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設計應用

反射放大型DDoS攻擊的預防策略研究

反射放大型DDoS攻擊的預防策略研究[通信與網絡][通信網絡]

隨著計算機和通信技術的高速發(fā)展，網絡空間維度與現實世界的對照格外清晰，因此安全管理網絡空間顯得意義重大。針對近年來已公布的網絡環(huán)境中反射放大型分布式拒絕服務攻擊(Distributed Denial of Service，DDoS)安全問題，基于Memcached、DNS、NTP、SNMP、SSDP和CLDAP六種常見協(xié)議對所存在的漏洞進行分析，搭建六種協(xié)議的服務器仿真環(huán)境，通過使用交互式數據包操作程序scapy編程，實現對仿真環(huán)境中目標主機的IP欺騙和帶寬放大。通過ZoomEye獲取真實網絡環(huán)境中的可用IP資源，以仿真環(huán)境中目標主機IP作為受害者，測試真實環(huán)境中可用IP資源產生的欺騙效果和帶寬放大倍數，根據實驗結果分析反射放大型DDoS的危害并從服務器和受害者兩個角度給出防范策略。

發(fā)表于：2/23/2021 5:28:00 PM

MAX9814芯片在MFSK水聲通信抗幅度衰落中的應用

MAX9814芯片在MFSK水聲通信抗幅度衰落中的應用[其他][其他]

在集群海洋觀測、海洋物聯(lián)網(IoT)等應用對低成本、小尺寸水聲通信設備的需求日益廣泛。低復雜度、高可靠性的多進制移頻鍵控（MFSK）調制提供了一種有效的技術方案。針對水聲信道惡劣時-空-頻變特性給MFSK水聲通信帶來的嚴重幅度衰落，采用芯片MAX9814帶有的自動增益控制功能對MFSK水聲通信進行抗衰落處理，具有小尺寸、高集成的特點。淺海信道海試實驗結果表明，采用MAX9814芯片夠有效地抑制水聲信道所造成的幅度衰落，改善水聲通信性能。

發(fā)表于：2/23/2021 9:21:00 AM

面向移動邊緣計算基于強化學習的計算卸載算法

面向移動邊緣計算基于強化學習的計算卸載算法[其他][其他]

針對移動邊緣計算(Mobile Edge Computing，MEC)的計算卸載決策的問題，基于強化學習方法提出了一個在多用戶的MEC系統(tǒng)中的計算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning，ODRL)。ODRL算法根據任務模型、計算模型以及信道狀態(tài)對任務進行卸載決策，采用強化學習方法求解最優(yōu)計算卸載策略。仿真結果證明了所提出的ODRL算法與基線策略相比，具有更低的系統(tǒng)總成本。

發(fā)表于：2/23/2021 9:12:00 AM

基于物聯(lián)網技術的智慧工地

基于物聯(lián)網技術的智慧工地[人工智能][物聯(lián)網]

調查石油管道工程工地管理現狀，對現階段工地管理問題進行分析并明確了突出問題，同時得到了工地管理需求，以需求為依據，結合物聯(lián)網、云計算、大數據、人工智能及BIM等前沿技術構建了智慧工地架構，實現了數據的自動采集處理、施工過程可視化、施工過程實時監(jiān)測和各參與方協(xié)同作業(yè)。通過云計算、大數據技術對數據進行整合、存儲、分析、挖掘，輔助管理者決策，利用BIM模型集成各類信息，協(xié)同多方人員工作，實現工程目標集成管理，轉變現有工地管理模式，推進現有工地逐步邁向標準化、科學化、智慧化。

發(fā)表于：2/22/2021 9:07:00 AM

基于物聯(lián)網技術的寵物防丟可穿戴設備系統(tǒng)

基于物聯(lián)網技術的寵物防丟可穿戴設備系統(tǒng)[人工智能][物聯(lián)網]

