【雜志簡(jiǎn)介】

　　《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》是由解放軍信息工程大學(xué)主辦的公開(kāi)發(fā)行的以基礎(chǔ)理論、應(yīng)用科學(xué)和工程技術(shù)為主的理工科綜合性學(xué)術(shù)刊物，季刊，大16開(kāi)。《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》的辦刊宗旨是：以馬列主義、毛澤東思想、鄧小平理論和“三個(gè)代表”重要思想為指導(dǎo)，貫徹理論聯(lián)系實(shí)際和“百花齊放，百家爭(zhēng)鳴”的方針，堅(jiān)持四項(xiàng)基本原則，大力提倡解放思想、積極探索、勇于創(chuàng)新的精神，繁榮科技文化，培養(yǎng)科技人才，促進(jìn)科學(xué)技術(shù)向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，為國(guó)防現(xiàn)代化建設(shè)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)服務(wù)。《學(xué)報(bào)》主要刊載：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，電子科學(xué)與技術(shù)，信息與通信工程，測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)，空間科學(xué)，應(yīng)用數(shù)學(xué)以及軍隊(duì)指揮等專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的科研成果論文，技術(shù)報(bào)告，優(yōu)秀學(xué)位論文及今后發(fā)展趨勢(shì)展望。《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》被《中國(guó)數(shù)學(xué)文摘》、《中國(guó)物理文摘》、《中國(guó)電子科技文摘》、《中國(guó)無(wú)線電電子學(xué)文摘》等多種文摘收錄，是“中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)”來(lái)源期刊，《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤版)》全文收錄期刊，“中國(guó)期刊網(wǎng)”、“萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)”全文上網(wǎng)期刊，入選“中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)”。

　　《信息工程學(xué)院學(xué)報(bào)》現(xiàn)用刊名《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》

　　【收錄情況】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)全文收錄期刊、維普中文期刊全文收錄

　　獲獎(jiǎng)情況：河南省優(yōu)秀學(xué)報(bào);河南省優(yōu)秀期刊;總參優(yōu)秀期刊;優(yōu)秀國(guó)防期刊;《CAJ-CD規(guī)范》執(zhí)行優(yōu)秀獎(jiǎng);入選中科院核心期刊;全軍首批軍事學(xué)核心期刊。

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：通訊工程與技術(shù)、信息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用、數(shù)學(xué)、信息安全、測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)、基礎(chǔ)理論研究及其它、科技動(dòng)態(tài)。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1. 一種基于游程編碼的圖像易碎水印算法 鞏道福，劉粉林，史曉韋，任杰，GONG Dao-fu，LIU Fen-lin，SHI Xiao-wei，REN Jie

　　2. Trivium型級(jí)聯(lián)反饋移存器的非奇異性判定 王秋艷，金晨輝，WANG Qiu-yan，JIN Chen-hui

　　3. 機(jī)載無(wú)線移動(dòng)自組網(wǎng)簽名認(rèn)證方案研究 黃后彪，羅長(zhǎng)遠(yuǎn)，宋玉龍，HUANG Hou-biao，LUO Chang-yuan，SONG Yu-long

　　4. 邊界條件對(duì)尾流自導(dǎo)魚(yú)雷攻擊的影響 李長(zhǎng)軍，孟欣，丁文強(qiáng)，LI Chang-jun，MENG Xin，DING Wen-qiang

　　5. 嵌套移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化代價(jià)分析模型 葛國(guó)棟，李印海，陳璐，GE Guo-dong，LI Yin-hai，CHEN Lu

　　6. 一種嵌套移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的路由優(yōu)化機(jī)制 湯紅波，葛國(guó)棟，陳璐，TANG Hong-bo，GE Guo-dong，CHEN Lu

　　7. 基于遺傳算法的衛(wèi)星MPLS網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究 袁天，梁俊，YUAN Tian，LIANG Jun

　　8. 數(shù)值仿真HPM大氣擊穿中等離子體絲狀陣列的形成 韓晨，周東方，侯德亭，王利萍，劉起坤，HAN Chen，ZHOU Dong-fang，HOU De-ting，WANG Li-ping，LIU Qi-kun

　　9. 基于遺傳算法的可重構(gòu)天線系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn) 曹凱，陳國(guó)虎，江樺，CAO Kai，CHEN Guo-hu，JIANG Hua

