摘要：物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展给工业界和日常生活带来便利的同时,海量易受到各种攻击和破坏的IoT设备也降低了分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击发起的成本,使被攻击方无法响应正常用户访问.为了在物联网边缘中快速、准确地完成DDoS攻击检测,弥补现有方法资源开销大、不精确的缺陷,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络(Lightweight Convolutional Neural Networks,LCNN)的DDoS检测方法.面向物联网流量特性,方法首先提取包级特征和经冗余分析筛选得到的流级特征.之后设计了低参数和运算量的卷积神经网络LCNN,最后基于变维后的特征,快速检测定位攻击.实验结果表明,方法检测准确率达99.4%.同时LCNN在FPGA中能够以较少的资源消耗,保证在1ms时间内完成对一条流的推理判断.

摘要：针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题,该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性,并据此将优化问题进行等价转换。随后,采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明,与正交多址接入和传统RIS方案相比,所提出的方法在能耗性能上有显著提升。

摘要：为了对互联网上的扫描行为进行观测,采用基于动态暗网的互联网背景辐射(IBR)流量实时采集算法实现对IBR流量的采集,并对采集到的IBR流量进行分析;设计算法过滤出扫描流量,进行面向端口的扫描行为观测.该动态暗网是相对稳定且分散的,不易被定位,通过其获取到的IBR流量是进行扫描分析的可靠数据源.IBR流量主要由传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、Internet控制消息协议(ICMP)这3种协议组成,其中TCP流量占90%以上,与正常流量中3种协议的分布不同.IBR流量得到的TCP、UDP、ICMP流量都以扫描流量为主,且广泛采用水平扫描的形式.TCP、UDP的热门扫描端口都是危险端口,证明面向端口的扫描行为分析对于发现互联网中新出现的漏洞有重要作用.TCP端口扫描行为较分散,UDP端口扫描行为较集中.

摘要：为了研究DNS流量中的域名角色,为域名影响力分析提供一种域名定位和筛选的思路,设计一种基于DNS流量的多层多域名检测算法.在检测阶段,从CERNET主干网边界采集DNS流量,提取请求和应答序列.基于多层多域名的聚合特征及解析的并发性,检测流量中存在的主从域名集合,并引入时间滑动窗口机制进行置信度测量.在测量阶段,对算法检测结果从多个角度进行分析,包括多层多域名集合的规模和相交情况、主从域名的标签级数、集合中从域名对应的资源类型等,并提供了2个存在多层多域名的典型网站案例.测量结果验证了多层多域名现象的存在以及多层多域名集合的特点,表明了此多层多域名检测算法的有效性.

摘要：物联网应用(IOTA)作为一种经典的基于有向无环图而非链式结构的区块链系统,由于采用置信度共识方式导致交易确认依赖中心节点,并且难以及时发现交易冲突.为此,本文提出一种基于时间切片的设计方法,通过规定在每个时间片结束时由内部节点检查并同步当前交易子图,设计了一种high quality IOTA(HQIOTA)共识机制.在交易确认中,通过设计内部节点自适应调节控制替代了原有的外部规定阈值的转变.进而能及时发现并删除矛盾交易,解决了交易冲突不敏感的问题.本文基于概率分布模拟的网络环境进行实验,结果表明HQIOTA能比IOTA更快发现交易冲突并且更灵活地进行交易确认.

摘要：为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题,提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法,以减少物联网边缘设备资源开销.在人脸检测算法中使用轻量级子网络获取人脸框位置和人脸关键点坐标,并在人脸识别算法中设计了基于Mobile-Inception与Mobile-Resent结构的IMobileNet网络模型.实验结果表明:人脸检测算法在较现有算法准确率平均下降1%的情况下,虽然漏检率平均增加1%,但运行时间平均减少20%以上;人脸识别算法在达到MobileNet V2网络相同准确率情况下,设计并选用的IMobileNet-Small网络平均识别时间减少12%以上.因此,轻量级人脸检测与识别算法可维持识别精确度,同时满足边缘设备部署要求.

摘要：介绍了一种便于部署的超声波室内定位系统。通过普通高音喇叭可以发射的20～22kHz超声波频段,本文实现了基于3个高音喇叭信号源的超声波到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)的定位。普通手机通过麦克风采集该频段的超声波,经过信号处理后实现了高精度、低成本的室内定位。本文在定位系统中设计了发射端超声波定位声源的信号结构,并设计了接收端通过频率搜索和基于快速傅里叶变换的频域搜索的同步方法。同时本文还将一种修正秩-1拟牛顿法应用到了基于TDOA的定位场景中,并验证了在使用3个高音喇叭时该算法定位精度与经典的CHAN算法基本相同。实验中本方法采用了不同于以往的40kHz超声波频段的定位方案,在使用普通手机接收的条件下,各次实验结果误差均低于9cm。

摘要：随着物联网、5G以及6G移动通信网络的快速发展,相应的加密算法需要同时适应云计算和雾计算环境,还需要具备包括属性撤销机制在内的细粒度加密功能,并且具备抵抗共谋攻击的能力.然而,目前这些理论及技术问题的研究还有待进一步发展和完善.本文提出一种适用于云雾集合环境的数据细粒度加密及共享方案(NDSS-FC),面向云雾计算综合环境,借鉴密文策略属性基加密(CP-ABE)算法结构,可以实现细粒度的加密访问控制,可以实现安全的属性撤销,可以动态地管理用户,可以实现外包解密以及抵抗共谋攻击.首先,通过设计雾节点构造新型CP-ABE结构,以保证云雾结合环境下安全的数据共享,并且通过雾节点为计算资源受限的用户执行外包解密服务.其次,通过结合新型CP-ABE结构与单向函数树(OFT)技巧,以分享、更新群密钥的方式保证安全的属性撤销.再次,通过多项式分发版本密钥,以计算、更新版本密钥的方式保证动态用户管理.再次,通过在用户密钥中嵌入随机因子,以抵抗共谋攻击.最后,性能分析和形式化证明显示NDSS-FC方案安全高效.

摘要：对IPv6网的流量成分进行分类有助于更好掌控IPv6网络的流量行为和应用行为.本研究基于接入CERNET和CERNET2南京主节点网络的3个校园网原始流量,利用开源软件nDPI完成对流量的初步识别,设计并实现P2P流量分类器,对nDPI不能识别的流量进行P2P识别.测试结果表明,该分类器可以大幅降低IPv6流量中的未知流量占比.进一步利用已有加密视频分类器识别HTTP/TLS未知应用层协议流中视频流量.利用nDPI和两个分类器对同期采集的上述3个校园网的IPv6与IPv4流量数据进行分类和对比分析,结果表明,流量中的P2P成分是造成IPv4与IPv6网络流量成分差异的主要原因,并分析P2P应用在两类网络中的差异.

摘要：本文针对一类网络拓扑时变且耦合通道存在随机干扰的Kuramoto型振子网络的同步问题,设计了事件触发机制下的固定时间控制算法.针对耦合网络的拓扑在切换中保持连通的假设,给出了一种具有多层结构的事件触发分布式控制策略,并能够抵消随机干扰对同步性能带来的负面影响.利用随机Lyapunov稳定理论和固定时间稳定性理论给出了达到实际固定时间相位同步的控制参数条件和同步调节时间的上界.另外,证明了所使用的事件触发机制在引入双曲正切函数之后不会产生Zeno现象,并给出了触发间隔的下界.同时,在推论中给出了本文提出的控制方法也可以应对振子耦合拓扑图不连通情况的结论.最后,通过两组具有不同噪声强度的仿真实验验证了理论分析结果.