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信息安全最新文章

基于OSPF協議Hello報文隱蔽信道構建研究

現有存儲型網絡隱蔽信道的研究主要根據不同協議中不同字段來隱藏信息。在眾多協議中，例如TCP、UDP協議，對其研究較多，而OSFP使用廣泛卻在國內研究較少。針對OSPF協議下的Hello報文進行分析可以構建網絡隱蔽信道的字段。從所有可能字段中選擇Authentication、Router Dead Interval和Neighbor三個字段分別使用隨機值模式、值調制模型和序列模式進行構建三種隱蔽信道，利用微協議技術優化信道，并將三種隱蔽信道組合成一個傳輸速率更高的隱蔽信道模型。經過驗證，該模型具有一定的可行性和隱蔽性，可為存儲型網絡隱蔽信道構建技術提供一定的理論支持和技術支撐。

發表于：3/7/2024

基于GRU-FedAdam的工業物聯網入侵檢測方法

針對工業物聯網中的入侵檢測存在數據隱私泄露和訓練時間長的問題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法。該方法首先采用聯邦學習協作訓練入侵檢測模型，保護客戶端數據隱私；其次，構建基于門控循環單元（GRU）的入侵檢測模型并采用Adam優化算法，提高客戶端模型的訓練速度。選用TON_IoT數據集為實驗數據，經過兩輪通信輪次計算，訓練時間比單層LSTM模型減少4 s；利用Adam算法訓練模型比SGD算法收斂速度更快，入侵檢測模型準確率為0.99。實驗結果表明，基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法在保護數據隱私的情況下，可減少訓練時間和獲得更好的入侵檢測效果。

發表于：3/7/2024

基于機器學習建模的液體火箭發動機噴管內型面優化設計

噴管是液體火箭發動機產生推力的重要部件。噴管型面的結構將直接影響燃燒所產生的燃氣在噴管中的流動情況，進而對發動機的性能產生影響。采用B樣條曲線對拋物面型線進行參數化，計算樣本集的流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場，以比沖為優化變量對噴管性能進行評估。研究表明，基于代理模型優化得到的噴管內型面結構與特征線法計算結果基本一致，比沖計算結果相當，最大誤差為0.28%。通過代理模型和網格變形方法，可實現液體火箭發動機噴管內型面優化設計，提高優化效率。

發表于：3/7/2024

基于攻擊意圖的工業網絡抗毀性評價研究

隨著工業網絡的迅猛發展，安全事件層出不窮，網絡抗毀性成為了該領域關注的焦點之一。針對工業網絡中的安全問題，以攻擊意圖為切入點，開展了工業網絡抗毀性評價問題的研究。首先，通過對已知攻擊案例的分析，識別了多種攻擊類型及其潛在影響；然后，區別于現有針對網絡系統本身特性的評價方法，將攻擊的潛在意圖納入考量，構建了一個綜合性的抗毀性評價方法；最后，在一個工業網絡系統模型上，通過與現有流行的網絡系統抗毀性評價方法對比，發現所提出的基于攻擊意圖的工業網絡抗毀性評價方法具有更加客觀、穩定的評估效果。該抗毀性評價方法綜合考慮了外界攻擊的意圖、發生概率、影響范圍以及可能的后果，有效刻畫了不同場景下系統面對相同規模外界攻擊時的抗毀性。

發表于：3/7/2024

韓國兩家芯片設備制造商遭黑客入侵

韓國兩家芯片設備制造商遭黑客入侵韓國國家情報局表示，朝鮮在2023年12月和2024年2月滲透了兩家公司的服務器，竊取了其設施的產品和生產設施的藍圖。韓國國家情報局在一份聲明中說，這些黑客采用了一種被稱為“living off the land（LOTL）”的技術，最大限度地減少惡意代碼并使用服務器內安裝的現有合法工具，從而難以用安全軟件檢測到，建議各韓國公司采取預防措施。

發表于：3/6/2024

基于無線Mesh自組網煤礦液壓支架壓力傳感器設計與應用

通過研究現有無線礦山壓力監測系統中液壓支架傳感器應用情況，發現普遍存在數據傳輸不穩定與傳感器功耗高問題，為此利用無線Mesh自組網技術設計煤礦液壓支架壓力傳感器，克服數據傳輸不穩定及功耗高的問題。以STM32L412單片機為核心處理器，定時采集液壓支架壓力數據，對壓力數據進行處理和存儲，并控制數據通過無線Mesh網絡傳輸至監測分站，最終到達地面監測系統。設計中將無線Mesh模塊喚醒機制與STM32L412單片機低功耗模式結合設計，保證數據傳輸可靠性同時，兼顧傳感器低功耗。經過現場實際應用，所設計的液壓支架壓力傳感器在礦井下環境中數據傳輸穩定、傳感器功耗低，適合煤礦工作面液壓支架壓力采集監測。

發表于：3/5/2024

數據財產確權保護的法理邏輯與規則展開

大數據時代下的行為規制保護模式與數據確權保護模式目的是加強數據源發者的信息保護與規范數據資源合法利用的重要方式。數據財產權的保護模式立足于財產權勞動理論和經濟學視角的產權理論進行證立，結合數據資源價值確權的法理邏輯與市場資源有效配置的規律性，實現數據要素市場的高質量、高效率流通。數據財產確權立足于現有法律法規與數據流通中存在的多維度法律風險的本質，堅持數據人格利益與財產利益一體化，構建數據財產權利體系，明確權利的主體與客體，規范數據財產控制權、使用權和處分權的內容，并且針對數據權利主體行使權利的方式與財產權的保護期限予以限制，從而實現擺脫數據“公地悲劇”的困境。

