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基于WiFi信号室内定位技术的研究

主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响，定位精度不高，提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型，更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析，经过加权去噪模型改正后的定位精度更高，适用性更广。

  • 2022-03-31
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室内定位技术发展与应用研究

目前，全球卫星导航系统是获取室外环境位置信息最常用的技术手段，但由于卫星信号易被遮挡，并不适用于室内或者高楼林立的复杂场合，因此，室内定位技术作为室外定位的有力补充迅速发展。本文通过介绍目前主流室内定位方式及关键技术，结合室内定位技术的研究现状，深入挖掘了室内定位技术的潜在价值及广阔前景，并提出具体创新应用方向，力求构建深层面的智慧位置平台。

  • 2022-03-31
  • 阅读136
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边缘计算：赋能智慧城市建设与治理的关键技术

边缘计算是一种前瞻性的新兴计算范式。随着万物互联时代的到来，数据将更多地来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，为满足新的海量数据处理需求，边缘计算技术被逐渐推到了舞台中央。目前，边缘计算被广泛地应用于智慧城市建设中，从铺设网络、装置传感器、搭建系统平台到实现数据全采集，在为智慧城市构建带来巨大机遇时，也面临着来自技术、应用甚至法律、伦理等多重层面的挑战。对此，中山大学数据科学与计算机学院教授吴迪认为，作为支撑未来人工智能应用的关键技术之一，边缘计算对升级智慧城市建设、推动城市智慧化治理至关重要，我们应进一步加速构建网络、计算、存储、应用核心能力为一体的边缘开放平台，以边缘计算驱动智慧城市发展，以此更好地建设智能化数字中国。

  • 2022-03-31
  • 阅读474
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基于对抗性网络的无线感知行为识别的方法简介

基于一系列传感器数据的行为识别研究有着广泛的应用。无线感知行为识别可以更好的保护用户隐私，有很高的研究和应用价值。但数据收集成本高，鲁棒性差等问题影响其研究、发展及推广。已有研究通过对抗性网络生成实验数据，增强模型鲁棒性，从而提高无线感知行为识别的准确性。本文将从利用对抗性网络合成实验数据、利用对抗性网络增强模型鲁棒性两方面介绍前人的工作。

  • 2022-03-31
  • 阅读178
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浅谈文本对抗攻击与防御方法

对抗攻击，也称作对抗样本生成，是由于模型判断边界与真实系统边界的不一致而导致的。对抗样本指的是一类通过对原始样本数据添加针对性的微小扰动而恶意构建的样本，其不会影响人类的感知判断，但会使深度学习模型产生错误的判断。顾名思义，文本对抗攻击即指针对文本数据展开的对抗攻击研究。本文分为上下两篇，简述文本对抗领域的攻击方法与防御方法。在上篇中我们介绍了文本对抗攻击的主流方法，本篇为下篇，将为大家介绍针对文本对抗攻击的防御方法。对抗攻击，也称作对抗样本生成，是由于模型判断边界与真实系统边界的不一致而导致的。对抗样本指的是一类通过对原始样本数据添加针对性的微小扰动而恶意构建的样本，其不会影响人类的感知判断，但会使深度学习模型产生错误的判断。顾名思义，文本对抗攻击即指针对文本数据展开的对抗攻击研究。本文分为上下两篇，简述文本对抗领域的攻击方法与防御方法。在上篇中我们介绍了文本对抗攻击的主流方法，本篇为下篇，将为大家介绍针对文本对抗攻击的防御方法。

  • 2022-03-31
  • 阅读180
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浅谈消费者物联网设备中的安全策略

消费者物联网，旨在为消费者提供智能服务，提高生活质量和便利性的物联网领域。物联网设备是消费者物联网的基本组成单元，对于消费者物联网中存在的安全问题，消费者物联网设备的安全尤其不可忽视。消费者物联网设备在其整个生命周期中，有出厂、制造商初始化、用户使用、设备停用这四种状态（其中出厂状态可能存在来自硬件底层的安全威胁，但这不在本文的考虑范围之内，本文默认在出厂状态时是处于一种安全的状态），如图1所示。本文主要面向于参与消费者物联网开发和制造的读者，浅谈物联网设备的制造商初始化、用户使用和设备停用这三种状态中应对潜在安全风险的策略。

  • 2022-03-31
  • 阅读174
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区块链、雾计算、边缘计算和机器学习在物联网安全方面的应用

物联网（IoT）是下一个通信时代。使用物联网，物理对象可以以无缝的方式创建、接收和交换数据。各种物联网应用专注于自动处理不同的任务。现有和未来的物联网应用将会提高用户舒适度、工作效率和自动化水平。为了实现这一目标，需要高度的安全性、私密性、身份验证和从攻击中恢复的能力。为了实现端到端安全的物联网环境，必须对物联网应用的架构进行更改。在这篇报告中，详细回顾了在IoT应用程序提出的安全相关的挑战和威胁的来源。在讨论了安全问题之后，讨论了各种新兴和现有的技术，重点是在物联网应用中实现高度的安全信任。讨论了四种不同的技术，区块链、雾计算、边缘计算和机器学习，以提高物联网的安全水平。

  • 2022-03-31
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网络安全与自动化威胁情报共享最佳做法

许多组织选择通过多种方式共享网络威胁情报（Cyber Threat Intelligence, CTI）订阅各种信息源，其中包括妥协指标方案（Indicators of Compromise, IOC）。在当前市场上，威胁情报最普遍的使用场景是利用IOC情报（Indicators of Compromise, IOC）进行日志检测来发现内部重要风险。这种方式可以发现传统安全产品无法发现的很多威胁，并且因为这其中大多是已经被成功攻击的操作，所以“亡羊补牢”对于安全运营仍会有较大的帮助。该方法的核心是从浩如烟海的日志数据中提取出威胁情报，此时，威胁情报的数目仍然较为庞大，需要从威胁情报中进一步提取出具有实用价值的IOC情报以进一步在安全社区内共享，这就要求根据情报本身质量过滤IOC情报，例如相关性、及时性、准确性、可指导响应的上下文等，上下文问题除了一般会考虑到的风险等级、可信度等信息外，还需要提供相关攻击团伙和家族的攻击目的、危害、技战术等相关的内容，提供相关的远控端是否活跃，是否已经被安全厂商接管等信息，以此响应团队可以判定是否需要响应，哪个事件的优先级更高等。

  • 2022-03-31
  • 阅读199
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