　　10. 一種檢測(cè)多類自適應(yīng)隱寫的盲檢測(cè)方法 朱振浩，張濤，ZHU Zhen-hao，ZHANG Tao

　　11. 一種基于RBM的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)音素識(shí)別方法 陳琦，張文林，牛銅，李弼程，CHEN Qi，ZHANG Wen-lin，NIU Tong，LI Bi-cheng

　　12. 正則化方法在魚(yú)眼相機(jī)檢校中的應(yīng)用 李崇輝，原玉磊，鄭勇，張超，LI Chong-hui，YUAN Yu-lei，ZHENG Yong，ZHANG Chao

　　13. 聯(lián)合用戶調(diào)度的上行Alamouti MIMO多用戶檢測(cè) 馬俊，王大鳴，高山，MA Jun，WANG Da-ming，GAO Shan

　　14. 基于SVM的BoVW距離度量學(xué)習(xí) 呂清秀，郭志剛，趙永威，LV Qing-xiu，GUO Zhi-gang，ZHAO Yong-wei

　　15. 一種基于多重單應(yīng)引導(dǎo)的特征點(diǎn)匹配算法研究 劉彬，陳向?qū)帲�郭連朋，徐萬(wàn)朋，LIU Bin，CHEN Xiang-ning，GUO Lian-peng，XU Wan-peng

　　省級(jí)教育論文范文：農(nóng)村兒童素質(zhì)教育問(wèn)題解決方案

　　摘要：轟轟烈烈地搞素質(zhì)教育，扎扎實(shí)實(shí)地搞應(yīng)試教育，這是農(nóng)村小學(xué)教育的真實(shí)寫照。通過(guò)下發(fā)調(diào)查統(tǒng)計(jì)表，走訪、交談的方式，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村兒童的素質(zhì)教育具有較大的局限性，分析其存在的問(wèn)題，提出一些改進(jìn)的策略，望引起有關(guān)部門的高度重視。

　　關(guān)鍵詞：農(nóng)村兒童,素質(zhì)教育,有效策略,省級(jí)教育論文范文

　　我國(guó)有13 億人口，9 億農(nóng)民，忽視農(nóng)村兒童的素質(zhì)教育，就是忽視了國(guó)家的大半壁江山的兒童教育，這樣的教育缺少全體性。目前各級(jí)考核主要還是看分?jǐn)?shù)。“高中不行，怪初中，初中不行，怪小學(xué)，”受這種錯(cuò)誤思想的影響，有關(guān)部門狠抓小學(xué)語(yǔ)文、數(shù)學(xué)質(zhì)量。省級(jí)教育學(xué)期刊發(fā)表《世界教育信息》雜志(月刊)，創(chuàng)刊于1987年，是中華人民共和國(guó)教育部主管、教育部教育管理信息中心主辦、教育部教育管理信息中心外國(guó)教育情報(bào)研究室(原國(guó)家教委情報(bào)室)承辦的綜合性教育類期刊，也是教育部所屬的國(guó)際教育指導(dǎo)性刊物。

　　信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)最新期刊目錄

多特征融合的時(shí)頻混疊信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法

摘要：針對(duì)非協(xié)作寬帶接收?qǐng)鼍跋露嘣磿r(shí)頻混疊信號(hào)的調(diào)制識(shí)別問(wèn)題，提出一種多特征融合的時(shí)頻混疊信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法。首先，采用改進(jìn)的DeepLabV3+架構(gòu)，其核心創(chuàng)新在于將可變形空洞卷積嵌入空洞空間金字塔池化模塊，增強(qiáng)了對(duì)信號(hào)能量核心區(qū)的高密度聚焦能力；其次，網(wǎng)絡(luò)同時(shí)融合時(shí)頻圖與時(shí)域圖的多模態(tài)特征，通過(guò)跨模態(tài)特征互補(bǔ)提升識(shí)別魯棒性；最后，構(gòu)建了端到端的聯(lián)合優(yōu)化框架，實(shí)現(xiàn)多特征的高效協(xié)同學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)表明，在高混疊...

