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网络安全风险评估方法研究综述 被引量：8
1
作者 吴嘉诚 余晓 《电子科技》 2024年第3期10-17,共8页
网络安全风险评估是构建网络空间安全体系的重要环节,可以有效保护个人和组织机构避免受到网络安全攻击。文中简要概述了网络安全风险评估理论,重点介绍了目前主流的网络安全风险评估方法,并根据不同的方法性质对现有方法进行分类和对比... 网络安全风险评估是构建网络空间安全体系的重要环节,可以有效保护个人和组织机构避免受到网络安全攻击。文中简要概述了网络安全风险评估理论,重点介绍了目前主流的网络安全风险评估方法,并根据不同的方法性质对现有方法进行分类和对比,分析了各方法的优缺点以及适用范围。在此基础上,文中归纳提取出对网络安全评估结果产生影响的因素并对网络安全评估领域未来的研究重点进行提议。分析结果表明,关联性和评估指标的不确定性以及评估过程的实时性这3个因素是影响风险评估效果的主要因素,并给未来的风险评估方法研究提供了参考依据。 展开更多
关键词 风险评估 定性分析 定量分析 指标体系 评估模型 关联性 实时性 不确定性
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人工智能技术赋能的数字孪生IP网络研究及应用探讨
2
作者 庞冉 石鸿伟 +3 位作者 苏琛 薛金明 吕文祥 程智炜 《邮电设计技术》 2025年第3期25-30,共6页
为解决IP承载网络运维复杂、优化策略效率低和网络管理智能化低等问题,从国家政策、行业标准、产业实践和学术研究等方面系统分析人工智能技术与数字孪生网络的发展现状,提出面向IP承载网的基于人工智能的数字孪生网络体系架构,深入研... 为解决IP承载网络运维复杂、优化策略效率低和网络管理智能化低等问题,从国家政策、行业标准、产业实践和学术研究等方面系统分析人工智能技术与数字孪生网络的发展现状,提出面向IP承载网的基于人工智能的数字孪生网络体系架构,深入研究人工智能技术与数字孪生网络结合的关键能力,同时对人工智能技术如何提升数字孪生网络的建模精度、赋能承载网络的运维管理以及提升网络优化效率的典型应用进行探讨。 展开更多
关键词 数字孪生网络 人工智能 IP承载网 智能决策
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面向未知网络威胁的网络要地自适应防御模型
3
作者 郝宵荣 刘波 +2 位作者 周鼎 曹玖新 张进 《通信学报》 北大核心 2025年第3期45-61,共17页
针对未知网络威胁的隐匿性和渗透性等特点,提出了一种基于拟态防御理论的新型自适应防御模型。该模型引入拟态伪装机制,创新性地提出基于子网伪装的动态重构策略,通过动态调整子网的拓扑结构,扰乱攻击路径的生效过程,自适应阻止未知威... 针对未知网络威胁的隐匿性和渗透性等特点,提出了一种基于拟态防御理论的新型自适应防御模型。该模型引入拟态伪装机制,创新性地提出基于子网伪装的动态重构策略,通过动态调整子网的拓扑结构,扰乱攻击路径的生效过程,自适应阻止未知威胁的扩散,实现对网络要地的保护。该模型包括输入代理、可重构子网、调度控制层和策略裁决层,输入代理将业务流传输至可重构子网,策略裁决层构建强化学习驱动的智能决策模型,感知可重构子网的状态并生成防御策略;调度控制层根据防御策略动态调整子网连接,自适应地干扰攻击路径并阻止未知威胁的扩散。实验结果表明,与同类防御方法相比,所提模型能在有限步数内显著提高未知网络威胁防御成功率。 展开更多
关键词 未知威胁 动态异构冗余 强化学习 拟态防御 自适应防御
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5G网络中D2D安全动态群组认证和密钥协商协议 被引量：4
4
作者 程贤兵 蒋睿 +1 位作者 裴蓓 吴松洋 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期918-928,共11页
