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题名基于机器学习的DCS网络安全加固研究
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作者
克金超
李威
姜传喜
张春歌
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机构
中电(商丘)热电有限公司
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出处
《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》
2023年第8期113-116,共4页
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文摘
网络安全在工业控制系统领域中的重要性日益凸显。特别是在计算机DCS(Network Security)网络中,加固主机的安全性至关重要。本研究针对DCS网络安全主机加固进行了深入探讨。首先,阐述了DCS网络安全主机加固的必要性,并对其面临的安全挑战进行了分析。随后,重点研究了四个方面的加固技术,包括操作系统开发与配置、网络安全设置与防护、应用程序安全与加固以及密码策略与认证机制。通过本研究,提供了一套综合的DCS网络安全主机加固方案,可为工业控制系统提供更可靠的网络安全保障。
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关键词
计算机DCS网络安全
主机加固
操作系统
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分类号
TM621
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于大气信道的测量设备无关连续变量量子密钥分发
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作者
克金超
李威
姜传喜
张春歌
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机构
中电(商丘)热电有限公司
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出处
《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》
2023年第8期61-64,共4页
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文摘
本文主要研究了大气信道对基于测量设备无关协议的连续变量量子密钥分发系统的影响。阐述了量子密钥分发技术的基础原理与发展历程,阐明了测量设备无关协议的原理和优势,并分析了基于该协议的CVQKD方案运用于大气信道模型中会受到的影响。通过对该方案的实验仿真和理论分析,证明了该方案能够有效地应对大气信道中的挑战,实现安全的密钥分发。本文的研究结果与内容对于推动MDI-CVQKD技术在大气信道中的应用具有一定的意义。
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关键词
连续变量量子密钥分发
测量设备无关
大气信道
量子通信
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分类号
TN918
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于SVDF的多变量预测控制算法及应用研究
被引量：1
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作者
郑鑫
克金超
陈亚萌
段艳旭
谢磊
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机构
中电商丘热电有限公司
浙江大学控制学院
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出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2022年第10期212-216,共5页
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文摘
考虑到工业应用中对模型预测控制算法时效性的要求,针对二次规划(QP)问题Hessian矩阵的不变性,提出了基于奇异值分解的快速(SVDF)多变量预测控制算法。通过使用SVDF算法加快优化问题求解,从而减小在线计算负担,保障工业设备安全。首先采用基于状态空间模型获得的输出预测值构建QP问题,观察发现,当权重系数不变时,该QP问题的Hessian矩阵在计算过程中保持不变。随后通过对Hessian矩阵进行SVD分解提取信息特征,进而对无约束最优解信息进行选择性保留以获得满足约束的次优解。最后使用该次优解第一个时刻的控制量输入被控系统以结束本次计算。由于SVDF算法不需要在每个采样时刻计算带有约束的QP问题,因此缩短了计算时间。通过MATLAB仿真,对比SVDF方法与内点法对同一系统的参考轨迹的跟踪结果,验证了所提算法的有效性与快速性。SVDF算法还对双输入双输出的水箱系统进行控制,结果显示出其应用的有效性。
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关键词
多变量预测控制
模型预测控制(MPC)
最优化问题
奇异值分解
QP问题
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分类号
TP232
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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