域?qū)�抗神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)的跨域說(shuō)話人日志方法

摘要：針對(duì)端到端說(shuō)話人日志系統(tǒng)因真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致泛化性能差的問(wèn)題，提出一種基于域?qū)�抗神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)的跨域說(shuō)話人日志方法。首先，通過(guò)在說(shuō)話人日志中增加包含時(shí)間池化層的數(shù)據(jù)域判別模型；其次，利用梯度反轉(zhuǎn)層實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人日志分類任務(wù)與數(shù)據(jù)域判別任務(wù)的對(duì)抗訓(xùn)練；最后，完成在數(shù)據(jù)域上的自適應(yīng)。實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同模型在真實(shí)場(chǎng)景下的性能，所提模型整體性能優(yōu)于其他模型。相較于基線模型，數(shù)據(jù)域不匹配時(shí)，兩個(gè)說(shuō)話人場(chǎng)景相對(duì)提升4...

利用Lissajous圖形的雷達(dá)輻射源DOA與極化參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法

摘要：稀疏壓縮感知類算法無(wú)法對(duì)相干信號(hào)進(jìn)行波達(dá)方向（DOA）估計(jì)，極化參數(shù)精度估計(jì)受幅相誤差影響嚴(yán)重。傳統(tǒng)算法拘束研究在一維信號(hào)層面，對(duì)上述問(wèn)題解決效果不佳，所以嘗試?yán)�用Lissajous圖形獲取更高維度的信息。首先，分析信號(hào)在空間的電場(chǎng)矢量形成的Lissajous圖形與DOA空間關(guān)系，結(jié)合離網(wǎng)壓縮感知（OGJS）算法進(jìn)行DOA參數(shù)估計(jì)，改善原算法因靈活度拓展帶來(lái)的精度損失，信噪比為5 dB時(shí)DOA估計(jì)...

可編程衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單流信息符號(hào)識(shí)別方法

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)信息符號(hào)識(shí)別方法依賴于接收機(jī)后端的一系列信號(hào)處理和基于深度學(xué)習(xí)的信息符號(hào)識(shí)別方法中存在的訓(xùn)練數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取難、計(jì)算資源成本高等問(wèn)題，提出一種基于可編程衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PD2NN）的單流信息符號(hào)識(shí)別方法。首先，將信息符號(hào)的識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)換為對(duì)接收天線處電磁波的識(shí)別，提出基于PD2NN的單流信息符號(hào)識(shí)別模型；其次，設(shè)計(jì)一種基于自適應(yīng)矩估計(jì)（ADAM）的PD2NN參數(shù)訓(xùn)練方法；最后，PD2NN網(wǎng)絡(luò)通過(guò)判...

基于VAE-DANN的變調(diào)制雷達(dá)輻射源個(gè)體識(shí)別算法

摘要：針對(duì)領(lǐng)域?qū)�抗神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)（DANN）模型的雷達(dá)輻射源個(gè)體識(shí)別（SEI）算法在變調(diào)制場(chǎng)景下識(shí)別性能顯著下降的問(wèn)題，利用深層變分自編碼器（VAE）對(duì)雷達(dá)信號(hào)細(xì)微特征進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化，提出一種基于VAE-DANN的變調(diào)制雷達(dá)SEI算法。首先，在DANN模型特征提取模塊后增加深層VAE模塊，構(gòu)建VAE-DANN網(wǎng)絡(luò)；其次，在VAE-DANN網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程中，利用余弦退火思想自適應(yīng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化總損失函數(shù)權(quán)重因子，通過(guò)...

采用自適應(yīng)噪聲插入策略的無(wú)監(jiān)督神經(jīng)機(jī)器翻譯

摘要：針對(duì)無(wú)監(jiān)督神經(jīng)機(jī)器翻譯在處理源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言之間存在顯著語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和詞匯差異時(shí)魯棒性與泛化能力不足的問(wèn)題，提出一種基于自適應(yīng)噪聲插入策略的無(wú)監(jiān)督神經(jīng)機(jī)器翻譯方法。該方法通過(guò)對(duì)源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言在語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、詞匯復(fù)雜度及句法差異性的分析，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整噪聲的插入位置和強(qiáng)度，從而更好地適應(yīng)不同語(yǔ)言對(duì)的復(fù)雜性。在結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的句子中，插入較少噪聲以保護(hù)核心語(yǔ)義，而在復(fù)雜句子中，插入較為復(fù)雜的噪聲以增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜語(yǔ)言...

