近年来,全卷积神经网络有效提升了语义分割任务的准确率.然而,由于室内环境的复杂性,室内场景语义分割仍然是一个具有挑战性的问题.随着深度传感器的出现,人们开始考虑利用深度信息提升语义分割效果.以往的研究大多简单地使用等权值的...近年来,全卷积神经网络有效提升了语义分割任务的准确率.然而,由于室内环境的复杂性,室内场景语义分割仍然是一个具有挑战性的问题.随着深度传感器的出现,人们开始考虑利用深度信息提升语义分割效果.以往的研究大多简单地使用等权值的拼接或求和操作来融合RGB特征和深度特征,未能充分利用RGB特征与深度特征之间的互补信息.本文提出一种基于注意力感知和语义感知的网络模型ASNet(Attention-aware and Semantic-aware Network).通过引入注意力感知多模态融合模块和语义感知多模态融合模块,有效地融合多层次的RGB特征和深度特征.其中,在注意力感知多模态融合模块中,本文设计了一种跨模态注意力机制,RGB特征和深度特征利用互补信息相互指导和优化,从而提取富含空间位置信息的特征表示.另外,语义感知多模态融合模块通过整合语义相关的RGB特征通道和深度特征通道,建模多模态特征之间的语义依赖关系,提取更精确的语义特征表示.本文将这两个多模态融合模块整合到一个带有跳跃连接的双分支编码-解码网络模型中.同时,网络在训练时采用深层监督策略,在多个解码层上进行监督学习.在公开数据集上的实验结果表明,本文算法优于现有的RGB-D图像语义分割算法,在平均精度和平均交并比上分别比近期算法提高了1.9%和1.2%.展开更多
由于工业控制系统(industrial control system,ICS)系统中的通信协议在设计之初很少考虑安全性,传统的ICS网络专用协议很容易遭到来自TCP/IP网络的远程攻击。本文通过增加可信硬件,结合远程证明方法设计了一种新的可信Modbus/TCP通信协...由于工业控制系统(industrial control system,ICS)系统中的通信协议在设计之初很少考虑安全性,传统的ICS网络专用协议很容易遭到来自TCP/IP网络的远程攻击。本文通过增加可信硬件,结合远程证明方法设计了一种新的可信Modbus/TCP通信协议,提高使用专用通信协议的ICS网络安全性。修改了ICS网络中现场设备和控制设备中原有Modbus/TCP通信栈以达到双向认证的目的。利用远程证明方法基于白名单对Modbus/TCP客户机、服务器双方身份和安全状态信息进行认证。这些信息的更新由在线的证明服务器维护并推送给现场设备以减轻通信负担。协议数据通过2种方式受到保护:一是,通信过程中的消息认证密钥由可信硬件保护,只有拥有可信硬件绑定密钥的合法设备才能解密,保证通信数据无法在不被发现的情况下被篡改;二是,加密协议的敏感操作信息的密钥也受到可信硬件的保护。目前,还没有其他公开文献将可信组件引入Modbus/TCP通信环境中以保证其安全性。提出的可信Modbus/TCP协议具备完整性、可认证性、新鲜性和机密性4个安全属性。协议由HLPSL语言描述,使用SPAN工具验证,未发现可被攻击者利用的入侵路径。协议性能消耗最大的是认证子协议密码相关功能,但该消耗仅存在于首次通信前和周期性验证失败后。若采用针对ICS环境优化后的专用可信硬件,替代本文使用的通用可信硬件,相关开销将大幅降低。因协议字段的增加造成通信开销较小,仅为μs级。提出的可信Modbus/TCP协议能够满足ICS正常业务性能要求,既能防范非法通信实体,又能防范原本合法但因系统被篡改后不再可信的通信实体对协议通信发起的攻击。展开更多
基于可信计算的思想,提出基于可信计算的车联网云计算安全模型的架构;针对车载通信设备提出了身份认证和信任度评估的框架,并在该框架基础上给出了密钥管理结构和移动节点认证过程;在车联网云平台的各个虚拟机上构建起基于TPCM(trusted ...基于可信计算的思想,提出基于可信计算的车联网云计算安全模型的架构;针对车载通信设备提出了身份认证和信任度评估的框架,并在该框架基础上给出了密钥管理结构和移动节点认证过程;在车联网云平台的各个虚拟机上构建起基于TPCM(trusted platform control module)的信任链,以此为基础为车联网云提供一个安全的运行环境.展开更多
