基于安全协议代码的形式化辅助建模研究

随着安全协议形式化分析技术的不断发展,利用工具自动验证虽已得到实现,但建模环节仍需依赖专业人员手工建模,难度大且成本高,限制了此技术的进一步推广。为了提高建模的自动化程度,提出了依据安全协议代码进行形式化模型辅助生成的方案。首先,使用污点分析获取协议的通信流程,并且记录密码学原语操作;然后,根据通信流程之间的序列关系构建协议通信状态机;最终,根据目前主流的安全协议形式化分析工具Tamarin的模型语法生成形式化模型。实验结果表明,此方案可以生成形式化模型中的关键部分,提高了形式化建模的自动化程度,为形式化分析技术的推广作出贡献。     

基于强化学习的安全协议形式化验证优化研究

使用形式化方法能够找到安全协议设计中存在的漏洞,但高效地对安全协议进行自动的形式化分析仍然是一个挑战。针对现有形式化自动验证工具无泛化性和效率低的不足,对基于强化学习的安全协议形式化验证框架smartVerif进行优化。使用无人工特征、完全进行自我学习的蒙特卡洛树搜索与深度神经网络相结合的强化学习框架,同时设计能够保留形式化数据结构信息的数据转换方法。实验结果表明,利用该优化方案训练的强化学习模型具有泛化性且能高效地验证安全协议。     

基于STM32的手持瓦斯检测系统

采用红外通讯和RS-485串口通讯作为核心技术.通过瓦斯传感器和温度传感器对矿下环境的瓦斯浓度值和温度值进行数据采集,将采集到的数据通过手持采集器的红外通讯传输到通讯分站.通讯分站通过RS-485串口将数据传输给PC机,PC机对接受的数据进行分析,达到提醒矿下工作人员,保障安全生产的目的.     

慢速加载对两河口堆石料侧限压缩变形的影响

堆石料变形具有时间相关性。本文采用两河口特高砾石土心墙堆石坝的坝壳风干板岩堆石料开展不同应力加载速率下的大型侧限压缩试验,以及侧限压缩后卸载再加载试验、蠕变变形试验。对于侧限压缩试验,中低应力下,应力速率越高、变形增量越大、模量越小;高应力下,应力变形过程受应力速率的影响减小,规律反之,即应力速率越高、变形增量越小、模量越高。对应加载全过程,堆石料变形量总体随应力速率提高而增大。侧限压缩后卸载和再加载过程中形成滞回曲线,每次卸载-再加载中有一定的变形累积,每次变形累积增量随卸载-再加载次数逐渐减小,且各次卸载-再加载过程中的平均回弹/再压缩指数随卸载-再加载次数逐渐减小。一般地,应力速率越高,卸载和再加载变形量均更小。同时,应力速率越高,卸载-再加载循环中的变形累积增量越小、收敛也越快。以一定应力速率加载到特定荷载后的蠕变速率与蠕变时间在双对数坐标中近似为线性关系。初始蠕变速率随应力和应力速率增大而增大,而蠕变速率衰减速度随应力和应力速率增大而减小。     

模糊PID控制的柴油机调速系统仿真

PID控制是生产过程中应用最广泛的控制方式,但它对含变化参数的模型控制效果不理想。为了使舰船柴油机适应不断变化的工作环境,在传统PID控制的柴油机调速系统的基础上加入模糊控制环节,对PID参数进行在线整定。详细介绍了模糊PID算法在柴油机调速系统中的应用以及模糊控制器的设计,并通过MATLAB对模糊PID柴油机调速系统进行仿真,仿真结果表明,模糊自整定PID控制系统可以改善系统的动态特性,减小系统的振荡,提高系统的响应速度。     

基于关联分析的Android权限滥用攻击检测系统

为了限制应用软件的行为,Android系统设计了权限机制.然而对于用户授予的权限,Android应用软件却可以不受权限机制的约束,任意使用这些权限,造成潜在的权限滥用攻击.为检测应用是否存在权限滥用行为,提出了一种基于关联分析的检测方法.该方法动态检测应用的敏感行为与用户的操作,并获得两者的关联程度.通过比较待检测应用与良性应用的关联程度的差别,得到检测结果.基于上述方法,设计并实现了一个原型系统DroidDect.实验结果表明,DroidDect可以有效检测出Android应用的权限滥用行为,并具有系统额外开销低等优点.     

面向多种场景的视频对象自动分割算法

针对当前应用于视频对象分割的图割方法容易在复杂环境、镜头移动、光照不稳定等场景下鲁棒性不佳的问题,提出了结合光流和图割的视频对象分割算法.主要思路是通过分析前景对象的运动信息,得到单帧图像上前景区域的先验知识,从而改善分割结果.论文首先通过光流场采集视频中动作信息,并提取出前景对象先验区域,然后结合前景和背景先验区域建立图割模型,实现前景对象分割.最后为提高算法在不同场景下的鲁棒性,本文改进了传统的测地显著性模型,并基于视频本征的时域平滑性,提出了基于混合高斯模型的动态位置模型优化机制.在两个标准数据集上的实验结果表明,所提算法与当前其他视频对象分割算法相比,降低了分割结果的错误率,有效提高了在多种场景下的鲁棒性.     

一种基于Bayes估计的WSN节点信任度计算模型

鉴于传统网络安全策略无法阻止或识别传感器网络内部节点的攻击或异常行为,结合节点资源受限的特点,提出了一种无线传感器网络节点信任度计算模型.该模型采用Bayes估计方法,通过求解基于Beta分布的节点行为信誉函数的期望值得到直接信任并将其作为Bayes估计的先验信息,将来自邻居节点的推荐信息作为其样本信息.仿真实验表明,本方案有较好的稳定性,能够有效识别异常节点,从而阻止内部节点对网络的攻击,与RFSN相比,不仅节约了存储空间、运算时间与通信量,而且能够避免恶评现象对节点信任度计算的影响.     

一类含多面体不确定性多项式系统鲁棒镇定

针对一类含多面体不确定性的多项式系统,研究其局部稳定鲁棒镇定问题。基于多项式平方和(SOS)技术,将该类非线性控制问题转换为凸的SOS规划问题,并通过引入S-procedure技术,保证了所得结论在局部范围内是有效的。同时,结合参数依赖Lyapunov函数方法,给出了该类系统鲁棒性分析与鲁棒镇定控制问题的充分条件,并将其描述为可由SOS规划技术直接求解的状态依赖线性矩阵不等式约束集。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

氧化镁复合膨胀剂对高性能混凝土安定性能和力学性能的影响

随着时代的进步和社会经济的发展,我国出现了各类工程,高性能混凝土得到了较为广泛的应用,但是在各种因素的综合作用下,混凝土很容易出现开裂问题,影响到工程质量和安全。针对这种情况,就需要深入研究氧化镁复合膨胀剂对高性能混凝土安定性能和力学性能的影响,希望可以提供一些有价值的参考意见。