基于模糊Petri网的网络风险评估模型

针对网络安全风险评估过程中存在的复杂性,以资产、脆弱性和威胁为安全评估的关键因素,建立安全分析的层次化评估指标体系。引入可信度概念,提出了一种基于模糊Petri网的安全风险评估模型以及模糊推理算法,同时结合层次分析法,采取定性与定量分析相结合的方法进行安全评估。实例分析表明：与传统的综合风险评估方法相比,基于模糊Petri网的风险评估方法给出的结果更加准确和科学。因此,该方法更适合应用于实际的网络系统风险评估中。     

网络安全风险评估方法研究综述

网络安全风险评估是构建网络空间安全体系的重要环节,可以有效保护个人和组织机构避免受到网络安全攻击。文中简要概述了网络安全风险评估理论,重点介绍了目前主流的网络安全风险评估方法,并根据不同的方法性质对现有方法进行分类和对比,分析了各方法的优缺点以及适用范围。在此基础上,文中归纳提取出对网络安全评估结果产生影响的因素并对网络安全评估领域未来的研究重点进行提议。分析结果表明,关联性和评估指标的不确定性以及评估过程的实时性这3个因素是影响风险评估效果的主要因素,并给未来的风险评估方法研究提供了参考依据。     

基于模糊综合评价理论的网络安全风险量化评估方法研究

网络安全风险评估越来越受到人们的关注，而将模糊综合评价理论应用到网络安全风险评估中已经成为一个研究热点。针对模糊综合评价法在网络安全风险评估应用中存在的因主观性太大而影响评估结果准确性的问题，在评估因子的隶属度设定和权重设计方面提出了一种客观的分析方法，并通过模拟实验验证了方案的可行性。     

LMS算法自适应滤波器的DSP实现

论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和最小均方误差算法(LMS算法),同时采用MATLAB语言对该算法进行了仿真,然后使用SY-5402EVM评估板对其进行了DSP实现,并对结果进行了分析。     

基于多阶段攻击的网络安全风险评估方法

网络安全风险评估技术能够检测网络系统潜在的安全漏洞和脆弱性，评估网络系统的安全状况，是实现网络安全的重要技术之一．文中对基于多阶段攻击的网络安全风险评估方法进行了研究，给出了多阶段攻击的网络安全风险评估方法的评估过程，分析了该评估方法中的关键参数，构建了基于多阶段攻击的网络安全风险评估的模型，最后通过实践验证了该方法的有效性，一定程度上提高了评估结果的准确性和一致性。     

基于边缘计算的光通信网络安全风险等级评估方法

以提升光通信网络安全性为目的,提出基于边缘计算的光通信网络安全风险等级评估方法。首先构建光通信网络安全风险评估指标,并利用各边缘计算节点计算各终端指标数据。以各评估指标数据计算结果为基础,在云中心计算层内构建模糊综合评估模型,以模糊数学理论内的隶属度为基础,实现光通信网络安全风险多层次模糊评估。实验结果表明,该方法的光通信网络安全风险等级评估精度最高为97%,评估误差率最低为3%,该方法能够有效实现评估过程,基于评估结果进行网络优化能够提升光通信网络安全性能。     

现代OFDM系统中的频率同步

本文在高斯与多径衰减环境中对OFDM通信中的数据辅助下的频率同步方法进行了仿真测试。各种方法的仿真结果以平均误差、最小均方误差的形式比较其性能。比较中，时间偏移估计方法中性能最好的正式系统所采用的方法；一种新的基于快速傅里叶变换的频率偏移估计方法，具有最小的均方误差。因此，系统的同步过程中，传输信号的报头中只需要一种“训练标识”。     

电力通信网运维风险管控对策研究

在现代智能电网的建设当中,电力通信网是极其最重要的一部分,电力通信网的网络安全也与整个电力系统安全息息相关。本文针对电力通信网络的特点,以荆州供电公司电力通信网络为例,识别出影响通信网络安全的风险因素,并对其进行风险评估,提出了具体的预防和控制措施。     

基于正交理论的声学回声消除及仿真

本文介绍了一种用于消除声学回声的自适应滤波器,利用NLMS(即归一化的最小均方误差)实现算法的收敛;同时在正交理论的基础上,通过互相关计算提出了一种新的双端检测方法;最后利用Matlab对算法进行了仿真,并给出了关键部分的仿真结果。     

云模型在网络安全风险评估中的应用

在网络安全问题研究中,风险评估是确保网络安全的重要方面,网络入侵行为具有不确定性,可以利用云模型将其有效集成在一起。云模型对网络安全风险评估中的不确定性有很好的表达能力,将云模型运用到网络安全风险评估领域有着很好的发展前景。文章简要介绍云模型中的相关理论,对云模型在网络安全风险评估中的应用进行分析和研究,最后给出一个云模型在网络安全风险评估中的应用实现。     

一种全解耦的Volterra自适应滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波的解耦问题.通过对Volterra滤波器的伪线性组合结构的提出和分析,得到了一个新的关于均方误差MSE的表达式,并将Volterra自适应滤波问题描述为一个约束优化问题,从而导出了满足最小均方误差(MMSE)指标的具有分块对角型输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种全解耦的Volterra自适应滤波器,给出了滤波器权向量的自适应修正公式.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

