基于自学习多维参数可信安全度量模型研究

针对可信度量现存问题,依据软件安全保护原则提出通过融合多方度量因子建立综合的可信度量模型——随机抽取划分序列策略模型。该模型兼顾了软件安全度需求系数、软件安全度评估系数及软件执行所需资源开销系数等多方因素,摒弃了传统单一的度量方法,建立了综合性的可信度量策略及构造方法,兼顾了多方面安全需求问题,并且实现了细粒度完整性检验,降低了可信度量的运算开销。     

基于SVM的软件行为可信动态评测

针对可信计算组织TCG的信任链无法保障软件运行时动态可信的问题,对该信任链进行拓展,提出了基于SVM的软件行为可信动态度量代理,在信任链把控制权交给操作系统后,继续对其进行完整性度量,然后由度量代理对平台应用软件进行评价,通过对运行过程中的软件行为迹的监测,实现了软件动态行为可信证明.实验分析表明,该方法能够在较短的时间高效实时地检测出软件异常,确保了平台软件运行时可信.     

一种并行环境下测试用例优先级技术度量方法

为了解决并行环境下的测试用例优先级技术度量问题,首先对现有度量方法的性质进行了分析,指出了现有度量方法在物理意义和扩展性等方面的局限性.然后针对并行环境下多处理队列的特性,综合考虑错误检测能力及测试开销等因素,对测试用例序列的性能进行评估,提出了一种新的测试用例优先级技术度量方法,并给出了相应的计算公式和实例研究.在此基础上,通过引入一种相对度量,解决了并行环境下度量结果的比较问题,并推导出一种常见情景下的计算公式,用于均匀划分情况下的简化计算和比较.     

云计算环境下的虚拟机可信度量模型

为了解决云计算环境下虚拟机可信度量方法存在的并发性和安全性问题,提出了一种树形可信度量模型.根据云计算环境的特点将度量过程分离,一方面采用基于完整性的方式来度量管理域的可信性,另一方面采用基于系统行为的方式来度量用户域的可信性,解决了传统度量模型难以并发度量的问题,提高了度量模型的可扩展性.结合系统调用截获和虚拟机内省技术,实现了可信度量原型系统,并通过实验评测系统的有效性和相关性能.实验结果表明,树形可信度量模型能够有效验证虚拟机的可信度.     

虚拟域内访问控制系统的保护机制研究

为有效提高系统的安全等级,利用虚拟机管理程序的隔离性和高特权性,提出了一种新的保护操作系统内核完整性和虚拟域内访问控制系统的安全的方案。在该方案中,访问控制系统分为三个部分:安全策略管理模块、安全服务器模块和策略执行模块。虚拟域内访问控制系统保护机制的原型系统SEVD(security-enhanced virtual domain,SEVD)通过修改Xen虚拟机管理程序,在该虚拟化平台上实现。测试结果表明SEVD系统能够有效保护客户操作系统中访问控制系统的安全,能够抵御流行的Rookit攻击;在性能方面,与SELinux访问控制系统相比,SEVD性能开销也是没有增加,并实现了虚拟环境下安全策略集中配置,有效降低了安全策略管理的复杂度。     

基于软核结构的软件复杂性分析与度量

针对大规模软件的复杂性难以度量和控制,以致严重影响了软件质量的问题,提出了一种基于软件基础结构的软件复杂性度量方法.通过对软核结构的提取和扩展操作,对软件结构中节点的继承深度进行了分析,从继承关系的角度对软件结构的复杂性进行度量.根据节点的继承深度与入度的关系,提出一种软件结构缺陷的检测方法,该方法可以在软件设计阶段及时检测出软件结构中的缺陷,以减少日后软件测试与维护的开销.     

无线Mesh网络的可信度量机制

为了实现对操作系统和应用程序实时状态的可信度量,针对无线Mesh网络的多跳特性,将可信度量分为启动状态度量和运行状态度量两步来实现.启动状态度量使用存储在平台配置寄存器中的Hash值来进行运算评估,而运行状态度量则使用灰色关联分析方法来度量评估当前运行程序的信任度.最后通过仿真实验分析,证明了在无线Mesh网络中该可信度量模型性能良好,可以有效检测出网络中状态不可信的节点,同时存在低于10%的误检率.     

