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态势感知中的数据融合和决策方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
在赛博空间态势感知的相关研究中,处理不确定、不精确的多源异构信息是态势认识过程中需要解决的一个重要问题。为正确处理这些信息,提高对态势的认识,使得到的态势更具有正确性、时效性和全局性,研究数据融合方式和决策方式等现存的处理技术并进行综述。数据融合包含贝叶斯网络、D-S证据理论、粗糙集理论、神经网络、隐马尔科夫模型及马尔科夫博弈论等方式,决策方式涵盖认知心理学、逻辑学、风险管理等。研究结果表明,目前的技术焦点呈现多样性,但在态势生成应用及验证方面仍有较大的改进空间。 相似文献
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全同态加密在云计算安全领域具有重要应用价值。公钥尺寸较大是现有全同态加密体制普遍存在的缺点。为解决这一问题,文章将基于身份加密的思想和全同态加密体制相结合,利用近似特征向量方法,无需生成运算密钥,构造了一种真正意义上基于身份的全同态加密体制。采用更有效的陷门生成算法,将文献[13]中基于身份的全同态加密的体制参数由m≥5nlogq减小至m≈2nlogq。本体制的安全性在随机喻示模型下归约到容错学习问题难解性。 相似文献