基于一致性预测算法的内网日志检测模型_顾兆军

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。

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从波音737MAX失事反思数字化技术应用

2019年3月10日上午，一架载着149名乘客的波音737-MAX8坠毁在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴附近，包括8名中国公民在内的所有乘客全部罹难，令人扼腕痛心！这是继去年10月29日印尼狮航空难造成189人罹难的波音737-MAX8客机发生的第二起空难。

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车联网技术下，网络货运平台与实体运输企业的变化

1）车市销量下滑，下游客户成本优化需求增加，车联网应运而生；2）车联网市场每年保持稳定增长，虽仍与其他国家规模相差甚远，但发展潜力十分巨大；3）制造与服务相结合，车联网行业玩家协作分工，整车厂商与运营服务商是行业主要角色； 4）车联网促使网络货运平台成为中台发展产业上下游，降低实体运输企业的管理成本。

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白皮书|中国联通车联网技术路线及布署策略

支撑未来车联网发展必然是一个立体化通信网络架构，通过横向和纵向两个方面实现多模接入、车车直通、支持多种低时延高可靠业务的车联网通信。横向实现3G/4G/5G网络共存，依据不同的业务需求（例如Telematics业务，V2X业务）选用不同的网络及技术，实现多模通信。纵向实现车车之间无缝联通，在有网络覆盖情况下，可通过基站实现车车通信，而在无网络覆盖情况下，可通过V2V实现车车之间直接通信。通过网络实现路边设施信息回传与管理，实现RSU（Road Side Unit）的快速、灵活、低成本的部署，实现数据与业务分流，降低网络时延，避免资源冲突，实现数据与业务的回传。为了增强基于基站通信的低时延高可靠业务，考虑沿公路部署光纤传输管道，引入边缘云计算，实现业务下沉，在靠近移动用户的位置上提供IT服务环境和云计算能力，并将业务存储和存储分发能力下沉至靠近用户侧（如基站），降低网络传输时延。

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02-微服务引擎 MSE 治理中心重磅发布

后端服务BaaS化：DB、MQ、Redis、注册中心、配置中心、服务治理中心服务治理下沉、透明化：Java Agent、Sidecar、Java 治理和 Service Mesh 治理的统一、应用 0 成本上云开源生态、标准化：Spring Cloud，Dubbo，Kubernetes

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蜂窝车联网技术架构与关键技术研究

车联网（V2X）是指通过装载在车辆上的传感器、车载终端及电子标签提供车辆信息，采用各种通信技术实现车与车、车与人、车与路互连互通，并在信息网络平台上对信息进行提取、共享等有效利用，对车辆进行有效的管控和提供综合服务[1]。

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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化（Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO）算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization,MFO）,并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法（CA-FM）.算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数；然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型；最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

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