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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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5.
6.
7.
DoS攻击是威胁IPv4网络安全的重要问题之一.随着IPv6的发展,相关安全问题也逐步体现并影响IPv6网络的正常运行.该文指出利用IPv6和隧道主机的多地址性,攻击者可获得大量合法IPv6地址,通过伪装成多个虚拟主机实施对目标设备的DoS攻击.这种攻击具有大量的可用地址范围,且受控于同一真实主机,通过不断使用新地址和多地址间配合,可避开以IP为单位的传统检测与防御策略,并可有效放大攻击节点数目或减少实际攻击节点数量.为此提出了基于地址特征分类的防御框架(defense framework based on addresses classification,DFAC).通过分类不同地址特征,构造特征子集,在特征子集基础上实施对虚拟主机攻击的检测和防御,解决虚拟主机引发的放大问题.原型系统实验结果表明,DFAC有效地降低了上述DoS攻击对系统负载的影响. 相似文献
8.
时间同步网的可生存性增强 总被引:3,自引:0,他引:3
研究大规模时间同步网的可生存性问题.时间同步网通过各节点的自主配置,拓扑结构不再是静态的、层次型的,而成为动态的网络结构,增强网络的可生存性.提出搜索世界的概念,针对时间同步网络建立了基于搜索世界的BA模型,并对模型进行优化,使时间同步网络的可生存性更高.动态的网络拓扑在部分节点失效以后受影响的节点能够自愈,给出了节点自愈算法,使节点自愈时对网络负载的影响比较小. 相似文献
9.
10.
基于证据推理网络的实时网络入侵取证方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析现有网络入侵取证系统所存在问题的基础上,提出了一种基于证据推理网络的实时网络入侵取证方法NetForensic,将弱点关联性的概念引入网络入侵取证领域,根据网络系统的弱点知识和环境信息构建了证据推理网络,利用证据推理网络所提供的多阶段攻击推理能力,NetForensic实现了高效实时攻击流程重构.实验数据表明,NetForensic给出的证据链完整可信,且具备实时推理的能力,为快速有效的调查取证提供了有力保证. 相似文献