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基于注意力机制的无监督单目标跟踪算法[其他][其他]

为提升目标跟踪精度，设计一种基于注意力机制的无监督单目标跟踪算法。该算法使用DCFNet网络作为基本网络，通过前向跟踪和后向验证实现无监督跟踪。为结合上下文信息，引入特征融合方法，且将DCFNet网络每一层所提取的特征通过双线性池化调整分辨率以便进行特征融合；为关注不同特征通道上的关系，引入通道注意力机制SENet模块；设计一个反向逐帧验证方法，在反向验证中间帧的基础上再预测第一帧，进而减少判别位置的误差。在公共数据集OTB-2015上的测试结果显示，本算法AUC分数达60.6%，速度达61FPS。与无监督单目标跟踪UDT算法相比，所设计算法取得了更优的目标跟踪性能。

發(fā)表于：2022/7/5 下午5:06:05

交通场景下基于深度强化学习的感知型路径分配算法[其他][其他]

路径分配问题是交通数字孪生系统的重要研究方向之一，其重点是综合考量行驶需求的动态变化以及路网信息的实时改变，实现高效合理的路径规划。现阶段一些经典的分配算法如粒子群、Dijkstra等算法及其优化模型仅能达到全局静态最优，忽略了现实交通中的复杂变化。而逐渐推出的各种深度学习算法虽能进行全面的时空预测，但受限于海量历史数据的归纳分析以及较高的运算成本，难以大规模应用。鉴于此，提出了一种静态分配算法与深度强化学习算法结合的感知型路径分配算法,在行驶中依据实时路网信息和车辆当前状态，实现全局路径动态再分配及更新，相关算法的精度和效率在仿真实验中得到验证。

發(fā)表于：2022/7/5 下午4:51:30

MATLAB到高性能C的代码转换系统设计与实现[可编程逻辑][其他]

MATLAB被广泛应用于算法设计及验证，但由于平台限制及性能因素影响，实际工作中通常使用C语言及高性能库来重写和优化代码。人工转换MATLAB到C工作繁琐，而大部分已有的自动转换方法又难以解决MATLAB的高性能矢量运算和库函数与C的对接问题。为此，设计了一个MATLAB到高性能C的自动转换系统，通过将MATLAB代码转换为中间表示，进一步转换为C代码。同时，将MATLAB的高性能矢量运算和库函数对接到高性能C函数库Math Kernel Library(MKL)上。在相同MATLAB代码上的实验结果表明，该系统转换生成的C代码性能与人工编写的C代码相当，优于已有的转换方法生成的C代码。

發(fā)表于：2022/7/5 下午4:45:10

民用无人机领域数据与飞行安全法律规制研究[通信与网络][航空航天]

无人机技术是当今工业互联网发展的助力之一，尤其是5G技术与无人机技术的结合成为推动工业向数字化转型升级的重要力量。但是，在无人机大规模应用的同时，也不能忽视其给行业带来的风险与挑战。主要讨论民用无人机存在的隐私侵权问题及其造成的数据安全问题和“黑飞”问题，并对比中外法律法规提出有关法律体系建设的建议。

發(fā)表于：2022/7/5 下午4:35:34

大数据技术中的隐私保护法律问题[通信与网络][信息安全]

大数据技术广泛应用的同时也带来了诸多问题，对用户隐私和数据安全造成了严重侵害。由于大数据发展速度快和法律属性界定复杂等原因，现行法律法规存在一定的滞后，对此类问题适用性不佳，需要随着大数据技术的发展进行及时的改进，从而适应日新月异的网络环境。

發(fā)表于：2022/7/5 下午4:30:37

保留格式加密的双扰工作模式[通信与网络][信息安全]

