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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測(cè)方法研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)中Modbus_TCP協(xié)議存在的諸多安全隱患問題，提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測(cè)方法，分析了Modbus_TCP報(bào)文類型與結(jié)構(gòu)特點(diǎn),，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中決策樹分類模型算法的實(shí)現(xiàn)過程,，建立了Modbus_TCP協(xié)議的模擬通信,，使用了Scapy工具構(gòu)造偽報(bào)文實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)。設(shè)置了樸素貝葉斯分類模型、邏輯回歸分類模型和傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類模型的實(shí)驗(yàn)與之對(duì)比，并且對(duì)模型的準(zhǔn)確率,、誤報(bào)率、漏報(bào)率和時(shí)間性能進(jìn)行分析,。分析結(jié)果表明,，決策樹分類模型準(zhǔn)確率高，消耗時(shí)間短,，具有一定的優(yōu)越性,。

發(fā)表于：12/15/2020 4:23:58 PM

一種基于UKF的SOC估算方法[其他][汽車電子]

隨著新能源汽車市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)，電池管理系統(tǒng)(Battery Management Systems,，BMS)的市場(chǎng)需求也進(jìn)一步擴(kuò)大,。作為保障電池安全及延長(zhǎng)電池壽命的BMS而言，動(dòng)力鋰電池組的荷電狀態(tài)(State of Charge,，SOC)估算是BMS研究的重點(diǎn),。在研究了安時(shí)積分法估算SOC時(shí)受SOC初始值影響較大，且具有累積誤差的問題,，以及擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)估算SOC時(shí)收斂較慢的基礎(chǔ)上,，采用二階RC等效電路模型對(duì)鋰電池進(jìn)行建模分析，針對(duì)鋰電池各參數(shù)受SOC變化的影響,，引進(jìn)無跡卡爾曼濾波(UKF)算法,，給出了鋰電池的SOC仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該種基于UKF的估算方法對(duì)SOC的估算更準(zhǔn)確,，誤差更小且收斂速度快，對(duì)傳統(tǒng)采用定值電池參數(shù)BMS的改進(jìn)具有重要意義,。

發(fā)表于：12/15/2020 4:16:26 PM

基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)研究[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代悄然而至,，然而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在給人們帶來方便的同時(shí)，其安全問題也日趨突出,。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)存在的網(wǎng)絡(luò)入侵安全問題,，提出GWO-SVM算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)?；依莾?yōu)化算法(GWO)具有收斂速度快,、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，將GWO用于優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的參數(shù)選擇,，有助于提升分類模型的準(zhǔn)確率,。同時(shí)通過調(diào)整適應(yīng)度值函數(shù)，避免分類模型過擬合,。在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上,，將GWO-SVM分類算法與SVM、PSO-SVM,、GA-SVM分類算法進(jìn)行對(duì)比,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GWO-SVM算法具有更高的分類準(zhǔn)確率和性能,，適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè),。

發(fā)表于：12/15/2020 4:08:16 PM

云計(jì)算中心運(yùn)維數(shù)據(jù)可視化研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)云計(jì)算中心運(yùn)維數(shù)據(jù)分散、可視化程度低等問題,，提出了建設(shè)基于InfluxDB和Grafana的云計(jì)算中心運(yùn)維指標(biāo)可視化平臺(tái),。該平臺(tái)從多個(gè)維度對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，使用戶能夠全面了解云計(jì)算中心運(yùn)行情況,，提高運(yùn)維管理工作的效率,。

發(fā)表于：12/15/2020 4:02:00 PM

油田工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全解決方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][安防電子]

工業(yè)控制系統(tǒng)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在油田行業(yè)，隨著兩化融合,、智慧油田建設(shè)進(jìn)程的加速,，油田工控網(wǎng)絡(luò)從相對(duì)封閉到趨于開放，工控系統(tǒng)的脆弱性和外部威脅被進(jìn)一步放大,，嚴(yán)重影響著國(guó)家油田行業(yè)的安全生產(chǎn),、穩(wěn)定運(yùn)營(yíng),。從油田工控實(shí)際需求出發(fā)，依據(jù)工業(yè)控制系統(tǒng)等級(jí)保護(hù)擴(kuò)展要求,，結(jié)合油田工業(yè)控制系統(tǒng)協(xié)議多樣,、設(shè)備可靠性要求高、安全機(jī)制不能影響實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),，從安全通信網(wǎng)絡(luò),、安全區(qū)域邊界、安全計(jì)算環(huán)境,、安全管理中心等方面著手,，研究貼合油田行業(yè)特征的工控網(wǎng)絡(luò)安全解決方案。

發(fā)表于：12/15/2020 3:59:27 PM

淺談信息系統(tǒng)安全集成服務(wù)能力建設(shè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][安防電子]

