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《6G近場技術(shù)白皮書2.0》正式發(fā)布

4月10日至12日，由未來移動通信論壇主辦的2025全球6G技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會（原全球6G技術(shù)大會）在南京隆重召開。來自全球的6G領(lǐng)域的思想領(lǐng)袖、技術(shù)先鋒和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人物齊聚金陵，共同探討6G技術(shù)創(chuàng)新與未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展藍圖。10日下午，大會正式發(fā)布《6G近場技術(shù)白皮書2.0》（6G Near-field Technologies White Paper 2.0）。該白皮書在2024年4月發(fā)布的業(yè)界首部近場技術(shù)白皮書的基礎(chǔ)上進行了大幅更新升級，旨在深度推進近場技術(shù)研究與標準化探討，為3GPP即將于2025年6月啟動的6G標準化研究項目提供重要參考。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核電運行數(shù)據(jù)服務研究

在核電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，核電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設(shè)至關(guān)重要。然而，現(xiàn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺存在子系統(tǒng)研發(fā)分散、外部接入復雜等問題，影響了開發(fā)和維護效率。針對這些問題，提出了一種核電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的實時數(shù)據(jù)服務管理機制，包括數(shù)據(jù)服務目錄管理、多維標簽及查詢技術(shù)，以及面向核電場景的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分發(fā)和調(diào)度技術(shù)。研究結(jié)果表明，該平臺能夠提供統(tǒng)一、可視化、自助式、安全的實時數(shù)據(jù)服務。平臺已成功應用于多個核電廠，支持21類服務和200個以上數(shù)據(jù)接口，有效滿足了數(shù)字化應用的數(shù)據(jù)服務需求。該研究不僅為核電行業(yè)提供了實時、安全、高效的數(shù)據(jù)服務解決方案，也為其他工業(yè)領(lǐng)域的實時數(shù)據(jù)服務提供了參考。

發(fā)表于：9/3/2024

基于居民出行特征的職住地精細化識別

為了解決傳統(tǒng)職住模型測算規(guī)則的單一性和局限性，降低各區(qū)域居民用戶因作息規(guī)律差異或臨時性變化而造成的職住地識別誤差，創(chuàng)新性提出一種基于不同區(qū)域居民出行特征的職住地精細化識別方法。首先，采用“3 min切片”和“角度+駐留時間+連接次數(shù)”等多種方式對手機信令數(shù)據(jù)進行降噪提煉；然后，基于時空約束密度聚類進行駐留點識別分析；最后，根據(jù)各城市居民日常出行特征，通過引入加權(quán)駐留時長動態(tài)更新各城市區(qū)域居民用戶職住地測算規(guī)則，進而精細化識別不同城市用戶職住地分布。實驗結(jié)果表明，所提方法涉及的過程均合理有效，且最終的職住地識別效果要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)單一職住模型測算規(guī)則，適用于同時批量處理多個區(qū)域職住地問題，尤其對因突發(fā)狀況而產(chǎn)生作息時間變化的城市效果更為顯著。

發(fā)表于：9/3/2024

基于數(shù)據(jù)到達間隔的網(wǎng)絡(luò)大流檢測方法

大流檢測是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管中的重要任務。現(xiàn)有的檢測方法主要圍繞流的大小來進行篩選評判。然而，真實的大流往往與數(shù)量眾多的老鼠流混合在一起，尤其是當路由器存儲空間有限時，依靠所能記錄下來的流大小信息通常不能準確實現(xiàn)大流檢測。為此提出一種新的大流檢測方法，該方法根據(jù)流的新舊及數(shù)據(jù)到達間隔來濾除老鼠流。實驗顯示該方法在有限的存儲空間條件下，表現(xiàn)出良好的檢測準確性。

發(fā)表于：9/3/2024

基于區(qū)塊鏈的敏感數(shù)據(jù)可信存儲系統(tǒng)實現(xiàn)

針對敏感數(shù)據(jù)保密性和可靠性需求，提出了基于區(qū)塊鏈的敏感數(shù)據(jù)可信存儲技術(shù)，為敏感數(shù)據(jù)的安全存儲和高效管理提供了一種創(chuàng)新性的解決方案。通過去中心化存儲和不可篡改賬本、區(qū)塊鏈安全監(jiān)管、鏈外數(shù)據(jù)可信接入、區(qū)塊鏈共識機制等技術(shù)，永久記錄網(wǎng)絡(luò)或數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)，有效防止入侵者數(shù)據(jù)竊取，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，保障數(shù)據(jù)的完整性。通過成功實現(xiàn)大幅提高并發(fā)容量的同時實現(xiàn)實時有效傳輸和處理數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)具備適應復雜環(huán)境的通信能力，推動了敏感數(shù)據(jù)存儲應用的發(fā)展，為相關(guān)領(lǐng)域的科研和實際應用提供有力支持。

