設計應用-AET-電子技術應用

大數據時代下歐盟數據可攜帶權的風險和啟示[其他][數據中心]

數據可攜帶權是歐盟于2018年生效的一項新興權利，允許數據主體不受阻礙地將個人數據傳輸給另一個數據控制者。研究數據可攜帶權對我國個人數據保護體系的建構、國內互聯網企業(yè)走向國際市場都將起到積極促進的作用。通過對歐盟《一般數據保護條例》中的立法規(guī)定及其實施現狀進行分析，發(fā)現該條款實質上已淪為僵尸條款，并未發(fā)揮預期的功能。我國在《中華人民共和國個人信息保護法》中確立了此項權利，在后續(xù)相關制度規(guī)定時應當參考歐盟經驗，對數據可攜帶權的客體范圍進行限縮，加強政府部門分層級監(jiān)管，實現數據可攜帶權的中國本土化。

發(fā)表于：8/24/2023 2:43:41 PM

命令行接口模糊測試漏洞挖掘研究及應用[通信與網絡][信息安全]

5G數據網絡設備是現代通信的基礎設施，其安全可靠性直接影響整個網絡的安全可靠程度。命令行接口作為網絡設備的基本操作接口，研究其存在的漏洞對提升整個網絡安全具有至關重要的意義。基于模糊測試提出一種命令行接口漏洞挖掘方法，并對注入點分析及界定、模糊測試漏洞挖掘數據模型處理、模糊測試算法優(yōu)化及模糊測試漏洞挖掘流程等關鍵技術及過程進行深入研究。研究成果直接運用到命令行接口模糊測試漏洞挖掘系統(tǒng)中，實現包含網絡設備信息收集、模糊測試漏洞挖掘數據建模、網絡設備響應信息分析、模糊測試漏洞挖掘執(zhí)行、漏洞挖掘后分析及生成漏洞報告等關鍵功能。最后對未來提升命令行接口模糊測試漏洞挖掘系統(tǒng)的效率和有效性進行了討論和展望。

發(fā)表于：7/24/2023 5:25:52 PM

個人信息復制權的實踐檢視與理論完善*[其他][其他]

當前，不管是在學術研究中還是在實踐應用中，個人信息復制權都陷入了困頓和顰蹙的局面。為此，必須對其進行語義分析以了解其基本內涵，并從其與相近權利諸如查閱權、可攜帶權的比較當中進一步明確其外延。個人信息復制權的確立對于維護個人信息權益具有重大價值和關鍵作用，而對個人信息復制權的權利主體、權利客體、行使程序、行使限制和侵權責任的明晰，則有助于指引信息主體的行為、促進信息處理者的合規(guī)、保障司法適用的展開。以52款APP的隱私政策為考察對象，文本中的個人信息復制權存在缺位、迷失、簡約、差異和限制五個現象。以特定APP的復制權實驗結果為樣本，實踐中的個人信息復制權則呈現出異化、限制、萎縮、雜亂和迅速五個特點。基于此，個人信息復制權在理論層面、文本層面和實踐層面之間的張力、背離和矛盾進一步揭示：明確客體范圍、厘定權利邊界、完善救濟程序已經成為個人信息復制權發(fā)展完善的應有之義和必要之舉。

發(fā)表于：7/24/2023 4:12:33 PM

面向多維數據的異常點檢測模型設計*[測試測量][信息安全]

為了在大數據環(huán)境下快速、精準地挖掘異常點，保障網絡安全，提出了一種面向多維數據的異常點檢測模型設計方案。該方案利用長短期記憶網絡（LSTM）存儲任意時間段的多維數據，并使用圖卷積網絡提取完整數據結構，同時加入懲罰參數和均方誤差來縮小異常點出現范圍。此外，還利用編碼器和解碼器構建變分自編碼器函數模型，使其能夠解讀正常數據子特征，并通過編碼重建損失函數來計算數據異常度量，從而實現異常點檢測。經過實驗驗證，該方法表現出較高的檢測正確率和運行效率，具有極高的應用價值。

發(fā)表于：7/24/2023 4:07:00 PM

一種可擴展的高精度可靠IO時序測試方法[測試測量][其他]

針對現有IO測試方法時序測量數量少、精度和可靠性低的問題，提出了一種可擴展的高精度可靠IO時序測試方法，實現了基于層次化的混合網絡架構的統(tǒng)一時鐘的可擴展大規(guī)模分布式IO時序測試系統(tǒng)。試驗表明該系統(tǒng)在有效提高了IO時序容量規(guī)模的同時，保證了每個時序的測量時間精度，同時這種測量精度不會隨層級增加而積累，各層級間誤差一致性較高，可在滿足大規(guī)模異步IO時序測試的同時，兼顧高精度和高可靠性，具有一定的實用價值。