網(wǎng)絡(luò)安全已是國(guó)家戰(zhàn)略,。從事信息系統(tǒng)安全集成服務(wù)企業(yè)的服務(wù)能力,，對(duì)于信息系統(tǒng)建設(shè)具有重要的影響。安全集成服務(wù)認(rèn)證作為一項(xiàng)自愿性認(rèn)證受到廣大IT企業(yè)的認(rèn)可,。在從事安全集成服務(wù)認(rèn)證審核中,，發(fā)現(xiàn)依然存在一些共性方面的問題。剖析安全集成服務(wù)內(nèi)涵,，總結(jié)分析企業(yè)在安全集成服務(wù)能力方面存在的問題及產(chǎn)生問題的主要原因,，對(duì)于企業(yè)安全集成服務(wù)能力提升提出一些建議。

發(fā)表于：12/15/2020 3:53:00 PM

基于控制圖的有軌電車能耗分析方法研究 [其他][智能交通]

針對(duì)傳統(tǒng)的有軌電車能耗分析方法缺少對(duì)異常數(shù)據(jù)的判斷分析,，難以有效發(fā)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及各數(shù)據(jù)之間潛在關(guān)系等問題,，提出結(jié)合控制圖與灰關(guān)聯(lián)分析法的有軌電車能耗分析集成方法。利用控制圖對(duì)能耗數(shù)據(jù)波動(dòng)情況進(jìn)行分析,，并結(jié)合灰關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析算法對(duì)影響能耗數(shù)據(jù)因素進(jìn)行分析,，通過利用已開通運(yùn)營(yíng)的廣州有軌電車能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明有軌電車能耗分析法能夠更好地對(duì)各項(xiàng)能耗數(shù)據(jù)波動(dòng)情況進(jìn)行監(jiān)測(cè),，實(shí)現(xiàn)對(duì)能耗異常數(shù)據(jù)識(shí)別,、找出影響能耗的相關(guān)因素，為有軌電車系統(tǒng)節(jié)能提供輔助決策,，可為已運(yùn)營(yíng)的有軌電車系統(tǒng)能耗數(shù)據(jù)分析提供一定參考,。

發(fā)表于：12/15/2020 3:48:00 PM

立方攻擊研究進(jìn)展[其他][其他]

立方攻擊是一種新型的代數(shù)分析方法，剛提出時(shí)對(duì)密碼算法的分析效果并不理想,。但是在引入多重集合可分性,、可分路徑的概念之后，立方攻擊的過程轉(zhuǎn)化為求解混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,再使用數(shù)學(xué)軟件進(jìn)行計(jì)算,，大大提高了其分析能力,。梳理了立方攻擊的技術(shù)脈絡(luò)，論述了其最新進(jìn)展，給出了立方攻擊亟待解決的研究問題,，這將有助于掌握立方攻擊的最新技術(shù),，便于開展對(duì)分組密碼、序列密碼和哈希函數(shù)等密碼算法的分析工作,。

發(fā)表于：12/15/2020 3:47:26 PM

具有關(guān)系敏感嵌入的知識(shí)庫錯(cuò)誤檢測(cè)[人工智能][其他]

準(zhǔn)確性與質(zhì)量對(duì)于知識(shí)庫而言尤為重要,，盡管已經(jīng)有很多關(guān)于知識(shí)庫不完整性的研究,，但是很少有工作者考慮到對(duì)于知識(shí)庫存在的錯(cuò)誤進(jìn)行檢測(cè),，按照傳統(tǒng)方法通常無法有效捕捉知識(shí)庫中錯(cuò)誤事實(shí)內(nèi)在相關(guān)性。本文提出了一種知識(shí)庫具有關(guān)系敏感嵌入式方法NSIL,，以獲取知識(shí)庫各關(guān)系之間的相關(guān)性,，從而檢查出知識(shí)庫中的錯(cuò)誤，以此提高知識(shí)庫的準(zhǔn)確性與質(zhì)量,。該方法分為相關(guān)性處理和錯(cuò)誤檢測(cè)兩階段,。在相關(guān)性處理階段，使用NSIL的相關(guān)函數(shù)以分值形式獲取各關(guān)系之間的相關(guān)度,；在錯(cuò)誤檢測(cè)階段,，基于相關(guān)度分值進(jìn)行錯(cuò)誤檢測(cè)，對(duì)于缺失主體或客體的三元組進(jìn)行缺失成分預(yù)測(cè),。最后在知識(shí)庫之一Freebase生成的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集“FB15K”上進(jìn)行了廣泛驗(yàn)證,，證明了該方法在知識(shí)庫錯(cuò)誤知識(shí)檢測(cè)方面有著很高的性能。

發(fā)表于：12/15/2020 3:40:26 PM

基于FPGA的高精度信號(hào)發(fā)生器[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在當(dāng)代許多電子信息系統(tǒng)中,，信號(hào)源的性能參數(shù)往往對(duì)系統(tǒng)的功能起著決定性作用,。采用直接數(shù)字頻率合成技術(shù)（Direct Digital Synthesize，DDS）,，基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FieldProgrammable Gate Array,，F(xiàn)PGA）設(shè)計(jì)了能同時(shí)輸出4路信號(hào)的高精度信號(hào)發(fā)生器。同時(shí)依靠串口通信的方式,，通過PC端的控制界面實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)系統(tǒng)輸出信號(hào)的頻率,、相位和死區(qū)時(shí)間。

發(fā)表于：12/15/2020 3:37:00 PM