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基于差分隱私的數(shù)據脫敏技術研究[其他][信息安全]

隨著人工智能和大數(shù)據技術的發(fā)展，全球數(shù)據產業(yè)規(guī)模和數(shù)據儲量呈爆發(fā)式增長。在挖掘數(shù)據價值的同時，確保數(shù)據安全已成為亟需解決的關鍵問題。數(shù)據脫敏技術通過預先設定的規(guī)則和算法，對敏感數(shù)據進行變換，去除數(shù)據中的敏感信息，可防止敏感數(shù)據被非法訪問、獲取，又可以減少對整體數(shù)據集挖掘利用的影響，實現(xiàn)了保持數(shù)據可用性的同時，保護用戶的隱私數(shù)據。針對神經網絡預測模型中的數(shù)據隱私保護問題，利用差分隱私技術中的Laplace機制對Adult數(shù)據集進行脫敏，并在神經網絡預測模型中進行驗證，對比原始數(shù)據、差分隱私脫敏數(shù)據及其他脫敏技術數(shù)據生成模型的預測效果，結果表明，經差分隱私技術處理后的數(shù)據，既保證了數(shù)據隱私，又實現(xiàn)了數(shù)據的有效利用。

發(fā)表于：3/3/2025 5:14:54 PM

基于加性噪聲的強魯棒數(shù)據庫盲水印方法[其他][信息安全]

針對大數(shù)據共享和發(fā)布過程中面臨的侵權盜版與隱私泄露問題，提出了一種基于加性噪聲的強魯棒數(shù)據庫盲水印方法。該方法結合了數(shù)據庫水印與數(shù)據脫敏技術，利用加性拉普拉斯噪聲已有失真，通過比值奇偶性與噪聲修改機制嵌入水印信息，顯著減少二次失真，并通過統(tǒng)計特征調整，保持數(shù)據的可用性。該方法在強化隱私保護性能的同時，實現(xiàn)水印信息盲提取，并具備極強的魯棒性。實驗證明，該方法有效降低了數(shù)據泄露和被盜用的風險，是一種同時實現(xiàn)敏感數(shù)據的隱私保護、泄密溯源與版權標識的集成式方案。

發(fā)表于：3/3/2025 4:58:23 PM

甘肅地震信息系統(tǒng)國產化研究與實踐[通信與網絡][信息安全]

在當前甘肅地震信息系統(tǒng)上，深度應用新一代云計算、軟硬件、網絡安全等技術，從基礎硬件環(huán)境層對系統(tǒng)進行國產化技術適配探究，自底向上整合運行支撐、管理層等架構設施，提出該系統(tǒng)的國產化方案。結合地震業(yè)務開展系統(tǒng)適配測試，結果顯示新環(huán)境與原X86架構的Red Hat操作系統(tǒng)、PostgreSQL數(shù)據庫及Tomcat中間件性能相當，具備安全、穩(wěn)定、高效運行能力。該研究可為行業(yè)系統(tǒng)國產化、實現(xiàn)自主安全提供有益參考。

發(fā)表于：3/3/2025 4:42:43 PM

基于雙模態(tài)融合的ZigBee設備識別方法[通信與網絡][信息安全]

智能家居為人們日常生活帶來便利的同時，也帶來了隱私安全風險，智能傳感器能夠不斷收集周圍環(huán)境的信息，并通過無線通信遠程傳輸數(shù)據。為了保護用戶的隱私安全，提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設備識別方法。首先，通過空中接口被動捕獲智能家居設備ZigBee流量數(shù)據；然后，對設備流量進行分片處理，在文本模態(tài)下提取加密流量的時序、長度等特征信息，在圖像模態(tài)下提取流量圖像的高維特征；最后，融合加密流量的文本特征和圖像特征，構建基于雙模態(tài)融合的設備類型識別模型。通過對5個廠家15個設備的實驗結果表明，即使設備的無線流量被加密保護，該方法在ZigBee設備識別準確率上達到99%左右，能夠有效地識別用戶身邊的智能傳感器，保護用戶的隱私安全。

發(fā)表于：3/3/2025 4:29:12 PM

基于神經網絡的大型無人值守風電場網絡安全監(jiān)控技術研究[通信與網絡][信息安全]

大型無人值守風電場作為清潔能源的重要組成部分，其網絡安全不僅關系到風電場的穩(wěn)定運行，還直接影響到整個電力系統(tǒng)的安全。研究基于神經網絡的大型無人值守風電場網絡安全監(jiān)控技術，以提高風電場的網絡安全防護能力。首先分析了大型無人值守風電場的網絡安全威脅，包括外部攻擊、內部泄露、設備故障等。針對這些威脅，設計了基于神經網絡的網絡安全監(jiān)控模型，該模型能夠實時監(jiān)測風電場的網絡流量、設備狀態(tài)等關鍵信息，并通過深度學習算法對異常行為進行識別和預警。為了驗證模型的有效性，在模擬風電場環(huán)境中進行了實驗，結果表明，該模型能夠準確識別出多種網絡安全威脅，并提前發(fā)出預警，為風電場的網絡安全防護提供了有力支持。

