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题名面向网络安全资源池的智能服务链系统设计与分析
被引量：5
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作者
王泽南
李佳浩
檀朝红
皮德常
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机构
网络通信与安全紫金山实验室
南京航空航天大学
江苏省未来网络创新研究院
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出处
《网络与信息安全学报》
2022年第4期175-181,共7页
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基金
江苏省卓越博士后计划。
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文摘
传统网络安全架构通过将流量引导经过硬件形式的网络安全功能设备来保障网络安全,该架构由形式固定的硬件组成,导致网络安全区域部署形式单一,可扩展性较差,在面对网络安全事件时无法灵活地做出调整,难以满足未来网络的安全需求。面向网络安全资源池的智能服务链系统基于软件定义网络与网络功能虚拟化技术,能够有效解决上述问题。基于网络功能虚拟化技术新增虚拟形式的网络安全功能网元,结合已有的硬件网元构建虚实结合的网络安全资源池,并基于软件定义网络技术实现对连接网元的交换设备的灵活控制,从而构建可动态调节的网络安全服务链;基于安全日志检测与安全规则专家库实现对网络安全事件的检测与生成对应的响应方案,从而能够在面对网络安全事件时通过集中式控制的方式实现服务链的动态智能调节;对服务链的部署过程进行数学建模并设计了一种启发式的服务链优化编排算法,实现服务链的优化部署。通过搭建原型系统并进行实验,结果表明,所设计系统能够在面对安全事件时在秒级时间内完成安全事件的检测,并能够在分钟级时间内完成对安全服务链的自动调整,所设计的服务链优化部署算法能够将服务链对虚拟安全资源池中资源的占用降低65%。所设计系统有望运用于园区与数据中心网络出口处的网络安全区域,简化该区域的运维并提高该区域的部署灵活度。
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关键词
软件定义网络
网络安全资源池
服务链
网络功能虚拟化
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Keywords
software define network
network security resource pool
service chain
network function virtualization
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种卫星遥测数据多参数预测方法
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作者
林启杨
张昊鹏
皮德常
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机构
南京航空航天大学
北京空间飞行器总体设计部
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出处
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2024年第3期24-32,共9页
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文摘
针对目前遥测数据多参数预测精度不足的问题,文章提出一种基于图注意力网络和时域卷积网络的预测方法。首先,采用多尺度时域卷积残差网络组件提取遥测时序数据在不同时间跨度下的时间依赖关系,以捕捉时间模式;随后,利用图结构学习组件自动获取遥测数据变量之间的空间依赖关系,以捕捉空间模式;最后,将图节点特征表示与数据嵌入表示进行融合,增强图注意力网络在信息聚合和消息传递过程中的学习能力。在某卫星遥测数据集上的应用结果表明:该方法比双向长短期记忆网络(LSTM)模型的平均绝对误差(MAE)降低62.38%,显著提高了遥测数据多参数的预测精度,为保障在轨卫星正常运行提供了更多决策分析支持。
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关键词
卫星遥测参数
预测模型
图注意力网络
时域卷积网络
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Keywords
satellite telemetry parameter
prediction model
graph attention network
time-domain convolutional network
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分类号
V557.3
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
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作者
代成龙
李光辉
李栋
申佳华
皮德常
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期156-171,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(62106087)
江苏省自然科学基金项目(BK20210455)
中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP122033)。
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文摘
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题,也在一定程度上限制了无标签脑电信号这类新型数据的应用拓展.为了解决无标签脑电信号的无监督分析问题,提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播优化聚类模型.该模型通过同时优化学习伪标签传播矩阵、脑电信号相似度邻接矩阵、标签分类器的方式实现聚类.将提出的脑电信号聚类模型转化为一个多目标优化问题,并提出了一种基于梯度下降策略的聚类算法EEGapc(electroencephalogram clustering with pseudo label propagation).该算法不仅充分考虑了脑电信号之间的相关性及脑电信号间的信息传递,还能快速收敛到局部最优.在14个真实脑电信号数据集上的实验结果表明,提出的EEGapc脑电信号聚类算法比现有的8种聚类算法性能更好,且在平均NMI(normalized mutual information),ARI(adjusted rand index),F-score,kappa这4个指标上,EEGapc与现有的8种聚类算法相比,分别至少提升了86.88%,58.01%,6.29%,61.17%.
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关键词
脑电信号聚类
伪标签传播
邻接矩阵优化
伪标签分类器
多目标优化
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Keywords
electroencephalogram clustering
pseudo label propagation
adjacency matrix optimization
pseudo label classifier
multi-objective optimization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于手机传感器的用户行为识别
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作者
庄姝颖
皮德常
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《盐城工学院学报（自然科学版）》
CAS
2017年第3期58-63,共6页
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文摘
基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。
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关键词
用户行为识别
方向传感器
三轴加速度传感器
决策树
SVM分类器
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Keywords
user activity recognition
direction sensor
three-axis acceleration sensor
dicision tree
SVM classifier
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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