一种时序型总线硬件木马的植入与检测

RS总线集成电路在航空航天及工业控制领域具有广泛的应用,随着集成电路硬件木马的检测成为研究热点,作为总线硬件木马研究领域的分支,其设计越来越受关注。在常规时序型硬件木马的基础上,针对RS232总线集成电路,设计一种基于可逆计数器的时序型总线硬件木马。采用Xillix公司的ISE软件在RTL层设计相应的RS232总线Verilog代码,并在常规和可逆时序型硬件木马触发阈值呈等差递增的条件下进行Modelsim仿真分析,结果表明,在总线功能需求复杂和传输数据较多的情况下,可逆时序型木马比常规时序型硬件木马具有灵活性和较低的触发率,隐蔽性更强。     

多量级应急数据无监督离散化方法研究

在对连续的多量级应急数据进行离散化时,采用传统无监督离散化方法难以找出量级变化点完成离散。提出一种针对多量级应急数据的无监督离散化方法。根据量级变化的差异性将离散数据由大到小排序,结合拟合函数和二阶导数计算得到准确的量级变化点作为数据截断点,将截断所得较大数据构成的离散类移出待离散数据集,不断重复上述操作直到待离散数据满足设定的离散系数阈值,最终完成全部数据的离散。实验结果表明,该方法实现了地震相关多量级应急数据的均匀离散,其离散系数较等频离散化、层次聚类离散化等传统方法更低,可有效离散化隐藏多量级差异的应急数据。     

基于随机模型检验的社交网络隐私保护研究

针对现有社交网络所提供静态隐私策略的隐私设置不够灵活且难以定量验证问题,提出一种动态隐私保护框架,将社交网络建模为离散时间马尔科夫链模型,通过设置触发条件实现用户动态隐私规约并将其转化为概率计算树逻辑公式,同时结合随机模型检验和运行时验证中的参数化与监控技术,保护社交网络发生随机故障情况下的用户动态隐私信息。在Diaspora开源社交网络上的实验结果表明,与静态隐私保护框架相比,动态隐私保护框架具有更高的安全性和灵活性,能较好满足用户的隐私保护需求。     

考虑风电和储能接入电网的多目标协同博弈区间经济调度

针对风电的不确定性对电网调度的经济和安全运行造成影响的问题, 充分考虑储能灵活充放电的运行优 势, 提出了一种基于改进均衡协调算法的多目标区间储能经济调度优化方法. 本文综合考虑有功调度与无功优化之 间的内在耦合关系, 以典型日运行的电压偏差和系统综合运行总成本最小化为优化目标, 建立多目标区间储能经济 调度优化模型. 在优化过程中, 首先考虑在直流潮流的区间调度模型中, 通过优化储能和发电机的有功出力来实现 对风电不确定性的处理, 然后采用改进均衡协调算法对考虑交流潮流的有功–无功储能调度模型进行综合优化, 从 而获得兼顾电网安全性与经济性的均衡最优解. 本文还从风电的不同区间波动以及风电场并网规模的角度出发, 分 析了对系统储能调度运行的影响. 最后本文将改进算法获得的最优解与采用带权重系数的理想点法分析获得的 Pareto最优解进行对比分析, 可避免确定权重因子时的人为主观因素. 本文通过对IEEE RTS–24节点系统进行算例 仿真, 验证了所提模型的合理性和可行性.     

基于递归神经网络的再入飞行器最优姿态控制

针对再入飞行器的姿态跟踪问题,基于递归神经网络提出最优跟踪控制.采用反步法和递归神经网络,设计自适应前馈控制,将再入飞行器的最优姿态跟踪问题转化为等价的姿态角误差/角速率误差最优调节问题.采用自适应动态规划技术,解决最优调节问题.引入神经网络估计最优控制中的代价函数,推导最优反馈控制律,同时保证Hamilton–Jacobi–Isaacs(HJI)方程估计误差最小化.采用Lyapunov理论,保证闭环系统中所有信号,包括姿态角跟踪误差是一致最终有界的.在MATLAB/Simulink中仿真验证了所提出控制策略的有效性.     

中子辐照SiC晶格肿胀及退火回复机理研究

为研究辐照缺陷产生及其热稳定性,对SiC晶体实施了不同通量中子辐照.利用高分辨X射线衍射和单晶X射线衍射研究了中子辐照6 H-SiC晶体的肿胀效应以及退火对肿胀的回复作用.研究结果表明,SiC晶体经中子辐照后产生的主要缺陷是点缺陷,中子辐照通量越大,SiC晶体肿胀效应越显著.在2.85×1024 n/m2辐照通量下,SiC晶体未出现非晶化.高温退火可使肿胀的SiC晶格回复,1450℃退火275 min晶胞参数回复至辐照前水平.退火过程晶胞体积回复符合一级反应方程,利用等温退火方法计算分析迁移能分布.实验发现不同缺陷迁移能分别对应不同退火温度阶段:0.16 eV对应200～500℃退火;0.24 eV对应600～1100℃退火;1.15 eV对应1200～1400℃退火.200～500℃温度区间主要是C的Frenkel缺陷复合;600～1100℃温度区间主要是Si的Frenkel缺陷复合;更高温度区间1200～1400℃则对应C、Si间隙原子复合.实验结论对全面掌握晶体测温技术、提高测温精度具有一定的指导意义.     