為解決寵物丟失、找回困難的問題，提出了一種基于物聯(lián)網技術寵物防丟可穿戴設備的設計。該系統(tǒng)近距離內，通過低功耗藍牙4.2模塊實現手機微信小程序控制播放可穿戴設備的音樂以及點亮炫彩LED燈，提示寵物所處的位置,同時可以借助語音識別模塊，使用喚醒詞喚醒系統(tǒng)，用戶說出二級關鍵詞也可完成上述操作。在藍牙信號范圍之外，在微信小程序查看寵物可穿戴設備上GPS+GPRS定位模塊采集的定位及速度信息。實驗結果表明，該設計系統(tǒng)功能完善，微信小程序端藍牙控制距離達到80 m，可穿戴設備GPS定位精度誤差控制在2 m以內，語音識別功能穩(wěn)定性良好，能夠幫助主人及時尋找和控制寵物，避免寵物丟失造成的安全隱患和財產損失。

發(fā)表于：2/22/2021 8:54:00 AM

面向工控的協(xié)議解析方法應用研究

面向工控的協(xié)議解析方法應用研究[其他][其他]

根據工控環(huán)境特點，通過分析現有的協(xié)議解析方法，提出了兩種面向工控的協(xié)議解析方法，分別為針對網絡通信數據包的網絡報文序列解析法和基于對目標應用程序進行二進制分析的協(xié)議解析法，實現了對工控協(xié)議的語義級解析。最后進行了相關實驗，證明了方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 5:09:00 PM

基于TGAM的無線腦電監(jiān)測系統(tǒng)

基于TGAM的無線腦電監(jiān)測系統(tǒng)[其他][其他]

針對飛行人員日常模擬訓練時監(jiān)測裝置便攜式、無線化的特殊要求，設計并實現了一種基于腦波模塊TGAM的無線腦電監(jiān)測系統(tǒng)。采用Nordic 2.4G超低功耗無線平臺，實現了采集設備與監(jiān)測電腦之間的無線傳輸。系統(tǒng)具有低功耗、小型化、易使用的特點，可實時監(jiān)控飛行員模擬訓練期間的腦電圖并反饋專注度和冥想度指標。

發(fā)表于：2/20/2021 11:18:00 AM

二值VGG卷積神經網絡加速器優(yōu)化設計

二值VGG卷積神經網絡加速器優(yōu)化設計[模擬設計][其他]

基于FPGA的二值卷積神經網絡加速器研究大多是針對小尺度的圖像輸入，而實際應用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷積神經網絡作為骨干網絡。通過從網絡拓撲、流水線等層面對卷積神經網絡硬件進行優(yōu)化設計，從而解決邏輯資源以及性能瓶頸，實現輸入尺度更大、網絡層次更深的二值VGG神經網絡加速器。采用CIFAR-10數據集對基于FPGA的VGG卷積神經網絡加速器優(yōu)化設計進行驗證，實驗結果表明系統(tǒng)實現了81%的識別準確率以及219.9 FPS的識別速度，驗證了優(yōu)化方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 11:10:00 AM

融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法

融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法[其他][其他]

針對汽車造型智能設計領域中如何有效提取用戶需求的問題，提出一種融合多特征TFIDF(詞頻-逆向文件頻率)文本分析的汽車造型需求提取方法。首先，通過基于互信息與邊界自由度獲取大量未登錄的專業(yè)詞匯，優(yōu)化和修正簡單分詞后的詞匯；然后針對經典TFIDF算法的局限性，引入詞匯特征因素與情感特征因素，獲取用戶需求特征候選集；最后根據設定的閾值得到有效的用戶需求。實驗結果表明，融合多特征TFIDF文本分析算法在特征提取方面有一定優(yōu)勢，能有效提取文本中關于汽車造型的用戶需求。

發(fā)表于：2/8/2021 11:47:00 AM

一種基于鴿群優(yōu)化算法的入侵檢測技術

一種基于鴿群優(yōu)化算法的入侵檢測技術[其他][其他]

群體智能在解決非確定性多項式(NP)問題或搜索空間過大的問題時有著顯著優(yōu)勢。將鴿群優(yōu)化(Pigeon Inspired Optimization，PIO)算法應用于入侵檢測系統(tǒng)的特征選擇中。提出基于Sigmoid的PIO(SPIO)和基于Cosine余弦相似度的PIO(CPIO)算法對入侵檢測數據集KDDCUP99進行特征選擇，并用機器學習的方法進行實驗，建立模型并評估結果。

發(fā)表于：2/8/2021 11:31:00 AM