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華為將打造星地融合永不失聯(lián)的通信網(wǎng)絡(luò)

提前落地6G功能！余承東：華為將打造星地融合,、永不失聯(lián)的通信網(wǎng)絡(luò)

發(fā)表于：9/4/2024

愛立信攜手Telstra率先全球部署新一代RAN計(jì)算平臺

愛立信攜手Telstra,，率先全球部署新一代RAN計(jì)算平臺，共推移動連接技術(shù)發(fā)展

發(fā)表于：9/4/2024

中國移動創(chuàng)新提出5G-A無線融合新架構(gòu)

5G-A技術(shù)發(fā)展邁上新臺階：中國移動創(chuàng)新提出5G-A無線融合新架構(gòu)

發(fā)表于：9/4/2024

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核電運(yùn)行數(shù)據(jù)服務(wù)研究

在核電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中,，核電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設(shè)至關(guān)重要,。然而，現(xiàn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺存在子系統(tǒng)研發(fā)分散,、外部接入復(fù)雜等問題,，影響了開發(fā)和維護(hù)效率。針對這些問題,，提出了一種核電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù)管理機(jī)制,，包括數(shù)據(jù)服務(wù)目錄管理、多維標(biāo)簽及查詢技術(shù),，以及面向核電場景的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分發(fā)和調(diào)度技術(shù),。研究結(jié)果表明，該平臺能夠提供統(tǒng)一,、可視化,、自助式,、安全的實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù)。平臺已成功應(yīng)用于多個核電廠,，支持21類服務(wù)和200個以上數(shù)據(jù)接口,，有效滿足了數(shù)字化應(yīng)用的數(shù)據(jù)服務(wù)需求。該研究不僅為核電行業(yè)提供了實(shí)時,、安全,、高效的數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案，也為其他工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù)提供了參考,。

發(fā)表于：9/3/2024

基于居民出行特征的職住地精細(xì)化識別

為了解決傳統(tǒng)職住模型測算規(guī)則的單一性和局限性,，降低各區(qū)域居民用戶因作息規(guī)律差異或臨時性變化而造成的職住地識別誤差，創(chuàng)新性提出一種基于不同區(qū)域居民出行特征的職住地精細(xì)化識別方法,。首先,，采用“3 min切片”和“角度+駐留時間+連接次數(shù)”等多種方式對手機(jī)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪提煉；然后,，基于時空約束密度聚類進(jìn)行駐留點(diǎn)識別分析,；最后，根據(jù)各城市居民日常出行特征,，通過引入加權(quán)駐留時長動態(tài)更新各城市區(qū)域居民用戶職住地測算規(guī)則,，進(jìn)而精細(xì)化識別不同城市用戶職住地分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提方法涉及的過程均合理有效,，且最終的職住地識別效果要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)單一職住模型測算規(guī)則，適用于同時批量處理多個區(qū)域職住地問題,，尤其對因突發(fā)狀況而產(chǎn)生作息時間變化的城市效果更為顯著,。

發(fā)表于：9/3/2024

基于數(shù)據(jù)到達(dá)間隔的網(wǎng)絡(luò)大流檢測方法

大流檢測是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管中的重要任務(wù)。現(xiàn)有的檢測方法主要圍繞流的大小來進(jìn)行篩選評判,。然而，真實(shí)的大流往往與數(shù)量眾多的老鼠流混合在一起,，尤其是當(dāng)路由器存儲空間有限時,，依靠所能記錄下來的流大小信息通常不能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)大流檢測。為此提出一種新的大流檢測方法,，該方法根據(jù)流的新舊及數(shù)據(jù)到達(dá)間隔來濾除老鼠流,。實(shí)驗(yàn)顯示該方法在有限的存儲空間條件下，表現(xiàn)出良好的檢測準(zhǔn)確性,。

發(fā)表于：9/3/2024

基于區(qū)塊鏈的敏感數(shù)據(jù)可信存儲系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

