Attributing Cyber Attacks

Who did it? Attribution is fundamental. Human lives and the security of the state may depend on ascribing agency to an agent. In the context of computer network intrusions, attribution is commonly seen as one of the most intractable technical problems, as either solvable or not solvable, and as dependent mainly on the available forensic evidence. But is it? Is this a productive understanding of attribution? — This article argues that attribution is what states make of it. To show how, we introduce the Q Model: designed to explain, guide, and improve the making of attribution. Matching an offender to an offence is an exercise in minimising uncertainty on three levels: tactically, attribution is an art as well as a science; operationally, attribution is a nuanced process not a black-and-white problem; and strategically, attribution is a function of what is at stake politically. Successful attribution requires a range of skills on all levels, careful management, time, leadership, stress-testing, prudent communication, and recognising limitations and challenges.     

海量感知数据高效传输技术

现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题,为了实现大面积感知数据高效传输,提出了基于数据关联度的模糊自适应融合算法,建立了自适应网络模型。感知节点发送的数据经汇聚节点、中继节点转发时,通过自适应网络模型,根据感知数据关联度,动态修正输入参数加权系数从而改变控制规则,再用优化的控制规则进行参数调整,融合后的数据再传送到上一级平台,实验表明了该算法能明显改善海量感知数据传输性能。     

空地协同反干扰目标交叉定位融合算法

传统双站交叉定位精度较高,但在基线及其延长线无法定位且在基线附近定位误差迅速增大;预警机测高交叉定位可实现全空域定位,但定位精度不高.针对这两种定位方法的优缺点,提出了基于传统交叉定位和预警机测高交叉定位的距离解算加权融合算法,并进行了仿真分析比较,证实了算法的有效性.     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

基于模糊数学的火险探测系统设计

针对火灾探测的特点和误报、漏报等问题,提出基于模糊逻辑论的数据融合算法,以提高火灾探测的准确性。运用单片机技术,设计了火灾探测系统的软硬件构成,并通过dsPIC与上位机的串行通信,实现了火情的距离监测。     

模糊神经时延 Petri 网的信息融合模型

将模糊逻辑与融合技术相结合得到了一种模糊信息融合方法,然后用时延Ｐｅｔｒｉ网对此信息融合系统建模,并给出了信息融合系统反应时间的一个计算公式。然后将人工神经网络应用到时延Ｐｅｔｒｉ网中,提出了一种多传感器信息融合的模糊神经时延Ｐｅｔｒｉ网模型。     

基于几何法和信息融合的2D雷达目标高度估计

在由 2 D雷达组成的雷达网中 ,首先用几何方法得到了 2个目标高度估计值 ,然后利用信息融合思想 ,在最小均方误差估计准则下得到了目标高度估计融合值及其方差表示。仿真计算表明 ,基于融合方法得到的高度估计较之只用几何方法得到的高度估计 ,性能得到了明显的提高。     

Bayes信息融合方法在雷达故障诊断中的应用

根据雷达系统诊断信息多样化的特点,重点考虑雷达的BIT信息、FMECA信息、FTA信息和案例信息,提出将各类信息根据对故障现象的影响程度进行归一化处理,然后利用Bayes证据理论的方法将归一化后的信息进行融合处理,得到的结果进行故障诊断的方法,该方法可以克服各类故障信息中的量纲不一致性,可以提高诊断的可信度,降低诊断的不确定度,是一个比较理想的方法。     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

自行武器GPS/INS组合导航系统的设计

介绍了某自行武器的 GPS/ INS组合导航系统的设计方案 ,内容包括该系统的数学模型、信息融合和系统仿真。实验结果表明 ,该设计改善了系统性能 ,提高了导航定位的精度、可靠性和实用性