基于社区移动社交网络的组播路由机制

针对移动社交网络的社会性和移动性,以降低消息组播过程中的网络开销为主要目标,设计了基于社区的组播路由机制.首先,提出了用于路由转发决策的社交度量、用来衡量节点间亲密程度的朋友关系度量,以及用于衡量节点在网络中活跃水平的联络系数.其次,针对当前消息所携带的目的节点,在社区结构中采用等待-对比-分离的策略产生动态组播树,进而实现多目的地消息的寻路.将该机制分别与基于社区的单播路由机制(CBUR)和基于社交差异的组播路由机制(SDMR)在不同数量的目的节点情况下进行仿真实验,结果表明该机制能够明显降低网络开销并且在不同性能上表现出优势.     

基于信任扩展的可信云执行环境

针对单点信任传递技术无法应对云环境多节点动态信任问题,提出云环境并行信任传递机制.该机制根据可信计算技术思路,结合云计算工作模式与新特点,将信任划分为静态信任和动态信任,分别给出静态信任根和动态信任根定义,将二者整合形成云执行环境的可信基,静态度量与动态度量有机结合,并行传递信任,将信任从可信基逐级扩展到用户应用资源.经过信任规则谓词逻辑形式化推理,证明了该机制信任扩展正确、有效.测试结果表明:上述机制可达到系统完整性保护目的,系统性能开销在可接受范围之内,不影响用户正常使用.     

基于Windows Native API序列的异常检测模型

针对Windows操作系统受到的越来越多的严重攻击，提出一种基于Native API序列的多步一致模型和指数迭代检测算法，实现了从内核空间检测Windows操作系统中的异常入侵．通过设计内核虚拟设备来截获系统服务分配表，从而可实时地获取Native API信息．用被截获的正常Native API数据建立一步和二步一致模型，并以此描述进程的正常行为．在检测过程中，通过指数迭代检测算法，可对不断出现的Native API的正常指数进行度量．采用报警提取算法对正常指数进行分析可惟一地确定对应的攻击，为管理员及时掌握系统的安全状况提供了保证．在不同的Windows操作系统环境下的实验结果表明，该方法有较好的检测精度．     

无人机着舰近距多天线测距法测角及误差分析

舰面多天线测距法定位主要是针对着舰引导设备在飞机着舰近距时引导失效或引导精度不高而提出的。利用多副安置在舰船上的测距天线测量与无人机的距离,最终得到无人机相对于舰船位置。着重对该定位方法中的下滑角测量原理和误差进行了理论分析。并通过仿真实验证明了理论分析的正确性以及该方法的良好性能。     

网络性能特性的描述和测量

互联网的应用范围越来越广泛,各种多媒体应用程序越来越多地依赖于网络性能,因此对网络性能的测量和分析越来越重要。为了测量和分析互联网性能,需要用多种测量工具和测量系统。为了实现多种测量系统测量数据的互用,有必要使用统一的命名和描述。介绍了一种网络性能特性的描述方法,采用该方法可以实现不同系统间的兼容,并在此基础上讨论了一种分布式测量系统,同时讨论了多种网络测量机制。     

大容量SIM卡启动Windows Mobile的研究

提出了一种大容量SIM卡启动Windows Mobile的方法.该方法使用具有SD接口的大容量SIM卡来存储手机的Windows Mobile内核,并以此内核来启动和运行手机,防止用户随意刷机,确保了定制手机软件不能被用户随意修改,同时保证了定制手机功能的完备性和正确性.     

航空整体结构件加工变形的在线测量方法

整体结构件的变形测量是保证其质量的重要手段,但结构件的尺寸大,通常为薄壁结构,往往存在较为严重的变形问题,而传统的测量仪器和测量手段无法准确测量其变形。为了解决整体结构件的变形测量问题,本文提出了结构件的在线测量方法。将结构件划分为若干个区域,每个区域可视为薄板结构,推导出薄板在典型变形下的变形函数,进行仿真验证变形函数的准确性,从而得到整体结构件的变形函数和评价方法,提出整体结构件的在线测量方法。传统测量方法只能在加工后进行变形测量,本文提出的方法可以在工序间进行测量,提高结构件的质量。     