針對敏感數(shù)據(jù)保密性和可靠性需求,，提出了基于區(qū)塊鏈的敏感數(shù)據(jù)可信存儲技術(shù)，為敏感數(shù)據(jù)的安全存儲和高效管理提供了一種創(chuàng)新性的解決方案,。通過去中心化存儲和不可篡改賬本,、區(qū)塊鏈安全監(jiān)管,、鏈外數(shù)據(jù)可信接入、區(qū)塊鏈共識機(jī)制等技術(shù),，永久記錄網(wǎng)絡(luò)或數(shù)據(jù)庫的狀態(tài),，有效防止入侵者數(shù)據(jù)竊取，實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)庫,，保障數(shù)據(jù)的完整性,。通過成功實(shí)現(xiàn)大幅提高并發(fā)容量的同時實(shí)現(xiàn)實(shí)時有效傳輸和處理數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)具備適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的通信能力,，推動了敏感數(shù)據(jù)存儲應(yīng)用的發(fā)展,，為相關(guān)領(lǐng)域的科研和實(shí)際應(yīng)用提供有力支持。

發(fā)表于：9/3/2024

橢圓曲線標(biāo)量乘高效方案設(shè)計(jì)

對于一些資源受限的應(yīng)用場景而言,，橢圓曲線密碼算法的計(jì)算量還是比較大,，這嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，需要對算法進(jìn)行輕量化改進(jìn)以減少資源消耗,。標(biāo)量乘運(yùn)算是影響橢圓曲線密碼算法執(zhí)行效率的關(guān)鍵,，針對無線傳感器節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存和處理特點(diǎn)，首先對其底層的域運(yùn)算進(jìn)行改進(jìn),，提出了二進(jìn)制域上的3-Karatsuba聯(lián)合區(qū)塊乘法算法,、快速模約減算法、模平方及模逆算法,，減少了域運(yùn)算過程的基本運(yùn)算和內(nèi)存讀寫次數(shù),，最后基于Montgomery算法設(shè)計(jì)了GF(2m)上的標(biāo)量乘快速實(shí)現(xiàn)方案。在8 bit AVR 微處理器上實(shí)驗(yàn)表明,，完成一次GF(2163)域上的ECC點(diǎn)乘運(yùn)算共需要5 160 991個時鐘周期,，時間消耗大約為0.70 s，改進(jìn)后的方案在運(yùn)算效率方面有一定優(yōu)化,。

發(fā)表于：9/3/2024

基于深度學(xué)習(xí)的智慧校園勒索病毒防御架構(gòu)設(shè)計(jì)

智慧校園建設(shè)是現(xiàn)代高校信息化發(fā)展的必然趨勢,，然而，網(wǎng)絡(luò)安全問題,，尤其是勒索病毒攻擊,，對智慧校園的正常運(yùn)作構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的安全防護(hù)手段難以應(yīng)對不斷演變的勒索病毒,，因此,，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)勒索病毒防御架構(gòu)（Adaptive Ransomware Defense Architecture Based on Deep Learning，ARDAD）,，旨在提升智慧校園云平臺的勒索病毒防御能力,。ARDAD通過整合多層次防護(hù)、行為分析和動態(tài)響應(yīng)等安全機(jī)制，實(shí)時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),、文件和服務(wù)器,，并利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)識別和攔截勒索病毒，實(shí)現(xiàn)對智慧校園云平臺的安全防護(hù),。

發(fā)表于：9/3/2024

基于威脅情報(bào)關(guān)聯(lián)的APT攻擊識別與溯源技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)空間對抗形態(tài)正變得更加復(fù)雜,，其中摻雜了人工智能、躲避逃逸,、情報(bào)收集,、社會工程、地緣政治等多種因素,。目前威脅情報(bào)IOC特征主要被用來識別受控主機(jī)以及C&C終端連接行為,；另外通過關(guān)聯(lián)拓展IOC進(jìn)行黑客組織溯源。以全流量存儲,、回溯和全球APT威脅情報(bào)監(jiān)測為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),，提出基于IOC拓展指標(biāo)和TTP規(guī)則、模型關(guān)聯(lián)的APT攻擊識別和背景溯源方案,，可以將傳統(tǒng)的基于時間點(diǎn)的檢測模式延伸到基于歷史時間窗的檢測模式,，能夠更加充分地應(yīng)對APT的持續(xù)性和長期性，同時也成為APT組織背景溯源的有效途徑之一,。

發(fā)表于：9/3/2024