摘要：绳索驱动的分段式蛇形空间机械臂通常具有相同结构的模块化关节,能够在狭小空间中灵巧操作,其精度是制约机器人发展的主要因素。为了提高蛇形空间机械臂的位置精度,指导蛇形空间机械臂的精度设计,以单个2-DOF关节为对象,提出一种正则化的运动学标定方法。首先,对具有多重映射关系的2-DOF关节的运动学进行分析,通过矩阵全微分理论建立包含所有几何误差参数的误差模型。然后,对2-DOF关节各部件的所有误差源进行灵敏度分析,依据3σ原则和理想的位置精度设计指标指导各部件的公差设计。最后,考虑所有的制造和装配误差,采用正则化方法对2-DOF关节进行误差辨识,用于补偿控制器中的名义运动学模型。结果表明,经过修正后的运动学模型的位置精度提高了50%,验证了运动学标定的有效性。

摘要：为提高二进制变种协议字段格式划分的准确率,提出一种基于深度学习的方法,能够自动挖掘协议报文序列的深层字段特征完成协议的字段格式划分。引入一种字段列特征数据集的提取方法,在传统的双向长短期记忆条件随机场网络模型的基础上增加协议字段列特征提取模块,搭建一种专门解决二进制变种协议字段格式划分的神经网络PRO-BILSTM-CRF。与二进制未知协议字段格式划分方法以及几种主流网络模型的对比实验结果表明,在变种协议字段格式划分任务上,提出模型能够取得更高准确率。

摘要：在网络协议不均匀环境下,样本流分布变化对协议分类的准确性和稳定性有较大的影响。针对协议分类中类不均匀和中心点选取问题,提出一种基于最大密距的CK-means协议分类算法。算法通过样本确定算法所需阈值参数,通过获取样本密距值在聚类过程中确定初始中心点并剔除离群点。最大密距法适用于非均匀数据集且计算的中心点更趋近于类别中心位置,能够提高聚类的稳定性和结果的可靠性。实验分析表明,相比于其它算法,改进后的算法能够克服噪声和类不均衡对协议分类的不利影响,在协议分类准确率提高的同时也改善了聚类效果。

摘要：深度学习技术的进展为提高口令猜测效率提供了潜在的新途径.目前,已有研究将循环神经网络(Recursive Neural Network,RNN)、生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)等深度学习模型运用于设计口令猜测模型.本文基于RNN模型、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型、概率上下文无关文法(Probabilistic Context-Free Grammar,PCFG)与LSTM的混合模型(简称PL模型),提出采用RNN来代替PL模型中的LSTM的思想,将PCFG与RNN在模型层面进行融合,设计了PR模型.为降低猜测模型对大训练样本的依赖,进一步提出了PR+模型,即采用RNN网络来生成字母序列,实现对口令字母段的填充.基于4个大规模真实口令数据集的实验结果显示,PR模型的攻破率略高于PL模型,且始终显著高于传统的PCFG(107量级猜测数下)和Markov模型(106量级猜测数下),并且PR模型的训练效率远优于PL模型.鉴于不同口令模型生成口令猜测的特性不同,将不同模型生成的猜测集组合来生成新的口令猜测集,并基于4个大规模真实口令数据集对不同组合方法进行了对比.尽作者所知,我们首次证实了在相同猜测数下(107~108量级猜测数),组合不同类型模型所生成口令猜测集的破解率通常高于单一猜测集.本文研究显示,GAN模型在猜测数为3.6×108时,破解率仅为31.41%,这表明GAN模型的口令破解效率劣于传统基于概论统计的模型(如PCFG模型和Markov模型)和基于RNN的口令猜测模型,并进一步指出了GAN模型表现不佳的原因.

摘要：僵尸网络作为大规模攻击活动的基础平台,严重威胁网络空间安全,从预测的角度对其开展研究具有重要的现实意义。针对现有研究在终端感知、身份识别和动态对抗中存在的不足,本文概括僵尸网络生命周期,总结P2P结构僵尸网络的脆弱点,建立P2P僵尸网络动态对抗模型,分析节点真实性判断和网络拓扑优化重构的重要性。在此基础上,从攻击者视角提出一种新颖的动态自组织P2P僵尸网络模型DSBot。该模型在架构设计上可扩展至各类目标设备,通过基于可信度矩阵和真实性验证的节点安全性评估机制增强终端对抗性,并提出分阶段感染策略。借鉴无线自组网和多智能体的思路和方法,刻画节点属性多维表示和基于状态标识的动态网络框架,以此为基础设计O(Ni)更新算法、均匀连接算法和节点主动移除算法,并结合相应的初始化和调整机制提出网络自组织重构策略,从而进一步提升网络的健壮性。其中,O(Ni)更新算法确保节点的可信度,均匀连接算法降低网络暴露风险,节点主动移除算法实时移除可疑节点。从平均等待时间、命令可达率、网络连接度和重构稳定时间等方面对DSBot模型进行评估。实验结果表明,DSBot模型在效率和韧性上可满足僵尸网络命令控制机制的基本需求。最后,从终端清除、命令控制服务器打击和命令控制过程等方面讨论了可能的防御策略。本文旨在通过预测新型僵尸网络模型来完善防御解决方案。