Dynamic Measurement Protocol in Infrastructure as a Service

Infrastructure as a Service （laaS） has brought advantages to users because virtualization technology hides the details of the physical resources, but this leads to the problem of users being unable to perceive their security. This defect has obstructed cloud computing from wide-spread popularity and development. To solve this problem, a dynamic measurement protocol in laaS is presented in this paper. The protocol makes it possible for the user to get the real-time security status of the resources, thereby solving the problem of guaranteeing dynamic credibility. This changes the cloud service security provider from the operator to the users themselves. This study has verified the security of the protocol by means of Burrow-Abadi-Needham （BAN） logic, and the result shows that it can satisfy requirements for innovation, privacy, and integrity. Finally, based on different laaS platforms, this study has conducted a performance analysis to demonstrate that this protocol is reliable, secure, and efficient.     

基于磁致伸缩效应的液体密度在线测量方法

在分析磁致伸缩液位传感器工作原理基础上，针对磁致伸缩液位计不能进行密度测量的问题，提出多浮子相对位移测量法，在磁致伸缩液位计上实现了液体密度的在线高精度测量。同时分析了被测介质密度的变化对液位测量精度的影响，给出了液位测量的密度校正方法，进一步提高了磁致伸缩液位传感器的液位测量精度。     

基于微力测量的微纳米测头系统设计及优化

针对国内外研制的微纳米测头测量时无法实时测量测力的大小和方向,无法实时修正不同方向和大小的测力、不同长度测杆受力变形等引起的测量误差的缺点,研制了一种基于六维微力测量原理的自修正微纳米测头系统,可以实时测量测力的大小和方向,进而获得测头位移和变形量的大小和方向,计算出由于测球测杆受力变形引起的测量误差,通过误差修正模型进行实时自修正,提高测头的测量精度。为了实现测头级的测量灵敏度,应用ANSYS软件和正交试验方法进行结构优化设计,确定测头的基本几何尺寸和测头弹性体上测量不同方向测力的最佳测量区域,为后续的测头加工提供理论基础。最终的分析结果证明了测头x和y方向的测量灵敏度可以达到25.5μεz,方向的测量灵敏度可以达到11.7με。     

Application of New Type BP Neural Networks for Magnetic Measurement

Magnetic Measurement is a typical inverse problem in biomedical field.In this kind of problem we always need to locate the positions and moments of one or more magnetic dipoles.Although using the traditional methods to solve this kind of inverse problem has all kinds of shortcomings,BPNN(Back Propagation Neural Networks)method can be used to solve this typical inverse problem fast enough for real time measurement.In the traditional BPNN method,gradient descent search method is performed for error propagation.In this paper the authors propose a new algorithm that Newton method is performed for error propagation.For the cost function is highly nonconvex in the magnetic measurement problem,the new kind of BPNN can get convergent results quickly and precisely,A simulation result for this method is also presented.     

基于极线校正的相移结构光三维测量

被动式方法对表面无明显特征的物体难以获取稠密的三维重建点,无法进行精确而快速的测量.针对这一问题,采用双目立体视觉测量系统,结合主动式方法的相位移动结构光法对每个图像像素点进行处理,获取三维物体表面稠密的数据,实现真正的全场测量.双目系统经过极线校正,对应点的极线处在同一水平线上,匹配时不用逐点计算每个像素点的极线,大大减少匹配时间.实验结果表明此方法能快速获得复杂表面物体的稠密测量.     

基于LTE系统的改良接收信号功率测量方法

在长期演进(long term evolution,LTE)系统中,移动终端需要定时更新同一小区和相邻小区的测量信息,以便于及时进行小区切换或重选。传统的接收信号功率测量算法虽然能够降低干扰和噪声对接收端信号的影响,然而在LTE无线环境下,参考信号接收功率(reference signal receiving power,RSRP)常常受到时间同步和频偏影响,难以获得精确的测量结果。针对该问题,基于LTE系统结构和测量标准提出一种改良的接收信号功率测量算法。该算法对时间和频率同步要求低,且接收信号功率测量性能有所提升。该算法分别在频域和时域计算接收信号功率测量值,并选择两者中较大者作为小区最终接收信号功率值。仿真结果表明,在频偏不大于3 kHz、定时偏差不大于30 ns时,所述接收信号功率测量算法,相对于传统算法有1 dB以上的平均测量误差的性能提升。