慢衰落信道下的自适应MIMO检测算法

针对现有V-BLAST检测算法复杂度高的问题,本文提出了一种适用于慢衰落信道环境下的自适应MIMO检测算法。该算法首先利用基于最小均方误差准则的排序干扰抵消算法获得信号检测顺序和初始滤波器系数;利用信道之间的相关性,应用最小均方误差（LMS）算法到判决反馈均衡（DFE）结构中,完成滤波器系数的更新,从而避免了大量的矩阵求逆操作。仿真结果表明,与传统的MMSE-OSIC算法相比,本文算法在检测性能上略有下降,但具有更低的计算复杂度和更高的处理效率。      

等效凹槽滤波器及其在无源相关定位雷达中的应用(英文)

归一化最小均方误差(NLMS)算法被广泛应用于无源相干定位(PCL)雷达系统的直达波和多径干扰对消。该文提出NLMS干扰对消器与雷达模糊函数结合可以等效为凹槽滤波器,该滤波器在雷达模糊函数平面中的零多普勒处产生一个凹槽。分析显示凹槽的宽度和深度与NLMS算法的步长密切相关。文章分析了凹槽对PCL雷达目标检测的影响,结果显示宽的凹槽会使PCL雷达系统的目标检测性能恶化。文章进一步提出了非均匀归一化最小均方误差(Non-uniform NLMS, NNLMS)算法,该算法能有效抑制具有多普勒频率的杂波,并且能有效降低雷达模糊函数的底噪。该算法引进了步长矩阵,利用该矩阵可以实现在不同的距离单元产生不同宽度的凹槽,每个距离门的凹槽宽度取决于杂波干扰的能量和多普勒频率。与传统NLMS相比,NNLMS算法可以实现更快的收敛速度,试验结果验证了该算法的有效性及优越性。      

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法（Combined Least Mean Square ,CLMS ）,将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法（Variable Step-size Convex Combination of LMS ,VSCLMS ）做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法。在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差（Minimization of Mean Square Weight Error ,MMSWE）为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差（Least Mean Square , LMS ）为准则的固定步长滤波器。通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径。     

对无线网络安全风险评估方法的应用研究

近些年来,我国的信息技术发展迅速,网络安全问题日益突出。由于无线网络利用空气作为介质进行传播,导致网络容易受到非接触式的侦听。与有线网络相比,无线安全性维护难度较大,风险评估方法也不同,无线网络的安全风险评估方法各不相同。文章通过对无线网络安全风险评估的相关内容进行论述,分析了无线网络安全存在的问题,探究了无线网络安全风险的评估方法,并提出了增强无线网络安全的具体措施。     

线性多用户检测算法模拟研究

本文描述了直接序列码分多址(DS-CDMA)中的线性多用户检测算法匹配滤波器、解相关器、最小均方误差检测器.通过大量计算机仿真,比较了它们在误码率及远近效应等方面的性能表现.说明最小均方误差检测器误码率性能优于解相关检测器、解相关检测器优于匹配滤波器,而解相关检测器抗远近效应能力优于最小均方误差检测器.     

基于贝叶斯网络的医院计算机网络信息安全风险评估方法

本文设计了一种基于贝叶斯网络的医院计算机网络信息安全风险评估方法。构造一个用于评价或描述医院计算机网络安全综合性能的递阶层次结构,建立风险评估指标体系,对风险发生进行动态推理,构建医院计算机网络风险概率矩阵对网络安全态势进行感知;获取相关信息,对节点信息进行推理与论证;设计风险评估流程,按照标准对评估结果进行量化,以此完成评估方法的设计。实验结果证明,提出方法可以有效提高评价结果的可靠度,保证评价结果的准确性。     

网络安全风险评估关键技术的渗透

互联网的普及为人们的工作和生活带来了诸多便利。网络的开放性在满足人们获取信息、传输信息需求的同时,也为人们的网络应用过程带来了一定的风险。为了避免出现信息丢失或数据损坏问题,应该加强对网络安全风险的评估,为人们提供更加准确的网络安全状态分析结果。本文从开展网络安全风险评估的必要性入手,对网络安全风险评估关键技术的渗透进行分析和研究。     

自适应滤波器阶数与稳态均方误差

本文详细讨论了自适应滤波器的阶数（LMS算法中为加权数目）与输入信号相关性和稳态均方误差的关系。通过公式推导，从理论上证明了增加阶数并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号，存在一个最佳（或准最佳）的阶数，使稳态均方误差最小，再增阶数，稳态均方误差有增大的可能。作者以强相关的直流信号和弱相关的正弦信号分别作为自适应滤波器的输入信号进行了计算机仿真实验，实验结果与公式推导结果一致。该理论为自适应滤波器设计时阶数的选择提供了理论指导，有实际意义。     

基于改进AHP算法的监控系统网络安全风险评估设计

数字经济的快速成长推动数据价值的不断上升,但同时也让地下网络犯罪产业迅速壮大,各类与网络信息技术相关的行业都面临着巨大的网络安全威胁。为了有效应对各类威胁,需要建立完善的监控系统,对存在于网域中的安全风险进行监察和评估,以提前做好防范工作。出于提高评估精度的目的,设计能准确识别和判断安全风险级别的算法就尤为必要,故将探讨和改进AHP算法,用于监控系统的网络安全风险评估工作,实现对网络安全风险评估效能和精度的提高。