联邦学习允许客户端在只共享梯度的情况下联合训练模型,而不是直接将训练数据提供给服务器。尽管联邦学习避免将数据直接暴露给第三方,对于数据起着一定保护作用,但研究表明,联邦学习场景下传输的梯度依然会导致隐私信息泄露。然而在训练过程中采用加密方案带来的计算和通信开销又会影响训练效率,并且难以适用于资源受限的环境。针对当前联邦学习中隐私保护方案存在的安全与效率等问题,结合同态加密和压缩技术,提出一种安全高效的联邦学习隐私保护方案。通过优化同态加密算法,确保方案安全性的基础上,减少运算次数,提高运算效率;同时设计一种梯度过滤压缩算法,过滤掉与全局模型收敛趋势不相关的本地更新,并采用计算可忽略的压缩操作符量化更新参数,以在保证模型准确率的基础上提高通信效率。安全性分析表明,方案满足不可区分性,数据隐私性和模型安全性等安全特性。实验结果显示,方案不仅有较高模型准确率,而且在通信开销与计算开销方面较现有方案也有明显优势。
针对目标识别场景下的无人机集群协同任务分配问题,建立了以识别代价和识别收益为目标的优化模型,设计了基于分解的多目标差分进化算法求解该模型。首先,提出了精英初始化方法,在保证所得非支配解分布均匀的基础上,筛选初始解以提高解集的质量;其次,结合模型特性构造整数编码下的多目标差分进化算子,提高算法的收敛速度;最后,设计了带限制的禁忌搜索策略,使得算法具有跳出局部最优的能力。该算法为问题的求解提供一组非支配解集,使得可以根据实际需求选择更加合理的最优解。通过上述方法获得分配方案后,基于拍卖算法设计任务重分配策略,进一步调整分配方案,以应对无人机损毁的突发情况。仿真实验验证了所提算法在求解小、中、大规模任务分配问题上的有效性。相比于其他算法,文中算法所得非支配集具有更高的质量,可以消耗更少的识别代价来获取更高的识别收益,说明算法具有一定的优越性。
联邦学习是一种分布式机器学习范式,其中节点的原始训练集不出本地,它们通过共享模型更新来协作训练机器学习模型。当前联邦学习领域中的隐私保护和拜占庭攻击检测研究大都独立展开,现有的拜占庭攻击检测方法不可直接应用于隐私保护环境,不符合联邦学习的实际应用需求。针对上述问题,提出一种可在数据非独立同分布和隐私保护环境下拜占庭鲁棒的联邦学习算法。首先,以差分隐私技术为模型更新(本地模型梯度信息)提供隐私保护;然后,基于节点上传的历史模型更新对节点当前状态进行可信度评估;最后,根据评估结果进行全局模型聚合。仿真实验结果表明,在节点训练集非独立同分布、隐私保护和拜占庭节点比例为20%~80%的联邦学习环境中,所提算法进行拜占庭节点检测的漏检率和误检率均为0%。同时,随着节点数量的增加,拜占庭节点检测的时间开销呈线性增长的趋势。与现有的拜占庭节点检测算法相比,所提算法在节点数据非独立同分布及模型隐私保护情况下可得到更高精度的全局模型。
由于复杂的海洋环境和近海稠密的海面目标,海用雷达常面临高虚警率、高目标密度的“双高”跟踪场景。来源于海杂波和多个邻近目标的量测点在探测空间中密集出现,传统的跟踪方法仅利用单帧量测的位置信息不能很好区分量测的具体来源,导致跟踪性能严重下降。利用目标回波特征信息可以在不提高算法复杂度的情况下弥补上述缺陷,但目标回波特征的泛化能力较弱,需要针对不同的雷达体制、工作场景及探测需求,因地制宜地选择适合的目标回波特征。以探测大中小型船只为任务的高分辨对海警戒雷达为应用背景,采用检验统计量和目标径向速度量测作为目标回波特征,重构了跟踪方程使得目标回波特征的信息被充分应用于关联、滤波和航迹管理等跟踪的各个环节。此外,采用了一种“两级”跟踪流程,依据航迹质量划分确认航迹和候选航迹,串联跟踪目标并交互信息,有助于跟踪难以形成持续稳定检测的非机动海面小目标。实测和仿真数据实验结果表明,在海面复杂的多目标场景中,所提方法可以实现稳健的目标跟踪。
联邦学习允许参与训练的各方在不共享自己数据的前提下,实现协同建模,其数据隔离策略在一定程度上保障了用户数据的隐私安全,有效缓解了数据孤岛问题。然而,联邦学习的训练过程涉及参与者和服务器之间大量的参数交互,仍存在隐私泄露风险。为解决联邦学习数据传输过程中的隐私保护问题,提出了一种基于自适应裁剪的差分隐私联邦学习ADP_FL框架。在该框架中,各参与方使用自己的数据在本地执行多次迭代来训练模型,在每个迭代中自适应地选取裁剪阈值对梯度进行裁剪,将梯度限制在一个合理范围内;仅向上传的模型参数中添加动态的高斯噪声,以掩藏各参与者的贡献,服务器聚合接收到的噪声参数来更新全局模型。自适应梯度裁剪策略不仅可以实现对梯度的合理校准,同时裁剪阈值作为敏感度当中的一项参数,通过动态改变敏感度来控制着添加的噪声规模。理论分析和实验表明,所提出的框架在强隐私约束下,仍能够实现良好的模型精度。
随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:① 中心服务器广播参数的过程中数据信息仍未受到保护,有泄露用户隐私的风险;② 对参数过度添加噪声会导致参数聚合质量降低,影响最终联邦学习的模型精度。为解决以上问题,提出了一种可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案(FedBADP),对客户端和中心服务器之间传输的梯度进行自适应加噪,在保护数据安全的同时不影响模型准确率。考虑到参与者硬件设备的性能限制,文中对其梯度进行采样以减少通信开销,并在客户端和中心服务器使用均方根传递加速模型的收敛提高模型精度。实验结果证明,文中提出的模型框架在保持较好准确率的同时,也增强了用户的隐私保护能力。
