云模式下基于危险理论的网络攻击态势察觉模型

为探索大规模、复杂网络的安全态势要素获取新途径,提出了一种云模式下基于危险理论的网络攻击态势察觉模型.效仿"细胞受损或非正常死亡产生危险信号,并由危险信号诱发免疫应答"机理,在定义计算机网络到危险模式映射后,用云模型的不确定性推理方法,通过构造云图和设计规则发生器,建立计算机网络定量安全状态参数转化为定性危险级别的云模型;依据危险等级生成危险信号,并由其激活由云端实现的基于免疫危险理论的网络攻击态势察觉.理论分析和验证实验结果表明该模型有效,为大规模、复杂计算机网络的安全态势感知提供了新思路.     

物联网安全中基于博弈论的BP-1模型研究

物联网应用中,感知层节点存在对攻击的防范、隐私保护、可信合作等若干关键技术问题。而物联网工作的场地条件和其可变的拓扑结构,从某种意义上决定了物联网设备工作时只具备较低的复杂度,而这为通过传统信息安全手段解决其安全问题带来了困难。本文描述了基于演化博弈理论,模仿神经网络学习算法,建立物联网节点的演化博弈数学模型BP-1的主要工作。基于模型,节点面对攻击表现出良好的演化稳定策略。文章提出了基于对手承诺条件下的安全多方计算合作机制和隐私保护博弈算法,为物联网安全中的若干关键问题的解决探索了一条新的路径。     

基于危险免疫理论的物联网网络层检测器动态自适应算法研究

针对物联网网络安全,应用免疫危险理论原理,研究动态自适应算法,提出一种基于免疫危险理论的新型动态自适应算法。该算法能够动态调整机体内各个区域细胞器的数量,构建全方位的物联网网络层动态防御体系。算法分析表明该算法能够识别物联网网络层的危险信号,并对危险区域的范围大小、危险程度和危险频率进行计算,根据危险程度做出及时地响应,有效地保证物联网网络层的安全。     

物联网感知层的安全机制优化探究

文中针对物联网感知层的核心技术RFID的安全问题加以探究,基于PUF技术和A5流密码,有效地将两种技术结合起来,提出了一种改进的安全机制,可很好地抵御信息传输中跟踪与窃听攻击、重放攻击,以及保证信息传输的机密性和完整性,同时该改进的安全机制可以使得标签廉价。这种折中的安全体制,可以很好地改善RFID系统现有的安全体制,促进物联网安全健康发展。     

面向物联网的城市公交信息采集系统设计研究

物联网技术的应用实现了信息全面感知,可靠传输,智能管理为数据挖掘,有效利用提供方便。本文阐述了面向物联网的城市公交信息采集系统的模型,系统感知层感知节点采用CC2430无线单片机设计实现对信息的全面感知,针对系统软件的设计强调实时性,并研究了信息采集系统的安全问题,最后总结了系统的应用前景。     

物联网感知层信息安全分析与建议

物联网是以感知为目的,实现人与人、人与物、物与人全面互联的网络。其概念一经提出,得到了各国政府、科研机构以及各类企业的大力推广和积极发展。感知层作为物联网信息获取的主要来源,其信息安全问题是物联网发展所面临的首要问题。对物联网感知层的信息获取方式以及存在的安全威胁进行了研究,并对现有的安全防护机制进行了分析和总结。最后,针对感知层目前存在的信息安全问题及其技术的发展趋势,提出了相应的应对建议措施。     

基于物联网安全威胁与措施研究

进入21世纪以来,社会经济发展迅猛,世界上出现了许多基于新技术的词汇名称,物联网就是其中的代表。其是以感知为核心的一种物物互联综合信息的感知系统,被誉为第三次技术浪潮,能够实现物理空间与虚拟信息之间的连接,做好信息的传输与运送。但是由于技术上的缺陷以及一些恶意攻击者的入侵,物联网技术也同样存在着安全危险。数据甚至会被篡改,相关的物联网功能也无法实现。针对这样的现象,文章从技术方面考虑,避免出现安全威胁,并根据真实情况提出解决问题的有效对策,保证信息、资讯的安全性。     

物联网安全初探

首先介绍了物联网的基本概念和物联网的三层体系结构,概括了物联网安全的新挑战和物联网安全大众化、轻量级、非对称、复杂性等主要特点,然后分别从感知层、网络层和应用层分析了物联网的安全威胁,最后提出了物联网安全体系结构。物联网安全需要对物联网感知层、网络层和应用层进行有效的安全保障,以应对其面临的安全威胁,并且还要能够对各个层次的安全防护手段进行统一的管理。     

