安全威脅，并提前發(fā)出預(yù)警，為風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護提供了有力支持。

發(fā)表于：3/3/2025 4:15:36 PM

基于機器學(xué)習(xí)和規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測的主流方法有基于機器學(xué)習(xí)的和基于規(guī)則匹配的，前者可以檢測未知異常流量，后者可以精準指出攻擊類型。結(jié)合兩者優(yōu)勢，采用混合的方式實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)置了兩道過濾器，第一道過濾器采用流聚類算法進行初步過濾，第二道過濾器采用開源工具Suricata進行精細識別。基于DenStream算法提出了一種可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中異常流量比例變化而動態(tài)確定半徑閾值的流聚類算法DenStream-DRT，此外，為改進Suricata存在無法識別未知異常流量的問題,提出了基于Apriori的含有效負載約束規(guī)則的生成算法PCRG-Apriori，最后將基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)Suricata與DenStream-DRT分類器進行了整合，形成了一個全新的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測系統(tǒng)。實驗證明，集成系統(tǒng)在速率和準確性方面都有較好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：3/3/2025 3:59:26 PM

基于全橋半橋切換LLC諧振變換器的霍爾電源設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對深空探測等空間任務(wù)電推力器高輸入電壓的需求，設(shè)計出一種適用于霍爾電推進系統(tǒng)的電源處理單元，對LLC諧振變換器對半橋全橋動態(tài)拓撲切換和軟啟動進行研究，實現(xiàn)高效率、寬范圍的輸出。通過建立LLC諧振變換器的基波模型，分析頻率與增益的特性曲線，K值和Q值的選值，實現(xiàn)變頻率控制輸出電壓，并設(shè)計基于同時變頻和變占空比的低尖峰全橋半橋切換模式。同時為滿足電推進所需的軟啟動功能，根據(jù)移相全橋軟啟動設(shè)計出基于改變LLC諧振變換器MOSFET移相角的分段線性的軟啟動模式。為了驗證設(shè)計性能，設(shè)計了一款5 kW的全數(shù)字樣機，輸入400 V輸出200 ~1 000 V，能夠?qū)崿F(xiàn)LLC諧振變換器寬范圍、高效率的輸出。

發(fā)表于：2/20/2025 2:37:15 PM

基于PXIe的CMUT多通道超聲收發(fā)板卡設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為實現(xiàn)基于電容式微機械超聲換能器（CMUT）陣列探頭的多通道脈沖發(fā)射、數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸與分析，設(shè)計了一款基于PXIe總線的32通道的超聲收發(fā)一體板卡。該板卡采用現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）作為主控制器，具備發(fā)射和接收兩種工作模式，通過T/R開關(guān)切換，在發(fā)射模式下，驅(qū)動CMUT陣列探頭發(fā)射超聲波信號，在采集模式下，接收CMUT的模擬回波信號，并由ADC轉(zhuǎn)換成14位的數(shù)字信號，編幀打包經(jīng)DDR3緩存，通過PXIe接口傳輸至PC。對系統(tǒng)硬件電路和FPGA邏輯設(shè)計作了闡述，并通過驅(qū)動CMUT線陣，對亞力克板進行測試。測試結(jié)果表明，該板卡的設(shè)計滿足CMUT陣列探頭的使用需求，而且該系統(tǒng)可拓展更多通道。該板卡為精細化的超聲影像檢測、無損檢測提供了硬件支持。

發(fā)表于：2/20/2025 2:17:06 PM

基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振變換器的空間電源設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

研究了基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振電路在電推進二次電源中的應(yīng)用。給出選定的LLC諧振轉(zhuǎn)換器拓撲的設(shè)計過程，并進行了詳細的討論。所使用的功率開關(guān)管在高頻操作的情況下原邊采用軟開關(guān)技術(shù)，副邊利用同步整流技術(shù)可以顯著減少開關(guān)損耗。對諧振轉(zhuǎn)換器——LLC拓撲結(jié)構(gòu)進行了深入的分析，采用脈寬調(diào)制（PFM）代替?zhèn)鹘y(tǒng)的脈寬調(diào)制（PWM）。同時，提出一種電壓-電流的雙環(huán)控制的方案，能夠在負載變化和電壓變化的范圍內(nèi)恒壓操作。最后，仿真結(jié)果表明，所提出的電源變換器在較寬輸入電壓和不同負載階躍下內(nèi)都能獲得恒定電壓，并且控制器的功能和性能良好。

發(fā)表于：2/20/2025 2:03:00 PM