目前,攻击者使用的基础设施能适应更多的目标环境,成功侵入目标后,使用合法的用户凭证取得信任,并通过不断学习利用新的漏洞达到攻击目的。为了对抗攻击,提高威胁情报的使用价值,提出由情报搜集、信息抽取、本体构建和知识推理构建威胁情报的知识图谱框架,该框架可实现情报中重要指标的搜索和相互关联。然后基于Bert+BiSLTM+CRF 的失陷指标,识别抽取方法,加以正则匹配机制进行输出限制,用于从文本信息中识别抽取失陷指标信息,并进行结构化威胁信息表达标准格式转换。经过横向和纵向对比,该抽取模型在文本信息抽取中的精度和召回率较高。最后,以APT1为例,构建出威胁情报实体关系图,结合对抗战术和技术知识库框架将攻击行为转换为结构化格式,建立本体与原子本体知识图谱;通过知识图谱关联分析数据之间潜在的关联,发现具有相似性和相关性的威胁情报潜在的关联信息和攻击主体,进行威胁情报的关联分析,为制定防御策略提供依据。
联邦学习作为一种新兴的神经网络训练模型,因其可以在保护用户数据隐私的前提下进行模型训练而受到广泛关注。然而,由于攻击者可以从共享梯度中跟踪和提取参与者的隐私,因此联邦学习仍然面临各种安全和隐私威胁。针对医疗数据在联邦学习过程中面临的隐私泄露问题,基于Paillier同态加密技术提出一种保护隐私的医疗数据联邦学习架构。首先,采用Paillier加密技术对客户端的共享训练模型进行加密,确保训练模型的安全性和隐私性,同时设计了零知识证明身份认证模块确保参与训练成员身份的可信性;其次,在服务器端通过构造消息确认机制将掉线或无响应用户暂时剔除,减少了服务器等待时间,降低了通信开销。实验结果表明,所提机制在实现隐私保护的同时,具有较高的模型准确率,较低的通信时延,并具有一定的可扩展性。
深度学习在诸多领域取得成功的同时,也逐渐暴露出严重的隐私安全问题。作为一种轻量级隐私保护技术,差分隐私通过对模型添加噪声使得输出结果对数据集中的任意一条数据都不敏感,更适合现实中个人用户隐私保护的场景。针对现有大多差分隐私深度学习方案中迭代次数对隐私预算的依赖、数据可用性较低和模型收敛速度较慢等问题,提出了一种自适应差分隐私的高效深度学习方案。首先,基于沙普利加性解释模型设计了一种自适应差分隐私机制,通过对样本特征加噪使得迭代次数独立于隐私预算,再利用函数机制扰动损失函数,从而实现对原始样本和标签的双重保护,同时增强数据可用性。其次,利用自适应矩估计算法调整学习率来加快模型收敛速度。并且,引入零集中差分隐私作为隐私损失统计机制,降低因隐私损失超过隐私预算带来的隐私泄露风险。最后,对方案的隐私性进行理论分析,并在MNIST和Fashion-MNIST数据集上通过对比实验,验证了所提方案的有效性。
红外小目标检测是对地观测、抢险救灾等诸多领域的重要课题,一直受到学界的广泛关注。由于红外小目标通常只占据几十个像素且分布在整个背景中,因此大范围内探索图像特征之间的语义信息以挖掘目标与背景之间的差异对检测性能的提升至关重要。然而,传统卷积神经网络的编码局域性与计算资源的巨大需求削弱了网络捕获小目标形状和位置的能力,极易产生漏检与虚警。基于此,提出了一种平滑交互式压缩网络模型,主要包含平滑交互模块与交叉关注模块。平滑交互模块在拓展特征图感受野的同时增添其依赖性,提升了网络在复杂背景条件下检测性能的鲁棒性。交叉关注模块综合考量信道的贡献度与剪枝的可解释性,从而动态融合不同分辨率的特征图。最后,在公开的SIRST数据集和IRSTD-1K数据集上的大量试验结果表明,提出的网络可以有效地解决目标丢失、虚警率高、视觉效果不佳等问题。以SIRST数据集为例,与性能第2的模型相比,IoU、nIoU和Pd分别提高了约3.05%、3.41%和1.02%;Fa和FLOPs分别降低了约33.33%和82.30%。
卫星互联网呈现全球覆盖、灵活接入、可靠传输的发展趋势,是构建广覆盖、巨连接、立体化、全方位、全天候的空天地一体化信息网络的关键。由于星座规模快速扩张、网络拓扑高度复杂以及业务需求多元动态,卫星互联网的传输压力与日俱增。路由技术负责卫星之间数据传输路径选择与数据转发,是提升星间数据传输效率和保障网络服务质量的关键,在高移动性、高时延、高动态通信以及空间环境复杂的星间组网环境中面临诸多挑战。以卫星互联网星间路由技术为研究对象,概述了卫星互联网的基本组成架构及工作模式。根据星间组网所面临的挑战,从动态信息感知、网络故障建模及跨层混合组网等方面系统梳理了星间路由的主要技术路线并分析了星间路由技术的研究进展,以及现有的各类解决方法在星上计算及存储能力受限时的适用性。最后结合当前卫星互联网路由技术的瓶颈与新兴网络技术,对未来卫星互联网路由技术进行了展望。
直流-直流变换器是航天二次电源的核心部件之一,体积小、重量轻、高功率的变换器是航天电源未来发展的趋势。提高变换器开关频率是缩减整机体积与重量、提升变换器性能的重要手段,所以,“高频化”是未来直流-直流变换器的重要发展趋势。使用GaN高电子迁移率晶体管作为开关器件,研究了在电路实现软开关的情况下,特定GaN器件对LLC谐振变换器可实现的最大工作频率的影响。研究发现,在保持软开关特性的情况下,GaN器件的输出电容越小,作为LLC谐振变换器的开关器件时可以使变换器实现的最高频率越大,但是GaN器件本身的损耗也会随之增加。针对损耗与高频的折衷关系,建立了精确的GaN器件损耗模型,为效率最优方案提供参考。并针对270 V输入、28 V输出、200 W额定功率的GaN基LLC谐振变换器做出了详细分析,通过使用GaN器件实现了2.5 MHz的高频变换器,整机功重比达到3.1 kW/kg,转换效率峰值为92.8%。原理样机验证了该设计方法可以实现更高频的LLC变换器,为未来制作高频变换器提供了设计参考。
在机动平台大斜视TOPS模式SAR成像时,通过使用地平面直角坐标系BP成像算法,能够在短时间内获取地距平面无畸变的宽幅SAR图像,但实际应用中如何对BP图像快速完成运动误差补偿与旁瓣抑制仍是一个难点。针对此问题,提出了一种改进的谱压缩方法,基于此能够快速实现机动平台大斜视TOPS模式地平面BP图像自聚焦等后续操作。首先,考虑到传统BP谱压缩方法仅适用于聚束成像模式,结合大斜视TOPS SAR虚拟旋转中心理论与波数谱分析,推导出了改进的精确谱压缩函数,能够通过全孔径压缩获得无模糊的地平面TOPS模式BP图像频谱。在此基础上,利用相位梯度自聚焦(PGA)能够快速完成全孔径运动误差估计与补偿。此外,基于提出的改进谱压缩方法得到的无模糊对齐BP图像频谱,可以在方位频域统一加窗实现图像旁瓣抑制。最后,通过仿真数据处理验证了所提算法的有效性。