發表于：3/5/2024

公共數據授權運營分級標準構建

公共數據分級授權有別于數據分級開放，其分級標準不應照搬公共數據分級開放標準而設計。構建分級標準是開展分級授權運營的前提，對于彌補現行公共數據授權運營行為不足具有重要的意義。構建公共數據分級授權標準應以符合公共數據作為公共財產之公共性和財產性特征為導向。通過應用場景分析，拆解公共數據不同層級的使用權，可以為構建分級授權標準提供權利限度框架。公共數據分級授權標準是對數據使用權的合理控制。結合數據安全和數據價值，在權利限度框架下劃分不同大小的數據使用權控制級別，形成分級授權標準：完全授權、可轉讓授權、開發授權和直接使用授權。通過“區分準入資格”“明確協議權利范圍”“差異化監管”以及“分級動態反饋”的具體適用規則，使分級授權標準嵌入公共數據授權運營的全過程。

發表于：3/5/2024

德陽市“生態型智慧城市”建設探索及成果

智慧城市是全球城市發展的新理念和新模式。當前，新型智慧城市已經成為貫徹落實新發展理念、培育數字經濟市場、建設數字中國和智慧社會的綜合載體。德陽積極響應國家關于網絡強國、數字中國總體部署，加快推進數字德陽建設。針對國內外智慧城市發展情況及存在問題，德陽基于城市發展現狀，創新提出“生態型智慧城市”建設模式，探索出一條推動新型智慧城市建設的新路徑，并取得一定成果。

發表于：3/5/2024

基于注意力特征融合網絡的DGA惡意域名檢測方法

僵尸網絡借助DGA生成大量隨機域名逃避安全防御系統監測。為解決已有DGA惡意域名檢測方法準確性不高和泛化能力受限等問題，提出基于注意力特征融合網絡。通過結合輸入層、Embedding層、卷積神經網絡層、注意力模塊和長短時記憶網絡層，實現層次化特征提取使模型性能得到極大的改善。實驗結果顯示，該方法在各項指標上都有明顯的提升，表現出優秀的DGA惡意域名檢測能力。

發表于：3/5/2024

生成式人工智能訓練數據風險的規制路徑研究

探討了生成式人工智能如ChatGPT在訓練數據方面的法律風險與規制問題。首先分析了生成式人工智能在數據來源、歧視傾向、數據質量以及安全風險等方面的問題，通過對中歐法律體系的比較研究，建議明確界定治理原則，并針對數據合規性制定完善路徑。最后，從具體措施層面，對中國現行的法律規制提出了具體的完善建議，為生成式人工智能的健康發展與法律規制提供有益參考。

發表于：3/5/2024

沖突型緩存側信道攻擊的構建驅逐集研究綜述

緩存側信道攻擊不斷發展，對用戶的信息安全和硬件基礎設施的安全造成威脅。緩存側信道攻擊涉及存儲系統、加密算法、瀏覽器、虛擬機、操作系統等，尤其涉及與內存的交互。部分更復雜的微架構攻擊中，攻擊者使用緩存側信道攻擊獲取關鍵信息。沖突型緩存側信道攻擊僅需要共享緩存，攻擊范圍廣，隱蔽性強。構建驅逐集，是沖突型緩存側信道攻擊中的首要和關鍵步驟。首先回顧驅逐集構建研究的發展，接著分類介紹構建驅逐集算法，并對構建驅逐集算法性能的影響因素進行分析。

發表于：3/5/2024

加快數據基礎設施建設釋放數據要素創新活力

為推動數據產業健康快速發展，促進數據產業生態良性循環，近日，由中國經濟體制改革研究會、中國電子信息產業集團有限公司（以下簡稱中國電子）、鄭州市人民政府、中國經濟改革研究基金會聯合主辦的中國“數據要素×”生態大會在鄭州國際會展中心成功召開。《網絡安全與數據治理》期刊作為特邀媒體，對中國電子數據產業有限公司副總經理鄭曦進行專訪，就數據要素治理、數據基礎設施建設等各方關注的議題進行解讀。

發表于：3/5/2024

大數據時代：數值天氣預報的機遇與挑戰

隨著地球觀測系統及數值模擬方法的不斷發展，數值天氣預報研究進入以數據驅動為核心的新范式，大氣科學也邁入了大數據時代，大數據技術賦能數值天氣預報發展成為大氣科學研究的熱點方向。從氣象海洋大數據的內涵、分類及其特征出發，概括和梳理了氣象海洋大數據在數值天氣預報的應用，從技術方面，對資料同化、物理過程參數化、數值預報產品訂正,以及機理與數據融合的模式開發等問題進行分析，并對相關應用進行了深入探討和展望，從而為氣象海洋大數據與數值天氣預報的融合發展提供重要參考依據。

發表于：3/5/2024

基于YOLOv7-RS的遙感圖像目標檢測研究

針對遙感圖像目標檢測過程中存在的背景復雜、目標特征不明顯、小目標排列密集的問題，基于YOLOv7算法，提出了一種改進的遙感圖像目標檢測算法YOLOv7-RS(YOLOv7 Remote Sensing)，提高了遙感圖像的目標檢測精度。首先，向特征提取網絡中融合SimAM減少背景噪聲的干擾；其次，提出了D ELAN網絡增強遙感目標的特征提取能力；再次，利用SIOU損失函數以提高算法模型的收斂速度；最后，優化了正負樣本分配策略，改善了遙感圖像中小目標密集排列時的漏檢問題。實驗結果表明，YOLOv7-RS在NWPU VHR 10和DOTA數據集上的mAP達到95.4%和74.1%，相較于其他主流算法有了明顯提升。

發表于：3/5/2024

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