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融合協(xié)議信息的TOR匿名網(wǎng)絡(luò)流量識別方法[其他][信息安全]

TOR（The Onion Router）匿名網(wǎng)絡(luò)流量識別是一項重要的加密流量檢測任務(wù),，隨著TOR混淆模式的迭代更新,，引入OBFS4(ObjectBased File System4)混淆協(xié)議后對TOR的檢測較為困難,。詳細(xì)研究了TOR行為和混淆協(xié)議特性,，將關(guān)鍵行為特征與OBFS4混淆協(xié)議特征進(jìn)行融合,，增強(qiáng)了面向混淆協(xié)議的TOR流量的檢出能力,。另外構(gòu)造了包含瀏覽網(wǎng)頁,、視頻直播,、聊天等多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗,。結(jié)果顯示,，該研究方法在基于OBFS4混淆協(xié)議的TOR流量檢測任務(wù)上效果顯著，其中l(wèi)ightGBM模型檢測效果最佳,，在融合協(xié)議特征的方法下準(zhǔn)確率達(dá)到9889%,。同時該方法面向不同版本的TOR流量開展復(fù)測，在不同版本的TOR流量檢測任務(wù)中準(zhǔn)確率均高于97%,。

發(fā)表于：2024/2/29 16:13:00

基于梯度優(yōu)化的大語言模型后門識別探究[其他][信息安全]

隨著大語言模型的流行并且應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域,，大語言模型的安全問題也隨之而來。通常訓(xùn)練大語言模型對數(shù)據(jù)集以及計算資源有著極為苛刻的要求,，所以有使用需求的用戶大部分都直接利用網(wǎng)絡(luò)上開源的數(shù)據(jù)集以及模型,，這給后門攻擊提供了絕佳的溫室。后門攻擊是指用戶在模型中輸入正常數(shù)據(jù)時模型表現(xiàn)像沒有注入后門時一樣正常,，但當(dāng)輸入帶有后門觸發(fā)器的數(shù)據(jù)時模型輸出異常,。防止后門攻擊的有效方法就是進(jìn)行后門識別。目前基于梯度的優(yōu)化方法是比較常用的,，但使用這些方法時內(nèi)部影響因子的設(shè)定對識別效果具有一定影響,。文章就詞令牌數(shù)量、最鄰近數(shù)量,、噪聲大小進(jìn)行了實驗測量和作用機(jī)制的分析,，以便為后續(xù)使用這些方法的研究者提供參考。

發(fā)表于：2024/2/29 16:13:00

基于黑盒測試框架的深度學(xué)習(xí)模型版權(quán)保護(hù)方法[人工智能][信息安全]

當(dāng)前生成式人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,，深度學(xué)習(xí)模型作為關(guān)鍵技術(shù)資產(chǎn)的版權(quán)保護(hù)變得越發(fā)重要?，F(xiàn)有模型版權(quán)保護(hù)方法一般采用確定性測試樣本生成算法，存在選擇效率低和對抗攻擊脆弱的問題,。針對上述問題,，提出了一種基于黑盒測試框架的深度學(xué)習(xí)模型版權(quán)保護(hù)方法。首先引入基于隨機(jī)性算法的樣本生成策略,，有效提高了測試效率并降低了對抗攻擊的風(fēng)險,。此外針對黑盒場景，引入了新的測試指標(biāo)和算法,，增強(qiáng)了黑盒防御的能力,，確保每個指標(biāo)具有足夠的正交性。在實驗驗證方面,，所提方法顯示出了高效的版權(quán)判斷準(zhǔn)確性和可靠性,，有效降低了高相關(guān)性指標(biāo)的數(shù)量,。

發(fā)表于：2024/2/29 16:13:00

基于大模型的智能抄清：事件要點抽取與報告生成[其他][信息安全]

隨著信息爆炸時代的到來，如何利用抄清手段高效地從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息并生成準(zhǔn)確的抄清報告成為了情報分析和推理領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn),。傳統(tǒng)的手動抄清方法難以應(yīng)對數(shù)據(jù)量龐大,、多樣性高的情報數(shù)據(jù)，因此需要借助自然語言技術(shù)提升抄清分析效率和準(zhǔn)確性,。提出了一種基于大模型的智能抄清方法,，旨在通過事件要點抽取和報告生成，實現(xiàn)高效,、準(zhǔn)確和可靠的情報分析和推理,。該方法利用自然語言處理技術(shù)對抄清數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合語法及語義信息進(jìn)行文檔事件要點信息抽取,，基于大模型的生成能力,，生成全面且內(nèi)容豐富的抄清報告。

發(fā)表于：2024/2/29 16:13:00

基于句粒度提示的大語言模型時序知識問答方法[其他][信息安全]

知識問答是自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點之一,，而時序知識問答還需考慮知識的時序關(guān)系,，更是研究難點所在。當(dāng)前時序知識問答方法通常將知識和問題的詞向量相似度作為回答的重要依據(jù),，忽略了知識所蘊(yùn)含的句粒度語義信息,。對此，提出了一種基于句粒度提示的大語言模型時序知識問答方法,，首先通過對句粒度提示的改進(jìn),，讓大語言模型高效學(xué)習(xí)句粒度語義信息，同時驗證大語言模型在Zeroshot,、Fewshot及弱監(jiān)督微調(diào)下時序知識問答能力,。在ICEWS0515數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，所提方法回答正確準(zhǔn)確率得到可觀提升,，體現(xiàn)了基于句粒度提示的大語言模型時序知識問答方法的有效性,。