在通过深度学习模型进行抑郁症类脑电信号分析时,针对单一尺度的卷积存在特征提取不充分的问题和卷积神经网络在感知脑电信号全局依赖性方面的局限性,分别设计了多尺度动态卷积网络模块和门控Transformer编码器模块,并与时间卷积网络相结合,提出了混合网络模型(MGTTCNet)进行抑郁症患者和健康对照组的脑电信号分类。该模型首先通过多尺度动态卷积从空间域和频率域捕捉脑电信号的多尺度时频信息。其次通过门控Transformer编码器学习脑电信号中的全局依赖关系,其利用多头注意力机制有效增强网络表达相关脑电信号特征的能力。之后利用时间卷积网络提取脑电信号可用的时间特征,最后将提取的抽象特征输入到分类模块进行分类。在公开数据集MODMA上用留出法和十折交叉验证法对提出模型进行实验验证,分别取得了约98.51%和98.53%的分类准确率,相较于基线单尺度模型EEGNet,分类准确率分别提升了约1.89%和1.93%,F1值分别提升了约2.05%和2.08%,kappa系数值分别提高了约0.038 1和0.038 5;同时消融实验验证了文中设计的各个模块的有效性。
在无标识随机接入中,基站只需要恢复各个活跃设备发送的数据,而不需要识别活跃设备的信息。这使得大量活跃设备可以在无需事先请求资源的条件下,随时接入基站,从而极大地降低信令开销和传输时延,成为近期的研究热点。目前的研究大都采用基于前导序列来设计的随机接入方案,但这类方案在活跃设备数改变时的鲁棒性较差,且不能充分利用信道带宽,导致活跃设备数较大时系统性能较差。针对这一问题,提出一种叠加导频传输方案来提升信道利用率,并通过最优功率分配进一步提升不同活跃设备数下的系统性能,使系统在活跃设备数变化时具有良好的鲁棒性。在该方案中,首先将需要发送的消息序列的前Bp个比特做为索引,选择一对导频序列和交织器。然后,利用选中的交织器对消息序列进行编码、调制和交织,并将选中的导频序列与交织后的调制序列进行叠加来得到发送信号。针对该传输方案,提出基于最小错误概率的功率优化方案来得到不同活跃设备数下的最优功率分配比例,设计了叠加导频检测消除和多用户检测译码的两阶段检测方案。仿真结果表明,叠加导频传输方案可以使基于前导序列的无标识随机接入方案和基于前导的稀疏无标识随机接入方案的性能分别提升约1.6~2.0 dB和0.2~0.5 dB,可以灵活地改变所能承载的活跃设备数量,并具有较低的译码复杂度。
针对毫米波无线通信系统中信号覆盖性能弱的问题,提出使用智能超表面反射宽波束以持续增强弱覆盖区域信号强度的方法。首先,在没有视距路径的收发机之间引入智能超表面,利用智能超表面电波传播模型,得到反射辅助路径的接收信号功率表达式。随后,根据先验信息的不同获知程度,提出一种智能超表面反射相移设计框架,并采用启发式算法实现智能超表面离散相移约束下的高效寻优。仿真结果证明,所提算法能够基于智能超表面合成任意宽度的反射波束。同时,根据待覆盖区域的具体形状优化能够进一步提高智能超表面覆盖增强性能。最后,搭建智能超表面反射方向图测量系统和毫米波通信原型系统,在35 GHz频段开展测量验证,获得与仿真结果一致的性能。在暗室环境下的方向图测量验证了智能超表面波束合成算法的有效性。在实际环境下开展的信号覆盖情况测量中,对比未部署智能超表面的情况,部署智能超表面和所提算法后信号覆盖率从1.5%提升至90%。
近年来,基于生物特征的身份认证在日常生活中扮演着至关重要的角色。多模态认证方法通过融合多种生物特征对用户进行身份认证,可以提供比单模态认证更高的安全性和认证准确性。然而,现有的多模态认证方案大多采用固定参数和规则的融合策略来实现认证,无法适应不同的认证场景,从而导致次优的认证性能。针对上述问题,提出了一种基于自适应粒子群优化算法的自适应分数级融合多模态认证方案。首先,方案根据上下文信息来确定当前认证场景所需的安全等级,接着自适应地选择融合策略的规则和参数,在提供安全身份认证的同时保证系统具有最佳的认证性能。其次,对采集的多模态生物特征数据进行预处理和特征提取,再使用所选择的最优融合策略来实现身份认证。最后,在公开的数据集上对自适应分数级融合的多模态认证方案进行实验分析,结果表明所提方案在真实数据上的可行性和有效性;在相同的认证安全等级下,本方案实现了比现有方案更小的全局错误率。
针对无人机作战网络因自身内部故障或受到敌方攻击干扰而造成的网络性能下降及网络瘫痪问题,提出了一种基于功率分配的强韧性无人机作战网络拓扑构造方法。该方法首先以边连通度作为网络的韧性指标;其次,基于最大流最小割定理将最小割作为韧性指标的测度;在此基础上,考虑到单架无人机及系统整体功率有限,从物理层角度出发,通过调节无人机节点的发射功率以构造拓扑,从而提高网络韧性,提出了功率约束下的无人机作战网络功率分配策略;最后,采用粒子群优化算法解决功率约束下的拓扑结构韧性优化问题。仿真结果表明,在相同的调制方式及功率约束下,面对链路失效模式和节点失效模式,对比其它功率分配算法,基于粒子群优化算法得到的功率分配方案能有效提高无人机作战网络韧性,其所构建的网络在约66.7%的链路失效情况下,平均业务成功到达率仍保持在95%以上,满足实际作战需求。
