W ireless-LAN安全及认证方法的研究与分析 *

首先介绍了无线局域网面临的安全问题 ,并对无线局域网的安全要求进行了分析 ;介绍了国内外 Wire-less-LAN安全认证机制的研究现状 ,在此基础上详细分析了基于 EAP的无线网络安全认证方法 ;最后对几种主要的认证方法进行了分析比较。     

基于多媒体应用的安全研究

网络的迅猛发展,让多媒体的应用更加广泛,多媒体的安全问题受到了越来越多的关注。本文首先对安全的相关技术进行了详细分析,描述了PKI/PMI技术及XML安全技术;其次对多媒体应用的安全框架进行了详细的分析和论述,将其分为三个层次模块,对每个模块进行初步的介绍;最后对部分模块的实现进行了分析。本文对于研究IT安全和多媒体工作人员有着积极的作用。     

自动驾驶安全关键场景生成技术综述

安全关键场景生成是自动驾驶的重要方向,在自动驾驶测试、汽车安全性评估和汽车安全标准构建等领域都有着很高的应用价值,是关系自动驾驶应用落地的关键。现有研究缺乏重点围绕安全关键场景生成技术的综述,因此本文对安全关键场景生成技术进行了系统性综述。首先,分析了安全关键场景生成技术的综述相关研究;其次,对安全关键场景生成模型进行了对比分析;再次,分类总结了基于聚类、贝叶斯网络和对抗网络的安全关键场景生成方法的进展;最后,对安全关键场景生成方法研究趋势进行了展望。     

基于BN的无人机气象威胁度建模和评估方法研究

在军事和非军事领域,气象威胁与火力威胁一样,严重影响无人机的飞行安全;在进行航迹规划时,气象威胁不容忽视;重点讨论了气象要素对无人机安全飞行的影响,分析总结出八种对飞行安全有严重影响的气象相关因子并进行了量化;应用贝叶斯网络推理方法进行了气象威胁度建模,给出比较直观的层次因果关系,对气象胁度进行了分析评估;仿真结果表明,该评估方法具有较好的效用,能更准确地反映实际的气象威胁度等级。     

基于安全模式的软件安全设计方法

提出一种基于安全模式的软件安全设计方法,能在设计阶段保障软件的安全性。以新的安全构造型标识安全关注,建立一种高层的安全抽象;阐述使用安全构造型和安全模式进行系统设计的具体过程,给出应用实例的系统设计类图;对安全模式库的构建方法进行分析,并与其他软件设计方法进行了比较。     

软件定义网络:安全模型、机制及研究进展

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)初步实现了网络控制面与数据面分离的思想,然而在提供高度开放性和可编程性的同时,网络自身也面临着诸多安全问题,从而限制了SDN在很多场景下的大规模部署和应用.首先对SDN的架构和安全模型进行分析;其次,从"SDN特有/非特有的典型安全问题"和"SDN各层/接口面临的安全威胁"两方面,对SDN中存在的典型安全威胁和安全问题进行分析和归纳;随后从6个方面对现有SDN安全问题的主要解决思路及其最新研究进展分别进行探讨,包括SDN安全控制器的开发、控制器可组合安全模块库的开发和部署、控制器Do S/DDo S攻击防御方法、流规则的合法性和一致性检测、北向接口的安全性和应用程序安全性;最后对SDN安全方面的标准化工作进行了简要分析,并对SDN安全方面未来的研究趋势进行了展望.     

基于Web应用的安全系统的研究

当前,Web应用的安全问题已经受到越来越多的挑战,人们对于Web的安全也给予了更多的关注.针对Web应用的安全系统进行了分析,描述了Web应用安全漏洞的级别,并对安全漏洞的进行分类,将其总结和归类;在传统的Web应用漏洞扫描系统的基础上,针对漏洞扫描系统的目标,设计出Web应用安全扫描系统,并对其各个模块的基本功能进行了分析;对遍历扫描模块进行了详细的分析.     

主流电子邮件系统安全与缺陷改进设计

由于电子邮件厂商大都将电子邮件的运营转为免费模式,愈来愈多的安全隐患与用户不断提高的安全需求形成了很大的矛盾。文章对邮件使用过程中的诸多安全问题以及身份认证过程进行了分析,论证了其中存在的安全隐患。提出了采用安全登录控件来防范客户端入侵;SSL安全协议保证传输过程安全;采用时间戳来防范重放登录攻击;采用有仲裁的双向数字签名系统进行身份认证的电子邮件登录模型等。从邮件收发的各个环节,进行了有效的安全设计。     

基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题,亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全,使得物联网对象间能够安全有效地通信,而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。随着机器学习和深度学习技术的不断发展,研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统,对此类研究进行了综述。比较了现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同;从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系统进行了详细分类;从数据集入手,对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述;探讨了物联网安全的未来发展方向。     

分析10kV配电网安全隐患及预防

10k V配电线路能否安全高效的运行直接关系整个电力系统的安全。因而本文结合这一特点,首先对10k V配电网存在的安全隐患进行了分析;对如何预防10k V配电网安全隐患进行了探讨;最后对全文进行了简单的总结。     

Output feedback control of hypersonic vehicles based on neural network and high gain observer

In this paper,the output feedback control problem for a genetic hypersonic vehicle is considered under the restriction that only the vehicle's velocity and altitude are measurable. High gain observers (HGO) are utilized to provide estimation signals for unmeasurable derivatives of the vehicle's velocity and altitude. Neural network based feedforward function is designed to compensate for model uncertainties. The proposed control design require less knowledge of the hypersonic vehicle's dynamic model. A comp...     