面向智能監(jiān)控的輕量YOLOv10目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要：為解決傳統(tǒng)人工視頻監(jiān)控實(shí)時(shí)性不足，無(wú)法高效檢測(cè)場(chǎng)景中短暫出現(xiàn)目標(biāo)的問(wèn)題，提出一種基于輕量化YOLOv10的智能監(jiān)控檢測(cè)算法。首先，利用深度可分離卷積替換標(biāo)準(zhǔn)卷積，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高檢測(cè)速度。其次，將主干網(wǎng)絡(luò)中跨階段部分雙卷積融合瓶頸結(jié)構(gòu)替換為高效多尺度注意力模塊，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)成像尺寸變化的感知能力。最后，使用輔助邊界框優(yōu)化損失，豐富監(jiān)督信息，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)性能。在交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集UA-DE...

元微調(diào)對(duì)抗訓(xùn)練：面向多類型對(duì)抗攻擊的對(duì)抗訓(xùn)練改進(jìn)方法

摘要：作為提高模型魯棒性的重要技術(shù)，對(duì)抗訓(xùn)練存在訓(xùn)練成本高昂、無(wú)法抵御多種對(duì)抗攻擊的問(wèn)題。提出一種基于元學(xué)習(xí)的對(duì)抗訓(xùn)練改進(jìn)方法，通過(guò)結(jié)合預(yù)訓(xùn)練微調(diào)和擴(kuò)散模型數(shù)據(jù)生成策略，設(shè)計(jì)了雙分支訓(xùn)練架構(gòu)：一個(gè)分支在l_∞魯棒模型上進(jìn)行微調(diào)以提高l_∞魯棒性；另一個(gè)分支針對(duì)組合對(duì)抗攻擊訓(xùn)練，增強(qiáng)模型對(duì)非l_p范數(shù)攻擊的防御能力。訓(xùn)練中，兩個(gè)分支的權(quán)重通過(guò)混合...

《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》征稿簡(jiǎn)則

摘要：<正>《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》是由信息工程大學(xué)主管、信息工程大學(xué)教研保障中心主辦的以基礎(chǔ)理論、應(yīng)用科學(xué)和工程技術(shù)為主的綜合性學(xué)術(shù)刊物,公開(kāi)發(fā)行,雙月刊。1.征稿內(nèi)容本刊主要刊載:(1)信息與通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)空間安全、測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的科研成果論文;(2)重要學(xué)術(shù)問(wèn)題的述評(píng)、重大科技成果綜合評(píng)述及今后發(fā)展趨勢(shì)展望;(3)科研實(shí)驗(yàn)的技術(shù)報(bào)告和有創(chuàng)新的實(shí)用的研究成果報(bào)告...

一種時(shí)空特征融合的剩余壽命預(yù)測(cè)方法

摘要：針對(duì)剩余壽命預(yù)測(cè)精度低、退化特征難提取等問(wèn)題，提出一種基于時(shí)空特征融合的剩余壽命預(yù)測(cè)方法。首先，構(gòu)造雙通道深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通道1采用基于通道注意力機(jī)制的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)間維度的退化信息，通道2采用語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)挖掘空間維度的退化信息；其次，利用交叉注意力機(jī)制融合時(shí)空特征；最后，采用回歸層實(shí)現(xiàn)剩余壽命預(yù)測(cè)。在商用模塊化航空推進(jìn)系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，與其他深度學(xué)習(xí)方法相比，該方法在...

DeepClap：一種基于殘差對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)的漏洞跨模態(tài)搜索方法

摘要：針對(duì)跨架構(gòu)二進(jìn)制代碼表示學(xué)習(xí)中編譯器優(yōu)化、架構(gòu)差異及代碼混淆導(dǎo)致的性能瓶頸問(wèn)題，以及二進(jìn)制漏洞數(shù)據(jù)稀缺對(duì)檢測(cè)模型發(fā)展的限制，提出DeepClap框架。該框架通過(guò)本地部署量化DeepSeek模型生成代碼解釋，設(shè)計(jì)輕量級(jí)殘差對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)降低訓(xùn)練成本并提高表示質(zhì)量，構(gòu)建基于自然語(yǔ)言橋梁的漏洞跨模態(tài)檢測(cè)方法，將目標(biāo)二進(jìn)制代碼關(guān)聯(lián)至源代碼漏洞數(shù)據(jù)集緩解數(shù)據(jù)稀缺。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在二進(jìn)制代碼相似性分析任務(wù)中，該框架...