为了解决5G网络中设备到设备(D2D)的群组通信中常见的安全威胁,提出了确保D2D安全通信的动态群组认证和密钥协商(DG-AKA)协议方案.结果表明:该方案基于CDH假设难题实现了安全的认证,使得非法用户无法伪造签名;基于MDBDH假设难题并结合... 为了解决5G网络中设备到设备(D2D)的群组通信中常见的安全威胁,提出了确保D2D安全通信的动态群组认证和密钥协商(DG-AKA)协议方案.结果表明:该方案基于CDH假设难题实现了安全的认证,使得非法用户无法伪造签名;基于MDBDH假设难题并结合安全认证过程实现了安全的密钥协商,使得非法用户或核心网络无法获取共享会话密钥,保证了密钥的安全性,解决了密钥托管问题;结合认证和密钥协商过程实现了安全的动态群组成员管理以保证群组前向和后向安全,当群组成员被撤销或新成员加入时,无需重新执行全部协议,即能安全地更新会话密钥.安全性分析证明了DG-AKA协议方案满足所有安全性目标,效率分析则表明了该方案具有和现有方案同等数量级的运行效率. 展开更多
关键词 D2D通信 认证 密钥协商 动态群组
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基于复合特征的高速网络视频流量识别方法 被引量：1
5
作者 乐鑫 吴桦 +2 位作者 杨骏 程光 胡晓艳 《集成技术》 2024年第5期19-29,共11页
现有的视频流量识别方法主要针对特定平台,且大多需要捕获完整的流量,不适合高速网络管理。研究提出一种在采样后的高速流量中识别来自多个平台视频流量的方法。基于多个视频平台传输协议的普遍特性提取特征构建复合特征空间,并进一步... 现有的视频流量识别方法主要针对特定平台,且大多需要捕获完整的流量,不适合高速网络管理。研究提出一种在采样后的高速流量中识别来自多个平台视频流量的方法。基于多个视频平台传输协议的普遍特性提取特征构建复合特征空间,并进一步处理这些特征,以消除采样对特征稳定性的影响,最后提取特征向量,并训练分类模型。研究使用带宽为10 Gbps、采样率为1∶32的高速网络流量进行试验验证,结果表明:该方法可在高速网络中快速识别多平台的视频流量,且识别准确率大于98%。 展开更多
关键词 高速网络 视频流 快速识别 机器学习 多平台
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5G工业互联网下的轻量级数据使用安全方案
6
作者 张晗 陈立全 +1 位作者 杨波 方瑞琦 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期772-780,共9页
针对5G工业互联网环境下数据分析所面临的隐私和安全问题,提出了一种结合隐私计算技术与逻辑回归技术的轻量级解决方案.运用隐私计算技术来保护敏感数据,并通过数据加密和数字签名来确保数据传输的隐私性和完整性,以达到不暴露原始训练... 针对5G工业互联网环境下数据分析所面临的隐私和安全问题,提出了一种结合隐私计算技术与逻辑回归技术的轻量级解决方案.运用隐私计算技术来保护敏感数据,并通过数据加密和数字签名来确保数据传输的隐私性和完整性,以达到不暴露原始训练数据和模型参数的目标.采用轻量级的密码算法来实现隐私计算功能,以适应大量数据的训练和调参.结果表明,该方案模型的预测精确度高达98.62%,且具有较小的计算量和通信开销.数据使用者在无需获取原始数据的情况下,便可进行逻辑回归模型训练,从而实现数据的可用性和不可见性,同时还确保了模型参数的私密性,适用于5G工业互联网环境中的低功耗设备. 展开更多
关键词 工业互联网 数据使用安全 隐私计算 逻辑回归
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STAR-RIS辅助URLLC-NOMA系统的联合波束成形设计
7
作者 朱建月 吴雨桐 +3 位作者 陈晓 谢亚琴 许尧 张治中 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期409-417,共9页
针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站... 针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题,该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性,并据此将优化问题进行等价转换。随后,采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明,与正交多址接入和传统RIS方案相比,所提出的方法在能耗性能上有显著提升。 展开更多
关键词 智能反射面 非正交多址接入技术 波束成形设计
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卷积神经网络的损失最小训练后参数量化方法 被引量：5
8
