工业嵌入式软件开发安全漏洞模式研究

随着工业化和信息化的深度融合,针对工业互联网的安全事件频发,越来越多的攻击者把攻击目标锁定在国家关键基础设施上.近年来,嵌入式软件的规模及复杂程度急剧增大,尤其在国防、轨道交通、汽车、民航以及工业控制等领域的用户对嵌入式软件质量要求更加严格,要求嵌入式软件更加安全.在收集和分析嵌入式软件安全编码标准的基础上,对嵌入式软件安全漏洞模式进行梳理,提出国内首套比较全面的嵌入式软件开发安全漏洞模式清单,包括嵌入式特有的安全漏洞模式、导致嵌入式系统崩溃或者拒绝服务等严重后果的漏洞模式以及其他缺陷模式.最后,针对这些安全漏洞模式简要介绍了使用这些安全漏洞模式如何保障嵌入式软件安全的静态分析技术,从而在软件开发过程的源头发现安全问题并得到及时解决,确保证工业软件的安全.

基于去中心化身份的跨域数据交易系统

在数字化时代,数据作为重要的生产要素,对经济增长、科技创新和企业竞争力提升至关重要.传统的中心化的数据交易系统存在一系列数据安全、交易安全风险.虽然当前已经出现了基于区块链实现的去中心化数据交易系统,可以为数据交易提供安全保障,但基于区块链的数据交易系统仍难以处理跨地区、跨地域、跨国家的数据交易,其主要面临3个挑战:1)跨域身份解析结果的一致性问题;2)跨域身份解析服务的可用性问题;3)面向跨域交易的数据交易系统的安全与合规问题.为解决上述3个问题,基于去中心化身份技术设计了一套安全高效的身份跨域解析机制,并构建了一种安全、可监管的去中心化数据交易系统.身份跨域解析机制包括确保解析结果一致性的身份跨域协议和保障该协议执行服务可用性的激励机制.该去中心化数据交易系统支持基于身份属性的细粒度监管,并保证跨域数据交易的原子性.实验验证表明,该系统满足设计目标,解析延迟仅为跨域解析延迟的45%,缓存命中率通过主动和被动更新机制提高72%.系统兼容多种区块链,跨域数据交易平均在2.3个区块内完成,效率在可接受范围内.

基于微服务的预分配额度限流设计研究

在分布式架构下,同时存在于多个节点的限流器需要很好地协作才能达到单体限流的效果。在真实的业务场景中,线上请求分布不规律,线下业务吞吐量大。在此情况下,某一些关键节点因为超负荷运作而响应缓慢,从而导致请求链路整体的延迟增加,甚至造成整个应用的反应迟缓。针对现有微服务限流所存在的问题,文中提出了一种基于预分配额度进行主动推送配额更新的限流算法。该算法采用服务器主动向客户端广播的模式,服务器既可以接受客户端请求,也可以主动更新持有该资源配额的节点在处理请求后的最新结果。在服务器端分配所有节点配额时,可以采用灵活的分配算法进行分配。在估算限流节点配额时,采用滑动窗口的模式记录下一段时间内的请求数量和拥有的资源配额,通过自定义的算法来预估下一个周期的配额。同时,文中基于该算法实现了一个限流模型。实验结果证明,该模型可以及时地响应配额的变化,很好地实现节点之间的公平性。相比Doorman系统,所提模型可以更好地适应线上线下流量场景和精准限流。

基于Petri网的RFID中间件中复合事件检测研究

探讨了一种利用复杂事件处理技术处理RFID高层业务逻辑的机制.通过用复合事件来表达RFID应用系统中常见的高层业务逻辑,将对业务逻辑的处理转化为RFID中间件对复合事件的检测.从RFID中间件检测行为的角度探讨了在这一转化过程中事件定义和事件检测的若干关键问题.基于有色网定义了RFID事件流检测网系统作为RFID事件检测模型的描述工具.给出了事件检测模型的构造规则.根据检测模型的网结构特征对具有复杂层次的复合事件的可检测性进行了分析.

基于规则推理的语义检索若干关键技术研究

针对专业领域复杂的检索需求,目前相关研究采用基于语义的方法来扩展检索范围并提高准确度.在语义推理方面,目前搜索引擎通常直接采用语义网中的推理算法,推理效率不高.在排序方面,基于关键字的搜索引擎的排序算法也不适合对语义检索结果进行排序.针对上述问题,本文给出了基于语义网的语义规则建立方法,并提出了一种基于闭合世界假设的反向链接推理算法,提高推理效率,同时给出了一种基于特征相似性排序算法,使检索结果排序方式更加符合语义检索的特点.基于本文提出的方法,构造了语义搜索引擎MaterialHub,实验表明该搜索引擎提高了检索的准确率和查全率,有较好的查询响应时间,并已经得到实际应用.

