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2.
人工智能为公共和国防安全的发展和应用提供了巨大的机遇,然而国防安全数据包含了敏感的军事、情报和战略信息,一旦泄露或被滥用,可能对国家安全造成严重威胁,如何确保国防安全数据的隐私保护成为一项重要挑战。个性化联邦学习是近年来发展起来的一种新型的机器学习方法,它旨在通过将分布式的数据在本地进行训练和更新,从而实现在保护数据隐私的前提下提高本地模型的准确性和鲁棒性。与传统的中心化机器学习方法不同,个性化联邦学习允许不同数据拥有者之间共享模型的信息,而不是数据本身。这种方法已经在医疗、金融、物联网等领域得到了广泛的应用。本文从全局模型个性化和本地模型个性化两个方面分别介绍了个性化联邦学习的基本原理以及研究现状,总结了各个方法的优缺点,并讨论了现有方法的评价指标和常用数据集,最后展望了它在未来的发展前景。 相似文献
3.
介绍了在上位机和PLC组成的小型控制系统中,运用VC 的串口通讯模块编程进行了上位机与PLC通讯的实现方法。能满足大多数类似的小型“上位机,PLC”控制系统的控制要求,实时性较高,并降低了成本。 相似文献
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9.
随着网络攻防技术的快速发展,网络安全保障体系面临诸多挑战,研究新型网络安全保障体系成为推进我国信息化发展的迫切需要,对进一步提升网络安全性、可用性具有重要意义。本文梳理了我国以“自卫模式”为主的网络安全保障体系的运行现状;分析了当前体系面临的“捕不全”“拦不住”“看不清”和“抓不住”四大安全问题;提出了以近身蜜点、前置蜜庭、网关蜜阵、外溢蜜洞的“四蜜”威胁感知体系为代表的“护卫模式”网络安全保障体系,包括纵深威胁感知的蜜点技术、攻击观测和判别的蜜庭技术、协同联动的蜜阵技术和网络威慑与攻击绘制的蜜洞技术等重点发展的技术任务,以及“蜜点”加持的网络安全保险产业任务。研究建议,探索“护卫模式”网络安全保障机制,全面提升国家网络安全防护水平;探索“护卫模式”安全防护技术研究和应用,实现新旧安全防护技术的融合统一;探索面向“护卫模式”的网络安全人才培养新模式,培育创新实践型网络人才,为新时期我国网络安全保障体系研究提供参考。 相似文献
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工业控制系统逐渐由封闭隔离走向开放互联,工业控制系统的安全问题进一步凸显;针对工业控制系统的网络威胁呈现出高隐蔽、强对抗、跨域等特点,一旦遭受网络攻击将直接影响工业生产,因而工业控制系统网络安全防护技术备受关注。本文聚焦工业控制系统安全防护问题,分析了工业控制系统安全防护的特殊性及面临的挑战,总结了工业控制系统的主要攻击技术,梳理了以边界防护、纵深防护为代表的“自卫模式”安全防护体系的发展现状。针对工业控制系统面临的安全挑战,从自主可控安全和新型工业控制安全防护体系两个方面提出了今后的重点任务和关键技术攻关路径,即建立自主可控的工业控制系统安全生态和基于“限制器”的底线确保防护机制、探索“自卫模式+护卫模式”的工业控制系统安全防护体系,以为工业控制系统安全防护研究和应用提供参考。 相似文献