面向物联网的通用控制系统安全模型研究

物联网环境下,工业以太网和实时以太网的控制回路容易被利用进行恶意攻击,造成物理世界中重大的安全事故;通过分析物联网环境下控制系统的工作原理,提出物联网环境下的通用控制系统模型IoTC,并以该模型为基础,讨论系统中可能面临的各种干扰因素;针对这些干扰因素,提出一种通用控制系统安全模型S-IoTC,该模型通过在干扰处加入安全认证模块以保障系统安全性;最后就安全模型 S-IoTC 的组成部分、安全定理以及典型的实现过程进行了阐述.     

简析物联网感知层中RFID的信息安全对策

文章首先对物联网技术及其感知层中运用的RFID技术进行了探讨,在此基础上针对物联网感知层中R F I D面临的主要信息安全提出了相应的安全对策,希望能够促进R F ID系统能够更好地为我们的生产和生活服务。     

A Novel Industrial Safety IoTs Architecture for External Corrosion Perception Based on Infrared

In this paper, a novel external corrosion risk online perception method is proposed to solve the dangerous external corrosion threat and supply a measurable safe risk perception ability for the industrial safe Internet of Things (IoTs) with the infrared thermal wave as the direct sensors. The three layers model is established with direct variables measuring layer, external corrosion risk soft measuring layer and monitoring cycle decision-making layer. And in the direct variable measuring layer the infrared thermal wave is applied to measure the three direct variables, area ratio of cladding defects,cladding layer thickness reading and overlapping between external and internal corrosion defects, in the direct variables measuring layer. In the external corrosion risk soft measuring layer and monitoring cycle decision-making layer, external corrosion risk can be soft measured through a cladding-condition-based risk matrix and the most optimal monitoring cycle can also be determined through a decision-making tree based on the three direct variables.

     

基于时频感知神经网络的语音频带扩展

为了进一步提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出了一种基于编解码器的神经网络结构,编码器对数据进行深度特征提取,解码器进行宽带语音重构,并在编解码器中间设计了局部敏感哈希自注意力层,用于增强模型对深度特征的有效选择。编解码器内部使用了时间卷积网络,有效提升了模型对语音时序数据上下文依赖关系的学习能力。为了促进模型朝更加准确的方向训练,还提出了一种时频感知损失函数,有利于模型在时域、频域以及感知域获取窄带语音到宽带语音的最优映射解。通过主观和客观实验结果表明,该方法优于传统方法和近几年基于深度神经网络的语音频带扩展方法。      

基于双视通路交互感知的轮廓检测方法

基于生物视觉系统存在双视通路(VP)交互感知的机制,该文提出一种图像轮廓检测的新方法。首先针对皮层下视通路中视觉刺激流经多级不同尺度的感受野,提出一种多尺度轮廓融合的轮廓感知模型;接着基于皮层上视通路的对比度适应机制和方向敏感特性,获取显著性视觉特征;然后模拟双视通路的交互感知机制,分别在V1皮层中,构建一种信息流交互引导的脉冲编码模型,提取显著性轮廓;在上丘(SC)浅层提出一种特征调制的非经典感受野侧抑制模型,实现纹理抑制;最后对双视通路中的轮廓响应结果进行修正融合,得到最终轮廓响应。针对RUG40图像库的测试,整个数据集的最优平均P指标和每张图的最优平均P指标分别为0.51和 0.57;针对BSDS500图像库的测试,数据集尺度上最优(ODS)为0.68。结果表明该文方法能有效突显主体轮廓并且抑制纹理背景。通过该文提出的轮廓感知方法,为后续基于视觉机制的图像理解和分析提供了一种新的思路。     

一种面向三维感知的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

 覆盖作为无线传感器网络中的基础问题直接反映了网络感知服务质量.本文在分析现有无线多媒体传感器网络覆盖增强算法的基础上,构建节点三维感知模型,提出面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法(Three-Dimensional Perception Based Coverage-Enhancing Algorithm,TDPCA).该算法将节点主感知方向划分为仰俯角和偏向角,并根据节点自身位置及监测区域计算并调整各节点最佳仰俯角,在此基础上基于粒子群优化调整节点偏向角,从而有效减少节点感知重叠区及感知盲区,最终实现监测场景的区域覆盖增强.仿真实验表明:对比已有的覆盖增强算法,TDPCA可有效降低除节点感知重叠区和盲区,最终实现网络的高效覆盖.     