软件体系结构演化模型

软件演化包括静态演化和动态演化两个方面.作为软件的蓝图的SA(软件体系结构),为人们宏观把握软件的整体结构和软件演化提供了一条有效的途径.在描述SA的构件-连接件模型的基础上,首先针对SA的静态演化,建立了SA邻接矩阵和可达矩阵,凭借矩阵变换与运算对SA静态演化中的波及效应进行了深入地分析和量化界定,同时给出了构件在SA中贡献大小相对量的计算方法.其次,针对SA的动态演化,给出了SA动态语义网络模型,分析了SA动态语义网络中基于不动点的浸润过程收敛的判定,提出了邻接矩阵原子过滤的概念,进而指出,SA动态演化过程可用一系列邻接矩阵原子过滤在时刻上的逻辑衔接来描述.最后给出了两个层面上对SA演化波及效应的分析框架.为SA演化的管理、控制、利用、评价和量化描述奠定了基础.

一种物联网智能数据采集系统的研究与实现

设计并实现了基于CANBus的智能数据采集系统。系统主要由主站与从站2个部分组成。主站以S3C6410为核心处理器,运行WindowsCE;从站以STM32为核心处理器。S3C6410、STM32与CANBus的搭配及以此为基础的应用层协议赋予了此系统智能性。运用马尔可夫决策模型对系统的状态进行了描述,同时对系统协议的正确率进行了估算。该系统是物联网底层数据采集技术的一种实现方案。

基于P2P的RFID编码解析网络结构与算法研究

本文结合P2P技术,提出了分级P2P RFID编码解析网络结构.并基于改进的kademlia算法,在该网络中实现了RFID编码解析服务.实验数据表明,分级P2P RFID编码解析网络相对于基于DNS技术的EPCglobal ONS,具有负载均衡、可扩展性好、能有效应对单点失效等优点.最后,本文给出分级P2P RFID编码解析网络需要继续深入考虑的问题.

一种物联网智能数据采集系统的研究与实现

设计并实现了基于CANBus的智能数据采集系统.系统主要由主站与从站2个部分组成.主站以S3C6410为核心处理器,运行WindowsCE;从站以STM32为核心处理器.S3C6410、STM32与CANBus的搭配及以此为基础的应用层协议赋予了此系统智能性.运用马尔可夫决策模型对系统的状态进行了描述,同时对系统协议的正确率进行了估算.该系统是物联网底层数据采集技术的一种实现方案.

RFID信息服务网络中支持复合订阅的路由算法研究

在RFID信息服务网络中，设计了一种支持复合订阅的可靠的路由算法：在订阅转发阶段，我们将每一个复合订阅按照其语法结构进行分解，并将每个复合订阅成份分配给多个RFID信息服务（构成一个复合订阅存储单元）去维护，而事件则按照订阅分解的反方向和匹配的结果进行转发与合并.由于每个复合订阅存在多个副本，因而会显著减少因某个副本失效而产生的事件丢失.本文也给出了复合订阅存储单元内部多个复合订阅副本一致性的保持方法，以及核心信息服务的选举方法.实验结果表明，该路由算法有较高的容错性，性能可以满足实际应用的需要.

RFID信息服务中发布/订阅系统若干关键技术问题研究

本文将描述逻辑中基于个体的推理方法引入到RFID信息服务的发布/订阅系统中,利用时间本体来描述事件之间的时序关系,通过判断事件断言集与订阅的一致性来解决语义匹配以及与时序相关的复合事件与复合订阅的匹配问题,并给出了订阅语言和匹配算法.实验结果表明,匹配算法的效率能够满足实际应用的需要.

一种基于Trie树和扩展B树的RFID标签编码过滤方法研究

面向EPC模式(EPC Pattern)的标签编码过滤是RFID中间件的主要功能之一.为提高过滤效率,本文给出了一种基于trie树和扩展B树相结合的标签编码过滤方法.通过分析标签编码和EPC模式的结构特征,将系统中大量的EPC模式构造成一个层次查找结构,对于EPC模式中的常规编码段采用trie树表达,对于区间形式采用扩展B树表达.查找过程按照编码段由高至低依次进行,并采用了基于位向量集合的优化方法.实验表明标签编码过滤效率受EPC模式数量变化的影响较小,能够有效降低向上层应用传输数据的延迟.