基于灰色聚類分析的城市進(jìn)攻作戰(zhàn)中有人/無(wú)人協(xié)同效能評(píng)估方法

摘要：為解決城市進(jìn)攻作戰(zhàn)中有人/無(wú)人協(xié)同效能評(píng)估問(wèn)題，提出一種基于灰色聚類分析的評(píng)估方法。該方法基于城市進(jìn)攻作戰(zhàn)任務(wù)場(chǎng)景和觀察—判斷—決策—行動(dòng)（OODA）環(huán)作戰(zhàn)流程分析，提取態(tài)勢(shì)感知、信息通信等4類關(guān)鍵能力需求，構(gòu)建3層評(píng)估指標(biāo)體系，運(yùn)用灰色聚類分析方法建立評(píng)估模型，并依托兵棋系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，城市進(jìn)攻作戰(zhàn)中的有人/無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)效能顯著高于有人/無(wú)人獨(dú)立作戰(zhàn)，證明該方法能夠?qū)Τ鞘羞M(jìn)攻作戰(zhàn)...

電鰻覓食優(yōu)化算法在無(wú)人機(jī)基站部署中的應(yīng)用

摘要：針對(duì)部隊(duì)執(zhí)行搶險(xiǎn)救援行動(dòng)面臨通信基礎(chǔ)設(shè)施損毀或癱瘓等問(wèn)題，以最大化系統(tǒng)容量和覆蓋用戶數(shù)量為適應(yīng)度函數(shù)，建立無(wú)人機(jī)基站三維空間部署位置優(yōu)化模型。使用電鰻覓食優(yōu)化算法（EEFO）對(duì)無(wú)人機(jī)基站三維空間部署位置進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)迭代獲取最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明，該算法在滿足約束條件的前提下，相較于鯨魚(yú)優(yōu)化算法（WOA）、哈里斯鷹算法（HHO）、粒子群算法（PSO）、白骨頂雞優(yōu)化算法（COOT）、北極海雀優(yōu)化算法（...

基于多模態(tài)融合的欠定混合矩陣估計(jì)

摘要：針對(duì)欠定混合矩陣估計(jì)中傳統(tǒng)聚類算法存在簇?cái)?shù)目不明確、簇中心隨機(jī)選擇等問(wèn)題，提出一種基于多模態(tài)融合識(shí)別的混合矩陣估計(jì)方法。通過(guò)多模態(tài)融合識(shí)別優(yōu)化聚類過(guò)程，克服傳統(tǒng)聚類算法的不足。在兩通道四信號(hào)的實(shí)驗(yàn)設(shè)置下，采用該方法進(jìn)行混合矩陣估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，估計(jì)矩陣的歸一化均方誤差達(dá)到-66.034 5 dB，相比傳統(tǒng)聚類算法，該方法能有效提高混合矩陣的估計(jì)精度，為混合矩陣估計(jì)提供了可靠方法

基于最小跳數(shù)路徑的分布式低軌衛(wèi)星星間路由算法

摘要：針對(duì)低地球軌道（LEO）衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)負(fù)載擁塞導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延增加的問(wèn)題，提出一種基于最小跳數(shù)路徑的分布式星間路由算法。該算法首先利用低軌衛(wèi)星星座分布對(duì)稱且規(guī)則的特點(diǎn)建立網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停�并以最小轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)作為路由的必要條件；其次，通過(guò)最大化剩余轉(zhuǎn)發(fā)區(qū)域的路徑數(shù)量，降低節(jié)點(diǎn)擁塞的概率；最后，讀取相鄰衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的負(fù)載狀態(tài)，以提高數(shù)據(jù)到達(dá)率。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提算法在不同數(shù)據(jù)傳輸速率下相較于最短時(shí)延路徑算法（MD...

基于反向污點(diǎn)分析的設(shè)備Web接口模糊測(cè)試

摘要：針對(duì)現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備Web接口模糊測(cè)試技術(shù)對(duì)危險(xiǎn)函數(shù)不敏感以及難以滿足參數(shù)控制依賴的問(wèn)題，提出一種基于反向污點(diǎn)分析和模糊測(cè)試的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備Web接口漏洞檢測(cè)方法。首先，通過(guò)反向污點(diǎn)分析對(duì)危險(xiǎn)函數(shù)參數(shù)至請(qǐng)求參數(shù)之間的路徑進(jìn)行可達(dá)性分析，過(guò)濾掉不能觸發(fā)危險(xiǎn)函數(shù)的請(qǐng)求參數(shù)；其次，根據(jù)定義的測(cè)試用例生成規(guī)則構(gòu)造符合不同類型漏洞特點(diǎn)的測(cè)試用例；最后，使用基于遠(yuǎn)程調(diào)試的異常檢測(cè)方法輔助確認(rèn)漏洞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在反...