随着多媒体的快速发展,大规模的图像数据对网络带宽和存储空间造成了巨大压力。目前,基于深度学习的图像压缩方法仍然存在重建图像有压缩伪影和训练速度慢等问题。针对上述问题,提出了分布式策略下的解码端增强图像压缩网络,用于减少重建图像压缩伪影和提高训练速度。一方面,原有的信息聚合子网不能有效利用超先验解码器的输出信息,不可避免地会在重建图像中产生压缩伪影。因此,使用解码端增强模块预测重建图像中的高频分量,减少压缩伪影。随后,为了进一步提高网络的非线性能力,引入了特征增强模块,进一步提高重建图像质量。另一方面,采用分布式训练解决单个节点训练速度较慢的问题,通过使用分布式训练有效缩短了训练时间。然而,分布式训练过程中梯度同步会产生大量通信开销,将梯度稀疏算法加入了分布式训练,每个节点按照概率将重要的梯度传递到主节点进行更新,进一步提高了训练速度。实验结果表明,分布式训练可以在保证重建图像质量的基础上加速训练。
作为工业控制系统信息交互的重要基础,工控协议在设计和实现上的规范与完备直接关系到整个工业控制系统的安全运行。针对未知工业控制协议逆向,基于流量样本的协议逆向方法因其无需分析系统固件等优点而受到越来越多的关注。但是该类方法也存在过于依赖样本多样性等缺点,特别是样本多样性不足容易导致字段划分错误、状态识别错误、分析只得到协议规范子集等问题。为此提出一种基于主动交互式学习的工控协议逆向分析方法,在流量样本逆向结果的基础上,依据初始逆向结果构建数据包集合,与真实设备进行交互学习,探测未知协议字段与状态机。与工控模拟软件的交互学习仿真实验结果显示,该方法能有效地验证字段语义、扩充字段取值、扩充异常样本类型,并解决因样本多样性不足而导致的伪长静态字段问题,同时还能有效探测新的状态和状态变迁,极大提高了未知协议逆向的准确性。
模型窃取和梯度泄露两大攻击日益成为限制联邦学习广泛应用的瓶颈。现有基于授权的知识产权保护方案和联邦学习隐私保护方案已针对上述挑战开展了大量研究,但仍存在授权失效和计算开销大的问题。针对上述问题,提出了一种联邦学习下的模型知识产权与隐私保护方法。该方法能够在保护本地梯度隐私的同时,确保聚合后的模型授权不失效。具体来说,设计了一种基于盲化因子的轻量级梯度聚合方法,通过聚合密文盲化因子,大幅度降低加解密过程的计算开销。在此基础上,进一步提出了一种基于反迁移学习的交互式协同训练方法,在训练过程增大辅助域数据的表征向量与阻碍之间的香农互信息,实现在保护本地梯度隐私的同时,确保模型仅能被授权用户在已授权的领域使用。从理论上证明了该方案的安全性和正确性,并在公开数据集上验证了该方案的优越性。结果表明,所提方案确保联邦学习全局模型在未授权领域的性能较现有方案至少降低了约47%,计算复杂度实现了梯度维度级的降低。
现有数据中心虚拟网络中流量预测方法难以表征链路之间相关性,导致数据中心网络流量预测精度难以提升。基于此,提出了一种时间相关图卷积神经网络(TC-GCN),使能数据中心网络链路流量的时间和空间相关性表征,提升了流量预测精度。首先,构建具有时间属性的图卷积神经网络邻接矩阵,解决虚拟网络链路间流量异步性导致的预测偏差问题,实现了链路相关性的精准表征;其次,设计基于长/短窗口图卷积神经网络加权的流量预测机制,利用有限长度长/短窗口适配流量序列的平滑段与波动段,有效避免了神经网络梯度消失问题,提升了虚拟网络的流量预测精度;最后,设计了一个误差加权单元对长短窗口图卷积神经网络的预测结果进行加权求和,该网络的输出即为链路流量的预测值。为保障结果的实用性,基于真实的数据中心网络数据对所提时间相关图卷积网络进行了仿真实验。实验结果表明,所提预测方法相比于传统的图卷积神经网络流量预测方法具有更高的预测精度。
支持模式匹配的流加密方案为同时实现模式匹配以及用户隐私保护提供了解决思路。一方面,支持模式匹配的流加密方案可以对加密后的消息进行模式匹配操作,即通过密文查找某个关键字是否出现在明文中或出现在明文消息的哪些位置;另一方面,支持模式匹配的流加密方案的安全性保证了除模式匹配的结果外,不会泄露关于明文消息的任何额外信息。目前已经有很多关于支持模式匹配的流加密方案的工作,但尚没有支持模式匹配的流加密方案能够同时满足基于非交互式安全假设(特别是基于后量子假设)实现、具有自适应安全性以及支持带通配符的模式匹配。针对这一问题,首先,以函数加密方案为组件提出了一个支持模式匹配的流加密方案的通用构造方案。该通用构造方案具有自适应安全性且支持带通配符的模式匹配;进一步地,使用已有的基于容错学习假设的函数加密方案对支持模式匹配的流加密方案的通用构造方案进行实例化,并由此得到了一个基于非交互式后量子假设(容错学习假设)、具有自适应安全性和支持带通配符模式匹配的流加密实例化方案。
目前大多数的时间序列都缺少相应的异常标签,且现有基于重构的异常检测算法不能很好地捕获到多维数据间复杂的潜在相关性和时间依赖性,为了构建特征丰富的时间序列,提出一种多尺度特征信息融合的异常检测模型。该模型首先通过卷积神经网络对滑动窗口内的不同序列进行特征卷积来获取不同尺度下的局部上下文信息。然后,利用Transformer中的位置编码对卷积后的时间序列窗口进行位置嵌入,增强滑动窗口中每一个时间序列和邻近序列之间的位置联系,并引入时间注意力获取数据在时间维度上的自相关性,并进一步通过多头自注意力自适应地为窗口内不同时间序列分配不同的权重。最后,对反卷积过程中上采样得到的窗口数据与不同尺度下得到的局部特征和时间上下文信息进行逐步融合,从而准确重构原始时间序列,并将重构误差作为最终的异常得分进行异常判定。实验结果表明,所构建模型在SWaT和SMD数据集上与基线模型相比F1分数均有所提升。在数据维度高且均衡性较差的WADI数据集上与GDN模型相比F1分数降低了1.66%。
