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智慧街道办解决方案

“智慧街道”是街道治理的一种新理念。它由政府主导,党建引领,联合街道居委会、业主委员会、物业公司、第三方服务公司充分借助互联网、大数据等科技手段,实现街道智能化、信息化管理。 “智慧街道”是“智慧城市”的重要构成,涉及智慧社区、智能设备、网格管理等诸多领域。通过整合街道内的人、地、物、情、事、组织等信息,覆盖街道管理工作。

  • 2021-03-19
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基于Metasploit下的浏览器渗透攻击

渗透测试的研究不仅可以发现网络系统下的某一特殊漏洞,还能在第一时间还原并确定产生漏洞的过程错误,从而达到确保网络安全的连续性.本文以浏览器渗透测试为例,利用Metasploit渗透测试框架,发起针对内网WINXP主机的浏览器渗透攻击,在成功获得主机访问权后,进行渗透攻击,获取主机内重要信息,并以此被攻陷主机为跳板,攻击内网中另一台LINUX主机,最终获得其访问控制权.基于完整渗透测试方案,可揭示网络安全的隐患,提高网络安全防范意识.

  • 2021-03-19
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计及网络安全约束和多能协同交互的多园区综合能源系统分散协调调度

多园区接入区域配电网与配气网构成多园区综合能源系统(MCIES),可有效提高其经济效益.针对配电网、配气网和不同园区等多利益主体,提出一种计及网络安全约束和多能协同交互的MCIES分散协调调度双层模型.区域调度层为多主体调度层,配电网和配气网在满足网络安全约束的前提下向园区运营商供能,三者分别以各自利益最大化为目标,协调配网-园区联络线功率;局域调度层为园区利益分配层,各园区互联以实现彼此间电能和天然气支撑,并基于区域层决策得到的配网-园区交互能量,分别以各自经济最优为目标参与利益分配,优化内部设备出力计划,协调园区间多能交互功率.采用双层目标级联分析法解耦协调变量,分别将各层优化调度主问题构建为上下两级优化调度子问题,进而对调度子问题独立建模、协调求解.天津某地MCIES算例分析表明,所提方法兼顾了网络运行安全性和不同主体利益诉求,并通过发挥园区间多能协同交互优势,实现了MCIES的安全经济优化运行.

  • 2021-03-19
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基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法.首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源.然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果.使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识.最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性.

  • 2021-03-19
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网络安全数据可视化综述

网络安全可视化是一个新兴的交叉研究领域,它通过提供交互式可视化工具,提升网络安全分析人员感知、分析和理解网络安全问题的能力.通过近些年来的研究,该领域的很多研究成果已经在网络监控、异常检测、特征识别、关联分析和态势感知等方面取得了重要进展.文中介绍了网络安全可视化的必要性和发展历史,以及主要的网络安全数据源,并重点从网络安全问题和网络安全可视化方法2个角度对已有研究成果进行了系统的梳理;最后对未来的发展趋势进行了展望.

  • 2021-03-19
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一种网络安全态势自适应预测模型

针对传统网络安全态势预测模型预测精度较低的不足,提出一种网络安全态势自适应预测模型.首先,提取警报要素并利用熵关联法计算得到网络安全态势的时间序列;然后,将该序列作为滑动自适应三次指数平滑法的输入,并生成安全态势初始预测值序列;最后,基于误差状态通过时变加权马尔科夫链预测误差,并修正初始预测值.实验结果表明,自适应预测模型相比其他模型具有较好的预测精度.

  • 2021-03-19
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网络安全通报预警技术平台研究

网络安全通报预警机制与技术平台对提高网络安全预警和应急响应处置能力具有重要意义。随着网络建设和应用技术的成熟,对于网络系统的安全技术和管理要求不断提高,搭建一个既能实时监测整体网络安全威胁与态势的技术平台,又能对各单位互联网应用、核心业务系统进行通报预警的技术平台是行业主管部门保障整体网络安全的有效途径。为建立行业主管部门网络安全通报预警技术乎舍,文章针对网络安全通报预警机制建立及网络安全建设阶段性需求进行深入分析,提出网络安全通报预警技术平台建设框架。在定性网络与信息安全信息通报工作基础上,依据国家对网络安全通报预警工作相关要求,结合行业主管部门安全管理现状,对单位资产收集、预警通报机制与技术保障措施进行深入研究。

  • 2021-03-19
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工业企业能源管理系统

企业能源管理存在的问题:设备台账管理困难;设备缺乏在线监视;设备缺乏计划维护;故障无法及时发现;现场抄表费时费力;人工统计分析困难;无法远程控制;无法实现节能降耗绿色发展;信息孤岛难以打破;数据难以集中。

  • 2021-03-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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