摘要：针对软件在线升级的劫持攻击是网络攻击最常用的手段之一。程序分析是快速自动化评估软件升级安全的重要方法,软件中升级功能函数快速逆向定位是实现静态分析和提高动态分析效率的关键前提。传统的程序分析逆向定位,依靠人工经验,根据字符串、API函数等语义信息的交叉引用链关系来实现,效率较低,且无法实现自动化。为解决该问题,提出了一种基于语义分析与逆向分析相结合的软件升级功能定位方法。首先针对软件二进制程序中常见的语义信息(如字符串、函数名、API函数等),建立一个基于自然语言处理的升级语义分类模型;然后借助逆向分析工具提取软件的语义信息,并通过升级语义分类模型来识别升级语义信息;最后定义了一种函数关系调用图形树上的升级函数关键节点求解算法,对升级函数进行求解。文中设计并实现了一个软件在线升级功能定位原型系统,并对常用的153款软件实施了升级功能逆向定位分析,其中126款软件定位成功。通过定位分析初步评估部分软件升级的安全性,获得CNNVD编号漏洞1个,CNVD编号漏洞5个。

摘要：近年来,物联网技术的蓬勃发展带动了智能家居应用的快速发展,越来越多的智能家居平台开放各种应用程序接口,以方便用户实现自定义的智能家居应用,如设备联动控制.然而,这些开放接口中存在的安全缺陷也成为影响智能家居系统安全的重要因素之一.本文针对SmartThings智能家居平台的开放接口进行研究,发现了一系列新的具有安全缺陷的接口,并通过概念验证实验证实了其安全风险.为提升智能家居平台的安全性,设计并实现了检测智能家居云服务中接口滥用行为的工具SmartNotify.实验结果表明,SmartNotify能快速且准确地识别利用安全缺陷接口进行攻击的智能家居应用.

摘要：综述了近年有关含氯挥发性有机化合物(CVOCs)在氧化钴基催化剂上催化燃烧的研究进展,详细介绍了三种提高氧化钴基催化剂催化燃烧CVOCs的活性、稳定性和合乎环境要求产物选择性的策略,包括酸性载体负载、负载高Deacon反应活性组分及制备氧化钴基复合氧化物.从催化剂设计的角度出发,构建具有优异低温氧化还原性能及合适酸性质的氧化钴基催化剂是目前持续关注的研究重点.从催化工艺的角度上看,可以尝试耦合多种反应场景,利用多场协同的策略以提高氧化钴基催化剂的低温活性、稳定性及普适性.

摘要：根据NCBI数据库柑橘鳞皮病毒(Citrus psorosis virus,CPsV)的外壳蛋白(coat protein,CP)基因序列设计了4组特异性引物,通过一系列优化,筛选并获得1组特异性引物。以感染CPsV的柑橘叶片总RNA为模板,采用一步法RT-LAMP(One-step reverse transcription loop-mediated isothermal amplification),在60℃下反应60 min,对扩增产物进行琼脂糖电泳分析,同时测定其特异性和灵敏度。结果表明,建立的RT-LAMP检测方法能特异性扩增CPsV,灵敏度为RT-PCR的10倍。用RT-LAMP方法对87个田间样品进行检测,发现有5个样品感染了CPsV,其检测结果与RT-PCR法一致。RT-LAMP法具有特异性强、灵敏度高、操作简单、快速等特点,适合对CPsV样品的快速检测与鉴定。

摘要：针对不同带宽基带信号回放到目标中频的需求,设计了一种可变带宽基带信号回放系统。该系统以FPGA为核心数据处理单元,通过配置高速数模转换芯片AD9122和时钟芯片AD9516完成基带信号的回放功能。为解决不同带宽基带信号采样率与DAC发射速率不匹配的问题,设计了一种多速率处理算法,采用多级HB滤波器、CIC滤波器和Farrow滤波器级联的结构实现了任意倍的采样率转换功能。算法仿真和实际测试结果表明该系统能够以较少的资源消耗将1 kHz~20 MHz的可变带宽基带信号回放到目标中频上,回放信号无杂散动态范围不低于60 dBc,满足实际通信系统需求。