期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于国密算法和PUF的企业用户身份认证系统
被引量：
5
1
作者
徐睿
游佳
+3 位作者
刘坤
马锋
段珂
钟焰涛
《计算机与现代化》
2018年第3期102-107,共6页
针对当前企业信息系统登录方法安全性和可扩展性的不足,设计一种基于国密算法和PUF(物理不可克隆函数)的企业用户身份认证系统。该系统借鉴FIDO U2F(线上快速第二因子身份认证)认证框架,以身份识别令牌作为认证第二因子,使用国产加密算...
针对当前企业信息系统登录方法安全性和可扩展性的不足,设计一种基于国密算法和PUF(物理不可克隆函数)的企业用户身份认证系统。该系统借鉴FIDO U2F(线上快速第二因子身份认证)认证框架,以身份识别令牌作为认证第二因子,使用国产加密算法实现安全性的自主可控,同时在身份令牌中集成了PUF和真随机数发生器,以达到提升安全性和可扩展性的目的。安全性分析表明,该系统的安全性显著高于现有技术实现。实验测试结果表明,该系统运行开销较低,稳定可靠,能够方便、快捷地部署在企业信息系统中。
展开更多
关键词
身份认证
企业信息管理系统
物理不可克隆函数
线上快速身份认证
真随机数发生器
身份令牌
下载PDF
职称材料
面向变形飞行器的时变气动参数在线辨识方法
2
作者
卢昕玥
张鹏宇
+2 位作者
霍文霞
张严雪
王剑颖
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1520-1526,共7页
针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。...
针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。根据在线实测动力学参数观测数据,采用扩展卡尔曼滤波方法在线训练神经网络,实时校正并获取神经网络模型参数,基于神经网络模型快速计算并预测气动参数,从而跟踪快时变、非线性气动模型的变化。通过对变形飞行器连续变形/构型突变的气动参数辨识进行数学仿真验证。结果表明:提出的方法收敛速度快、在线辨识精度较高,可以实现对变形飞行器气动参数的有效辨识。
展开更多
关键词
变形飞行器
快时变气动参数
非线性气动模型
气动参数辨识
在线辨识
智能辨识
神经网络
卡尔曼滤波
下载PDF
职称材料
题名
基于国密算法和PUF的企业用户身份认证系统
被引量：
5
1
作者
徐睿
游佳
刘坤
马锋
段珂
钟焰涛
机构
南京南瑞信息通信科技有限公司
南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司
深圳市纽创信安科技开发有限公司研发部
出处
《计算机与现代化》
2018年第3期102-107,共6页
文摘
针对当前企业信息系统登录方法安全性和可扩展性的不足,设计一种基于国密算法和PUF(物理不可克隆函数)的企业用户身份认证系统。该系统借鉴FIDO U2F(线上快速第二因子身份认证)认证框架,以身份识别令牌作为认证第二因子,使用国产加密算法实现安全性的自主可控,同时在身份令牌中集成了PUF和真随机数发生器,以达到提升安全性和可扩展性的目的。安全性分析表明,该系统的安全性显著高于现有技术实现。实验测试结果表明,该系统运行开销较低,稳定可靠,能够方便、快捷地部署在企业信息系统中。
关键词
身份认证
企业信息管理系统
物理不可克隆函数
线上快速身份认证
真随机数发生器
身份令牌
Keywords
identification
enterprise
information
system
physical
un-clone-able
function
fast
identification
online
true
random
number
generator
identity
token
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
面向变形飞行器的时变气动参数在线辨识方法
2
作者
卢昕玥
张鹏宇
霍文霞
张严雪
王剑颖
机构
中山大学航空航天学院
空间物理重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1520-1526,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62103452).
文摘
针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。根据在线实测动力学参数观测数据,采用扩展卡尔曼滤波方法在线训练神经网络,实时校正并获取神经网络模型参数,基于神经网络模型快速计算并预测气动参数,从而跟踪快时变、非线性气动模型的变化。通过对变形飞行器连续变形/构型突变的气动参数辨识进行数学仿真验证。结果表明:提出的方法收敛速度快、在线辨识精度较高,可以实现对变形飞行器气动参数的有效辨识。
关键词
变形飞行器
快时变气动参数
非线性气动模型
气动参数辨识
在线辨识
智能辨识
神经网络
卡尔曼滤波
Keywords
morphing
vehicle
fast
time-varying
aerodynamic
parameters
n
online
ar
dynamic
model
aerodynamic
parameter
identification
online
identification
intelligent
identification
neural
network
Kalman
filter
分类号
V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于国密算法和PUF的企业用户身份认证系统
徐睿
游佳
刘坤
马锋
段珂
钟焰涛
《计算机与现代化》
2018
5
下载PDF
职称材料
2
面向变形飞行器的时变气动参数在线辨识方法
卢昕玥
张鹏宇
霍文霞
张严雪
王剑颖
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
