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1.
沙乐天  肖甫  陈伟  孙晶  王汝传 《软件学报》2018,29(7):1863-1879
伴随工业物联网相关技术的高速发展,后门隐私信息的泄露正成为一个重大的挑战,严重威胁工业控制系统及物联网环境的安全性及稳定性.本文基于工业物联网环境下后门隐私的数据特征定义若干基本属性,根据静态及动态数据流安全威胁抽取上层语义,并基于多属性决策方法聚合生成静态与动态泄露度,最终结合灰色关联分析计算安全级与安全阈值,以此实现后门隐私信息在静态二进制结构及动态数据流向中的泄露场景感知.实验选择目标环境中27种后门隐私信息进行测试,依次计算并分析基本定义、上层语义及判决语义,通过安全级与安全阈值的比较成功感知多种后门泄露场景.实验还将本文工作与其他相关模型或系统进行对比,验证了所提方法的有效性.  相似文献
2.
沙乐天  肖甫  杨红柯  喻辉  王汝传 《软件学报》2018,29(5):1303-1317
抽取并推演目标数据集合,设计并实现了一种随机化的模糊测试方法,进一步基于灰度马尔科夫模型设计了一种自动化预测方法,实时监督并调整模糊测试的方向,实现面向虚拟化平台的自适应模糊测试目的.最终设计并实现了原型系统VirtualFuzz,实验数据表明:所提方法可有效检测虚拟化平台中的拒绝服务及逃逸漏洞,共得到24个漏洞测试用例,其中验证了18个已知漏洞,挖掘得到了6个未知漏洞,且已有3个漏洞获得CVE授权;同时通过与其他模糊测试工具的对比突出了原型系统的性能优化效果.  相似文献
3.
在室内定位中,传统的RFID定位方法由于方法简单,无法随着室内环境的变化准确估计当前的路径损耗系数,存在受环境影响大,定位精度不高,实时性差等缺点.为了解决以上问题,提出一种基于双神经网络模型的室内定位算法,建立BP网络和DNN网络的双神经网络模型,将采集到的RSSI信号值预处理后输入到BP网络模型中,输出路径损耗系数n,再将接收信号强度值RSSI和通过BP模型得到的路径损耗系数n作为输入,输入到DNN网络模型中,得到待测标签的精确定位坐标.实验表明,与传统的基于RSSI和基于ANN模型的室内定位算法相比,本算法有效提高了定位精度和定位实时性.  相似文献
4.
人机交互离不开情感识别,目前无论是单模态的情感识别还是多生理参数融合的情感识别都存在识别率低,鲁棒性差的问题.为了克服上述问题,故提出一种基于两种不同类型信号的融合情感识别系统,即生理参数皮肤电信号和文本信息融合的双模态情感识别系统.首先通过采集与分析相应情感皮肤电信号特征参数和文本信息的情感关键词特征参数并对其进行优化,分别设计人工神经网络算法和高斯混合模型算法作为单个模态的情感分类器,最后利用改进的高斯混合模型对判决层进行加权融合.实验结果表明,该种融合系统比单模态和多生理参数融合的多模态情感识别精度都要高.所以,依据皮肤电信号和文本信息这两种不同类型的情感特征可以构建出识别率高,鲁棒性好的情感识别系统.  相似文献
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