软件供应链安全的风险和成因分析

由于软件应用范围不断扩大,软件安全已经不限于虚拟空间,直接威胁到物理空间的安全,而且,供应链中的任何问题都会导致严重的危害。降低软件安全风险最重要的就是技术沉淀,而技术沉淀最好的方式就是自动化工具,例如美国国防高级研究计划局(DARPA)在2016年举办的网络安全挑战赛(CGC),无任何人为干预,由机器全自动地挖掘二进制程序中的漏洞。笔者认为,这类比赛的意义远大于夺旗赛(CTF)这种证明个人实力的比赛,因为靠人的经验式挖掘永远不能普惠更多的企业和个人,而且经验的传授也不会系统完整。

基于同步网和C_net的复合事件检测研究

复合事件检测是复杂事件处理的一个核心技术。基于同步网和C_net研究了复合事件检测的形式化模型,并以该模型为基础设计了一个灵活的复合事件检测算法框架。该算法框架使得复合事件检测算法中的事件消费策略、事件存储策略以及运行时优化策略等可以简单高效的实现和集成。

基于MASHUP的数字城市规划主题服务订制模式研究

城市规划是一门复杂的学科,其数据源异常复杂,需要处理跨区域、跨部门的多源异构数据,因此数字城市规划中的信息处理面临诸多问题。传统的数据仓库集成模式仅仅是集成数据本身,而MASHUP模式则将数据与服务糅合成一个整体提供给网络用户,比较符合实际互联网用户的需求。研究引入MASHUP模式,针对城市规划领域需要的数据,在面向数字城市规划的数据仓库构建的基础上,根据规划人员的需要,以主题订制的方式完成对规划人员所需要的规划专题信息主题服务的获取,辅助区域规划的决策;以主题订制的形式完成规划人员对某一专项规划的多源信息服务操作,提供处理好的多源异构信息,并根据规划人员的实际工作需要提供特定的信息定制服务,在实际操作中有较高的实用性。

构件技术引领软件开发新潮流

构件技术是影响整个软件产业的关键技术之一。1998年在日本召开的国际软件工程会议上．基于构件的软件工发模式成为当时会议研究的一个热点。美国总统信息顾问委员会也在1998年美国国家白皮书上．提出了解决美国软件产业脆弱问题的五大技术，其中之一主是建立国家级的软件构件库。

基于深度学习的开放领域对话系统研究综述

人机对话系统能够让机器通过人类语言与人进行交互,是人工智能领域的一项重要工作.因其在虚拟助手和社交聊天机器人等领域的商业价值而广受工业界和学术界的关注.近年来,互联网社交数据快速增长促进了数据驱动的开放领域对话系统的研究,尤其是将深度学习技术应用到其中取得了突破性进展.基于深度学习的开放领域对话系统使用海量社交对话数据,通过检索或者生成的方法建立对话模型学习对话模式.将深度学习融入检索式系统中研究提高对话匹配模型的效果,将深度学习融入生成式系统中构建更高质量的生成模型,成为了基于深度学习的开放领域对话系统的主要任务.本文对近几年基于深度学习的开放领域对话系统研究进展进行综述,梳理、比较和分析主要方法,整理其中的关键问题和已有解决方案,总结评测指标,展望未来研究趋势.

大数据计算环境下的隐私保护技术研究进展

批处理、流式计算和机器学习等分布式的大数据计算环境在云上的广泛部署与应用,为云用户带来了极大的便利,但随之带来的隐私数据泄露事件愈演愈烈.如何在这种云上部署的大数据计算环境下保护数据隐私成为一个研究热点,本文对近些年国内外在该领域的最新隐私保护研究成果及进展进行了全面综述.针对上述大数据计算环境下的参与角色及应用场景,结合不同角色的敌手模型,从计算过程涉及的数据输入、计算和输出等三个环节出发,依据计算数据为明文、密文或可信硬件保护条件下可能存在的隐私泄露风险,总结了对应的5类主要研究方向,包括:基于数据分离的隐私保护、基于数据干扰的隐私保护、基于安全多方计算的隐私保护、基于硬件增强的隐私保护和基于访问模式隐藏的隐私保护等,从隐私性、可用性和性能等方面对比分析了现有研究工作的优缺点;最后,展望了大数据计算环境下隐私保护技术的未来研究方向.