针对传统频谱分配方案在大规模、高动态电磁频谱战系统中频谱利用率低的问题,开展智能频谱分配技术研究。首先构建复杂高动态电磁频谱作战场景,并在雷达、通信、干扰等多类型设备共存条件下,将复杂电磁环境频谱分配建模为最大化接入设备数量的优化问题。其次,提出一种基于聚类辅助的智能频谱分配算法,针对集中式资源分配算法面临动作空间维度爆炸的问题,使用多DDQN网络表征各节点的决策信息。再基于肘部法则与K-means++算法,提出多节点协同方法,簇内节点通过共享动作信息进行链式决策、簇间节点独立决策,辅助DDQN算法智能分配资源。通过设计状态、动作空间和奖励函数,并采用变学习速率实现算法快速收敛,最终各节点能够根据电磁环境变化,动态分配频/能等多维资源。仿真结果表明:在相同电磁环境下,当节点数为20时,所提算法的可接入设备数较贪婪算法提升了约80%,较遗传算法提升约30%,更适用于动态电磁环境下多设备的频谱分配。
智能合约是区块链的重要组成部分,以太坊平台通过部署大量智能合约实现去中心化应用,且智能合约关联着价值数十亿的美元数字货币。但智能合约是由高级语言编写的一段代码,可能存在易受攻击的漏洞,造成巨大的经济损失。目前智能合约漏洞是以太坊面临的严重威胁之一。传统的智能合约漏洞检测方法严重依赖于固定的专家规则,导致准确率低、耗时长。近年来有研究者使用机器学习方法进行漏洞检测,但其所使用的检测方法没有充分利用智能合约源代码的语义信息。文中将智能合约源代码构建为具有数据流和控制流信息的智能合约图,利用注意力机制为图中节点按照其关键程度分配不同的权重更新图节点特征进行合约漏洞检测,对可重入漏洞和时间戳漏洞进行了实验。实验结果显示,与传统的图神经网络检测模型相比,文中模型在两种漏洞检测中准确度分别提高了11.18%,10.06%。实验证明,智能合约漏洞不仅与合约代码的结构特征相关,而且与不同的函数和数据变量有密切的联系。
无人机自主飞行避障技术是无人机安全飞行和应用中最为基础和关键的技术,也是当前无人机领域的研究热点。随着深度学习在计算机视觉方向的应用,以及事件相机等视觉传感器技术的迅速发展与不断完善,基于视觉传感器的无人机自主飞行避障方法取得一定的进步,但目前有些研究方法在复杂场景下仍存在很大的挑战以及存在一些列亟待解决的问题,在精准性、实时性以及算法鲁棒性方面仍有改进空间。首先介绍无人机避障的相关概念及问题难点;然后将基于视觉传感器的避障算法根据采用的硬件及技术手段,具体划分为传统避障方法、基于深度学习避障方法、基于处理事件流的避障方法、基于传感器融合避障方法,和基于视觉避障的决策层避障方法,并分别介绍每类避障方法相关研究进展与研究成果,以及分析各类避障方法的优缺点;最后总结现有无人机避障算法存在的问题,并对未来研究工作进行展望。
语义通信为通信系统优化和性能提升提供了新的研究角度,然而,目前语义通信的研究忽略了通信开销的影响,未考虑语义通信性能和通信开销的关系,导致带宽资源受限时语义通信性能难以提升。为此,针对带宽受限场景,提出一种基于信息瓶颈的语义通信方法。首先,该方法采用Transformer模型进行语义和信道联合编解码,并设计特征选择模块以识别和删除冗余语义信息,构建了端到端语义通信模型;进而考虑语义通信性能与通信开销之间的折衷关系,基于信息瓶颈理论设计损失函数,在保证语义通信性能的同时,降低通信开销,完成语义通信模型的训练和优化。实验结果显示,在欧洲议会平行语料库上,与基线模型相比,所提方法在保证通信性能的同时可降低约20%~30%的通信开销,在相同带宽条件下该方法的BLEU分数可提升约5%。实验结果表明,所提方法可以有效降低语义通信开销,从而提升带宽资源受限场景下的语义通信性能。
针对传统跌倒检测算法在特征提取不充分、跌倒判决方法单一以及实时性不强的问题,提出一种改进型YOLOv8结合人体骨骼关键点的跌倒检测算法。首先,算法通过ShuffleNetV2网络替换原有YOLOv8的Darknet-53主干网络,在颈部增加混合注意力机制(Shuffle Attention,SA),使得网络能够更好地提取人体的行为特征,实现人体静态姿势匹配。其次,分析人体动态行为的骨骼关键点位置变化信息,将人体质心下降速度、人体躯干与地面间的夹角变化速度和人体的高宽比三者共同作为跌倒行为的判决依据,提高跌倒判决的准确率。实验结果表明,该算法在COCO Key Points数据集上的检测精度、F1值和mAP50值分别为78.3%、67.9%和70.0%,在UR Fall Detection、Fall Detection Datasets和自建数据集上的检测准确率分别为95.85%、92.8%和96.52%,在区分日常生活行为和跌倒行为方面优于传统算法。
由于无人机体积小、空域背景复杂且容易与鸟类等天空目标混淆,已有的目标检测模型精度不足。虽然增加模型规模可以在一定程度上提升检测精度,但也会降低模型推理速度、增大参数量与计算量。此外,目前可用于小目标无人机检测的数据集缺乏,难以有效支持无人机检测方法设计。针对以上问题,首先根据现有的开源无人机与鸟类检测数据集,采用基于目标面积压缩的小目标样本增强方法,构建一个可用于小目标无人机与鸟类分类任务的数据集。然后,对YOLOv8模型进行改造,通过使用轻量级自适应下采样卷积结构(LADC),建立了轻量级模型YOLO-LADC,可以在降低模型参数量和计算量的同时提升检测精度。更进一步,在YOLO-LADC的颈部网络增加分支结构得到YOLO-LADCS模型,以更好地适应小目标无人机检测任务。对比实验表明,YOLO-LADCS能够在参数量相比YOLOv8的轻量级衍生版本YOLOv8n减少14%的情况下,将小目标检测的平均准确率提升约1.1%。
无人机的快速发展为当今社会带来巨大便利,但其潜在的滥用现象对公共安全构成严重威胁,因此面向无人机的监测与定位技术近年来得到广泛研究。针对远距低飞无人机难以准确定位的应用问题,提出以无源为主、有源为辅的主被动协同定位框架,在基于到达时间差实现无源被动定位的基础上,引入支持往返到达时间测量的有源主动探测设备,择机对无人机进行主动式定位,补偿无源定位缺失的目标高程信息,从而提升无人机的三维定位精度。为充分挖掘主被动的协同定位潜力,文中深入探究无源被动定位节点预先部署的情况下,有源主动定位节点的空域和能域资源的配置方式,推导了主被动协同定位框架下的定位精度衡量指标,构建了空能资源联合优化问题,提出了基于非线性收敛因子和记忆指导的改进灰狼优化的空能资源优化算法。仿真结果表明,针对无人机定位时,主被动协同定位效果优于无源被动定位,典型场景下高程定位精度显著提升约96.33%。此外,所提的空能资源优化算法在求解空能资源联合优化问题时,性能优于标准(传统)灰狼算法、改进灰狼算法等。