發(fā)表于：7/24/2023 4:00:34 PM

結合區(qū)塊鏈的量子隨機數分發(fā)與驗證方案[其他][其他]

在隨機性和安全性要求很高的應用場景中需要使用真隨機數，為此提出了一種結合區(qū)塊鏈技術的量子隨機數分發(fā)與驗證方案，用于獲取及驗證真隨機數。該方案利用量子隨機數生成器得到真隨機數存儲在云平臺，通過驗證用戶的聚合簽名分配對應的量子隨機數，并將分配記錄上傳至區(qū)塊鏈，利用分布式存儲服務供用戶查詢下載量子隨機數。通過結合區(qū)塊鏈技術，使用戶可對分發(fā)結果溯源驗證，有效保障了量子隨機數分發(fā)的安全性和一致性。本文方案解決了用戶獲得真隨機數的難題，為多方用戶需獲取相同真隨機數的場景提供了解決方法。

發(fā)表于：7/24/2023 3:56:12 PM

基于半全局匹配的去遮擋方法研究[其他][其他]

針對合成孔徑集成成像系統(tǒng)中前景遮擋影響目標物的采集和識別的問題，提出了一種基于半全局立體匹配的去遮擋方法。首先搭建相機陣列采集目標物的前景遮擋圖片，接著采用數字重聚焦技術和能量梯度函數設置分類閾值，將遮擋物和目標物進行分類并去除前景遮擋，然后利用元素圖像修復技術對遮擋去除區(qū)域進行修復，最后對修復后的元素圖像進行目標物重建。實驗結果表明，本文方法重建出的結果圖相比于傳統(tǒng)的合成孔徑成像方法在峰值信噪比（PSNR）上提高了13.271 4dB，相比塊匹配方法在峰值信噪比（PSNR）上提高了5.350 3 dB。

發(fā)表于：7/24/2023 3:46:27 PM

面向網絡靶場應用的分布式一致性方案研究[通信與網絡][通信網絡]

當前，為了應對日益復雜和嚴峻的網絡空間安全威脅，網絡靶場作為網絡空間安全研究的重要科學裝置受到高度關注。隨著云計算、大數據等新技術的日臻成熟，網絡靶場也逐漸從成本高昂的本地集群部署的方式，轉向分布式服務提供的模式，綜合性、大規(guī)模的分布式網絡靶場已成為發(fā)展趨勢。針對分布式網絡靶場亟需解決的分布式一致性問題，分析得出網絡靶場的一致性問題主要包括分布式資源調度和數據一致性兩方面，提出采用啟發(fā)式算法和Raft一致性算法的解決方案，保證分布式網絡靶場應用的可靠性和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：7/24/2023 3:30:08 PM

基于元學習的多頭注意力時序卷積的入侵檢測[測試測量][信息安全]

為解決現有入侵檢測方法在高階依賴關系挖掘，處理時序特征和應對新型攻擊手段檢測等方面性能不足的問題，提出了一種基于元學習的多頭注意力時序卷積的入侵檢測方法。該方法引入了多頭注意力機制，使模型能在不同尺度上捕捉網絡數據的時序特征和高階依賴關系。其次，結合多任務學習改進元學習算法對網絡未知攻擊進行識別，提升網絡未知攻擊的檢測性能，此外，設計了一種自適應特征提取策略，動態(tài)調整特征提取粒度，以適應不同類型的網絡攻擊。在公開數據集實驗對比表明，本文算法與主流算法相比，具有更高的準確率和F值。

發(fā)表于：7/24/2023 3:22:48 PM

基于圖論算法的網絡通信異常節(jié)點識別*[通信與網絡][通信網絡]

針對網絡通信中異常節(jié)點的識別，傳統(tǒng)的基于規(guī)則和簽名的方式，或是只參考局部圖形特征的方法，在識別網絡中的關鍵用戶時都存在局限性。提出了一種基于圖論算法的異常節(jié)點檢測方法。首先，通過線下采集的真實局域網數據集生成圖網絡；利用網絡的多個圖形特征來定位異常節(jié)點，分析其可能存在的異常行為；其次在網絡公開數據集上進行實驗，以驗證檢測的效果；最后的測試結果證明，本方法可以在網絡通信中有效地定位異常節(jié)點，高效便捷，實用性佳。

發(fā)表于：7/24/2023 3:14:00 PM