發(fā)表于：9/3/2024

橢圓曲線標量乘高效方案設(shè)計

對于一些資源受限的應用場景而言，橢圓曲線密碼算法的計算量還是比較大，這嚴重影響了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，需要對算法進行輕量化改進以減少資源消耗。標量乘運算是影響橢圓曲線密碼算法執(zhí)行效率的關(guān)鍵，針對無線傳感器節(jié)點的內(nèi)存和處理特點，首先對其底層的域運算進行改進，提出了二進制域上的3-Karatsuba聯(lián)合區(qū)塊乘法算法、快速模約減算法、模平方及模逆算法，減少了域運算過程的基本運算和內(nèi)存讀寫次數(shù)，最后基于Montgomery算法設(shè)計了GF(2m)上的標量乘快速實現(xiàn)方案。在8 bit AVR 微處理器上實驗表明，完成一次GF(2163)域上的ECC點乘運算共需要5 160 991個時鐘周期，時間消耗大約為0.70 s，改進后的方案在運算效率方面有一定優(yōu)化。

發(fā)表于：9/3/2024

基于深度學習的智慧校園勒索病毒防御架構(gòu)設(shè)計

智慧校園建設(shè)是現(xiàn)代高校信息化發(fā)展的必然趨勢，然而，網(wǎng)絡(luò)安全問題，尤其是勒索病毒攻擊，對智慧校園的正常運作構(gòu)成了嚴重威脅。傳統(tǒng)的安全防護手段難以應對不斷演變的勒索病毒，因此，提出一種基于深度學習的自適應勒索病毒防御架構(gòu)（Adaptive Ransomware Defense Architecture Based on Deep Learning，ARDAD），旨在提升智慧校園云平臺的勒索病毒防御能力。ARDAD通過整合多層次防護、行為分析和動態(tài)響應等安全機制，實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、文件和服務器，并利用深度學習技術(shù)識別和攔截勒索病毒，實現(xiàn)對智慧校園云平臺的安全防護。

發(fā)表于：9/3/2024

基于威脅情報關(guān)聯(lián)的APT攻擊識別與溯源技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)空間對抗形態(tài)正變得更加復雜，其中摻雜了人工智能、躲避逃逸、情報收集、社會工程、地緣政治等多種因素。目前威脅情報IOC特征主要被用來識別受控主機以及C&C終端連接行為；另外通過關(guān)聯(lián)拓展IOC進行黑客組織溯源。以全流量存儲、回溯和全球APT威脅情報監(jiān)測為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提出基于IOC拓展指標和TTP規(guī)則、模型關(guān)聯(lián)的APT攻擊識別和背景溯源方案，可以將傳統(tǒng)的基于時間點的檢測模式延伸到基于歷史時間窗的檢測模式，能夠更加充分地應對APT的持續(xù)性和長期性，同時也成為APT組織背景溯源的有效途徑之一。

發(fā)表于：9/3/2024

基于虛擬化的網(wǎng)絡(luò)空間綜合靶場建設(shè)研究

隨著網(wǎng)絡(luò)空間對抗的復雜化，網(wǎng)絡(luò)靶場已成為奪取國家網(wǎng)絡(luò)空間安全主導權(quán)的關(guān)鍵領(lǐng)域，同時也是確保國家網(wǎng)絡(luò)安全的戰(zhàn)略新高地。網(wǎng)絡(luò)綜合靶場是開展防護訓練、對抗競賽、攻防演練、技術(shù)研究等網(wǎng)絡(luò)安防實戰(zhàn)化工作的重要基礎(chǔ)設(shè)施。研究了基于虛擬化技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)空間綜合靶場建設(shè)問題，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空間安全防護需求，對網(wǎng)絡(luò)綜合靶場能力建設(shè)、架構(gòu)設(shè)計、功能組成、關(guān)鍵技術(shù)和應用場景等方面進行了研究，為網(wǎng)絡(luò)綜合靶場的建設(shè)提供了有益借鑒。

發(fā)表于：9/3/2024

我國成功發(fā)射遙感四十三號02組衛(wèi)星

我國成功發(fā)射遙感四十三號02組衛(wèi)星：開展低軌星座系統(tǒng)新技術(shù)試驗

發(fā)表于：9/3/2024

中國電信基于800GWDM現(xiàn)網(wǎng)完成首例千卡分布式無損智算網(wǎng)驗證

中國電信基于 800GWDM 現(xiàn)網(wǎng)完成業(yè)界首例千卡分布式無損智算網(wǎng)驗證

發(fā)表于：9/3/2024