發(fā)表于：3/3/2025 4:15:00 PM

基于機器學習和規(guī)則的網絡異常流量檢測研究[通信與網絡][信息安全]

網絡異常流量檢測的主流方法有基于機器學習的和基于規(guī)則匹配的，前者可以檢測未知異常流量，后者可以精準指出攻擊類型。結合兩者優(yōu)勢，采用混合的方式實現(xiàn)網絡異常流量檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)設置了兩道過濾器，第一道過濾器采用流聚類算法進行初步過濾，第二道過濾器采用開源工具Suricata進行精細識別?；贒enStream算法提出了一種可以根據網絡中異常流量比例變化而動態(tài)確定半徑閾值的流聚類算法DenStream-DRT，此外，為改進Suricata存在無法識別未知異常流量的問題,提出了基于Apriori的含有效負載約束規(guī)則的生成算法PCRG-Apriori，最后將基于規(guī)則的網絡入侵檢測系統(tǒng)Suricata與DenStream-DRT分類器進行了整合，形成了一個全新的網絡異常流量檢測系統(tǒng)。實驗證明，集成系統(tǒng)在速率和準確性方面都有較好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：3/3/2025 3:59:26 PM

基于全橋半橋切換LLC諧振變換器的霍爾電源設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對深空探測等空間任務電推力器高輸入電壓的需求，設計出一種適用于霍爾電推進系統(tǒng)的電源處理單元，對LLC諧振變換器對半橋全橋動態(tài)拓撲切換和軟啟動進行研究，實現(xiàn)高效率、寬范圍的輸出。通過建立LLC諧振變換器的基波模型，分析頻率與增益的特性曲線，K值和Q值的選值，實現(xiàn)變頻率控制輸出電壓，并設計基于同時變頻和變占空比的低尖峰全橋半橋切換模式。同時為滿足電推進所需的軟啟動功能，根據移相全橋軟啟動設計出基于改變LLC諧振變換器MOSFET移相角的分段線性的軟啟動模式。為了驗證設計性能，設計了一款5 kW的全數(shù)字樣機，輸入400 V輸出200 ~1 000 V，能夠實現(xiàn)LLC諧振變換器寬范圍、高效率的輸出。

發(fā)表于：2/20/2025 2:37:15 PM

基于PXIe的CMUT多通道超聲收發(fā)板卡設計與實現(xiàn)[模擬設計][工業(yè)自動化]

為實現(xiàn)基于電容式微機械超聲換能器（CMUT）陣列探頭的多通道脈沖發(fā)射、數(shù)據采集、存儲、傳輸與分析，設計了一款基于PXIe總線的32通道的超聲收發(fā)一體板卡。該板卡采用現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）作為主控制器，具備發(fā)射和接收兩種工作模式，通過T/R開關切換，在發(fā)射模式下，驅動CMUT陣列探頭發(fā)射超聲波信號，在采集模式下，接收CMUT的模擬回波信號，并由ADC轉換成14位的數(shù)字信號，編幀打包經DDR3緩存，通過PXIe接口傳輸至PC。對系統(tǒng)硬件電路和FPGA邏輯設計作了闡述，并通過驅動CMUT線陣，對亞力克板進行測試。測試結果表明，該板卡的設計滿足CMUT陣列探頭的使用需求，而且該系統(tǒng)可拓展更多通道。該板卡為精細化的超聲影像檢測、無損檢測提供了硬件支持。

發(fā)表于：2/20/2025 2:17:06 PM

基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振變換器的空間電源設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

研究了基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振電路在電推進二次電源中的應用。給出選定的LLC諧振轉換器拓撲的設計過程，并進行了詳細的討論。所使用的功率開關管在高頻操作的情況下原邊采用軟開關技術，副邊利用同步整流技術可以顯著減少開關損耗。對諧振轉換器——LLC拓撲結構進行了深入的分析，采用脈寬調制（PFM）代替?zhèn)鹘y(tǒng)的脈寬調制（PWM）。同時，提出一種電壓-電流的雙環(huán)控制的方案，能夠在負載變化和電壓變化的范圍內恒壓操作。最后，仿真結果表明，所提出的電源變換器在較寬輸入電壓和不同負載階躍下內都能獲得恒定電壓，并且控制器的功能和性能良好。

發(fā)表于：2/20/2025 2:03:00 PM

基于桌面云的新型無紙化會議系統(tǒng)設計與應用[模擬設計][工業(yè)自動化]

構建的基于桌面云的無紙化會議系統(tǒng)是一套高效優(yōu)化的、易管理、易擴展的新型無紙化會議系統(tǒng)，解決了常規(guī)無紙化會議系統(tǒng)無法遠程創(chuàng)會、多個會議系統(tǒng)獨立管理、服務器宕機系統(tǒng)無法正常使用等問題，提升了會議維護人員的工作效率。

發(fā)表于：2/20/2025 1:43:00 PM