分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的量子編譯自動(dòng)調(diào)優(yōu)方法

摘要：針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到量子編譯自動(dòng)調(diào)優(yōu)領(lǐng)域開(kāi)銷大的問(wèn)題，提出一種分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）驅(qū)動(dòng)的量子編譯自動(dòng)調(diào)優(yōu)方法，通過(guò)將經(jīng)驗(yàn)生成與智能體訓(xùn)練解耦，基于分布式集群實(shí)現(xiàn)了并行經(jīng)驗(yàn)生成。該方法通過(guò)建立具有稠密獎(jiǎng)勵(lì)特性的量子編譯馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）模型，設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)生成與智能體訓(xùn)練的解耦機(jī)制，結(jié)合動(dòng)態(tài)經(jīng)驗(yàn)加載策略，在保證優(yōu)化效果的同時(shí)提升訓(xùn)練效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分布式訓(xùn)練框架訓(xùn)練耗時(shí)減少54.6%；優(yōu)...

面向擬態(tài)防御系統(tǒng)的高階異構(gòu)度執(zhí)行體調(diào)度算法

摘要：擬態(tài)防御系統(tǒng)在量化執(zhí)行體之間的異構(gòu)度時(shí)，通常只考慮執(zhí)行體之間的二階異構(gòu)度，攻擊者仍然可以通過(guò)執(zhí)行體之間的高階共模漏洞來(lái)攻破系統(tǒng)。針對(duì)高階共模漏洞帶來(lái)的安全威脅，提出了一種基于高階異構(gòu)度和歷史裁決信息的負(fù)反饋執(zhí)行體調(diào)度算法。首先，該算法根據(jù)執(zhí)行體中存在的漏洞威脅，生成執(zhí)行體調(diào)度組合的相似度向量，進(jìn)一步得到調(diào)度組合的高階異構(gòu)度。然后在執(zhí)行體調(diào)度過(guò)程中，使用高階異構(gòu)度生成候選的執(zhí)行體調(diào)度組合集，同時(shí)考慮...

連分式在組合數(shù)中的相關(guān)性質(zhì)

摘要：通過(guò)Flajolet的連分式組合學(xué)理論，研究一般組合數(shù)母函數(shù)的連分式展開(kāi)式，一種自然的想法是考察與Motzkin數(shù)有代數(shù)聯(lián)系的其他組合數(shù)，基于Motzkin和Catalan格路的研究以及對(duì)Schr?der數(shù)和Delannoy數(shù)組合模型的研究，發(fā)現(xiàn)Catalan格路兩種不同格路徑的轉(zhuǎn)化關(guān)系，進(jìn)而引出對(duì)其他組合數(shù)建立適當(dāng)格路轉(zhuǎn)化的思路，通過(guò)利用平面上某些帶標(biāo)簽的格路徑的母函數(shù)與Stieltjes-Ja...

一種面向溯源圖實(shí)體狀態(tài)演化的實(shí)時(shí)APT檢測(cè)模型

摘要：針對(duì)現(xiàn)有基于溯源圖的高級(jí)持續(xù)性威脅（APT）檢測(cè)方法存在的報(bào)警延遲問(wèn)題，提出一種基于系統(tǒng)實(shí)體狀態(tài)動(dòng)態(tài)追蹤的實(shí)時(shí)檢測(cè)方案StreamTGN。首先，構(gòu)造信息層級(jí)更高的操作級(jí)溯源圖；其次，通過(guò)實(shí)體在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的狀態(tài)演變，動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)活動(dòng)的合理性；最終，通過(guò)動(dòng)態(tài)設(shè)置的異常閾值，檢測(cè)與APT攻擊潛在相關(guān)的異常行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方案可有效應(yīng)對(duì)APT攻擊“低頻率，長(zhǎng)周期”的行為特征，且相較現(xiàn)有研究表現(xiàn)出...

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