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针对机会网络的自组织性、开放性、连通性差等特点以及现有的基于上下文的路由协议中可能存在的隐私泄露等安全问题,提出了一种基于模糊身份密码学的身份认证方案F-ONIAS(Identity Authentication Scheme in Opportunistic Network Based on Fuzzy-IBE)。该方案通过一个无需实时在线的PKG为用户颁发私钥来解决机会网络中因节点无法实时连通而导致的传统非对称密码学方案不适用的问题。同时,将节点的生物信息作为身份标识,避免了传统身份密码学中身份信息可能被伪造而带来的安全隐患。仿真实验表明,在存在恶意节点的网络环境下,本方案比现有的经典路由协议方案拥有更高的报文投递率和更低的路由开销率,并且未对报文平均时延造成明显影响。 相似文献
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天然硅质掺合料活性粉末混凝土(RPC)研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了作为第6组分的天然硅质活性掺合料取代硅灰的比例、水胶比对活性粉末混凝土的流动度、抗压强度的影响;并利用火山灰效应数值分析方法定量地分析了活性掺合料和硅灰对RPC的抗压强度贡献率。研究表明,在控制一定的流动度,掺合料取代硅灰不超过50%的条件下,能够配制出强度高于120 MPa的活性粉末混凝土。 相似文献
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目前的传统机器学习方法在Android恶意软件检测上存在特征分布不平衡、检测准确率偏低的问题。针对于此,该文提出一种基于特征图像生成的Android恶意软件检测方法。该方法首先采用特征匹配的方法提取APK文件的权限、API、操作码作为特征,并使用改进的FPGrowth算法挖掘各特征的频繁特征项集,以获取有效特征;再利用降噪自编码器(DAE)抽取特征信息和转换特征向量维度,将各特征对应的特征向量转换成单通道图像并在通道维度进行拼接,生成RGB特征图像用于训练和分类;最后构建BaggingCNN分类算法,其集成了多个不同的卷积神经网络(CNN)算法,这些算法均在采用Bootstrap抽样构造的多个子训练集上进行训练,得到若干个子分类器,这些子分类器将用来对表示APK文件的特征图像进行检测,并采取多数投票机制得到最终的检测结果。实验结果表明,该方法生成的特征图像具有较好的表征能力,有利于分类算法的收敛和准确度的提升;其检测准确率达到98.21%,可以有效地检测Android恶意软件。 相似文献
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分析棉纺织厂车间空气温、湿度、通风以及空调气流组织对纺织工艺生产过程的影响。在不同空气温、湿度条件下,棉纺织工艺的机械特性和导电性都将发生不同程度的变化。根据此特点进行合理的纺织厂空调系统设计和合理通风除尘及气流组织系统,保证合适的空气温、湿度和气流组织,以保证产品的质量。 相似文献
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介绍了分布式安全稳定控制装置的基本原理和控制策略,结合实例阐述了具体的系统配置方案与控制策略的设置。结果表明,合理的控制策略可以有效提高安全稳定控制装置的运行可靠性,确保信号采集的正确性,进而保障电网安全、稳定地运行。 相似文献
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WSAN网络密钥管理模型的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
无线传感器和反应器网络(wireless sensor and actor network.WSAN)由三种具有不同级别能力和作用的节点构成,节点的异构性导致单纯使用一种安全模型将无法满足不同节点对性能和安全性的要求。为此,本文首次提出了一种复合式的安全模型,根据节点的能力和作用将WSAN网络分为两层,不同层通过应用不同的安全机制,实现不同级别的安全服务。另外,本模型通过多种方式降低系统开销,力求达到安全和性能的平衡。 相似文献