基于CFL_BLP模型的CFL SSL安全通信协议

现有PKI、IBC认证技术与SSL/TLS通信协议已不能满足当今网络空间新兴信息产业的毫秒级信息安全需求.针对新兴信息产业的毫秒级通信安全问题,以CFL为原点技术,并基于CFL_BLP模型给出CFL SSL协议及其形式化描述,从协议层面上证明该协议可实现毫秒级双向认证、通信的机密性和完整性保护、自主可控以及防止中间人攻...     

支持向量机的增量学习和减量学习

分别介绍了支持向量机的增量学习和减量学习的两种训练方法,即在线递归训练法和最小二乘支持向量机.递归法只能处理在线(每次只处理一个样本)增量学习或减量学习,而最小二乘法即可处理在线又可处理成批增量学习或减量学习.递归法得到的解是精确的但是以时间为代价的,最小二乘法花费的时间少,但得到的解不如递归法的精确.并通过标准模式分类库中数据集进行数值试验比较.     

一种在混合业务中保证流业务QoS的调度算法

为保证混合业务中流业务的丢包率和中断率,提出了一种基于二维效用函数的调度算法. 仿真结果表明,提出的方法对于丢包率和中断率的服务质量保证能力,均优于修正的最大加权时延优先算法和指数正比公平算法等仅以排队时延为优化目标的混合业务调度算法.     

并行工程中MAS决策的协商机制及其评价

并行工程中,多Agent智能决策是一个核心组成部分。Agent间决策结果的不一致性会影响整个并行工程的决策结果,需要采取适当的协商机制调节Agent之间的矛盾。本文给出了可信度优先、权威性优先、相邻影响、彼此影响等四种Agent协商机制以及相应的决策公式,并对它们进行了量化比较,分析了各自的优越性和适应性情形。最后给出了基于协商的Agent分组决策的一致性策略。     

基于认证及区块链的CFL BLP_BC模型

5G时代的到来给新兴信息产业的信息安全问题带来了新的挑战,现有的安全技术已不能满足5G时代下特定场景对毫秒级认证、可信认证等的相关需求.因此,以CFL技术为信息安全原点技术,提出了 CFL_BLP_BC模型.CFL_BLP_BC模型在局部修改原BLP模型安全公理的基础上,结合区块链技术对该模型的基本元素、安全公理和状态转换规则进行了形式化描述.该模型不仅支持信息安全五性,而且具有毫秒级、指令级、实证制等信息安全属性.该模型支持内生安全、先天免疫、主动防御技术,可为当今网络空间新兴信息产业提供重要的理论指标.     

基于最大期望的初始聚类中心选择算法

K-means++算法在K-means基础上提出了对距离通过概率选择的方法获得下一个初始聚类中心,针对过程中迭代次数和时间消耗,本文提出了一种高斯混合分布下基于最大期望算法估算初始样本中心的算法(EMK-means++)。算法定义适当瞭望样本并获取瞭望样本下的整体样本距离,利用最大期望一次估算全部初始聚类中心位置,在后续迭代求解过程中有效减少迭代次数,降低时间开销,提高了整体聚类效果。     

共享经济背景下多属性双边匹配问题求解

对双边匹配类问题进行抽象建模,改进属性匹配度计算模型,求出匹配双方的偏好序,引入机器学习的思想改进蚁群算法对之求解。针对蚁群算法前期易早熟、后期难收敛的问题,提出非线性梯度启发信息和基于历史搜索信息的状态转移策略;针对蚁群算法初始参数设置难、调参工作量大的问题,提出基于梯度下降思想的自动调参方法;并制定稳定匹配和当前最优匹配的评价规则,引导蚁群算法的信息素更新。仿真结果表明改进的蚁群算法与传统蚁群算法相比评价值提升约20%。与传统蚁群和基于RNA计算改进的蚁群算法相比求解稳定性更优。