基于动态浏览器指纹的链接检测技术研究

随着用户隐私泄露和网络欺诈问题的出现,传统检测机制已经不能阻挡愈演愈烈的攻击行为,需要新的技术手段辅助进行Web安全检测。作为沟通用户与网络数据的桥梁,浏览器广泛应用于用户与各种应用程序之间的交互,其中浏览器指纹包含用户浏览器及设备等多种特征信息,其独特性可以极大地提高用户识别的准确率。但是浏览器指纹随时间不断发生变动,基于静态指纹的研究方案难以满足动态指纹检测的要求。针对这一问题,为了提高动态浏览器指纹的识别和链接检测能力,从多维角度获取参数并进行筛选,得到细粒度和高区分度的特征进行指纹检测,防止过多不必要参数带来的运算代价,并将双向门控循环单元（Bi GRU,bidirectional gating recurrent unit）引入指纹检测工作中,提出了基于堆叠Bi GRU的动态浏览器指纹链接检测模型,解决了指纹检测过程中忽略前后向信息交互导致的检测精度不高的问题,在准确率和链接时长等指标上有了一定的提升。进而针对不同特征参数的重要性不同,赋予相同权重会造成检测误差的问题,结合注意力机制聚焦稳定性更强的指纹特征,提出了基于Att-Bi GRU的动态浏览器指纹链接检测模型,较堆叠B...     

P2P技术在视频网格中的应用研究

研究优化视频效率问题,现有视频网格结构可伸缩性不足的缺点,使系统效率降低.引入P2P技术将客户端主机中缓存的视频流数据发送给同一子网或者相邻子网中的客户端主机,缩短网络中视频流数据的传送路径,节约网络干线的数据流量,降低区域服务器的负载,提高视频网格的可伸缩性.提出了融入P2P技术的PGVOD系统的结构设计方案和节点的运行模式,描述了 LCN的设计及其动态更新过程.最后通过视频网格模拟器VGSim将PGVOD与基于C/S模式的视频网格系统进行对比,结果表明,能够有效减少网络中的视频流流量,提高系统的吞吐量和性能.     

大容量SD卡在海洋数据存储中的应用

设计了一种新型海洋要素数据（温度、盐度）采集系统的SD卡存储方案,同时给出了SD1.x与SD2.0的识别方法。该方案选用基于Cortex-M3内核的高性能处理器STM32F103VB作为主控制器,采用SPI总线与SD卡通信,使用FAT32文件系统,解决了海洋数据采集过程中数据存储量大、存储设备不易与PC机接口的问题。     

容迟网络场景监测自适应路由研究

在容迟网络中,由于节点分别相对稀疏,节点的移动性较强,造成链路时断时续,不存在端到端的路径,因此节点的移动性对路由性能有很大影响.不同的运动模型链路连通规律是不同的,设计针对性的路由算法,充分利用节点运动规律对提高路由整体性能有极大帮助.然而节点的运动模型不是一成不变的,监测运动模型变化并且切换路由策略是提高复杂运动中节点间数据收发的成功率的基础.设计监测节点运动环境变化算法,建立自适应路由模型,很好地解决了路由算法随节点运动状态改变的问题.通过仿真实验可以看出,算法可以准确监测运动模型变化,及时调整路由策略.     

集中式燃油测量系统的双机容错设计与实现

分析了飞机燃油测量系统的发展方向,介绍了集成式燃油测量系统的结构,从提高可靠性的角度对集中式数字燃油测量系统进行了总体设计,并以单片机为基础实现了中央测量单元的双机容错设计。重点分析了双机容错结构的故障监测原理和系统重构策略与过程,给出了故障监测和系统切换的硬件与软件框图。该设计也可用于一般计算机测控系统。     

基于Bezier插值方法的作大范围旋转运动锥形悬臂梁动力学研究

研究了作大范围旋转运动高度和宽度均沿着梁长度方向变化的锥形悬臂梁动力学问题. 采用 Bezier插值方法对柔性梁的变形场进行描述,考虑柔性梁的纵向拉伸变形和横向弯曲变形,计入由于横向弯曲变形引起的纵向缩短,即非线性耦合项. 运用第二类拉格朗日方程推导出作旋转运动锥形梁的动力学方程,并编制了动力学仿真软件,对作旋转运动锥形梁的频率和动力学响应进行研究. 结果表明: 不同锥形梁截面的动力学响应和系统频率将有明显差异,因此对实际系统合理建模,将能得到更为精确的结果.     

物联网信息安全整体保护实现技术研究

随着物联网技术的飞速发展,其安全问题越来越引起重视。本文首先通过对物联网的基本概念、技术的阐述并结合互联网的特点,探讨了物联网的安全需求;其次提出一种物联网整体防护体系结构,该体系结构以访问控制、可信接入、安全封装等技术为基础,从六个方面提升物联网整体防护水平;最后简单介绍了可信接入与安全封装技术的基本原理,为整体防护技术实现提供借鉴。     

无线传感器网络吞吐量的自适应跨层优化策略

采用跨层优化方法,分析了无线传感器网络点对点链路的吞吐量优化问题。首先推导出吞吐量的理论表达式;随后以最大化吞吐量为目标,采用一种基于分层优化的数学框架,分别得到物理层最优符号速率、最优调制星座体积和MAC层最优数据包长;在此基础上,通过联合优化物理层参数和MAC层参数实现了链路吞吐量的最大化;最后提出了一种自适应跨层优化策略。在不同的信噪比条件下,根据该自适应策略来配置相应的最优物理层参数和MAC层参数,便可以保证链路的吞吐量达到最优值。仿真结果表明,与传统的分层优化相比,跨层优化后链路的吞吐量性能得到了明显提高。     

Implementation of an RBF neural network on embedded systems: real-time face tracking and identity verification

This paper describes a real time vision system that allows us to localize faces in video sequences and verify their identity. These processes are image processing techniques based on the radial basis function (RBF) neural network approach. The robustness of this system has been evaluated quantitatively on eight video sequences. We have adapted our model for an application of face recognition using the Olivetti Research Laboratory (ORL), Cambridge, UK, database so as to compare the performance against other systems. We also describe three hardware implementations of our model on embedded systems based on the field programmable gate array (FPGA), zero instruction set computer (ZISC) chips, and digital signal processor (DSP) TMS320C62, respectively. We analyze the algorithm complexity and present results of hardware implementations in terms of the resources used and processing speed. The success rates of face tracking and identity verification are 92% (FPGA), 85% (ZISC), and 98.2% (DSP), respectively. For the three embedded systems, the processing speeds for images size of 288 /spl times/ 352 are 14 images/s, 25 images/s, and 4.8 images/s, respectively.     

基于Fisher判别准则的低秩矩阵恢复

标准的低秩矩阵恢复算法是把原始数据集分解成一组表征基和与此相应的稀疏误差,并以此分解对原始数据建模。受Fisher准则启发,文中提出基于带有Fisher判别准则的低秩矩阵恢复算法,在有监督学习模式下对低秩矩阵进行恢复,即当所有的标签信息都知道的情况下考虑类内散度和类间散度。文中所构造的模型可利用增广拉格朗日乘子法求解,并通过对标准的低秩矩阵模型增加判别性提高性能,利用文中算法所学习到的表征基使类内结构相关,而类间相互独立。在人脸识别问题上的仿真实验表明该算法的有效性。