基于内容分组与能力匹配的邻居选择算法

邻居选择算法是影响P2P文件共享系统的整体吞吐量和带宽利用率的关键技术之一.目前BT类P2P文件共享系统中的一些常用邻居选择算法一般存在着邻居节点间的内容可交换性差和带宽利用率低等问题.提出一种新的邻居选择算法,将节点按内容分组,由节点上报的上传、下载的字节数计算出带宽能力,让能力匹配的节点成为邻居.计算机仿真实验表明,新算法显著地提高文件共享系统的整体吞吐量,减少用户的平均下载时间,从而有效地改善P2P文件共享系统的整体性能.     

基于观测的POMDP 优化算法及其仿真

在分析马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）性能灵敏度的基础上,讨论了部分可观 测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process, POMDP）的性能优化问题．给出了POMDP 性能灵敏度分析公式,并以此为基础提出了两种基于观测的POMDP 优化算法：策略梯度优化算法和策略迭 代优化算法．最后以准许控制问题为仿真实例,验证了这两个算法的有效性．     

基于支持向量机的入侵检测系统的研究

对入侵检测和支持向量机的知识进行了基本的介绍,概述了支持向量机实现入侵检测的基本思想,提出了一个基于支持向量机的入侵检测模型,并对其中各个模块进行功能介绍,然后将支持向量机引入到入侵检测系统中。利用KDD99入侵检测数据进行了仿真实验,分析了该模型的工作过程。实验结果表明:该模型避免了高维特征空间的复杂计算,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题,能够较好地检测出入侵行为。     

基于Windows平台下ARP欺骗及防范模型

就TCP/IP协议组中的AKP协议展开研究,深入分析其产生问题的根源:动态绑定无认证机制,并提供了一个应用模型来展示"AKP欺骗、监听及防范".这个模型是利用用于Windows平台下捕荻包的Winpcap驱动程序,并采用VC 作为开发工具来完成的.该模型对网络的安全管理、协议分析仪的开发都有一定的参考价值.     

导购机器人导航与控制系统的设计

本文采用了无线射频识别技术、红外线距离传感技术和地磁感应电子罗盘相结合的方法.设计出了一种基于DSP控制的信息融合的自主移动的机器人的导航与控制系统.并且在设计的过程中根据实际情况的需要,对传统的红外避障传感器进行了一些改进,同时,对信息融合状态下的DSP系统的驱动架购设计,作出了一些研究和论述.给出了小型机器人的运动控制的驱动电路的设计.最后,对这种架构下的自行设计出来的机器人,在超级市场中进行了实际的稳定性测试.     

数据安全专题序言

<正>数据安全指保护数据免受未经授权的访问、泄露、篡改、破坏或丢失的过程和措施。在数字化时代,数据已经成为各种组织和个人生活中不可或缺的资产。在面临着持续不断的威胁和挑战的背景下,我们汇集了一系列关于网络与数据安全领域的前沿创新研究,旨在探索新的方法、技术和策略来降低数字世界的风险,保护其免受侵害。本专题涵盖了多个重要主题,包括数据安全与加密、网络攻击和防御、隐私保护与数据分析等,共收录了10篇文章,其中包括2篇综述性文章和8篇技术性文章。每篇文章都从不同角度深入探讨了当今网络与数据安全领域的关键问题,并提出了具有实际应用价值的解决方案。     

基于工业控制系统安全测试的研究

随着工业4.0的持续推进,信息化与工业化高速融合,处于物理隔离环境的工业控制系统（ICS）逐步与外部网络进行数据交互,使其原本存在的漏洞面临新技术的安全攻击威胁。这也使得攻击者通过各种方式将工业控制系统列为目标,对其进行勒索或破坏,否则,攻击者会对工业控制系统造成宕机甚至毁灭影响。现有的安全防护技术通过增加安全防护产品对工业控制系统进行防护,如同在危险地区建立隔离区,而未从源头对工业控制系统中存在的漏洞进行修复,长此以往,漏洞不会消失,安全防护负担会随着攻击技术的演变而加重。通过研究安全测试工作尽可能有效地发现工业控制系统中存在的漏洞,帮助运营者掌握自身存在问题的严重性,以更有针对性的举措逐步解决安全问题,以多种方式提供局限性的见解,以供各方进行研究。     

一种针对TomcatFilter型的MemShell检测技术研究

近些年来,随着计算机技术的不断发展和应用,Web应用技术也在快速更迭,与其一起发展的还有木马后门技术,但传统的木马后门技术已经不能满足攻击者的需求,因而基于内存攻击的方式不断涌现,包括powershell内存载入攻击、.NET assembly托管代码注入攻击以及内存马(Memory WebShell,MemShell)攻击等,这些攻击方式为现有的安全防御检测机制带来了极大的挑战。因而业界对面向解决基于内存的攻击尤其是内存马的攻击展现出了强烈的需求。但当前业内针对内存马的检测能力较弱,学术界也缺乏对该领域的研究工作,所以本文提出了一种针对Tomcat Filter型的内存马检测方法。通过研究发现,内存马其最核心技术便是无文件(Fileless)及不落地(Living off the Land),但尽管如此,内存马最终会在内存中展现其功能并执行命令,所以内存是所有威胁的交汇点,因此本文将Java虚拟机(Java Virtual Machine,JVM)作为起始点,首先利用JVM内存扫描技术遍历出JVM内存中加载的所有Filter类型对象,但需要注意的是这些对象并非都是有威胁的,并且每一个对象都具有一定的特征,所以可以对这些特征通过人工经验进行分类并且筛选出具有代表性的特征向量,然后获取每一个Filter类型对象的所有代表特征向量,并根据特征向量的值梳理出异常表现序列;最后,利用朴素贝叶斯算法将大量正常和异常的Filter对象的异常表现序列作为训练样本,计算出对应项的条件概率并形成贝叶斯分类器。利用训练出的贝叶斯分类器就可以构建出一个内存马检测模型,该模型能够有效得针对该类型的内存马进行检测。实验结果表明,本文提出的方法针对Tomcat Filter型内存马的检测,实现了零误报率和94.07%的召回率。     

2D-C/SiC复合材料偏轴拉伸力学行为研究

通过对2D-C/SiC复合材料试件进行不同偏轴角度的拉伸实验,研究了偏轴角度对材料拉伸力学特性的影响。通过应变片分别测得了材料加载方向和纤维束方向上的应力-应变行为,对比分析了偏轴角度对上述应力-应变行为的影响;并结合试件断口扫描电镜照片,阐释了纤维束方向上拉伸和剪切损伤间的相互耦合效应。实验结果表明,材料的拉伸模量和强度随偏轴角度的增大出现明显下降;材料纤维束方向上的拉伸损伤和剪切损伤具有显著的相互促进作用。最后,以材料0°拉伸和45°拉伸实验数据为基础,建立了材料的偏轴拉伸应力-应变行为预测模型,模型预测结果与实验结果吻合较好。     

石墨烯海绵的制备与性能及在环境修复中的应用研究进展

石墨烯海绵是一种新型的多孔三维结构材料,具有比表面积大、吸附能力强、力学强度高、易于制备等优良特性。这些独特的性质使得石墨烯海绵吸附材料成为环境污染处理中的热点,同时也在很多领域里有着广泛的应用。概述了石墨烯海绵的两种不同制备方法及其对环境中的有机溶剂、重金属离子、抗生素以及染料的吸附研究,并进一步展望了石墨烯海绵在其他领域的潜在应用。