TopoObfu:一种对抗网络侦察的网络拓扑混淆机制

链路洪泛等典型网络攻击需要在拓扑侦察的基础上针对网络中的关键链路开展攻击行为,具有较强的破坏性和隐蔽性.为了有效抵御这类攻击,提出了一种对抗网络侦察的拓扑混淆机制TopoObfu.TopoObfu能够根据网络拓扑混淆的需求,在真实网络中添加虚拟链路,并通过修改探测分组的转发规则使攻击者获得虚假的拓扑探测结果,隐藏网络中的关键链路.为了便于实现,TopoObfu将虚假拓扑映射为SDN交换机的分组处理流表项,并支持在仅部分节点为SDN交换机的混合网络中部署.基于几种典型真实网络拓扑的仿真分析结果表明,TopoObfu能够从链路重要性、网络结构熵、路径相似度等方面有效提升攻击者进行关键链路分析的难度,并在SDN交换机流表数量、混淆拓扑生成时间等方面具有较高的实现效率,可以减小关键链路被攻击的概率.     

面向信息SNP选择的聚类算法

SNP数据在人类遗传病诊断与治疗中存在重要作用,但SNP原始数据存在大量冗余,因此需要选择出信息量大的SNP,完成SNP数据的降维.针对常用聚类算法应用到信息SNP选择时未考虑单个SNP与SNP子集之间相似度的问题,采用一种新的相似度度量方法,提出了一种改进的聚类算法K-MIGS,并将其应用到SNP选择中.K-MIGS算法解决了传统K-means不能挖掘出SNP位点与SNP子集之间的强相关性问题,并在医院提供的临床数据实验中表明,K-MIGS具有更高的非信息SNP子集重构度.最后使用支持向量机、决策树和神经网络对构造的SNP子集进行分类实验,对比K-means、特征加权K-means、ReliefF和MCMR,结果表明K-MIGS分类准确率和F1指标上提升了10％和15％,充分说明K-MIGS在信息SNP选择中具有更好的效果.     

Fast method for SAR echo simulation of a three-dimensional ground scene

Due to huge calculation of SAR echo simulation of a three-dimensional (3D) ground scene, a fast simulation method is proposed. First, the data of a 3D ground scene are fractionally interpolated based on the Fractional Brownian Motion (FBM) model. Second, the data interpolated are divided into lots of small facets whose precision meets the simulation requirement, the backscattering coefficients of the small facets are calculated. Third, the shaded area is judged by the comparison method of overlook angles. Three parallel levels are analyzed and the kernel function is designed. Finally, the computing method of reduction adding and external thread are also utilized under the framework of GPU in order to get high efficiency. With the methods mentioned above, the imaging result of experimental DEM data verifies the validity and superiority of the proposed method.     

地震反演地震地质储层参数转换应用——以歧口地区为例

针对同一研究区不同研究目标,对地震反演方法进行优化组合后,得到相应的波阻抗反演体,再进行储层参数转换。测井曲线重构波阻抗反演及多门槛制法砂体厚度预测相结合,有效提高了歧口地区深层砂体厚度预测的准确性。根据原始波阻抗反演结果,结合Fillippone法计算地层压力系数理论,提出断陷盆地不同埋深地层压实差异影响因素下地层压力系数计算方法,通过歧口地区异常压力预测可能的深层天然气富集区,预测与实际钻井结果相符。     

峡谷和垭口地形风场特征的CFD数值模拟

为获得峡谷和垭口地形的风场特征和典型位置的风加速效应,采用计算流体动力学(CFD)方法进行模拟计算,将计算得到的单山结果与风洞试验及规范进行对比以验证CFD计算的有效性,对峡谷和垭口地形进行数值模拟计算,分析峡谷和垭口在不同山脚间距时的加速效应,针对内侧山脚和山顶处的加速比给出设计建议.研究表明:山顶处加速比最大;山体横风切面的加速效应比顺风切面显著;CFD模拟与风洞试验结果吻合较好;山顶处,垭口地形风加速效应比峡谷和单山都大;内侧山脚加速比随着两山靠近而增大;内侧山脚处,峡谷地形的加速比小于规范下限,垭口地形在山间距小于一半山体底部直径、离山表面高度低于0.4倍山体高度时的加速比大于规范上限;山顶处的加速比在各种工况下均比较接近;不建议将山顶和垭口位置作为构筑物的选址地点.     

某抽水蓄能电站水淹厂房的应急处理措施

针对某抽水蓄能电站地下式厂房的特点,对水淹厂房事故发生的风险因素及预控措施进行了详细分析,并重点阐述了不同类型水淹厂房事故的处理措施,可防止电站发生水淹厂房的情况,并提高其处置能力。     

多车道环形交叉口车头时距分布模型

为了描述不同控制类型的环形交叉口中车头时距的分布特性,基于对无信号和信号控制环形交叉口的不同区段、不同车道的车头时距数据采集,采用8种不同的模型对交织区和环流区的车头时距的分布形式进行了分析。并利用最大似然估计方法和Levenberg-Marquardt法对分布模型中的参数进行了估计,利用单样本Kolmogorov-Smirnov检验法对模型的拟合度进行了检验。最后通过双样本Kolmogorov-Smirnov检验对不同类型环形交叉口的车道之间以及同种类型不同车道之间的分布情况进行了验证。结果表明:不同类型的环形交叉口的车头时距分布存在显著差异,同一控制类型下不同区域的车头时距也存在不同,且Johnson SB分布和移位对数正态分布对车道的拟合效果较优。     

模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法

为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。     

金龙铝土矿晶体化学和嵌布特征

采用XRD、原矿化学多项分析、镜下鉴定及扫描电镜等对广西金龙铝土矿的物质组成、化学成分、晶体化学和嵌布特征进行了系统研究.结果表明:矿石以一水硬铝石为主(36.5%),含三水铝石、黏土矿物、赤铁矿等;Al2O3平均品位约44%,铝硅比均值约3.57,属于低品位铝土矿石;一水硬铝石属斜方晶系双锥体类,在矿石中嵌布主要呈自形和半自形晶、豆状和鲕状、隐晶质和微晶集合体3种形式,与高岭石、叶腊石等嵌布伴生;高岭石属三斜晶系的层状结构硅酸盐矿物,多以隐晶质致密状或土状集合体形式嵌布;叶腊石属单斜晶系的二八面体结构含水铝硅酸盐矿物,以隐晶质细小鲕片状集合体形式嵌布,伴有赤铁矿、金红石等.     

基于BP神经网络的高精度基波频率检测方法研究

电力系统谐波检测过程对基波频率的检测精度要求越来越高。针对这一需求,在对比了各种常用基波检测方法后,提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的高精度基波频率检测方法。既通过充分有效地学习和训练,构建出了合理的BP神经网络模型,并利用Matlab软件对其进行仿真验证。结果表明,算法对频率测量精度达10-3~10-5,并且任一频率(50 Hz除外)BP神经网络算法的频率测量都比加汉宁窗的FFT算法高2~3个数量级。