电子认证与授权管理标准体系研究

以国际上在标识、鉴别与授权标准方面已有的工作为基础，提出了我国电子认证与授权管理标准体系框架。     

工艺空气压缩机组开车过程的思考

通过汽轮机组调速系统伺服马达不复位、主汽门不动作，反推出电磁阀控制线路接线错误，用人为短路压力开关等手段判断出组合油脱扣器活塞卡涩是造成现场延误开车的根本原因，提出完善大机组开车工作票制度、提高人员素质等措施。     

数据交换传输安全模型设计及实现

在WebServices应用中,保证数据交换传输的安全性和完整性非常重要,而当前技术下的WebServices却在安全性方面存在着一些不足。为了保护在WebServices中消息交换的安全传递,文中通过X．509证书实现了WebServices消息签名和加密,阐述了利用WSE3．0构建安全WebServices的方法,设计并实现了一种基于策略的可扩展系统安全架构,其中采用了证书管理、数据同步以及用户校验三种机制。在实现架构的过程中,将安全通信主体分为Web服务端和服务应用端,并通过对系统安全性的分析验证,证明此架构具有良好的安全性。随着信息化技术的发展,安全架构中安全策略的应用会越来越广泛和深入。     

基于双线性映射和属性证书的远程证明方案

针对现有TCG组织定义的远程证明机制证明过程复杂和隐私泄漏的不足,通过使用基于双线性映射的BBS’签名算法和属性证书机制代替平台配置信息的方式,提出了一种基于双线性映射和属性证书的远程证明方案（Bilinear Mappingand Property Based Attestation,BMPBA）。与已有的远程证明方案相比,BMPBA方案更好地降低了平台配置信息易泄露的风险,其使用的签名方案具有密钥与签名长度短和计算效率高的优点,从而提高了远程证明机制的运行效率。分析结果表明：利用该方案能够高效率地实现平台间的远程证明,并能较好地保证平台证明的安全性、正确性和不可伪造性。     

基于决策树的数据挖掘算法优化研究

决策树模型是数据挖掘中最常用的一种方法,具有较好的分类预测能力,并能方便提取决策规则。基于相似性原理,以测试属性和决策属性的相似度作为启发规则构建决策树。提出了一种新的决策树生成算法。并在高校教师综合考评系统中采用了这种新算法,实验结果表明这种新的决策树生成算法预测精度较高,计算也比较简便。     

基于绿色证书交易机制的含风电场电力系统动态环境经济调度

为了促进风电消纳以及提高电力系统的经济性,构建基于绿色证书交易机制的含风电场电力系统多目标动态环境经济调度（DEED）模型,提出一种基于反向学习混沌搜索的OLCS-MOEA/D算法的DEED调度求解方法。首先,采用广义反向学习初始化种群提高种群多样性,并引入基于Logistic映射的混沌搜索算法以增强算法局部搜索能力。然后,为了验证算法的性能,采用标准测试函数F1—F7进行测试,同时将该算法对模型进行求解,获得了比其他算法范围更广和分布均匀的Pareto解集前沿。最后,对基于绿色证书交易机制的动态环境经济调度与传统动态环境经济调度进行结果对比分析,通过仿真算例验证该模型和算法的有效性和优越性。     

一种基于区分矩阵的属性组合权重构造方法

详细分析了以基于Pawlak的属性重要度来构造属性权重的方法存在的问题,给出了一种基于区分矩阵的属性重要度的定义方法,并且得到了该定义方法的一些重要性质。在此基础上提出了一种新的信息系统属性权重构造方法,新方法是以条件属性在整个信息系统中的贡献度来确定属性权重,不仅反映了属性自身区分对象的能力,而且体现了各属性在整个条件属性中的分类能力。通过算例分析表明,该方法得到的属性权重更加贴近事实,因此它能提高属性权重的准确度。     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

基于数字签名的危险化学品安全管理信息系统的设计与实现磁

文章研究欧盟等主要发达国家危险化学品安全管理的经验和发展趋势,结合我国危险化学品安全管理的现状和存在问题,研究开发一套适合我国国情的危险化学品安全管理信息系统。该系统采用了基于数字签名的身份认证、电子签名、电子签章技术。能有效防止身份冒用、责任否定、越权操作等重大安全问题;克服传统监管模式权责不清、流程混乱、效率低下、监管滞后等弊端;实现安监部门与企业上下及时沟通、实时在线业务办理、科学监管、监管过程电子数据保全。     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.