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5G网络空间安全对抗博弈 被引量:9
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作者 徐瑨 吴慧慈 陶小峰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2319-2329,共11页
随着移动通信技术的快速发展和第5代移动通信(5G)网络的商用,网络空间安全问题日益凸显。该文针对5G网络空间安全中对抗博弈问题进行探讨,从静态博弈、动态博弈、基于演化和图论的博弈等基础模型以及窃听与窃听对抗、干扰与干扰对抗等... 随着移动通信技术的快速发展和第5代移动通信(5G)网络的商用,网络空间安全问题日益凸显。该文针对5G网络空间安全中对抗博弈问题进行探讨,从静态博弈、动态博弈、基于演化和图论的博弈等基础模型以及窃听与窃听对抗、干扰与干扰对抗等典型对抗种类方面,对当前国内外网络空间安全对抗博弈的研究进行分析和归纳,并进一步阐述5G网络空间安全对抗博弈研究中潜在的基础理论和对抗规律研究方向,分析5G环境下安全对抗博弈研究的必要性及面临的挑战,为5G网络空间安全攻防对抗研究提供新视角。 展开更多
关键词 第5代移动通信 网络空间安全 对抗 博弈
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5G终端MIMO OTA测试方法研究现状与展望 被引量:7
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作者 马楠 余菲 +2 位作者 杨晓丽 许晓东 张治 《电信科学》 2021年第2期22-31,共10页
MIMO(multi-input multi-output)OTA(over-the-air)测试是评估天线系统辐射性能的重要方法,也是设备在研发、生产阶段必经的步骤之一。随着5G移动通信系统的到来,毫米波等新特性的引入,为传统MIMO OTA测试方法带来了新的挑战,也使得OTA... MIMO(multi-input multi-output)OTA(over-the-air)测试是评估天线系统辐射性能的重要方法,也是设备在研发、生产阶段必经的步骤之一。随着5G移动通信系统的到来,毫米波等新特性的引入,为传统MIMO OTA测试方法带来了新的挑战,也使得OTA测试成为5G毫米波终端唯一可行的测试解决方案。首先论述了5G OTA测试所面临的挑战,分析了4G移动通信系统OTA测试方法在5G OTA性能测试中的适用性,并探究了如何将低频测试方法扩展到毫米波终端测试。然后总结了3GPP对于MIMO OTA测试的研究现状,详细阐述了简单扇形排列的多探头吸波暗室(simple-sectored multi-probe anechoic chamber,SS-MPAC)的系统模型、测试原理以及性能评价指标等,并验证了SS-MPAC配置中利用更少的探头仍可以获得合理的测试精度。最后对未来的研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 5G 多天线终端 SS-MPAC 空口测试
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基于抖音平台的在线短视频流行度建模研究 被引量:7
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作者 钟志豪 肖井华 +1 位作者 吴晔 王笑尘 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期774-781,共8页
该文分析了“抖音”短视频平台上近1000条短视频播放量的演变模式,由统计规律发现短视频的播放量累计曲线存在两种时变模式——单梯度和多梯度传播模式;为进一步探究不同传播模式产生的原因,该文分析了用户点赞行为和评论情感倾向与播... 该文分析了“抖音”短视频平台上近1000条短视频播放量的演变模式,由统计规律发现短视频的播放量累计曲线存在两种时变模式——单梯度和多梯度传播模式;为进一步探究不同传播模式产生的原因,该文分析了用户点赞行为和评论情感倾向与播放量的相关性,发现用户的点赞行为会带来短视频进一步的传播,且负向情感评论比例越高,播放量越大。最后,该文基于平台推荐观看和用户粉丝观看这两个主要传播途径,结合点赞促进传播这一特征,构建了在线短视频的点赞−传播动力学模型,复现了实际数据的短视频流行模式,并进一步借助模型探索了不同参数对累计播放量演变趋势的影响,从而揭示了在线短视频的传播机制。研究结果为更有效地促进或控制信息传播提供了理论支撑。 展开更多
关键词 点赞−传播动力学模型 流行度演变 评论情感分析 短视频
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基于行为图谱筛的恶意代码可视化分类算法 被引量:3
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作者 朱朝阳 周亮 +1 位作者 朱亚运 林晴雯 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2021年第10期54-62,共9页
近年来,恶意病毒产业链逐渐形成一个组织良好的市场并涉及巨额的资金,反恶意软件面临的主要挑战是需要对大量的数据和文件样本进行评估,以确定潜在的恶意意图。基于此,文章提出了一种基于行为图谱筛的恶意代码可视化分类算法。该算法分... 近年来,恶意病毒产业链逐渐形成一个组织良好的市场并涉及巨额的资金,反恶意软件面临的主要挑战是需要对大量的数据和文件样本进行评估,以确定潜在的恶意意图。基于此,文章提出了一种基于行为图谱筛的恶意代码可视化分类算法。该算法分析了恶意代码样本的汇编指令流,提取程序行为指纹,并利用知识图谱对指纹内容进行转义,从而生成指定样本的图谱筛。通过对图谱筛中的污点定位,该算法对恶意程序样本中的噪点进行清理,生成对应的筛后指纹。筛后指纹在保留原有指纹特征的前提下,达到了76.3%的压缩率。最后,该算法对筛后指纹进行了可视化分析和操作码序列分析,并利用随机森林算法进行分类工作,达到了98.8%的准确率。实验证明,基于行为图谱筛的恶意代码可视化分类算法,在恶意代码分类方面能达到更好的效果。 展开更多
关键词 知识图谱 恶意代码分类 可视化分类算法
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