在通常的分组密码ECB或CBC工作模式下，当数据分组的分组长度较小时，可能会因为密文组重复导致明文信息泄露。为此，给出了一种适用于保留格式加密算法的创新工作模式。以加密初始向量为起点，用一种密钥参与运算的非线性递归方法产生不可预测序列，并以加扰形式将该序列作用到分组迭代变换的输入和输出数据组中。即明文组变换到密文组的过程由明文加扰、分组加密和密文加扰三步构成。这样的工作模式将使得攻击者难以获得和积累明密对，以及实施已知明文攻击。这将在一定程度上消除某些密码算法因为明文组空间较小而存在的安全缺陷。因此，该工作模式适用于某些保留格式加密算法或分组较小的轻量级分组算法。

發(fā)表于：2022/7/5 下午4:18:35

基于CL-PKC的卫星通信认证技术研究[通信与网络][航空航天]

随着卫星通信技术的不断发展，卫星通信组网技术受到越来越多的关注，其相关的安全问题也更加突出。针对卫星通信认证技术进行研究，分析了卫星网络的特点和安全认证需求，提出了一种基于身份的密码体制认证方案，实现了身份认证和密钥协商，以及对合法用户的身份信息的保护功能。并进行仿真实验对协议的安全可行性进行了验证，结果表明，该方案达到了安全、高效的认证效果。

發(fā)表于：2022/7/5 下午4:06:11

基于变分自编码器和三支决策的工控入侵检测算法[其他][工业自动化]

为了更精确地提取工控入侵数据集特征和更精准地分类恶意数据，使得入侵检测方法满足当前工业控制网络的安全需求，提出了基于变分自编码器(Variational Autoencoder，VAE)和三支决策理论(Three-way Decisions，TWD)的新型工业控制网络入侵检测算法(VAE-TWD)。该算法利用变分自编码器强大的感知能力对高维数据进行降维映射和特征提取，再对正常和恶意数据利用三支决策理论进行即刻决策，划分入正向决策域和负向决策域。而对于边界域内不确定的数据，将通过不同粒度的特征，选择适当数据构成新的训练集并扩充到原有数据集中。然后重复决策过程，直至决策域中数据为空，规避盲目决策的风险。实验结果表明VAE-TWD算法提升了对工控入侵检测的特征提取能力和分类能力，且在准确率、检出率、误报率、F1得分等指标上均优于对比算法，有效提高了工控入侵检测的性能。

發(fā)表于：2022/7/5 下午3:57:45

基于挤压激励网络的恶意代码家族检测方法[通信与网络][通信网络]

恶意代码已经成为威胁网络安全的重要因素。基于机器学习的恶意代码检测方法已经取得较好的效果，但面对相似的恶意代码家族，往往效果不佳。对此，提出了一种基于挤压激励网络的检测算法，由卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)与挤压和激励(Squeeze-and-Excitation，SE)模块构成。CNN先快速提取恶意代码的图像特征，SE模块对多通道特征图进行全局平均池化，将全局信息压缩，然后通过全连接层自适应学习，并将每个通道特征图赋予不同的权重来表示不同的重要程度，指导激励或抑制特征信息。实验结果表明，该方法相对于传统机器学习方法有更好的检测效果，与深度学习算法相比检测效果也有一定的提升且参数量大大减少。

發(fā)表于：2022/7/5 下午3:46:53

自主软硬件生态的建设模式研究[其他][其他]

近年来中国自主软硬件联合生态发展迅速。软硬件生态的建立包括底层硬件和操作系统构成的基础设施，丰富的通用工具软件，大量的中间件、应用，以及众多的开发者。为了解决自主软硬件生态的健康发展问题，了解生态的发展情况并研究其建设模式很有必要。创新地将我国当前自主软硬件生态的建设情况归纳出三种模式，即产品模式、集团攻关模式和服务模式。通过结合自主软硬件生态中的适配产品数据和开发者行为数据，阐述了三种建设模式的特点和差异，为我国IT产业成功建设自主软硬件生态提供经验参考与决策支持。

發(fā)表于：2022/7/1 下午4:11:00