战术互联网同质层基于信任评估的安全分簇算法

提出一种适用于构建战术互联网同质网层分级结构的安全分簇算法（SCABTE），给出簇形成和簇维护的详细设计策略。最后从入侵节点的角度分析其安全性，并用NS-2构建了战术互联网仿真环境在节点传输距离、节点移动速度、网络规模变化条件下验证算法的可用性。     

中国团购网站现状分析及未来趋势展望

本文首先分析了团购网站兴起的原因,并对中国团购网站的发展历程以及融资情况进行了梳理,指出了团购网站在发展过程中出现的问题.初步分析了团购网站未来发展的趋势,并为团购网站的未来发展提出了建议,为投资者投资团购网站进行了投资分析.     

移动自组网中一种基于分簇的信任评估方案

移动自组网中信任评估方案主要用来防止网络中不良行为节点的安全威胁，本文提出一种基于分簇的信任评估方案。节点通过参考簇首发放的信任值证书可以对陌生节点进行准确有效的信任评估，并给出了该方案所涉及的信任评估公式以及簇的形成与管理的部分具体措施。它克服了移动自组网内传统信任评估方案中陌生节点间受限的信息交流的问题，减少了所需的存储空间，最后针对移动自组网部分安全问题给出了方案分析。     

意图驱动光网络的冲突解决方法

在意图驱动光网络中,由于同时下发的意图数量突然增多或底层物理资源的限制,部分用户的意图请求无法连接成功,导致意图冲突。提出一种基于强化学习的意图驱动光网络的冲突解决方法,根据强化学习输出的用户意图回退策略,更新用户意图对应的网络需求指标,在保障用户意图都能够成功连接的前提下使当前网络中的平均服务质量(QoS)值最大。实验结果表明,提出的方法可以有效提升当前网络环境中用户的平均QoS值,降低网络阻塞率。     

基于混合隐私的区块链高效模型协同训练共享方案

针对海量数据下,基于区块链的联邦学习数据共享平台面临的效率低下和隐私泄露问题,该文提出基于混合隐私的区块链高效模型协同训练共享方案。在该方案中,首先根据欧氏距离设计了一种基于相似度的训练成员选择算法来选择训练成员,组成联邦社区,即通过选取少量的高匹配训练节点来提高训练的效率和效果。然后,结合阈值同态加密和差分隐私,设计一种基于混合隐私技术的模型协同训练共享方案来保证训练和共享过程中的隐私性。实验结果和系统实现表明,所提方案可以在保证训练结果准确率的情况下,实现高效训练和隐私保护下的数据共享。     

战术互联网关键技术研究

战术互联网技术是数字化部队战术指挥控制系统的主要支撑技术之一.基于战术互联网研究现状,详细讨论了战术互联网所涉及的分群、信道接入控制、路由协议以及信息处理等问题,给出了未来战术互联网的研究和发展方向.提出了基于编制的战术互联网无线通信网络模型并将最大连接度算法应用于该模型,在介绍美军战术互联网的信道接入标准的同时详细分析了基于超宽带技术的战术互联网信道接入设计.