作者 张帆 黄赟 +1 位作者 方子茁 郭威 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期114-122,共9页
针对数据敏感性场景下模型量化存在数据集不可用的问题,提出了一种不需要使用数据集的模型量化方法。首先,依据批归一化层参数及图像数据分布特性,通过误差最小化方法获得模拟输入数据;然后,通过研究数据舍入特性,提出基于损失最小化的... 针对数据敏感性场景下模型量化存在数据集不可用的问题,提出了一种不需要使用数据集的模型量化方法。首先,依据批归一化层参数及图像数据分布特性,通过误差最小化方法获得模拟输入数据;然后,通过研究数据舍入特性,提出基于损失最小化的因子动态舍入方法。通过对GhostNet等分类模型及M2Det等目标检测模型进行量化实验,验证了所提量化方法对图像分类及目标检测模型的有效性。实验结果表明,所提量化方法能够使模型大小减少75%左右,在基本保持原有模型准确率的同时有效地降低功耗损失、提高运算效率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 批归一化 模拟输入数据 动态舍入
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一种基于卷积神经网络的环境声音分类方法 被引量：2
9
作者 朱敏 邓伟 赵力 《电子器件》 CAS 北大核心 2021年第2期423-427,共5页
卷积神经网络(CNN)辨别频域-时域模式的能力使其适合于环境声音分类。然而数据的相对稀缺使该方法的应用受限。所以使用数据增强与卷积神经网络结合的方法来克服这一难点。首先,提出使用音频数据增强来增加训练数据,然后提出了一种卷积... 卷积神经网络(CNN)辨别频域-时域模式的能力使其适合于环境声音分类。然而数据的相对稀缺使该方法的应用受限。所以使用数据增强与卷积神经网络结合的方法来克服这一难点。首先,提出使用音频数据增强来增加训练数据,然后提出了一种卷积神经网络模型进行分类。所提出的方法对于环境声音分类的准确率达到了79.5%,这种方法既优于没有增强的CNN模型也优于具有增强的SVM模型。 展开更多
关键词 环境声音分类 环境声音数据集 数据增强 卷积神经网络
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面向6G的双循环数字孪生网络架构设计 被引量：2
10
作者 杨婷婷 贺虹舰 +1 位作者 霍雨佳 孔令政 《无线电通信技术》 2022年第4期592-598,共7页
数字孪生是推动数字化转型的重要技术,当前受到学术界和工业界的广泛关注。数字孪生借助迅速发展的人工智能、智能化网络等先进技术,构建物理实体在虚拟空间的映射,可以实现物理实体的数字化管理。目前,很多研究将数字孪生用于特定场景... 数字孪生是推动数字化转型的重要技术,当前受到学术界和工业界的广泛关注。数字孪生借助迅速发展的人工智能、智能化网络等先进技术,构建物理实体在虚拟空间的映射,可以实现物理实体的数字化管理。目前,很多研究将数字孪生用于特定场景的控制与规划或作为仿真平台来应用,无法实现数字世界与物理世界的全场景交互。鉴于此,提出了基于双循环机制的数字孪生网络架构,将数字孪生网络看作一个系统的整体,旨在成为未来涉及智慧应用的通用架构,以实现全场景的任务覆盖。首先介绍业界对数字孪生的定义以及相关技术的研究现状,阐述了数字孪生网络的重要特性,然后详细给出了系统的架构设计以及其在算力众筹上的应用案例分析,最后对数字孪生技术未来的发展进行展望,分析了未来面向6G的数字孪生网络面临的问题与挑战。 展开更多
关键词 数字孪生网络 6G 智能化网络 智慧应用
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大规模分布式光伏并网系统CPS联合仿真同步方法及仿真平台
11
作者 杨志淳 胡伟 +2 位作者 杨帆 刘增稷 戴剑丰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期301-309,共9页
针对大规模分布式光伏并网系统CPS联合仿真问题进行研究,提出一种基于状态缓存的同步方法,可使连续系统仿真与离散事件仿真准确同步,通过状态缓存和仿真回溯机制,在保证仿真准确性的同时有效提高效率。基于该同步方法,结合Matlab和OPNET... 针对大规模分布式光伏并网系统CPS联合仿真问题进行研究,提出一种基于状态缓存的同步方法,可使连续系统仿真与离散事件仿真准确同步,通过状态缓存和仿真回溯机制,在保证仿真准确性的同时有效提高效率。基于该同步方法,结合Matlab和OPNET,搭建联合仿真平台,并通过构造边界节点,可实现电力节点与通信节点的映射。仿真结果证明了该平台功能的有效性和计算的准确性,通过与其他平台的对比,体现了该平台在计算效率上的优势。 展开更多
