基于事件逻辑的改进Needham-Schroeder协议安全性证明

安全协议是现代网络安全的基础,密码协议的安全性证明是一个挑战性的问题。事件逻辑是一种描述分布式系统中状态迁移的形式化方法,用于刻画安全协议的形式化描述,是定理证明的基础。用事件序语言、事件类和一个表示随机数、密钥、签名和密文的原子类,给出身份认证协议可以被形式化定义和强认证性证明理论。利用该理论对增加时间戳的Needham-Schroeder协议安全性进行证明,证明改进的Needham-Schroeder协议是安全的。此理论适用于类似复杂协议形式化分析与验证。     

运用SPIN对开放授权协议OAuth 2.0的分析与验证

OAuth 2.0协议是一种开放授权协议,主要用于解决用户账号关联与资源共享问题。但是,其弱安全性导致各网络公司海量用户信息泄露,且OAuth 2.0传输数据采用的https通道效率低下,成为黑客攻击对象。提出采用http通道传输OAuth 2.0协议数据,基于Promale语言及Dolev-Yao攻击者模型对OAuth 2.0协议建模,运用SPIN进行模型检测。形式化分析结果表明,采用公钥加密体系对OAuth 2.0协议进行加密不安全。上述建模方法对类似的授权协议形式化分析有重要借鉴意义。     

分组竞赛式教学法在高职计算机网络类课程中的应用

近几年,随着云计算的兴起,大数据时代的到来,计算机网络类的课程越来越受到重视.高职教育的目标就是培养技术型和应用型的人才.但针对高职生有学习热情,但学习主动弱的现实学情,如何提高教学质量,增强学生的学习主动性,让学生融入技能学习中来,是摆在我们高职计算机网络类课程老师的重要课题.     

基于数学形态学的棒材自动计数方法

针对图像中棒材存在粘连,从而造成误计数的问题,研究了一种基于数学形态学的棒材自动计数方案,以实现对棒材实时、精确的计数.该方案针对棒材类计数无需考虑被测物体截面真实形状的特点,将每根棒材处理成单个像素,避免了粘连对计数的影响.为有效克服光照、噪声的干扰以及棒材快速运动造成的图像模糊,该方案首先对采集到的原始棒材图像进行预处理,然后采用腐蚀、细化算法初步实现了棒材粘连的分离,最后采用收缩与检测直线端点算法,实现了单个像素点与原始图像棒材的一一对应,为后续计数奠定了基础.实验证明,该方法不仅能够保证棒材自动计数的精度,并且为棒材定支数包装创造了条件.     

一种量子神经网络模型及改进学习算法

提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。     

基于SmarTele语音流程脚本语言构建IVR系统的研究

1 序言 交互式语音应答(IVR)是呼叫中心系统的重要组成部分.通过IVR系统,客户可以在普通的电话上通过按键输入其服务请求及相关信息,而IVR系统则根据客户请求,自动访问呼叫中心或企业后台业务系统中的资源,完成客户的服务请求,并将执行结果通过电话、传真等方式提供给客户.本文主要论述使用强讯的SmarTefe语音流程脚本语言构建IVR系统.     

异构电子商务集成平台的本体模型构建

针对电子商务数据异构的特点,研究用本体技术实现异构电子商务的集成平台.通过不同电子商务本体特征的挖掘和抽取,提出异构电子商务集成平台的本体模型构建方法.实现电子商务本体协同的"即插即用"互操作集成模型.     

U71Mn钢激光熔覆钴基熔覆层耐磨性研究

为提高U71Mn钢的耐磨性,延长钢轨的使用寿命,选择Stellite6粉、TiC粉和Y₂O₃粉为熔覆粉末,采用激光熔覆同轴送粉技术在U71Mn钢基体表面制备钴基合金熔覆层。利用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、显微硬度仪器、超景深显微镜、磨损试验机,分析熔覆层宏观形貌、显微组织、物相组成、显微硬度、磨损形貌和摩擦磨损性能。研究表明,在质量分数为10%TiC-钴基粉末中添加粉末总质量2%的Y₂O₃粉末,可获得较好的单道熔覆层;在激光功率为1 200 W,扫描速度为5 mm/s,送粉速度为1.0 r/min,搭接率为40%时,可获得表面最为平整的熔覆层。熔覆层显微组织由等轴晶和柱状晶组成,熔覆层与基体冶金结合良好,熔覆层主要由TiC、Cr₇C₃、Cr₂₃C₆、γ-Co和Co₃Ti组成。熔覆层硬度最高可达572 HV,平均硬度约为基体的1.8倍;熔覆层磨损量为基材磨损量的3.83%,钴基熔...     

高性能感应电机智能动态滑模位置控制

为提高感应电机（IM）伺服驱动系统的控制性能,抑制电机参数变化、外部扰动和未建模动态等不确定性因素对系统的影响,提出一种基于径向基神经网络（RBFN）的智能动态滑模控制（IDSMC）方法。首先利用动态滑模控制（DSMC）方法削弱抖振,提高系统的跟踪精度。但由于DSMC中切换函数所需的不确定性边界值无法获知,因此将RBFN不确定性估计器与DSMC相结合,设计IDSMC方法进一步提高系统的鲁棒性。RBFN可通过自适应学习算法估计不确定性因素值并在线训练调整网络参数,以确保系统在不确定性因素存在时仍能高性能运行。最后,通过TMS320C31 DSP控制核心验证所提方法的有效性。实验结果表明,IDSMC不但可以保证系统精准的响应能力,还有较强的鲁棒性。     

线上教学案例

当因疫情原因无法进行线下授课时,如何做好线上授课就显得非常重要。文章主要从以下方面论述了作者的线上教学情况,即课前准备、授课方式、课后作业、课后巩固、考试。