雾计算是一种在云数据中心和物联网(Internet of Things,IoT)设备之间提供分布式计算、存储等服务的技术,它能利用网络边缘进行认证并提供与云交互的方法。雾计算中以传统的安全技术实现用户与雾节点间安全性的方法不够完善,它仍然面对...雾计算是一种在云数据中心和物联网(Internet of Things,IoT)设备之间提供分布式计算、存储等服务的技术,它能利用网络边缘进行认证并提供与云交互的方法。雾计算中以传统的安全技术实现用户与雾节点间安全性的方法不够完善,它仍然面对着窃听攻击、伪装攻击等安全威胁,这对检测技术提出了新的挑战。针对这一问题,提出了一种基于DQL(Double Q-learning)算法的雾计算伪装攻击检测方案。该方案借助物理层安全技术中的信道参数,首先在Q-learning算法的基础上处理Q值过度估计问题,获取最佳的伪装攻击测试阈值,然后通过阈值实现了用户与雾节点间的伪装攻击检测。实验结果表明,该算法检测伪装攻击的性能优于传统的Q-learning算法,具有在雾计算安全防护方面的优越性。展开更多
文摘近年来,全卷积神经网络有效提升了语义分割任务的准确率.然而,由于室内环境的复杂性,室内场景语义分割仍然是一个具有挑战性的问题.随着深度传感器的出现,人们开始考虑利用深度信息提升语义分割效果.以往的研究大多简单地使用等权值的拼接或求和操作来融合RGB特征和深度特征,未能充分利用RGB特征与深度特征之间的互补信息.本文提出一种基于注意力感知和语义感知的网络模型ASNet(Attention-aware and Semantic-aware Network).通过引入注意力感知多模态融合模块和语义感知多模态融合模块,有效地融合多层次的RGB特征和深度特征.其中,在注意力感知多模态融合模块中,本文设计了一种跨模态注意力机制,RGB特征和深度特征利用互补信息相互指导和优化,从而提取富含空间位置信息的特征表示.另外,语义感知多模态融合模块通过整合语义相关的RGB特征通道和深度特征通道,建模多模态特征之间的语义依赖关系,提取更精确的语义特征表示.本文将这两个多模态融合模块整合到一个带有跳跃连接的双分支编码-解码网络模型中.同时,网络在训练时采用深层监督策略,在多个解码层上进行监督学习.在公开数据集上的实验结果表明,本文算法优于现有的RGB-D图像语义分割算法,在平均精度和平均交并比上分别比近期算法提高了1.9%和1.2%.
文摘由于工业控制系统(industrial control system,ICS)系统中的通信协议在设计之初很少考虑安全性,传统的ICS网络专用协议很容易遭到来自TCP/IP网络的远程攻击。本文通过增加可信硬件,结合远程证明方法设计了一种新的可信Modbus/TCP通信协议,提高使用专用通信协议的ICS网络安全性。修改了ICS网络中现场设备和控制设备中原有Modbus/TCP通信栈以达到双向认证的目的。利用远程证明方法基于白名单对Modbus/TCP客户机、服务器双方身份和安全状态信息进行认证。这些信息的更新由在线的证明服务器维护并推送给现场设备以减轻通信负担。协议数据通过2种方式受到保护:一是,通信过程中的消息认证密钥由可信硬件保护,只有拥有可信硬件绑定密钥的合法设备才能解密,保证通信数据无法在不被发现的情况下被篡改;二是,加密协议的敏感操作信息的密钥也受到可信硬件的保护。目前,还没有其他公开文献将可信组件引入Modbus/TCP通信环境中以保证其安全性。提出的可信Modbus/TCP协议具备完整性、可认证性、新鲜性和机密性4个安全属性。协议由HLPSL语言描述,使用SPAN工具验证,未发现可被攻击者利用的入侵路径。协议性能消耗最大的是认证子协议密码相关功能,但该消耗仅存在于首次通信前和周期性验证失败后。若采用针对ICS环境优化后的专用可信硬件,替代本文使用的通用可信硬件,相关开销将大幅降低。因协议字段的增加造成通信开销较小,仅为μs级。提出的可信Modbus/TCP协议能够满足ICS正常业务性能要求,既能防范非法通信实体,又能防范原本合法但因系统被篡改后不再可信的通信实体对协议通信发起的攻击。
文摘基于可信计算的思想,提出基于可信计算的车联网云计算安全模型的架构;针对车载通信设备提出了身份认证和信任度评估的框架,并在该框架基础上给出了密钥管理结构和移动节点认证过程;在车联网云平台的各个虚拟机上构建起基于TPCM(trusted platform control module)的信任链,以此为基础为车联网云提供一个安全的运行环境.
文摘雾计算是一种在云数据中心和物联网(Internet of Things,IoT)设备之间提供分布式计算、存储等服务的技术,它能利用网络边缘进行认证并提供与云交互的方法。雾计算中以传统的安全技术实现用户与雾节点间安全性的方法不够完善,它仍然面对着窃听攻击、伪装攻击等安全威胁,这对检测技术提出了新的挑战。针对这一问题,提出了一种基于DQL(Double Q-learning)算法的雾计算伪装攻击检测方案。该方案借助物理层安全技术中的信道参数,首先在Q-learning算法的基础上处理Q值过度估计问题,获取最佳的伪装攻击测试阈值,然后通过阈值实现了用户与雾节点间的伪装攻击检测。实验结果表明,该算法检测伪装攻击的性能优于传统的Q-learning算法,具有在雾计算安全防护方面的优越性。