车辆监控调度系统的设计和实现

本车辆监控调度系统是运用先进的3G技术结合无线网络技术和Web技术建立的车辆动态管理系统。其特点是实现实时动态定位、调度、监控,改进车辆运行管理,提高车辆运行率和行车安全度。     

半主动悬架LQG控制及仿真分析

通过3自由度车辆半主动悬架系统模型的建立,采用LQG理论确定了半主动悬架的控制方法,并在MatLab/Simulink环境中对其进行仿真,并把它与被动悬架作了比较。仿真结果表明,相对被动悬架,具有LQG控制的半主动悬架在降低人体的加速度、改善车辆的乘坐舒适性和平顺性及行驶安全性上有显著的效果。     

轮式机器人模糊神经网络建模与模糊遗传PID转向控制的研究

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，提出了一种先用模糊神经网络建模，再用模糊遗传PID转向控制的方法。模糊遗传PID控制算法简单，直观性好，容易理解，能直观地判断PID参数是否有效。控制方法所需的数据完全来源于实验。经过对车体转向控制的仿真研究，由仿真结果可看出，仿真控制效果良好。控制方法能适应各种不同速度、不同转向角度等参数变化，在实际中应用实验数据就能控制，是一种有实用意义的控制方法。     

微观交通仿真中的选择性换道模型研究

本文利用Agent理论对实际交通流中的选择性换道行为进行了模型的构建。从微观层次上分析了选择性换道需求产生的机理,提出了一种基于车道行驶满意度的综合评价法。通过对实际车辆单元换道轨迹的观测与换道执行时间的统计分析,建立了车辆换道转角与车速的函数关系。最后利用单个Agent包装类在VC.NET平台上实现了此模型。     

A Multi-Agent Spatial Logic for Scenario-Based Decision Modeling and Verification in Platoon Systems

To cater for the scenario of coordinated transportation of multiple trucks on the highway,a platoon system for autonomous driving has been extensively explored in the industry.Before such a platoon is deployed,it is necessary to ensure the safety of its driving behavior,whereby each vehicle's behavior is commanded by the decision-making function whose decision is based on the observed driving scenario.However,there is currently a lack of verification methods to ensure the reliability of the scenario-based decision-making process in the platoon system.In this paper,we focus on the platoon driving scenario,whereby the platoon is composed of intelligent heavy trucks driving on cross-sea highways.We propose a formal modeling and verification approach to provide safety assurance for platoon vehicles'cooperative driving behaviors.The existing Multi-Lane Spatial Logic(MLSL) with a dedicated abstract model can express driving scene spatial properties and prove the safety of multi-lane traffic maneuvers under the single-vehicle perspective.To cater for the platoon system's multi-vehicle perspective,we modify the existing abstract model and propose a Multi-Agent Spatial Logic(MASL) that extends MLSL by relative orientation and multi-agent observation.We then utilize a timed automata type supporting MASL formulas to model vehicles'decision controllers for platoon driving.Taking the behavior of a human-driven vehicle(HDV) joining the platoon as a case study,we have implemented the model and verified safety properties on the UPPAAL tool to illustrate the viability of our framework.     

单片机在微型飞行器增稳系统中的应用

增稳系统在微型飞行器的控制系统中起到非常重要的作用。微型飞行器的增稳系统除了要实现增稳算法外,还要求系统的体积小、重量轻。数字式的增稳系统能很好地满足这些要求。数字式增稳系统的构成主要是片机和外围电路,而最简单的数字控制系统可以只用一片单片机实现,这将极在地减小数字系统的体积和重量,而且便于增稳系统算法的选择和调试,对于微型飞行器的设计有极其重要的意义。     

一种用于车辆测速的数据采集系统

车辆超速等交通违规行为的抓拍要求对车速进行精确检测,传统线圈检测器存在测速精度不高等缺点。该文设计一种用于车辆测速的交通数据采集系统,以CPLD为控制核心,通过设计相关的数据采集电路,实现对车辆交通数据的采集。通过CH365接口芯片,将数据实时地传到计算机中进行分析处理,并输出不同信号,满足不同检测需求。实验表明,该系统设计合理,能较好地用于车辆测速等交通检测系统中。     

基于PSO的BTT飞行器鲁棒解耦控制设计

提出BTT飞行器的一种鲁棒解耦控制方法。针对飞行器具有非线性、强耦合、多输入多输出（MIM0）等特点,从飞行器数学模型分析通道间耦合产生的原因,并采用Gershgorin圆的方式,定量的分析系统的对角优势度;然后利用粒子群优化算法（PSO）得到小偏差线性模型的鲁棒解耦矩阵,使得系统满足对角优势的性质;最后设计鲁棒控制器,经仿真结果验证表明,该解耦方式的控制效果良好,并具有较强的工程应用价值。     

Mixture of Automatically- and Manually-controlled Vehicles in Intelligent Transport Systems

This paper presents a technology which allows for the existence of mixed traffic, as a first step towards intelligent transport systems. We begin by designing an automatic driving controller called the intelligent vehicle driving system (IVDS). This is a two-layer system: the higher layer analyzes the current scenario and infers the control objective that associates with a certain index function; the lower layer optimizes the function provided by the upper layer. IVDS only uses the measurement of a vehicle's speed and distance relative to the vehicle in front, together with measurements of the vehicle's own state. Consequently, the vehicles equipped with the IVDS can operate together with manually-controlled vehicles. Next, a mathematical rule-based model for human drivers is developed. This model attempts to mimic human driver's behavior in vehicle following and lane-changing. Finally, we examine the control performance of the proposed controller and the potential benefits of mixed traffic by implementing the human driver model and IVDS on an automated highway simulator.