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面向工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著工業(yè)信息化的發(fā)展,，工業(yè)控制系統(tǒng)(Industrial Control System,，ICS)的安全防護(hù)越來越重要。入侵檢測是實時監(jiān)控ICS內(nèi)部和外部安全的一種技術(shù),，能夠有效精準(zhǔn)地檢測出攻擊行為并采取措施,，因此，面向ICS入侵檢測技術(shù)成為工控領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn),。首先從ICS的結(jié)構(gòu)入手,，給出了ICS入侵檢測的重要性；其次對ICS入侵檢測技術(shù)進(jìn)行分類,，分別對工業(yè)控制系統(tǒng)下的誤用入侵檢測技術(shù),、異常入侵檢測技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù),、主機(jī)入侵檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹和分析,；最后針對應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了展望,。

發(fā)表于：3/18/2021 3:13:15 PM

基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析[其他][其他]

能量跡的對齊問題是影響側(cè)信道分析成功率的關(guān)鍵因素之一,，頻域側(cè)信道分析能夠有效解決能量跡在時域內(nèi)的對齊問題，但由于頻域內(nèi)一個點(diǎn)對應(yīng)著時域內(nèi)多個點(diǎn),，頻域側(cè)信道分析通常需要比時域側(cè)信道分析更多的能量跡條數(shù),。為了減少頻域側(cè)信道分析所需能量跡條數(shù)，提出基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析方法,，通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法分離出有效信號頻率后,，再進(jìn)行側(cè)信道分析，從而減少所需能量跡條數(shù),。實驗表明,，所提方法能夠在不同程度上減少頻域側(cè)信道分析所需能量跡條數(shù)。

發(fā)表于：3/18/2021 10:17:00 AM

基于Hyperledger Fabric的食品溯源系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

現(xiàn)有的傳統(tǒng)食品安全溯源系統(tǒng)中存在共享數(shù)據(jù)較為匱乏和信息存儲中心化,、孤島化等問題,，利用區(qū)塊鏈系統(tǒng)去中心化、防篡改,、可信任等特性,，提出了一種基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng);然后對Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行深入分析和研究，明確Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)的技術(shù)原理與技術(shù)特性,，并綜合食品安全溯源系統(tǒng)的實際使用,，對基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計；最后對基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進(jìn)行了實際的搭建，并對該系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)功能測試和性能測試,，驗證了整體方案的可行性與有效性,。

發(fā)表于：3/18/2021 10:09:00 AM

使用智能終端控制激光異物清除設(shè)備[其他][其他]

對于架空高壓輸電線上的異物，利用激光清除已成為一種主流的手段,。分析了異物清除作業(yè)的過程及其對控制系統(tǒng)的需求,，提出了一種將執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制和運(yùn)算分離，使用與執(zhí)行設(shè)備無線連接的便攜智能完成控制計算的系統(tǒng)設(shè)計,，并詳述了這一控制系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)和軟件流程,。相較傳統(tǒng)一體化控制系統(tǒng)，這樣的設(shè)計成本低,，使用靈活,，維護(hù)簡便且易于功能擴(kuò)展。實驗表明,，此系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確可靠地控制激光異物清除設(shè)備完成清除操作,。

發(fā)表于：3/17/2021 9:09:00 AM

一種降低新型OFDM數(shù)據(jù)鏈誤碼率的方法[其他][其他]

針對空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈可靠性的問題，基于單向耦合映像格子模型,，提出了基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型,。上述模型通過利用OCML時空混沌序列對CCSK軟擴(kuò)頻進(jìn)行改進(jìn)，同時結(jié)合編碼技術(shù)以及調(diào)制技術(shù)進(jìn)行仿真,。仿真分析顯示,，基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型可以有效改善CCSK中偽隨機(jī)序列由于自相關(guān)性差導(dǎo)致的可靠性差等問題，顯著提高系統(tǒng)誤比特率性能,，且有效提高空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈的可靠性,。

發(fā)表于：3/17/2021 9:02:00 AM

基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測算法[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSNs)的性能依賴于所收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量,。而最初,，節(jié)點(diǎn)所感測的數(shù)據(jù)是粗糙的，需通過有效的數(shù)據(jù)檢測算法將異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分,。為此,，提出基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測(Binary Space Partition-based Anomaly Detection，BSP-AD)算法,。BSP-AD算法通過二叉空間劃分(Binary Space Partition,，BSP)訓(xùn)練、測試數(shù)據(jù),。先通過訓(xùn)練數(shù)據(jù),，得到正常數(shù)據(jù)的區(qū)間范圍，再通過此區(qū)間范圍檢測測試數(shù)據(jù)中異常部分,。仿真結(jié)果表明,，提出的BSP-AD算法能夠準(zhǔn)確地檢測異常數(shù)據(jù),，并且計算成本和存儲成本低于IDLO算法。