發(fā)表于：2024/2/29 16:13:00

支持4K分辨率的ARINC818視頻傳輸驗證系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對未來機(jī)載座艙4K以上分辨率視頻傳輸需求，設(shè)計了一種基于FPGA的通用ARINC818視頻編解碼系統(tǒng),，并通過DP視頻接口完成視頻傳輸驗證,。系統(tǒng)接收上位機(jī)發(fā)送的DP視頻，在FPGA中完成解碼,，再對視頻數(shù)據(jù)按照ARINC818協(xié)議進(jìn)行編碼,，編碼后的ARINC818視頻回傳至本系統(tǒng)，再通過FPGA完成ARINC818解碼處理,，解碼后的視頻再轉(zhuǎn)換成DP視頻送出顯示,。本測試系統(tǒng)最高支持ARINC818-3標(biāo)準(zhǔn)中的10 Gb/s傳輸速率，實現(xiàn)了單lane 4K@30 Hz和雙lane 4K@60 Hz的ARINC818視頻收發(fā)功能，具有使用方便,、功能豐富,、配置靈活的特點。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

道路平整度檢測多源數(shù)據(jù)高精度同步采集[可編程邏輯][其他]

隨著使用年限增加,，道路出現(xiàn)了不平整等路面損壞情況,，急需一種快速、有效的道路平整度檢測設(shè)備對道路進(jìn)行檢測,。設(shè)計了一種道路平整度檢測多傳感器數(shù)據(jù)同步采集系統(tǒng),，以FPGA為控制核心，利用GPS輸出的NEMA數(shù)據(jù)和高穩(wěn)晶振建立高精度的時間基準(zhǔn),，采用A/D采樣的方式進(jìn)行同步數(shù)據(jù)采集。為提高系統(tǒng)的抗干擾能力和數(shù)據(jù)采樣的精度,，傳感器信號調(diào)理電路采用差分放大和抗混疊濾波設(shè)計,。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)完成了多傳感器數(shù)據(jù)高精度同步采集,，時間同步精度為微秒級,，能夠為評價路面平整度提供高精度原始數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)采樣精度高,、穩(wěn)定性好,、抗干擾能力強(qiáng)、成本低等優(yōu)點,，已在武漢夕睿光電技術(shù)有限公司的道路檢測車上得到成功應(yīng)用,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

一種用于頻率駕馭系統(tǒng)的快速捕獲鎖相環(huán)設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

鎖相環(huán)是一種能夠完成兩個信號相位同步的負(fù)反饋控制系統(tǒng)，其濾波作用可以使其通頻帶很窄,，且自動跟蹤輸入頻率,，因此鎖相環(huán)常用于原子鐘、頻標(biāo)馴服系統(tǒng)以及時間同步系統(tǒng)中,，是通信,、衛(wèi)星導(dǎo)航以及電子測量系統(tǒng)的重要組成部分。鎖相環(huán)中相位噪聲和捕獲時間是兩個相互制約的指標(biāo),，在減少鎖相環(huán)捕獲時間的同時抑制相位噪聲是目前鎖相環(huán)技術(shù)研究中的重要問題之一,。針對這一問題，基于模擬鎖相環(huán)的基本理論和構(gòu)成,，根據(jù)環(huán)路帶寬和捕獲時間的數(shù)學(xué)關(guān)系,，設(shè)計出一種輔助捕獲電路，并應(yīng)用于銣銫組合鐘的頻率駕馭模塊,。此電路可根據(jù)檢相輸出信號動態(tài)調(diào)整環(huán)路濾波器的阻值以改變環(huán)路帶寬,，從而實現(xiàn)快速捕獲。實驗表明，所設(shè)計的快速捕獲鎖相環(huán)的捕獲時間為5.71 ms@1 Hz,，鎖相環(huán)輸出信號雜波抑制優(yōu)于-90 dBc,，諧波抑制優(yōu)于-55 dBc。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

一種基于FPGA的eMMC壽命驗證的方法[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

為滿足測試eMMC存儲顆粒的長時間讀寫性能要求,，研究了一種基于FPGA的eMMC壽命驗證方法,。結(jié)合eMMC工作原理和High Speed DDR（雙倍率）總線模式，詳細(xì)設(shè)計出驗證系統(tǒng)的核心組成部分,。硬件采用FPGA（xc7a50tfgg484-1）芯片作為主控器,，4片eMMC（FEMDRW064G-88A19）芯片作為驗證對象。解析eMMC初始化配置方法,，設(shè)計開放式讀寫模塊,，配合eMMC監(jiān)控軟件控制指令，完成4片180 000次塊區(qū)域的循環(huán)讀寫,，測試結(jié)果全部通過,，讀寫均速達(dá)到31 MB/s。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

低成本慣性多冗余導(dǎo)航控制一體機(jī)設(shè)計[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了智能體的精確定位和定姿,，實現(xiàn)其穩(wěn)定運動控制,，設(shè)計了一種低成本多慣性冗余導(dǎo)航控制一體機(jī)，給出了設(shè)計方法,。穩(wěn)壓電路的開關(guān)電源MP2482DN和線性電源JW29300U-3.3V為一體機(jī)提供穩(wěn)定5 V和3.3 V的較大功率電源,；控制器STM32H7的SPI采用星形拓?fù)淇偩€與3片六軸慣性芯片BMI088通信，2路TTL串口與差分衛(wèi)星定位板雙向通信,，實現(xiàn)智能體定位和定姿,；控制器STM32F4的CAN總線接口與智能體底盤雙向通信，實現(xiàn)其運動控制,，1路TTL串口實現(xiàn)與控制器STM32H7的雙向通信,；兩控制器的網(wǎng)絡(luò)接口與上位機(jī)組成無線局域網(wǎng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和狀態(tài)監(jiān)控,。整個系統(tǒng)具有功耗低,、體積小、成本低,、接口豐富的特點,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00