关键词 配电网 光伏发电 信息物理系统 联合仿真 同步方法
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基于可解释性集成学习的RIOHTrack车辙预测模型及驱动因素研究
12
作者 李敏 李卓轩 +1 位作者 时欣利 曹进德 《应用数学和力学》 北大核心 2025年第1期92-104,共13页
交通基础设施是现代社会经济发展的基础,沥青路面作为其中的关键组成部分,扮演着重要角色.准确预测沥青路面状况对指导路面养护工作具有重要意义.车辙作为评价沥青路面健康状况的一项重要指标,现有的沥青路面状况预测模型主要基于力学... 交通基础设施是现代社会经济发展的基础,沥青路面作为其中的关键组成部分,扮演着重要角色.准确预测沥青路面状况对指导路面养护工作具有重要意义.车辙作为评价沥青路面健康状况的一项重要指标,现有的沥青路面状况预测模型主要基于力学经验模型或机器学习技术.然而,这些方法缺乏可解释性,无法提供相关信息来说明输入特征对车辙的影响程度.该研究通过建立可解释性集成学习框架(FI-EL-SHAP)(其中,FI模块通过熵权法和Pareto分析筛选特征,EL模块评估不同的模型性能,并选出最优的模型,SHAP模块对输入特征和模型输出之间的关系进行可视化分析),揭示了不同特征对模型预测结果的影响.该研究在保证模型精确度的同时实现了对车辙形成机理的定量解析. 展开更多
关键词 沥青路面 车辙 集成学习 可解释性
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基于设备与信道特征的物理层安全方法 被引量：8
13
作者 李古月 俞佳宝 胡爱群 《密码学报》 CSCD 2020年第2期224-248,共25页
接入安全与数据保密是无线网络安全性和保密性的两个最重要的因素.然而,基于计算安全的身份认证及保密通信方法在未来信息化系统中面临巨大挑战.与此同时,基于信息论安全的物理层安全为身份认证和保密通信开辟了新的思路.本文综述了近... 接入安全与数据保密是无线网络安全性和保密性的两个最重要的因素.然而,基于计算安全的身份认证及保密通信方法在未来信息化系统中面临巨大挑战.与此同时,基于信息论安全的物理层安全为身份认证和保密通信开辟了新的思路.本文综述了近年来基于设备与信道特征的物理层安全方法的研究进展.利用无线通信设备、信道的特性可以从物理层实现设备身份的识别与认证以及密钥的分发与更新,同时具备高度安全性与使用便捷性.其中,设备指纹方法从发射信号中提取发送设备的特征,作为设备身份的唯一标识,从而准确识别不同发射源个体.指纹的唯一性、鲁棒性、长时不变性、独立性、统一性和可移植性是设备指纹身份认证的依据.而基于信道特征的密钥生成方法则从接收射频信号中提取互易的上下行信道的参数,转化为对称密钥,实现一次一密的安全传输.同样地,密钥的一致性、随机性、防窃听性则是反映无线信道密钥生成方法性能的关键要素.本文对设备指纹与信道密钥的关键要素归纳分析,并指出目前存在的几类难点问题.最后,本文讨论了在未来移动通信中该技术新的应用场景. 展开更多
关键词 物理层安全 设备指纹 无线信道密钥生成 空口安全
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基于双层-分块检测网络的厂站接线图纸图符检测方法 被引量：2
14
作者 程鑫 褚雪汝 +4 位作者 邓旭晖 杨凯 谭林林 陈中 曹卫国 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1137-1144,共8页
为了解决高分辨率大尺寸电气厂站接线图图元符号检测精度不高、小目标图元漏检误检等问题,提出一种基于双层-分块检测网络的厂站接线图图符检测方法.该方法将电气厂站接线图按照电气逻辑切割后对断路器、隔离开关、电抗器、接地刀闸等1... 为了解决高分辨率大尺寸电气厂站接线图图元符号检测精度不高、小目标图元漏检误检等问题,提出一种基于双层-分块检测网络的厂站接线图图符检测方法.该方法将电气厂站接线图按照电气逻辑切割后对断路器、隔离开关、电抗器、接地刀闸等11种典型图元进行识别.双层-分块检测网络由基于Area-YOLOv5网络的关键区域检测层和基于Obj-YOLOv5网络的具体图元识别层构成.首先,使用Area-YOLOv5网络检测出图纸的关键区域块,其关键区检测精度达到98.5%.其次,使用Obj-YOLOv5网络识别出具体图元符号,该网络采用融合了SE注意力机制和深度可分离卷积的LC_Block模块替换瓶颈部分中的普通卷积层,图符检测精度为0.963.所提方法以较高的精度实现了电气厂站接线图图元符号的识别检测. 展开更多
