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数据安全分类分级研究与实践

随着大数据、人工智能等信息安全技术的快速发展，数据安全和隐私保护形势日益严峻，网络边界被打破，企业和社会都在面临数字化转型带来的数据安全风险，数据安全问题与日俱增，数据的制造、流通、分享并没有得到有效保护，在数据安全治理实践过程中，数据安全分类分级进度迟滞，各行业的数据安全分类分级亟待解决。通过对数据安全分类分级的发展情况进行介绍，分析了部分领域数据安全分类分级原则并进行实践分享，最后提出数据安全分类分级推进思路及发展建议。

  • 2022-01-12
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数据安全治理体系与技术研究

随着数字产业化和产业数字化的快速推进，数据已经成为数字化转型时代的核心竞争力。随着数据成为资产，成为基础设施，数据的安全受到前所未有的重视和保护。数据安全治理融合了数据安全技术和数据安全管理，是以“数据使用安全”为目标的技术体系。通过对数据安全治理的必要性以及其发展现状进行分析，提出了一种以数据安全标识为基础的数据安全治理体系框架和技术架构。

  • 2022-01-12
  • 阅读83
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网络技术体系与支撑环境分离的发展范式

从思维视角和方法论层面出发，回顾了已有网络技术体系发展范式正在遭遇的挑战，分析了各自的预设前提及普适性应用范畴，并指出在面对强劲的多元化应用场景下，原先被认为是合理的假设条件及实施规范现已成为无法克服的基因缺陷，继续沿用“单一网络体系演进式或替换式”的方法论，在当今科技水平、网络安全、工程能力和多样化应用需求条件下，已经严重制约了网络技术体系及服务能力的发展与变革。亟待基于新的思维视角和方法论提出网络技术体系发展新范式，以便适应多元化网络及多样化应用共生与共存、演进与变革、功能安全与网络安全兼容并蓄的时代要求。文章引言简述了范式的科学定义，第一部分对网络技术体系发展范式作了简要回顾，第二部分扼要阐述了现有网络技术体系发展范式之困境，第三部分给出了多模态概念的由来和网络多模态诠释，第四部分提出了网络技术体系与支撑环境相分离的新发展范式。

  • 2022-01-12
  • 阅读84
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云计算环境用户行为信任评估模型构建研究

针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题，提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法。采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取，在此基础上结合误差机制修正特征向量，构建云计算环境用户行为信任评估模型。该模型能够实现云计算环境用户访问行为安全的实时监控，解决云计算环境用户实时信任度评估精度过低的问题。根据试验数据表明，云计算环境用户行为信任评估模型构建方法能够有效提升用户可信度实时评估的准确率，可为安全态势分析和推演提供有效的数据支撑。

  • 2022-01-12
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云计算环境下基于用户访问行为的动态访问控制模型的研究

针对云计算环境下基于信任访问控制模型不能动态适应网络环境变化的问题，提出一种基于数据安全的动态访问控制模型。首先，采用关联规则的方法对用户历史访问行为进行分析，提取用户频繁访问路径并创建访问行为数据库；然后，基于实时访问行为获取用户实时状态信息，利用“时空切片”的方式构建具有时空敏感性的可信度评估模块；最后，结合动态访问授权管理模块和访问控制规则模块实现基于用户访问行为的动态访问控制。实验证明，所提出的模型较传统的基于信任访问控制模型具有更高的安全性。

  • 2022-01-12
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基于虚拟化技术的5G核心网资源配置算法

针对当前5G核心网资源分配算法在应对海量服务差异化过程中资源利用率不高的问题，提出一种在满足负载均衡的前提下最大化系统利用率的核心网资源分配算法。通过建立服务功能链部署与资源分配联合优化目标，采用改进离散粒子群的方法实现服务功能链SFC部署，在保证用户服务质量和负载均衡的基础上实现系统资源利用率的最大化，最终实现增加服务用户数量，提升网络运营效率目标。仿真结果表明，该算法在满足服务功能链SFC的资源约束下，更加有效实现系统的负载均衡，提升系统的利用率。

  • 2022-01-12
  • 阅读84
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基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

随着电子技术和传感器分辨率的不断提高，传统多目标跟踪（MTT）中的“点目标”假设不再成立，一个目标在采样时刻内对应多个量测，这样的目标可以称之为“扩展目标（ET）”。扩展目标是具有一定空间范围的目标，其检测信号往往会对应传感器的多个分辨单元，目标对应传感器的多个量测信息，会呈现出一个 “稀疏点量测集”。所以，可借助多源信息融合技术，利用多个量测信息对目标特征进行更深层次的估计。扩展目标跟踪（ETT）问题在现代目标跟踪与识别系统中受到极大的关注，如濒海监视、自主式武器、机器人技术等领域。

  • 2022-01-12
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基于模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波算法的农机GNSS/IMU组合导航

为了提高农业机械自动导航系统的精度和稳定性，综合考虑农机作业时的实际运动状态，本文将GNSS定位系统和集成了加速度计和陀螺仪的IMU相融合，提出了一种模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波（FA-FIR-KF）算法，对位置信息和姿态信息进行融合。基于FA-FIR-KF算法，其中：四元数法的引入，可以抑制农机坐标非线性的问题；模糊推理系统的引入，可以使系统对异常噪声具有自适应调节能力；遗忘因子的引入，可以使系统不过度依赖先验统计信息，从而迅速地追踪突变信号。试验结果表明，相对于非滤波情况，FA-FIR-KF模型可以使农机更平滑、稳定、精准地跟踪期望路径，跟踪精度在厘米级。

  • 2022-01-12
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