基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。     

属性约简方法在威胁因素选择中的应用

分析了影响对空威胁判断的威胁因素,确定了各属性值离散化的处理标准,构建了基于粗糙集理论的对空威胁判断决策信息表;通过基于属性重要性的约简方法和基于正区域的约简方法对威胁因素进行了约简,确定了水面舰艇对空威胁判断的威胁因素,最后用Matlab仿真技术验证结论的正确性。     

基于云模型的系统综合效能评估方法

针对系统效能评估中定性描述难以准确评估的问题,在分析已有基于云模型评估方法不足的基础上,提出了一种新的基于云模型的系统综合效能评估方法。首先将各指标值和评价集的各评语用云模型表示,然后利用各指标值云模型与评价集各云模型相似度的加权和来对系统综合效能进行评估。实例分析表明,该方法能够有效地对系统进行综合效能评估。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

偶变元MAI旋转对称布尔函数

代数免疫度是布尔函数的一个重要密码学指标.给出了具有最大代数免疫度的偶数元旋转对称布尔函数的两种构造方法.进一步地,研究了特殊情形时所构造的旋转对称布尔函数的非线性度,当n≥18时,构造3得到的MAI旋转对称布尔函数的非线性度优于已知构造的偶数元MAI旋转对称布尔函数的非线性度.     

代数免疫度最优的旋转对称布尔函数的构造

代数免疫度是布尔函数的一个重要密码学指标,为了抵挡代数攻击,密码算法中所使用的布尔函数应当具有较高的代数免疫度.本文利用“轨道交换”技术,给出了一类具有最优代数免疫度的旋转对称布尔函数的构造,该类函数对于代数攻击具有较强的抵抗能力,同时具有较高的非线性度和最优代数次数.     

加强沿海沿江防卫作战准备

我国沿海沿江边防线长、重要目标多、综合实力强、地位作用重要,遭敌袭击威胁大,既是敌来袭的重要方向,也是我军防卫的重要区域。因此,加紧做好沿海沿江防卫作战准备,至关紧要。一、要深化对沿海沿江防卫作战问题的研究针对敌规模有限,形式多样,突然性、隐蔽性和袭击方向的不确定性强等特点,突出对敌“双先战略”思想和先制反制原则,及其两栖特攻分队攻击的规模、方式、战法、手段和企图等情况的研究,真正把作战对手搞透,使平时准备和未来作战有比较明确的“靶标”。针对沿海沿江防卫作战信息化条件背景、多种作战样式交织、我多种力量参与…     

基于改进威胁代价的无人机路径在线重规划

针对路径在线重规划中的威胁代价评估问题,提出了基于最大综合拦截概率的在线威胁代价评估改进算法.在该算法中,以已有威胁代价评估模型为基础,给出不同信息支持条件下的“瞬时跟踪概率”计算模块,进而引入“连续跟踪概率”概念,并结合“杀伤概率”得到“拦截概率”概念模块.在此基础上,提出“最大拦截概率”概念,以此作为单个主动威胁作用下的在线威胁代价评估标准,最后将其拓展到“最大综合拦截概率”作为多个主动威胁作用下的在线威胁代价评估标准.在此基础上,结合MPC算法给出路径在线重规划的模型.通过仿真结果对比,说明上述模型的合理性和算法的有效性.     

基于谱测度的地域通信网节点重要性评估

针对已有测度无法准确评价网络抗毁度和节点重要性的问题,提出了一种基于网络邻接矩阵谱特征的抗毁测度。抗毁测度的值越大,网络中替代路径就越多,网络的抗毁能力越强。在此基础上,给出了一种节点重要性评估方法,如果节点失效后网络抗毁测度下降越多,则该节点在网络中的重要性越大。