以自然灾害、事故灾难为主要类型的极端突发事件对应急通信网络快速重组与灾情信息实时回传提出了严峻挑战,亟需构建具备快速响应能力、按需动态调整的应急通信网络。为了在断电、断路、断网“三断”极端条件下实现灾情信息实时回传,可通过多无人机形成飞行自组网对受灾区域进行网络通信覆盖。针对灾后复杂环境受限条件下飞行自组织网络通信资源调度不合理引起的信道冲突问题,提出了基于Q-learning的自适应多信道时分多址调度算法。根据无人机间的链路干扰关系建立顶点干扰图,结合图着色理论,将高动态场景下多信道时分多址调度问题抽象为动态二重着色问题。考虑无人机的高速移动性,通过自适应调整Q-learning的学习因子,实现算法的收敛速度与最优解探索能力的权衡优化,以适应高动态的网络拓扑。通过仿真实验证明,所提算法可以实现网络通信冲突和收敛速度的权衡优化,能够解决灾后高动态场景下资源分配决策与快变拓扑适配问题。
对测试或仿真得到的采样数据进行有理函数拟合是滤波器耦合矩阵提取方法的重要一步,针对拟合数据与采样数据在幅度值较小的传输零点附近偏差较大的问题,提出一种高阶传输系数(S21)拟合策略。该策略通过对采样的传输系数使用具有N阶(N为滤波器阶数)分子多项式的有理函数进行拟合以提高拟合准确度,从而准确定位传输零点。然后从N个拟合得到的传输零点中选取Nz个(Nz为实际滤波器的传输零点个数)有效传输零点重构传输系数的分子多项式,以保证提取的耦合矩阵的传输零点个数与实际滤波器相同。为验证效果,使用具有三个传输零点的九阶同轴滤波器对传统柯西方法、应用高阶传输系数拟合策略的柯西方法与基于模型的矢量拟合方法(MVF)进行试验,结果显示应用了该策略的柯西方法相较于传统柯西方法与MVF可以提高传输零点的拟合准确度。由于柯西方法对噪声的健壮性不高,最后结合柯西方法与MVF的步骤,提出一种通过矢量拟合定位S参数零点的耦合矩阵提取方法,该方法相较于MVF可以更加精确地拟合上S参数的零点,同时相较于柯西方法对噪声的抗性更好。
ARX密码由模加、循环移位和异或这3种基本运算组成。目前ARX密码差分—线性区分器偏差的计算大多采用统计分析的方法。在2022年美密会上,NIU等给出了一种计算ARX密码差分—线性区分器相关度的非统计分析的方法,并给出了SPECK32/64的10轮差分—线性区分器。基于BLONDEAU等和BAR-ON等的方法,给出了差分—线性特征的定义,并首次提出了用差分—线性特征计算差分—线性区分器偏差的方法。同时,提出了一种基于布尔可满足性问题(SAT)自动化技术搜索差分—线性特征的方法,给出了计算ARX密码差分—线性区分器偏差的非统计分析的新方法。作为应用,对NIU等给出的SPECK32/64的10轮差分—线性区分器偏差进行计算,得到的理论值为2-15.00,非常接近统计分析的实验值2-14.90,且优于NIU等给出的理论值2-16.23。同时,首次给出了SIMON32/64的9轮差分—线性区分器偏差的理论值2-8.41,接近统计分析得到的实验值2-7.12。实验结果说明了这种方法的有效性。
节点间的时间同步是无人机集群资源调度、协同定位、数据融合的基础,在同步精度要求较高的场景中常用双向时间同步进行节点间的时间同步。然而无人机的相对运动会导致两次同步消息的传播时延不等,进而引起时间同步误差。针对该问题,首先从线性方程组求解角度分析了时间同步误差的产生原因,提出了一种利用双触发双向时间同步以增加方程个数、并在节点匀速运动前提下减少未知量个数的方法。然后推导了该方法下钟差的求解公式,结果表明钟差求解与节点的匀速运动速度无关。随后比较了在加性高斯白噪声信道中双触发式双向时间同步方法与现有运动补偿方法的钟差估计性能,并分析了时间戳处理时延和速度改变对钟差求解精度的影响。最后通过外场实验验证了双触发式双向时间同步的有效性。仿真及实验结果表明,相比于传统双向时间同步,双触发式双向时间同步不会因节点的匀速运动导致主从节点间的时间同步出现系统偏差。
基于射频的无人机识别技术具有探测距离长、环境依赖性低的优点,已成为无人机监控系统不可或缺的技术手段。如何在低信噪比条件下有效识别无人机是当前热点问题。为保证良好的图传质量,无人机通常采用带有循环前缀结构的正交频分复用(OFDM)调制作为图传链路的调制方式。据此特性,首先提出一种基于归一化循环前缀相关谱和卷积神经网络的无人机识别算法。依据对无人机信号的OFDM符号周期和循环前缀长度的分析结果,计算信号归一化循环前缀相关谱。当归一化循环前缀相关谱的计算参数与无人机信号的调制参数匹配时,谱线中会出现若干相关峰,峰的位置分布反映了无人机信号帧结构、突发规则等协议特征。然后,利用卷积神经网络对归一化循环前缀相关谱进行特征分析和提取,从而识别无人机。最后,利用通用软件无线电平台USRP X310对5款无人机的射频信号进行采集,构建实验数据集。实验结果表明,该算法优于基于频谱和基于时频谱的算法,且在低信噪比下仍然有效。
模糊测试技术作为当前软件工程领域用于挖掘漏洞的有效方式之一,其在发现软件潜在漏洞方面有着非常显著的效果。针对传统模糊测试技术中种子选择策略无法快速有效地生成高质量的种子集,导致变异生成的测试用例无法到达更深路径、触发更多安全漏洞的问题,基于改进生成对抗网络(GAN)提出了一个种子生成方法以实现高效模糊测试。通过优化LeakGAN网络结构提高生成种子的质量和多样性,引入编解码技术实现灵活扩展生成种子的类型,并显著提高了在不同输入格式下目标程序的模糊测试性能。实验结果表明,采取的种子生成策略在覆盖率、触发唯一崩溃等指标上有明显提升,并有效地提高了种子生成速度。文中选择了6个具有不同高度结构化输入的开源程序和不同的模糊测试工具来验证策略的有效性,相较原策略分支覆盖率平均增长约2.79%,并且多发现了约10.35%的唯一路径以及约86.92%的唯一崩溃。