基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量评价模型

通过分析人类视觉系统的纹理方向特性和立体感知特性,并结合数字水印的半脆弱性和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的泛化学习能力,该文提出一种基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量客观评价模型。该模型利用立体图像左右视点经小波分解后在同一空间频率的水平和垂直方向子带系数关系构造反映图像纹理方向特征的视点零水印,同时,利用左右视点视差值与自适应阈值的大小关系构造反映立体感质量的视差零水印,然后利用SVR来学习两类零水印恢复率(视觉加权视点零水印恢复率和视差零水印恢复率)与主观评价值的关系,最后用训练好的SVR完成立体图像质量预测。实验结果表明该模型符合人眼视觉特性,所得到的客观评价值与主观评价值具有较好的一致性。     

Exploring the Relationship Between Communication Risk Perception and Communication Portfolio

With the rapid development of information communication technologies (ICT) over the past decade, the nature of how organization members communicate has changed, becoming far more complex and challenging. Communication risks brought about by technology-mediated communication can sometimes be detrimental to the overall organizational function and success. We classify these communication risks into three types: reception, understanding, and action risks. We propose the notion of communication portfolio which refers to a single ICT or a specific combination of lCTs that can be used to manage any perceived risk of communication. Specifically, this study aims to examine the relationship between perceived risks (i.e., risk of reception, risk of understanding, and risk of action) in the communication process and the dimensions (i.e., content, and structuring mechanism) of the communication portfolio used for communication. We also identify communication risk factors that may accentuate the different types of risks. We develop a communication risk perception framework to illustrate the relationship between the communication risk factors, the different types of communication risks, and the communication portfolio. Finally, we illustrate how the communication risk perception framework can be applied in a real-life natural setting by using the shuttle Challenger incident, as an example.     

基于听感量化编码的神经网络语音合成方法研究

针对当前神经网络声学建模中数据混用困难的问题,文中提出了一种基于听感量化编码的神经网络语音合成方法。通过设计听感量化编码模型学习海量语音在音色、语种、情感上的不同差异表征,构建统一的多人数据混合训练的神经网络声学模型。在统一的听感量化编码声学模型内通过数据共享和迁移学习,可以显著降低合成系统搭建的数据量要求,并实现对合成语音的音色、语种、情感等属性的有效控制。提升了神经网络语音合成的质量和灵活性,一小时数据构建语音合成系统自然度可达到4.0MOS分,达到并超过普通说话人水平。     

物联网感知层及其测试技术的研究

作为物联网的神经末梢,物联网感知层实现了智能信息采集与环境识别功能,是物联网技术的最基础环节。此外,感知层设备种类多样、应用环境各异、部署数量巨大,给测试技术提出了新的挑战。因此,开展对物联网感知层及其测试技术的研究,可以促进物联网产业健康发展,提升我国物联网技术的国际竞争力。     

基于关键特征信息感知和在线自适应掩模的孪生网络目标跟踪

近年来,孪生网络在视觉目标跟踪的应用给跟踪器性能带来了极大的提升,可以同时兼顾准确率和实时性。然而,孪生网络跟踪器的准确率在很大程度上受到限制。为了解决上述问题,该文基于通道注意力机制,创新地提出了关键特征信息感知模块来增强网络模型的判别能力,使网络聚焦于目标的卷积特征变化;在此基础上,该文还提出了一种在线自适应掩模策略,根据在线学习到的互相关层输出状态,自适应掩模后续帧,以此来突出前景目标。在OTB100, GOT-10k数据集上进行实验验证,所提跟踪器在不影响实时性的前提下,准确率相较于基准有了显著提升,并且在遮挡、尺度变化以及背景杂乱等复杂场景下具有鲁棒的跟踪效果。     

基于属性的物联网感知层访问控制方案

物联网感知层包含大量环境数据与个人信息。因此,对这些数据的访问做出严格界定对于物联网信息安全与隐私保护至关重要。文中在传统访问控制模型的基础上,引入属性概念,提出了一种基于属性的访问控制方案。在这一方案中,通过对用户的主体属性、被访问资源的客体属性、访问请求的权限属性以及该请求发生时的环境属性进行判定,决定是否给与主体访问权限。基于属性的访问控制方案具有灵活性强、控制相对简单、拓展性强等特点,能够满足动态的大规模环境,有利于解决物联网感知层访问控制问题。