嵌入式设备固件仿真器综述

随着物联网(IoT)技术的发展,嵌入式设备面临更加严峻的安全威胁,特别是嵌入式设备漏洞严重影响物联网产业的安全发展.但受限于嵌入式设备自身硬件资源的限制,通用计算机系统常用的动态漏洞检测技术,例如模糊测试难以直接应用到嵌入式设备上.因此,近年来嵌入式设备固件仿真技术成为学术界的研究热点,通过对嵌入式设备硬件依赖的仿真或替换,可以将模糊测试、符号执行等通用高效漏洞检测技术应用于嵌入式设备.围绕最新嵌入式设备仿真技术,搜集整理近年来国际顶级学术论文,对相关研究成果进行归纳、总结.基于采用的仿真技术和衍生关系进行分类介绍,然后对这些固件仿真器进行评估和细化比较,为使用者选择固件仿真器提供技术参考.最后,根据当前嵌入式设备固件仿真器的现状,提出固件仿真器的挑战和机遇,对固件仿真器的研究进行了展望.     

基于特征空间多分类对抗机制的红外与可见光图像融合

为突破传统融合规则带来的性能瓶颈,提出一个基于特征空间多类别对抗机制的红外与可见光图像融合网络.相较于现存方法,其融合规则更合理且性能更好.首先,训练一个引入注意力机制的自编码器网络实现特征提取和图像重建.然后,采用生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)在训练好的编码器提取的特征空间上进行融合规则的学习.具体来说,设计一个特征融合网络作为生成器融合从源图像中提取的特征,然后将一个多分类器作为鉴别器.这种多分类对抗学习可使得融合特征同时逼近红外和可见光2种模态的概率分布,从而保留源图像中最显著的特征.最后,使用训练好的译码器从特征融合网络输出的融合特征重建出融合图像.实验结果表明：与最新的所有主流红外与可见光图像融合方法包括GTF, MDLatLRR, DenseFuse, FusionGAN, U2Fusion相比,所提方法主观效果更好,客观指标最优个数为U2Fusion的2倍,融合速度是其他方法的5倍以上.     

低视点下遮挡自适应感知的多目标跟踪算法

目的 针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法 首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果 实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP (multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll (recall)、ML (mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN (spatial-temporal relat...     

SDN网络中基于联合熵与多重聚类的DDoS攻击检测北大核心CSCD

软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为一种新兴的网络范式,在带来便利性的同时也引入了更为严峻的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service Attacks,DDoS)风险。现有的模型通常是使用机器学习模型来检测DDoS攻击,忽略了模型给SDN控制器带来的额外开销。为了更加高效且精确地检测DDoS攻击,文章采取了多级检测模块的方式,即一级模块通过计算当前流量窗口的联合熵快速检测异常,二级模块采用半监督模型,并使用特征选择、multi-training算法、多重聚类等技术,通过训练多个局部模型提高检测性能。与现有的其他模型相比,该模型在多个数据集上均表现更好,拥有更好的检测精度和泛化能力。     

相位调制微波光传输链路特性分析（特邀）

常规的微波光子系统采用强度调制方式实现微波信号的电光转换,由于调制器采用马赫-曾德尔干涉结构(MZI),系统性能不仅受到自身正弦响应特性的制约,而且需要进行偏置点控制,因此存在动态范围受限、系统控制复杂以及3 dB固有损耗带来的效率不足的问题,而采用相位调制可避免该问题。围绕相位调制光传输链路,为了完成相位调制信号的光电解调,文章提出采用薄膜滤波器通过边带抑制与边带选通两种方式实现相位调制到强度调制的转换,并分析了链路射频性能与器件参数之间的映射关系。实测对比了相位调制与常规强度调制链路之间的传输特性,通过分析可知,在相同链路配置条件下,相位调制链路具有更高的传输效率,而且光滤波带来的均衡作用,使得相位调制链路的3 dB带宽比强度调制链路大两倍。     

基于FMCW雷达的非接触式医疗健康监测技术综述

非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题,避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感,更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力,能够在突发急性医疗事件出现时及时示警,且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(FMCW)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息,可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作,且从技术上易于单片集成,成本可控,因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将FMCW雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础,然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用,最后总结了基于FMCW雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性,并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。      

基于DDR CycleGAN的红外图像数据增强

提出了一种基于双鉴别器相对循环一致性生成对抗网络(DDR-CycleGAN)的红外图像数据生成方法。针对双鉴别器监督机制易出现的过度优化造成的性能下降问题,该方法在双鉴别器循环一致性生成对抗网络(DD-CycleGAN)中加入了相对概率的思想,采用鉴别器鉴别图像的相对真实概率替代绝对真实概率,使得生成图片更加接近真实图片。本文方法采用FLIR数据集进行训练和测试,实验结果表明本文方法相比DD-CycleGAN在可见光图像生成红外图像的图像质量上,峰值信噪比提高了3.91%,FID(Frechet Inception Distance score)降低了3.81%。     

基于偏相关性测试的递归式因果推断算法

因果推断是挖掘事物间联系的一种重要方式,但在高维数据场景下,利用因果推断算法进行条件独立性（CI）测试存在冗余测试多和测试效率低的问题,这限制了因果推断在高维数据集上的应用。提出一种基于偏相关性测试的递归式因果推断算法。采用“分治”的方法对变量集进行递归式因果分割,得到更易于处理的低维子数据集,提高对数据集的处理效率。在每个子数据集上进行局部因果推断,减少每次因果推断的计算量并提升算法的运行速度。在此基础上,通过比较显著性值的合并策略整合所有子结果并得到完整的因果关系,保证总体因果结构的准确性。在“分治”过程中,采用高效的偏相关性测试避免高复杂度的核密度估算,进一步提升算法效率。基于10个经典数据集的实验结果表明,在准确率与经典推断算法CAPA持平的情况下,该算法的运算速度提升了2~10倍,且在样本量越大的数据集中提升效果越明显,证明递归式因果推断算法可以有效处理高维数据集,在保证准确率的同时提高运算效率。     

凤翔民间工艺美术的数字化品牌设计与推广

目的将数字化的品牌设计方法与管理体系应用到凤翔民间工艺美术的保护与开发中,实现民间手工艺品与现代设计产业的对接,打造具有凤翔特色的文化产业模式。方法以凤翔民艺的调研和普查为基础,通过建立凤翔民间工艺美术大数据系统、开展数字化品牌设计、打造凤翔民间工艺美术品数字化推广平台,构建完整的数字化品牌管理体系。结论对凤翔民间工艺美术的保护与开发应以品牌设计和管理为突破口,引入现代创新设计理念,借鉴数字化技术,这既有利于塑造地方文化品牌,又能推动地方经济的发展。     

水情测报系统在高海拔山区河流流域的应用

田湾河流域梯级水电站原水情自动测报系统于2007年建成并投入使用,2017年对系统进行了升级改造。本文从设备性能、设备先进性和适应环境能力等方面分析阐述,选取了适应本流域高海拔山区气象水文特性的系统设备。