發(fā)表于：3/16/2021 11:46:00 AM

基于EKF算法的鋰電池SOC估算策略[電源技術(shù)][其他]

在電池管理系統(tǒng)中,，電池荷電狀態(tài)(SOC)的準(zhǔn)確估算具有重要的地位,，其重要性不僅在于可以向使用者提示電池的剩余電量，更在于它是電池充放電管理和均衡控制管理的基礎(chǔ),。而SOC受許多因素的影響,，如溫度以及電流的大小、方向等,，它的準(zhǔn)確預(yù)測也較困難,。提出了一種用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法估計鋰電池SOC的方法，建立電池仿真模型,，通過混合動力脈沖能力特性(HPPC)試驗進(jìn)行了參數(shù)辨識,。在恒流放電下模型的SOC估算誤差約2.1%，說明該模型有效且易于應(yīng)用,。

發(fā)表于：3/16/2021 11:33:00 AM

高可靠性整流罩空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計方案研究[模擬設(shè)計][其他]

針對某發(fā)射場整流罩空調(diào)對設(shè)計參數(shù)溫度,、濕度、送風(fēng)量的要求,，調(diào)研了傳統(tǒng)整流罩空調(diào)系統(tǒng)的實現(xiàn)方案,，從信息安全、可靠性方面研究,，提出了一種基于國產(chǎn)PLC的冗余整流罩空調(diào)自動控制系統(tǒng),。介紹了國產(chǎn)超御PLC組件的功能、冗余機(jī)組系統(tǒng)方案,，并從硬件和軟件兩個方面對系統(tǒng)架構(gòu),、控制方案等進(jìn)行構(gòu)建。通過現(xiàn)場實驗調(diào)試,，驗證了該整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)的可行性、穩(wěn)定性,，且具有安全,、可靠等顯著優(yōu)點(diǎn)，解決了國產(chǎn)PLC在整流罩空調(diào)系統(tǒng)零應(yīng)用的問題,，是一種高可靠性整流罩空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計方案,。

發(fā)表于：3/15/2021 10:43:00 AM

應(yīng)用于導(dǎo)航SoC的專用DMA的設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)以及社會的快速發(fā)展使得高精度定位的需求越來越大。隨著導(dǎo)航系統(tǒng)和頻點(diǎn)的增加,，導(dǎo)航模塊中需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大,。通用DMA(Direct Memory Access)控制器無法完成大量通道的傳輸，采用中央處理器(CPU)傳輸需要占用CPU大量的時間,。應(yīng)用于導(dǎo)航片上系統(tǒng)(SoC)的專用DMA支持全系統(tǒng)全頻點(diǎn)的導(dǎo)航通道的數(shù)據(jù)搬移,，經(jīng)過測試驗證,，DMA搬移相同通道數(shù)的數(shù)據(jù)所需要的時鐘周期為CPU的三分之一，有效提高了CPU的效率,。在設(shè)計中采用了低功耗優(yōu)化技術(shù),，優(yōu)化后DMA模塊動態(tài)功耗降低至原來的15%。

發(fā)表于：3/15/2021 10:34:00 AM

GSDCPeleeNet：基于PeleeNet的高效輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用,，尤其是在計算機(jī)視覺領(lǐng)域,，但過多的參數(shù)數(shù)量和計算量限制了它在移動設(shè)備上的應(yīng)用。針對上述問題,，結(jié)合分組卷積方法和參數(shù)共享,、密集連接的思想，提出了一種新的卷積算法Group-Shard-Dense-Channle-Wise,。利用該卷積算法,，在PeleeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)出一種高效的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GSDCPeleeNet,。與其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,，該網(wǎng)絡(luò)在具有更少參數(shù)的情況下，幾乎不損失識別精度甚至識別精度更高,。該網(wǎng)絡(luò)選取1×1卷積層中卷積核信道方向上的步長s作為超參數(shù),，調(diào)整并適當(dāng)?shù)剡x取該超參數(shù)，可以在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量更小的情況下,，擁有更好的圖像分類效果,。

發(fā)表于：3/11/2021 10:01:00 AM