随着深度学习的快速发展,图文跨模态检索性能有了显著提升。然而现有方法仅利用全局信息对图像文本整体匹配或仅利用局部信息匹配,对图文信息的利用存在局限性,检索性能有待进一步提升。为了充分挖掘图像与文本语义的潜在联系,提出了一种基于联合特征的跨模态检索模型,其特征提取部分由两级网络分别处理图像与文本的局部特征和全局特征。并且在全局特征优化的过程中,设计了基于注意力机制的双线性层结构来过滤冗余信息,减小与局部特征的精细度差距。同时为实现两类特征联合优化,在损失函数部分使用三元组排名损失获取不同模态间的联系,并引入语义标签分类损失保持全局语义一致性。所提出的模型具有广泛的通用性,可以有效提升仅基于局部信息模型的性能。在公开数据集Flickr30k和MS COCO上一系列的实验结果表明,提出的模型有效地提升了跨模态图文检索任务的性能,在Flickr30k数据集检索任务中提出的模型在文本检索的R@1指标上提高了约5.1%,在图像检索的R@1指标上提高了约2.8%。
工作模式识别是通过对信号的处理分析来确定雷达功能和行为状态的,是情报侦察、电子对抗领域的重要手段之一。随着现代机载雷达功能的多样化,其对应的信号样式也变得越来越复杂,而且日益复杂的侦察环境也导致侦察信号的质量参差不齐,这些都给传统的工作模式识别方法带来了巨大的困难。针对这一问题,在现有工作模式识别方法的基础上,提出了一种参数特征识别与D-S证据理论识别相融合的工作模式识别方法。首先,对于各侦察机处理得到的辐射源特征信号,利用特征参数识别算法快速得到工作模式信息,并结合D-S证据理论对识别结果加以验证。其次,对于单平台无法识别的信号,采用D-S证据理论融合识别的方法来完成工作模式的判别。从理论分析可以得出,该识别算法具有运算速度快,结构简单等优点,且新的融合识别方法可以提高工作模式的识别精度。最后,仿真验证了此方法的可行性。
相控阵天线因具有高增益、高可靠性、波束指向可控等优点,已广泛应用于雷达、通信等领域。考虑到阵列天线体积、部署地形、设备功耗等因素的限制,单一相控阵天线在某些复杂场景下难以满足需求。特别是在天地间通信、侦察及干扰等场景下,需要多部相控阵天线分布式部署,进行协同波束合成,以获得与单部阵列天线相比更高的功率增益。分布式定向阵列利用多个分布式阵列节点形成虚拟天线阵列,通过调整各阵元的相位收发同一信号,合成定向波束。针对分布式定向阵列合成波束在特定高度平面上增益覆盖面积的计算问题,利用阵列天线波束合成原理、方向图乘积定理以及空间解析几何,提出一种理论解析计算方法。建模分析及仿真结果表明,线性分布式定向阵列波束合成的增益覆盖面积,包括主瓣及栅瓣波束增益覆盖面积,与分布式阵列的俯仰角、目标平面高度、信号载频以及分布式节点个数强相关,但与分布式节点间距关联较弱;且所提方法的解析值与计算机仿真值相符,可为远距离大功率分布式阵列的工程实现提供理论参考。
为了解决传统联邦学习应用中心服务器可能存在的隐私泄露、单点失效和中毒攻击等问题,提出一种基于联盟链的公平性联邦学习框架。该框架通过每轮领导人节点与共识委员会节点的相互选择,实现数据的安全聚合和更新,确保系统的去中心化和分布式特性。同时利用区块链的不可篡改性和防单点攻击等特性,设计一种客户端级的数据质量评估方法,为多方训练提供必要的量化依据,保证评估结果的透明性和可追溯性,并优化节点选举流程,保证高质量客户端的优先选择。为了提升节点选举的公平性,提出基于Shapley值的改进算法,通过结合客户端的历史行为表现,使贡献度评估更加灵活准确,降低了低质量节点在贡献度评估中的比例,减少其数据对模型训练的负面影响。实验结果表明,该方案可以在确保模型预测准确性的基础上,显著提升领导人节点的选举公平性和客户端边际贡献的准确性;同时通过动态的节点奖励机制,确保系统的长期公平性,有效应对了联盟链中的公平性问题。
针对北斗伪卫星信号引入室内并在小尺度空间下提供高精度定位的难题,如何在顾及网络建设成本的基础上提升小尺度空间的定位时效性和定位精度是未来室内定位技术中需要解决的重要一环。此处充分结合室内环境下小尺度空间的空间特征,提出一种室内节点信标辅助的北斗伪卫星载波相位差定位方法。该方法首先将传统的大范围指纹构建问题转化为指纹节点的方式,在指纹图谱的基础上提出室内节点信标的概念,通过信标节点实现小尺度空间与周围空间的连接,并对以载噪比和载波相位为基础的信标特征谱构建与处理进行了分析;然后以室内节点信标为基础给出了基于载波相位差的位置估计过程,最后结合粒子群寻优算法提出一种顾及行人特征的位置与速度空间约束下的位置搜索算法。在真实环境下的试验结果表明,通过室内节点信标的辅助在室内环境可以实现动态定位精度优于30 cm、暂停态下的定位精度优于25 cm的定位效果。正常步速运动下算法与惯性导航定位精度相当,同时相比于惯性导航方式具有更宽松的运动姿态条件。在小尺度空间下算法具有更优的适用性。
针对现有城市道路交通流预测研究中,上下游交通流时滞特性与空间流动特性挖掘不足、车道级交通流时空特性考虑不充分的问题,提出一种融合纵横时空特征的交通流预测方法。首先,通过计算延迟时间量化并消除上下游交通流断面间的空间时滞影响,增强上下游交通流序列的时空相关性。其次,将消除空间时滞的交通流通过向量拆分数据输入方式传入双向长短时记忆网络,用以捕捉上下游交通流纵向的传递与回溯双向时空关系,同时利用多尺度卷积群挖掘待预测断面内部各车道交通流间多时间步横向时空关系。最后,采用注意力机制动态融合纵横时空特征得到预测输出值。实验结果表明,相较于常规时间序列预测模型,所提方法在单步预测实验中,平均绝对误差、均方根误差分别下降了约15.26%、13.83%,决定系数提升了约1.25%。在中长时多步预测实验中,进一步证明了所提方法可有效挖掘纵横向交通流的细粒化时空特征,并具有一定的稳定性和普适性。
