信息安全最新文章 华为胡厚崑：5G数据加密得到重大提升 比4G更安全 “5G技术是不是比4G更安全？我的答案是肯定的！”在今日举办的天津达沃斯论坛首场新闻发布会上，华为公司轮值董事长胡厚崑面对媒体郑重澄清。 发表于：9/19/2018 【论文集锦】您了解AES算法吗？——《电子技术应用》优秀论文集锦 高级加密标准(AES,Advanced Encryption Standard)为最常见的对称加密算法。微信小程序加密传输就是用这个加密算法的。《电子技术应用》近年来刊登了一系列与AES算法相关的技术文章，小编整理于此，以餮读者、作者。欢迎大家推广引用！ 发表于：9/18/2018 物联网安全无解？专家给出6点理由你看够不够 将物理基础设施连接到互联网，会使系统容易遭受新的安全威胁。让高管们夜不能寐的威胁因行业差异而各不相同，但各个领域的网络安全问题无疑都在恶化。 发表于：9/14/2018 RISC-V将成2018年趋势 我们所看到的热门应用集中在数据中心、汽车、企业级IT等等处理器最密集的领域。当然，这些应用中的大趋势包括物联网（IoT）、高级驾驶员辅助系统（ADAS）和大数据等。 发表于：9/13/2018 中天微发布全球首款支持物联网安全的RISC-V处理器 杭州中天微系统有限公司，就是在今年4月20号，在中兴宣布被美帝封杀制裁，面临生死存亡的那一天，阿里巴巴集团宣布全资收购杭州中天微系统有限公司， 发表于：9/13/2018 出货量8亿颗！阿里系芯片公司中天微发布中国自研CPU架构RISC-V处理器 新智元将于9月20日在北京国家会议中心举办AI WORLD 2018世界人工智能峰会，南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授届时将亲临会场做《关于机器学习的一点思考》主题演讲。周志华教授是AI领域会士“大满贯”得主，AAAI 2019程序主席、IJCAI 2021程序主席，《机器学习》一书的作者。 发表于：9/13/2018 基于SoPC的网络入侵检测中模式匹配系统设计 设计了一种基于FPGA的模式匹配系统，通过Verilog HDL语言实现系统主体；采用开源的Snort规则，选用由“异或”运算组成的适合FPGA处理的HashMem函数进行模式匹配；通过软件预处理找出Snort中的冲突模式串进行单独匹配从而用硬件方法解决冲突。硬件电路采用DM9000A网络控制器接收网络数据。实验结果显示，当处理的Snort规则数增多时，系统资源消耗低，吞吐量稳定，相比于传统系统随着规则数增加性能下降的特性，此系统更具优势。 发表于：9/13/2018 协同系统中基于误比特率的波束成形设计 针对频率选择性信道下放大转发模式的多中继协同系统的波束成形因子设计问题进行研究。以最小化接收端总误比特率（BER）为目标，提出了一种两阶段的波束成形设计方法。所提方法可以有效降低设计的难度和复杂度，并且可以使接收端的总BER最小。仿真结果表明，与现有算法相比，本算法可以显著降低接收端的误比特率。 发表于：9/13/2018 可重构双基双域模乘器设计与实现 选择素数域和二进制域上基于字的Montgomery模乘算法，分析传统双域模乘器在二进制域上运算效率不高的问题，首先选择能够使两个域上模乘器延迟时间相当的字长，并对模乘器进行双域的可重构设计,使之能够同时支持素数域和二进制域上的运算。相较以往设计,采用双域双基设计的模乘器使时钟周期数平均缩短了48%。 发表于：9/12/2018 基于S变换的雷达脉内调制特征提取方法 针对利用常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号分类识别存在的问题，提出一种基于S变换的雷达脉内调制特征提取方法。将S变换引入雷达脉内信号分析中，首先提取信号S变换时频图像的不变矩特征；然后针对其在BPSK和QPSK信号分类上的不足，提出了基于S变换峰值包络特征提取方法；最后用支持向量机作为分类器进行分类实验。仿真结果表明，在一定信噪比范围内，提取的特征具有较好的聚集性和可分性，对6种雷达脉内调制信号取得了较好的分类正确率。 发表于：9/12/2018 基于拟牛顿法的常模盲多用户检测算法 分析了传统常模算法及其改进算法的缺点，将线性约束和拟牛顿法应用于常模算法，提出了线性约束拟牛顿常模盲多用户检测算法，称之为LC-QNCMA。在DS-CDMA系统中,对本文算法与传统的线性约束常模算法（LC-CMA）及最小二乘常模算法（LSCMA）进行了仿真比较。结果表明，与LC-CMA相比,LC-QNCMA的信干比性能和误码性能方面有较大改善；与LSCMA算法相比，LC-QNCMA算法复杂度有明显降低。本文算法在两种算法的优缺点中取得了较好的折中。 发表于：9/12/2018 基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法* 针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感，易陷入局部最优解的不足，将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合，提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化，同时引入环形拓扑结构邻域，提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验，结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性。 发表于：9/11/2018 基于混沌扰动PSO算法的云计算任务调度 粒子群优化（PSO）算法在云计算环境下任务调度方面应用十分广泛。针对算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷，从基本概念入手，在算法中加入改进的动态惯性权重和外部扰动策略，改善PSO算法的局部寻优能力，提高算法迭代后期收敛速度和搜索的精度，最后利用Cloudsim进行实验，将新算法与其他算法任务执行总的迭代次数的结果进行对比，新算法克服了粒子群算法的缺点，能够有效地平衡全局和局部搜索能力，任务的完成时间相对较少。 发表于：9/11/2018 基于SECaaS模式的网络安全监管服务化研究 重要行业的网络和信息系统一直是敌对分子试图破坏和窃取信息的主要目标。行业各级主管部门也纷纷加强了网络安全建设，将建立自上而下的网络安全监管体系作为重要支撑手段来落实网络安全管理。目前行业网络安全监管在落地性、同步性和层次性等方面还存在问题。究其根源在于人才缺乏导致的安全能力分布不均衡。通过论述采用SECaaS模式实现网络安全监管服务化，将网络安全问题的验证、分析和解决方案设计等能力要求高的工作在云端解决，以弥补下级单位人才不足的缺陷，从而实现对整个行业网络安全短板的补足，全面提升行业网络安全的整体水平。 发表于：9/11/2018 基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法 半监督学习是一种重要的机器学习方法，能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域，有标记样本少、形式灵活多变、易混淆，基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状，提出一种基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法，先使用卡方检验和深度学习方法获取样本的文本向量，然后分别使用单分类和增量学习方式训练，提高分类性能。使用github公开数据集进行训练和测试，实验结果验证该方法能够有效改善webshell检测的漏报率和误报率。 发表于：9/10/2018 «…361362363364365366367368369370…»
