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基于eID建立可信的云安全环境

云计算是以虚拟化技术为基础,以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式,整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式[1、2]。虽然各种机构都对云计算产业给出了令人激动的市场前景预测,但随着云计算的不断普及,对于使用云服务的用户而言,他们对安全问题的重要性日趋重视,尤其是数据安全性与隐私泄露风险的问题,已成为制约云计算发展的重要因素[3]。例如,近年来Amazon、Google等云服务提供商不断爆出的各种安全事故,斯诺登事件、iCloud明星照片泄露更是将云中的安全问题与隐私关注推向了一个前所未有的高度。

  • 2022-01-10
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“零信任”防御云计算信任危机

近年来,随着云计算在企业数字化转型过程中扮演越来越重要角色,相关企业不断加大基础设施投入,市场需求旺盛。在政府推动和市场需求双重影响下,云计算产业在我国也迎来了加速发展。据中国信息通信研究院发布的《云计算报告2021》显示,2020年,我国公有云 SaaS市场规模达到278亿元,较2019年增长了43.1%,SaaS市场有望在未来几年迎来增长高峰;公有云PaaS市场规模突破100亿元,与去年相比提升了145.3%,随着数据库、中间件、微服务等服务的日益成熟,PaaS市场仍将保持较高的增速;公有云laaS 市场规模比2019年增长了97.8%。

  • 2022-01-10
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基于云计算的大数据安全隐私保护

云计算是分布式计算的重要组成部分,依托计算机技术,能够将数据计算与处理程序进行分解,并使用多个服务器处理和分析相关数据,将处理结果反馈给用户。相关运算方式能够在几秒钟的时间内完成较大规模数据的处理,进而有效提升了网络数据服务能力。

  • 2022-01-10
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跨域访问控制技术研究

根据国内外最新研究,对跨域数据流动中的访问控制技术进行了总结和展望。首先,结合复杂应用环境下的访问控制,概括了访问控制模型、数据安全模型的发展。其次,分别从数据标记、策略匹配和策略冲突检测方面对访问控制策略管理的研究展开论述。最后,总结归纳了统一授权管理中数据标记技术和授权与延伸控制技术的研究现状。

  • 2022-01-10
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基于泰森多边形的网络规划方法研究

随着4G牌照的发放,中国移动TD-LTE网络建设正如火如荼,各大中城市基站密度越来越大,站址规划难度也随之增加。通过对ArcGIS泰森多边形的应用来处理庞大的站址数据,根据各区域站距原则从现网站址数据中快速、有效、准确的批量定位并提取出新建站位置,可大大提高工作标率和规划准确率,将无线设计人员从站址的海洋中解脱出来。

  • 2022-01-10
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ADAS系统中的动态目标感知策略

ADAS系统中重要的输入源来自于目标感知系统,其功能是感知车辆周围动态环境,并基于数据为环境建立可靠和详细的描述,以便为决策控制端提供准确地环境数据输入。为了确保感知系统对于ADAS系统要求的不同种类的动态目标类型(包含但不仅限于行人、骑行者、不同种类的轿车、卡车、货车)及静态目标类型(包含路面、车道线、路沿、护栏、交通标示和信号灯)的准确识别及输出,需要建立相应较高鲁棒性的感知融合算法。前文就静态目标视觉感知算法进行了相关分析研究,本文将就动态目标视觉感知算法进行相关讨论分析。

  • 2022-01-10
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人工智能技术在水声通信中的研究进展

多年来,从非相干水声通信到相干水声通信,直扩、跳频、OFDM、Turbo均衡、时间反转和自适应等各种理论和技术均被引入水声通信中,以期克服复杂多变海洋环境对水声通信信号的影响。但是,目前仍无法研制出一种能适用于各类海洋环境、可满足通用水声业务误码率、速率和距离等需求的水声通信机,更难以进行大规模水声通信组网应用、实现稳健可靠的海洋物联网。一个重要原因是,海洋环境大动态变化引起的水声信道复杂时-空-频变特性,使得传统各种理论和技术仍难以实时、合理、有效地与之进行良好的自适应匹配设计。近年来,人工智能技术在无线通信、大气、教育、医疗、金融和社会决策等各领域的快速发展,为突破水声通信所面临的传统技术瓶颈带来新思路。本文将对国内外人工智能技术在水声通信物理层和网络层中的应用探索进行梳理和总结。

  • 2022-01-10
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5G通讯技术在V2X中的应用

V2X(VehicletoEverything车辆与万物互联)技术,此技术通常指拥有先进的高精度传感器、车载控制器和执行机构等设备的车辆,结合无线通讯技术和网络技术的科技融合,通过这样科技融合可以实现车与道路、车辆、行人等任何事物进行通讯,利用多方面,多维度的信息融合处理,感知或识别人、物体和环境的状态,再通过共享、信息交互和智能决策等手段实现车与车、车与人、车与道路、车与万物之间的协同控制,通过V2X通信,车辆能够自主地与附近其他车辆和路边基础设施通信,获得实时路况和道路信息以及行人信息等一系列交通信息,从而实现汽车的安全高效行驶,减少交通事故的发生,提高道路利用率,缓解交通压力以及提供道路安全紧急救助信息和丰富的娱乐信息,以提升驾驶体验,从而使车辆拥有更高效的、更节能、更舒适、更安全驾驶体验。是未来新一代汽车的必备配置。

  • 2022-01-10
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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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大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。

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