随着信息技术的发展,网络空间也面临着越来越多的安全风险和威胁。网络攻击越来越高级,高级持续性威胁(APT)攻击是最复杂的攻击之一,被现代攻击者普遍采用。传统的基于网络流的统计或机器学习检测方法难以应对复杂且持续的高级持续性威胁攻击。针对高级持续性威胁攻击检测难的问题,提出一种因果图增强的高级持续性威胁攻击检测算法,挖掘网络节点在不同时刻的网络交互过程,用于甄别网络流中攻击过程的恶性数据包。首先,利用因果图对网络数据包序列进行建模,将网络环境的互联网协议(IP)节点之间的数据流关联起来,建立攻击和非攻击行为的上下文序列;然后,将序列数据归一化,使用基于长短期记忆网络的深度学习模型进行序列二分类;最后,基于序列分类结果对原数据包进行恶性甄别。基于DAPT 2020数据集构建了一个新的数据集,所提算法在测试集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积(ROC-AUC)指标可达0.948。实验结果表明,基于因果图序列的攻击检测算法具有较显著的优势,是一种可行的基于网络流的高级持续性威胁攻击检测算法。
传统的条件广播代理重加密数据共享方式过度依赖不可信第三方代理商,存在效率低、数据安全和隐私泄露等问题。针对以上问题,提出了一种将条件广播代理重加密与区块链共识机制相结合的信息安全保障方案。首先,为解决单个代理商的单点故障以及合谋攻击问题,所提方案使用区块链节点轮流担任代理商节点,同时利用融合信誉机制的委托权益证明共识算法筛选出高信誉度的代理商节点参与重加密过程,大大降低了单点故障和合谋攻击的风险。其次,针对代理商节点对重加密密钥使用的高权限问题,引入门限密钥思想,将重加密密钥分割为多个片段,这些片段分布于不同的代理商节点上。通过这种方式,任何单个代理商节点都无法单独完成数据的解密,从而有效提高了重加密过程的安全性。最后,通过对方案的安全性、正确性和可信度进行分析,表明提出的方案能有效解决传统方案中的安全隐患。仿真实验结果证明,与现有数据共享方案相比,所提方案在保障数据安全方面具有明显优势,同时计算成本较低。
针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。
针对4D车载毫米波雷达在俯仰与方位维角度分辨力较低、阵列存在幅相误差时测角有偏的问题,提出一种基于快速稀疏贝叶斯学习的稳健二维超分辨测角方法。首先,利用空域稀疏性特点,对角度域空间进行栅格划分,构建了存在幅相误差时的二维超分辨测角信号模型;然后,通过固定点更新的MacKay SBL重构算法实现了多个邻近目标二维角度估计,并利用基于向量点乘的自校正算法对相位误差进行估计,以对有偏的角度估计进行修正;最后,给出了多输入多输出虚拟阵列下的二维角度估计的克拉美-罗界,并分析了所提算法的计算复杂度。仿真结果表明,在大陆ARS548雷达实际12发16收天线布局下,通过对比6种超分辨测角算法,所提方法在低信噪比、少量快拍下和幅相误差较小时,具有较高的角度分辨力与较低的均方根误差。
Alzette是2020年美密会上提出的基于ARX结构的64比特轻量级S盒,具备软硬件性能出色、扩散性强和安全性高等诸多优点,受到了国内外的广泛关注。然而,具有杰出性能与安全性的64比特轻量级S盒极少,如何设计出一种比Alzette性能更佳的大状态轻量级S盒是目前研究的难点。基于ARX结构,设计出一种性能与安全性兼优的大状态轻量级密码S盒,提出了“层次筛选法”,通过提前设置最优差分/线性特征的界来确定最佳循环移位参数,并对新密码S盒给出了安全性评估。结果表明:新密码S盒与Alzette的软硬件实现性能相当;同时5轮新密码S盒最优差分特征(线性逼近)的概率达到2-17(2-8),7轮新密码S盒的最优线性逼近概率达到2-17;而Alzette的5轮最优差分特征(线性逼近)概率为2-10>2-17(2-5>2-8),7轮最优线性逼近概率为2-13>2-17。新密码S盒表现出更强的抗差分/线性密码分析的能力。
面向无人机干扰辅助下的认知无线电网络隐蔽通信场景,针对无人机干扰源飞行轨迹和发送功率联合优化问题,提出了一种基于迁移式生成对抗网络的资源优化算法。首先,从实际隐蔽通信场景出发,构建了无人机干扰辅助认知隐蔽通信模型;其次,引入迁移学习和生成对抗网络思想,设计了基于迁移式生成对抗网络的资源优化算法,主要由源域生成器、目标域生成器和鉴别器组成。通过迁移学习来提取进行隐蔽通信时合法用户的资源分配主要特征,然后将隐蔽通信问题转化为合法用户与窃听者之间的动态博弈问题,以竞争的方式交替训练目标域生成器和鉴别器,达到纳什均衡,得到隐蔽通信资源优化方案。仿真结果表明,该算法能够在已知窃听者信道分布信息和未知窃听者检测阈值的情况下,生成近似最优的隐蔽通信资源优化方案,并且具有快速收敛的能力。
患者医疗健康数据信息的合理利用促进了医学研究机构的发展。针对目前患者与医疗研究机构间共享医疗数据隐私易泄露,以及患者对医疗数据的使用情况不可控的问题,提出一种支持受控共享的医疗数据隐私保护方案。首先,将区块链与代理服务器结合设计医疗数据受控共享模型,区块链矿工节点分布式构造代理重加密密钥,使用代理服务器存储和转换医疗数据密文,利用代理重加密技术在保护患者隐私的同时实现医疗数据安全共享。其次,设计用户权限动态调整机制,由患者与区块链授权管理节点交互通过授权列表来更新医疗数据访问权限,实现患者对医疗数据的可控共享。最后,安全性分析表明,所提方案可以在医疗数据隐私保护的同时,实现医疗数据动态共享,并且可以抵抗共谋攻击。性能分析表明,该方案在通信开销、计算开销方面具有优势,适用于患者或医院与研究机构间的数据受控共享。