高精度的大规模程序数据竞争检测方法

随着技术的不断发展,软件系统的非确定性（Uncertainty）不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为代价达到高扩展性,要么由于高精度分析而导致可扩展性问题.本文提出一种解决上述矛盾的分段分析方法——GUARD.它首先基于程序值流进行轻量级上下文敏感的数据访问分析,以识别出候选的数据竞争子路径而非完整的程序路径.接下来,进行可能并行执行（May-Happen-in-Parallel,即MHP）分析来确定程序中的两个数据访问操作是否可能会同时执行.MHP分析基于线程流图（TFG）将线程信息进行编码以便于高效地查询各个子路径之间的并发关系.最后,对于每条存在MHP数据访问的子路径,进行重量级路径敏感分析以确定数据竞争路径的可行性.针对12个开源项目的实验评估显示GUARD能够在1870秒内完成对130万行代码的工业规模项目的检测,且平均误报率为16.0%.此外GUARD的分析速度更快,比现有的前沿技术平均快了6.08倍并且显著降低误报率.除此之外,GUARD在其中还发现了12个数据竞争漏洞.我们将它们全部报告给了开发者,其中8个已得到了确认.     

多区间速度约束下的时序数据清洗方法

为进一步优化推广大数据及人工智能技术,作为数据管理与分析的基础,数据质量问题日益成为相关领域的研究热点.通常情况下,数据采集及记录仪的物理故障或技术缺陷等会导致收集到的数据存在一定的错误,而异常错误会对后续的数据分析以及人工智能过程产生不可小视的影响,因此在数据应用之前需要对数据进行相应的数据清洗修复.现存的平滑修复方法会导致大量原本正确的数据点过度修复为异常值,而基于约束的顺序依赖方法以及SCREEN方法等也因为约束条件较为单薄而无法对复杂的数据情况进行精确修复.本文基于最小修复原则进一步提出了多区间速度约束下的时间序列数据修复方法,并采用动态规划方法来求解最优修复路径.具体来说,本文提出了多个速度区间来对时序数据进行约束,并根据多速度约束对各数据点形成一系列修复候选点,进而基于动态规划方法从中选取最优修复解.为验证上述方法的可行性和有效性,本文采用一个人工数据集,两个真实数据集以及一个带有真实错误的数据集在不同的异常率及数据量下对上述方法进行实验.由实验结果可知,相较于其他现存的修复方法,本文方法在修复结果及时间开销方面均有着较好的表现.进一步,本文对多个数据集通过聚类及分类精确率的验证来表明数据质量问题对后续数据分析及人工智能的影响至关重要,本方法可以提升数据分析及人工智能结果的质量.     

检测JavaScript类的内聚耦合Code Smell

Code Smell是软件程序中存在不良设计和不良实现的征兆.正确地检测和识别Code Smell可以指导软件重构,提高软件的可用性和可靠性.通过Code Smell的度量指标,可以量化软件的设计问题.JavaScript已成为最常用的编程语言之一,类是JavaScript的设计模式,优秀类的设计体现为高内聚和低耦合.现有关于JavaScript内聚耦合的Code Smell研究均在微观的层面,即函数和语句上进行.它们可以提供程序实现的重构建议,但无法分析内聚耦合相关的软件系统设计问题.针对FE、DC和Blob这3种类的内聚耦合Code Smell,提出一种JavaScript类的内聚耦合Code Smell检测方法JS4C.该方法基于静态分析,同时适用于客户端和服务端程序.它通过遍历软件系统中所有的类,利用源程序的文本相似度特征和结构特征,识别Code Smell并检测其强度.在结构特征检测中,JS4C使用了经扩展的对象类型推断及非严格的耦合分散度度量法NSCDISP,有效地降低了解释型语言的静态分析过程中,类型信息缺失对检测产生的影响.实验通过对6个开源项目的分析表明,JS4C对内聚耦合设计问题有良好的检测效果.     

航天嵌入式软件整数溢出的形式化验证方法

整数溢出引起的软件系统安全性问题屡见不鲜,已有的模型检测技术由于存在状态空间爆炸、不能有效支持中断驱动型程序检测等缺点而少有工程应用.结合真实案例,对航天嵌入式软件整数溢出问题的分布和特征进行了系统性的分析.在有界模型检测技术的基础上,结合整数溢出特征,提出了基于整数溢出变量依赖的程序模型约简技术;同时,针对中断驱动型程序,结合中断函数特征抽象,提出了基于干扰变量的中断驱动程序顺序化方法.经过基准测试程序和真实航天嵌入式软件实验,结果表明：该方法在保证整数溢出问题检出率的前提下,不仅能够提高分析效率,还使得已有的模型检测技术能够适用于中断驱动型程序整数溢出检测.