区块链、雾计算、边缘计算和机器学习在物联网安全方面的应用

物联网（IoT）是下一个通信时代。使用物联网，物理对象可以以无缝的方式创建、接收和交换数据。各种物联网应用专注于自动处理不同的任务。现有和未来的物联网应用将会提高用户舒适度、工作效率和自动化水平。为了实现这一目标，需要高度的安全性、私密性、身份验证和从攻击中恢复的能力。为了实现端到端安全的物联网环境，必须对物联网应用的架构进行更改。在这篇报告中，详细回顾了在IoT应用程序提出的安全相关的挑战和威胁的来源。在讨论了安全问题之后，讨论了各种新兴和现有的技术，重点是在物联网应用中实现高度的安全信任。讨论了四种不同的技术，区块链、雾计算、边缘计算和机器学习，以提高物联网的安全水平。

2022-03-31
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浅谈文本对抗攻击与防御方法

对抗攻击，也称作对抗样本生成，是由于模型判断边界与真实系统边界的不一致而导致的。对抗样本指的是一类通过对原始样本数据添加针对性的微小扰动而恶意构建的样本，其不会影响人类的感知判断，但会使深度学习模型产生错误的判断。顾名思义，文本对抗攻击即指针对文本数据展开的对抗攻击研究。本文分为上下两篇，简述文本对抗领域的攻击方法与防御方法。在上篇中我们介绍了文本对抗攻击的主流方法，本篇为下篇，将为大家介绍针对文本对抗攻击的防御方法。对抗攻击，也称作对抗样本生成，是由于模型判断边界与真实系统边界的不一致而导致的。对抗样本指的是一类通过对原始样本数据添加针对性的微小扰动而恶意构建的样本，其不会影响人类的感知判断，但会使深度学习模型产生错误的判断。顾名思义，文本对抗攻击即指针对文本数据展开的对抗攻击研究。本文分为上下两篇，简述文本对抗领域的攻击方法与防御方法。在上篇中我们介绍了文本对抗攻击的主流方法，本篇为下篇，将为大家介绍针对文本对抗攻击的防御方法。

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边缘计算：赋能智慧城市建设与治理的关键技术

边缘计算是一种前瞻性的新兴计算范式。随着万物互联时代的到来，数据将更多地来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，为满足新的海量数据处理需求，边缘计算技术被逐渐推到了舞台中央。目前，边缘计算被广泛地应用于智慧城市建设中，从铺设网络、装置传感器、搭建系统平台到实现数据全采集，在为智慧城市构建带来巨大机遇时，也面临着来自技术、应用甚至法律、伦理等多重层面的挑战。对此，中山大学数据科学与计算机学院教授吴迪认为，作为支撑未来人工智能应用的关键技术之一，边缘计算对升级智慧城市建设、推动城市智慧化治理至关重要，我们应进一步加速构建网络、计算、存储、应用核心能力为一体的边缘开放平台，以边缘计算驱动智慧城市发展，以此更好地建设智能化数字中国。

2022-03-31
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基于WiFi信号室内定位技术的研究

主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响，定位精度不高，提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型，更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析，经过加权去噪模型改正后的定位精度更高，适用性更广。

2022-03-31
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“双碳”目标下南方区域电力转型发展面临的挑战及调度应对措施思考

“双碳”目标的提出是党中央经过深思熟虑的重大战略决策，事关中华民族永续发展和构建人类命运共同体。构建以新能源为主体的新型电力系统，为我国“双碳”目标下构建清洁低碳安全高效能源体系、加快绿色电力转型步伐，指明了发展方向，明确了行动纲领，提供了根本遵循。

2022-03-30
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关于端到端5G网络切片关键技术分析

随着5G技术在物联网中的广泛应用，要求5G网络能够用户提供更为宽广的连接，提供低时延、安全、可靠的网络通信服务，而作为5G技术的关键，要求能够使用场景多元化与万物互联的通信网络，采用满足人们的需求，网络切片技术作为5G通信的关键技术，能够将不同的虚拟化、多元化的物理场景生成在相互隔离的5G网络切片中，提高网络数据传输的效率，同时也有助于5G网络在数字化社会发展中的应用。

2022-03-30
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移动网络中基于人工智能的端到端网络切片技术研究

为了应对未来移动网络差异化的垂直行业应用与海量数据分发挑战，利用网络切片技术变革现有网络架构受到广泛认同。围绕移动网络空中接口部分的切片化面临的问题，设计了包括无线接入网虚拟化的移动网络端到端的网络切片架构，提出了基于网络大数据的服务等级协议参数映射方法，讨论了智能网络切片资源管理可行方法，为移动网络中基于人工智能的端到端网络切片实现提供实践参考。

2022-03-30
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工业大数据软件面临的挑战及应用发展

工业大数据是工业领域相关数据集的总称，是智能制造与工业互联网的核心要素。工业大数据软件负责工业互联网数据采集、管理、处理、分析和应用等任务，包括系统软件、领域平台和企业应用3个层次的软件构件。分析了智能工业互联网应用场景下工业大数据软件开发所面临的挑战；聚焦如何有效收集、存储并分析工业物联网时序数据，如何降低大数据处理分析的技术门槛，如何快速低成本构建工业大数据应用软件系统；最后对工业大数据软件的应用情况及未来工业大数据软件的发展愿景进行了展望。

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