关键词 双层-分块检测网络 厂站接线图图符 LC_Block模块 关键区域检测
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基于网络编码的命名数据网络研究 被引量：2
15
作者 胡晓艳 郑少琦 +2 位作者 龚俭 程光 臧小东 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第A01期206-212,共7页
命名数据网络(NDN)作为新兴的下一代网络体系结构,支持网络缓存和多路径传输,但由于节点间协调的复杂性,两者未能充分结合以发挥NDN高效传输内容的潜力。网络编码(NC)允许网络节点对多个报文再编码,由此产生的随机性使网络可从多数据源... 命名数据网络(NDN)作为新兴的下一代网络体系结构,支持网络缓存和多路径传输,但由于节点间协调的复杂性,两者未能充分结合以发挥NDN高效传输内容的潜力。网络编码(NC)允许网络节点对多个报文再编码,由此产生的随机性使网络可从多数据源并行传输数据,简化节点间协调。提出基于网络编码的NC-NDN系统模型,通过设计具体的报文格式,报文的转发处理流程以及缓存替换策略以充分发挥NDN网络缓存和多路径传输的优势。实验结果表明,NC-NDN系统可提高网络传输数据内容的性能。 展开更多
关键词 网络编码 命名数据网络 网络缓存 多源传输
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面向移动网络的视频初始缓冲队列长度测量方法 被引量：2
16
作者 程光 房敏 吴桦 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期67-78,共12页
针对视频初始缓冲队列长度难以准确测量的问题,对非加密的优酷和加密的YouTube两类视频平台进行研究,提出了视频初始缓冲队列长度测量方法。通过识别分析视频流量特征,关联流量行为与播放状态,构建视频指纹库,实现了队列长度的准确测量... 针对视频初始缓冲队列长度难以准确测量的问题,对非加密的优酷和加密的YouTube两类视频平台进行研究,提出了视频初始缓冲队列长度测量方法。通过识别分析视频流量特征,关联流量行为与播放状态,构建视频指纹库,实现了队列长度的准确测量。实验结果表明,两类视频平台的测量结果均能够精确到帧,完全满足准确评估视频体验质量的需要。 展开更多
关键词 视频QoE参数 初始缓冲队列 加密流量分析
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车载资源约束下的控制器域网络异常检测自适应优化方法 被引量：1
17
作者 张金锋 张震 +1 位作者 刘少勋 邬江兴 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2432-2442,共11页
针对在有限的车载资源约束条件下,如何兼顾控制器域网络(CAN)异常检测准确度和时效性的问题,该文提出一种CAN网络异常检测自适应优化方法。首先,基于信息熵建立了CAN网络异常检测的准确度和时效性量化指标,并将CAN网络异常检测建模为多... 针对在有限的车载资源约束条件下,如何兼顾控制器域网络(CAN)异常检测准确度和时效性的问题,该文提出一种CAN网络异常检测自适应优化方法。首先,基于信息熵建立了CAN网络异常检测的准确度和时效性量化指标,并将CAN网络异常检测建模为多目标优化问题;然后,设计了求解多目标优化问题的第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II),将帕累托前沿作为CAN网络异常检测模型参数的优化调整空间,提出了满足不同场景需求的检测模型鲁棒控制机制。通过实验分析,深入剖析了优化参数对异常检测的影响,验证了所提方法能够在有限车载资源下适应多样化检测场景需求。 展开更多
关键词 智能网联汽车 资源约束 控制器域网络异常检测 多目标优化 鲁棒控制机制
