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浅析工业控制系统攻击.freebuf.CIS.周坤.1

工业控制系统基础 工业控制系统结构 工业控制系统攻击 :工控安全实验室负责人 公司:中国网安 · 三零卫士 研究方向:工控发电站漏洞挖掘、智能设备漏洞挖掘 团队:IRT工控安全团队联合队创始人 团队:破晓团队核心成员 介绍:2017-2018年度CNVD国家信息安全漏洞平台白帽排名第一 2019年度荣获国家信息安全漏洞共享平台“漏洞技术研究先进个人” 2020年度CNVD国家信息安全漏洞白帽排名第五 CNVD国家信息安全漏洞平台(原创通用型)漏洞证书270个

  • 2021-06-24
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基于LoRa物联网的智能节水灌溉系统_刘书伦

针对园林与农业的水资源浪费问题,该研究介绍了一种新的灌溉系统用水管理方法,它可以应用于园林或农田,用LoRa无线传感器网络代替人工干预。传统的灌溉系统由于管理和配置不当,平均浪费了30%的用水。该种智能灌溉系统可以提高灌溉过程的效率,不仅为用户节省资金,而且节约水和电等资源,该系统可以实时检索数据,并利用这些数据确定正确的园林与农业用水量。运用该系统,当使用来自环境温湿度和土壤湿度的传感器数据时,可以节省多达33%的水,当仅使用温度输入时,可以节省多达25%。实测结果验证了该设计的可行性和有效性,能够满足园林与农业节水灌溉的需要。

  • 2021-06-22
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基于物联网的移动网络交互行为异常检测_徐俊梅

为了解决传统交互行为异常检测方法实时性差、数据分布要求较高等问题,研究基于物联网的移动网络交互行为异常检测方法。基于时间序列分量对物联网高维数据特征进行检测,以获取的移动网络交互行为数据特征值子集为基础,将高维特征空间的正向矢量数据作为验证核心,设立常数偏差函数并求取函数最小值,以此设定检测阈值。根据检测阈值采用平行时间序列建立随机映射,并且利用Kmeans++算法对交互数据进行聚类,获取多个交互数据的异常集合,对所有异常集合进行交集操作,从而获取最终的异常检测对象集。通过实验仿真可以得出结论:该方法可以有效提高交互行为异常的检测实时性,异常检测效果更加理想。

  • 2021-06-22
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大数据下广东省中小企业融资平台创新研究

随着经济转型升级和供给侧结构性改革的深入推进 ,中小企业融资能力和财务可承受力下降 ,融资难问题日 益凸现 。 各融资服务平台的涌现在解决中小企业融资难的问题上起到了举足轻重的作用 。 基于广东特色 ,立足中 小企业融资发展过程存在的问题 ,研究中小企业融资现状 ,通过对典型融资平台进行分析 ,并结合人工智能 、区块链 等新兴科学技术 ,提出了构建大数据下中小企业价值评估体系及信用评价体系等融资平台创新建议

  • 2021-06-20
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装备大数据安全保护研究_姜波

本文通过梳理大数据技术发展及数据资源建设现状,可视化呈现了数据资源建设使用中出现的数据泄露现状及趋势,剖析了数据泄露的根本原因。在分析军队装备大数据建设及规划情况的基础上,建立了装备大数据安全问题分析方法,即在数据采集阶段、数据传输阶段、数据存储阶段和数据使用阶段,分别构建装备大数据不同维度安全要素,包括安全威胁、安全主体和安全保障,并应用于分析装备大数据安全问题。此外,本研究还深入分析了装备大数据建设应用过程中四个阶段存在的安全风险,构建了装备大数据全周期、立体化、协同化的安全防护体系,研究了装备大数据安全保护技术框架,包括以大数据访问控制技术、安全检索技术和安全计算技术为支撑的大数据安全技术和以匿名隐私保护技术和差分隐私保护技术为支撑的大数据保护技术。希翼研究结果能够为装备大数据全寿命周期内的安全防护提供一定借鉴。

  • 2021-06-21
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_大数据杀熟_的政策应对_行为定性、监管困境与治理出路

在学理上讨论“大数据杀熟”问题应该首先厘清“大数据杀熟”中的正当价格歧视与价格违法行为。正当价格歧视在经济学上具有一定合理性,因为市场经济的核心机制是自由定价,应由供求关系决定价格,企业可以在合理的价格政策下设定价格。平台具有显著的信息和资源优势,平台自由定价时应该公开透明,杜绝价格欺诈、价格垄断等违法行为,保证消费者在自由意志下选择商品或服务。算法逐渐成为平台定价的重要工具,由于算法具有不可解释性、歧视性等潜在风险,平台利用算法时应该遵守合理的价格政策,加强对算法运用的规范。在平台治理中,商家、用户以及监管者都是重要参与方,解决“大数据杀熟”问题应实现监管机构、平台、用户三方共治,并在三方互动中寻求消费者保护与平台经济发展的平衡点。

  • 2021-06-21
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泛在电力物联网的关键技术与应用前景

泛在电力物联网的关键技术与应用前景

  • 2021-06-17
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农业物联网体系结构与应用领域研究进展

农业物联网体系结构与应用领域研究进展.

  • 2021-06-17
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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