对外网站的安全设计

如今网络已经成为我们日常生活中重要的组成部分,而且随着网络的迅猛发展,人们越来越离不开网络。但是由于网络环境的复杂性、多变性以及信息系统的脆弱性、开放性和易受攻击性,决定了网络安全威胁的客观存在。如何防范网络风险已经成为一个我们必须要面对和解决的问题。本文将通过建设一个对外网站的实践,探索如何进行网站安全设计。     

基于OBE和博弈论的Java Web在线教学与考核探究

针对高校Java Web课程传统教学中出现的一些典型问题,探究了结合OBE理念和博弈论的在线教学与考核方法,将学生们的学习看成一个博弈问题,以学习成果为导向引导学生在学习过程中进行资源共享、互相帮助,从而实现合作博弈。     

基于增量集成学习的动态自适应SDN入侵检测

随着SDN网络应用的推广,SDN网络的安全也越来越受到重视,基于模式识别的网络入侵检测由于无法一次性收集完备的训练数据集,使得对未知的入侵行为识别率不高.为提高入侵检测系统的自适应性,提出了增量集成学习算法,并用该算法解决SDN入侵检测问题.该算法利用滑动窗口法获得数据块,对新的数据块进行训练获得子分类器,然后依据在历史数据块和当前数据块的分类结果筛选子分类器进行集成,使得分类模型不断完善从而能够自适应的识别未知攻击行为.通过在NSL-KDD数据集上的实验结果可以看到,该算法可以提高未知攻击的识别率.     

侵入物高速撞击下铰链式动车组的安全性

为探究侵入物高速撞击下铰链式动车组的安全性,在实物三维扫描重构的基础上,构建一种新的活体三维有限元层叠模型,并在LS-DYNA中进行摆锤侧面碰撞分析验证;通过铰链式动车组与活体在110 km/h速度下的碰撞仿真计算,讨论动车组运行的安全性以及吸能装置的可靠性.结果 显示:活体的有限元层叠模型既能保证计算精度,又能提高计算效率;在110 km/h的碰撞速度下,车体加速度为0.117g,轮对抬升量为0.238 mm,车钩每5 m长度的压缩量最大约为1.89 mm.各项指标都低于EN 15227标准,动车组行车安全性没有受到影响,吸能装置也能可靠工作.     

网络空间安全实训设计

为保障网络空间安全,需要加强网络空间安全人才队伍建设,实训是把学生培养成为高素质复合型人才的重要手段。通过分析我国网络空间安全人才队伍建设现状,构建实训课程体系和实训平台,设计实训大纲和实训竞赛平台,形成了校企合作、教学与竞赛相结合的实训体系。实践证明,此网络空间安全实训设计能有效提高学生的网络空间安全技术能力,具有一定的推广价值,为高校培养应用型、复合型人才提供了新思路。     

基于EKM-AE模型的无监督主机入侵检测方法

针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器,然后由完成训练的自编码器执行入侵检测.在虚拟局域网主机环境下进行了入侵检测实验,结果表明,在绝大多数实际应用场景(正常流量多于异常流量)下该方法具有良好的检测性能,且具有全过程无监督、可实时在线检测的优点,对主机网络安全有良好的提升作用.     

基于事件触发机制的双编队车辆换道决策模型

针对由联网自动化车辆(connected and automated vehicle,CAV)组成的双编队车辆换道问题进行了研究,提出了一种基于事件触发的分布式换道决策模型.该模型针对双编队系统设计了一种编队内和编队间的一致性控制协议;同时,为了减少CAV车辆控制器的频繁更新,设计了一种基于组合测量方式的事件触发器,并给出Lyapunov函数证明了算法的稳定性且不存在Zeno行为.仿真结果表明,所设计的控制协议能够使双编队系统收敛一致,有效降低CAV控制器的更新频率,减少系统能耗.通过模型对比,在证明所提决策模型有效性的同时,系统能够更快地收敛.     

群智协同任务分配研究综述

任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。     

面向车路协同的路侧感知仿真系统

路侧感知是车路协同应用开发的重要组成部分,通过在路侧部署传感器,将采集到的路面信息经V2X通信给到车辆,使车辆拥有超视距的感知能力.在实际应用中,为达到最优的路侧感知效果,不同的场景往往需要不同的RSU配置,RSU的选型及安装是一个耗时耗力的过程.交通参与者的识别是路侧感知的核心,基于机器学习的识别算法需要大量的标签数据,而人工打标签被验证是一个效率极其低下的方式.通过构建路侧感知仿真系统可以很好地解决RSU配置及样本数据生成的问题,实验一通过在仿真系统中调整激光雷达的高度和角度,得到极端情况下的车辆遮挡情况,从而为激光雷达的实际安装高度提供参考,实验二在仿真环境中输出带标签的激光雷达点云数据,通过与实际采集的点云数据进行融合对比,验证仿真系统输出的激光雷达点云数据可以作为模型训练的数据补充.     

混有CACC车辆和ACC车辆的混合交通流驾驶舒适性

为了探索协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆对交通系统的潜在影响,分析了CACC车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)车辆与人工驾驶车辆混合交通流驾驶舒适性.应用加州伯克利PATH实车验证的ACC模型和CACC模型进行数值仿真实验,采用国际ISO-2631-1标准评价混合交通流舒适性,并对ACC和CACC期望车间时距进行参数敏感性分析.最后,从交通流稳定性的角度,对舒适性仿真结果进行了讨论.结果表明:随着CACC市场率的增加,舒适性呈现先恶化、再逐渐提升的趋势.较大的ACC车间时距有利于抑制舒适性的恶化程度,CACC车辆对舒适性的提升作用不受其车间时距取值的影响.混合交通流稳定性定性地决定了舒适性的变化趋势,人工车辆安装车车通信设备,有助于舒适性的逐渐提升.