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基于不定长卷积神经网络的恶意流量分类算法 被引量：2
18
作者 杨璇 邬江兴 赵博 《信息安全学报》 CSCD 2022年第4期90-99,共10页
在当今信息爆炸、网络快速发展的时代,网络攻击与网络威胁日益增多,恶意流量识别在网络安全中发挥着非常重要的作用。深度学习在图像处理、自然语言处理上已经展现出优越的性能,因此有诸多研究将深度学习应用于流量分类中。将深度学习... 在当今信息爆炸、网络快速发展的时代,网络攻击与网络威胁日益增多,恶意流量识别在网络安全中发挥着非常重要的作用。深度学习在图像处理、自然语言处理上已经展现出优越的性能,因此有诸多研究将深度学习应用于流量分类中。将深度学习应用于流量识别时,部分研究对原始流量数据进行截断或者补零操作,截断操作容易造成流量信息的部分丢失,补零操作容易引入对模型训练无用的信息。针对这一问题,本文提出了一种用于恶意流量分类的不定长输入卷积神经网络(Indefinite Length Convolutional Neural Network,ILCNN),该网络模型基于不定长输入,在输入时使用未截断未补零的原始流量数据,利用池化操作将不定长特征向量转化为定长的特征向量,最终达到对恶意流量分类的目的。基于CICIDS-2017数据集的实验结果表明,ILCNN模型在F1-Score上的分类准确率能够达到0.999208。相较于现有的恶意流量分类工作,本文所提出的不定长输入卷积神经网络ILCNN在F1-Score和准确率上均有所提升。 展开更多
关键词 恶意流量 流量分类 卷积神经网络 不定长输入
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基于SDN技术的网络入侵追踪与响应系统的研究 被引量：4
19
作者 程俊 龚俭 +1 位作者 杨望 臧小东 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第A01期244-250,共7页
针对当前基于SDN的网络入侵阻断系统HYDRA的不足,设计并实现了基于SDN技术的网络入侵追踪与响应系统。新系统将控制逻辑和响应逻辑解耦,提高系统的可扩展性。控制层改进任务调度模型,提高系统的顽健性。完善的系统接口规范提高系统可用... 针对当前基于SDN的网络入侵阻断系统HYDRA的不足,设计并实现了基于SDN技术的网络入侵追踪与响应系统。新系统将控制逻辑和响应逻辑解耦,提高系统的可扩展性。控制层改进任务调度模型,提高系统的顽健性。完善的系统接口规范提高系统可用性。对RYU控制器的研究和改进进一步挖掘控制器潜力,使系统与SDN联系更加紧密。 展开更多
关键词 软件定义网络 入侵追踪 可扩展性 规范接口
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云边协同的轻量级网络结构人脸识别方法 被引量：2
20
作者 祁春阳 黄杰 +1 位作者 赵翔宇 汪周红 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-13,共13页
为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题,提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法,以减少物联网边缘设备资... 为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题,提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法,以减少物联网边缘设备资源开销.在人脸检测算法中使用轻量级子网络获取人脸框位置和人脸关键点坐标,并在人脸识别算法中设计了基于Mobile-Inception与Mobile-Resent结构的IMobileNet网络模型.实验结果表明:人脸检测算法在较现有算法准确率平均下降1%的情况下,虽然漏检率平均增加1%,但运行时间平均减少20%以上;人脸识别算法在达到MobileNet V2网络相同准确率情况下,设计并选用的IMobileNet-Small网络平均识别时间减少12%以上.因此,轻量级人脸检测与识别算法可维持识别精确度,同时满足边缘设备部署要求. 展开更多
关键词 资源受限 云边协同 轻量级子网络 人脸检测 人脸识别
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