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采用数字签名技术的可信启动方法研究
被引量：
7
1
作者
杨霞
雷林
+2 位作者
吴新勇
吴开均
桑楠
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期448-452,共5页
为保障嵌入式设备系统启动时的可信性,分析了现有可信启动技术对硬件模块严重依赖的现状,结合可信度量和可信链理论,提出了一套基于嵌入式Linux的可信启动方法。该方法以固件IROM作为信任根,利用数字签名和完整性验证技术检查启动实体...
为保障嵌入式设备系统启动时的可信性,分析了现有可信启动技术对硬件模块严重依赖的现状,结合可信度量和可信链理论,提出了一套基于嵌入式Linux的可信启动方法。该方法以固件IROM作为信任根,利用数字签名和完整性验证技术检查启动实体的完整性和真实性,建立了一条从设备开机到内核启动的信任链。实验结果表明:该方法能有效地验证启动实体的完整性和真实性;与采用硬件模块保护启动实体预期度量值的方法比较,该方法无需增加任何硬件开销便可有效地保护预期度量值;同时保证实体更新时的可信检测。
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关键词
信任链
数字签名技术
嵌入式LINUX
信任根
可信启动技术
可信计算
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职称材料
面向网络舆情的无监督演化趋势评估方法
被引量：
4
2
作者
秦涛
王熙凤
+2 位作者
沈壮
陈周国
丁建伟
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期113-120,共8页
针对网络舆情突发性强、标注数据较少且管控资源有限等问题,提出了一种网络舆情演化趋势评估无监督学习算法,筛选演化趋势重要的舆情事件进行优先管控,提升网络监管的工作效率。针对舆情事件并发性强的特点,利用多指标排序算法对舆情演...
针对网络舆情突发性强、标注数据较少且管控资源有限等问题,提出了一种网络舆情演化趋势评估无监督学习算法,筛选演化趋势重要的舆情事件进行优先管控,提升网络监管的工作效率。针对舆情事件并发性强的特点,利用多指标排序算法对舆情演化趋势重要性评估问题进行形式化描述;针对舆情突发性强、难以获得大量标注数据的问题,利用主曲线排序算法对舆情演化趋势重要性评估问题进行建模,采用3阶贝塞尔曲线进行模型求解,充分利用评估指标中的顺序关系和数值关系;结合典型公开数据集和自主构建的舆情数据集对所提算法进行了验证分析,实验结果表明,所提算法可在无标注数据的情况下实现舆情事件演化态势重要性的评估,为资源有限情况下的舆情事件管控提供决策支撑。
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关键词
舆情事件管控
资源有限
无监督学习
贝塞尔曲线
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职称材料
题名
采用数字签名技术的可信启动方法研究
被引量：
7
1
作者
杨霞
雷林
吴新勇
吴开均
桑楠
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
保密通信国家重点实验室
四川九洲集团研究院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期448-452,共5页
基金
国家核高基项目(M1401060112ZX0103301)
保密通信重点实验室基金(2014006275)
文摘
为保障嵌入式设备系统启动时的可信性,分析了现有可信启动技术对硬件模块严重依赖的现状,结合可信度量和可信链理论,提出了一套基于嵌入式Linux的可信启动方法。该方法以固件IROM作为信任根,利用数字签名和完整性验证技术检查启动实体的完整性和真实性,建立了一条从设备开机到内核启动的信任链。实验结果表明:该方法能有效地验证启动实体的完整性和真实性;与采用硬件模块保护启动实体预期度量值的方法比较,该方法无需增加任何硬件开销便可有效地保护预期度量值;同时保证实体更新时的可信检测。
关键词
信任链
数字签名技术
嵌入式LINUX
信任根
可信启动技术
可信计算
Keywords
chain of trust
digital signature technique
embedded Linux
root of trust
trusted boottechnology
trusted computing
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
面向网络舆情的无监督演化趋势评估方法
被引量：
4
2
作者
秦涛
王熙凤
沈壮
陈周国
丁建伟
机构
西安交通大学智能网络与网络安全教育部
重点
实验室
中国电子科技集团第三十研究所
保密通信国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期113-120,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFE0206700)
国家自然科学基金资助项目(61772411)
陕西省自然科学基金资助项目(2020JQ-646)。
文摘
针对网络舆情突发性强、标注数据较少且管控资源有限等问题,提出了一种网络舆情演化趋势评估无监督学习算法,筛选演化趋势重要的舆情事件进行优先管控,提升网络监管的工作效率。针对舆情事件并发性强的特点,利用多指标排序算法对舆情演化趋势重要性评估问题进行形式化描述;针对舆情突发性强、难以获得大量标注数据的问题,利用主曲线排序算法对舆情演化趋势重要性评估问题进行建模,采用3阶贝塞尔曲线进行模型求解,充分利用评估指标中的顺序关系和数值关系;结合典型公开数据集和自主构建的舆情数据集对所提算法进行了验证分析,实验结果表明,所提算法可在无标注数据的情况下实现舆情事件演化态势重要性的评估,为资源有限情况下的舆情事件管控提供决策支撑。
关键词
舆情事件管控
资源有限
无监督学习
贝塞尔曲线
Keywords
public opinion management
limited resources
unsupervised learning
Bessel curve
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用数字签名技术的可信启动方法研究
杨霞
雷林
吴新勇
吴开均
桑楠
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
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职称材料
2
面向网络舆情的无监督演化趋势评估方法
秦涛
王熙凤
沈壮
陈周国
丁建伟
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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