开心堆雪人

早晨，我从睡梦中醒来。外公要跟我打赌（du）：今天会不会下雪。我急忙拉开窗帘，窗外是一个银色的世界。我真想下去堆雪人，可是外公说雪太薄，堆不了。吃过早饭，我实在忍不住了，帽子一戴，就往楼下的草地上冲（chong）去。

基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法

实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性。文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系统的特征提取,引入的排列熵的评价机制优化了分解过程中随机噪声迭代次数,通过仿真分析与实验对比,验证了该方法可有效解决上述方法中存在的问题,使系统在处理时间、特征准确度等性能皆有提高。实验结果表明,所提出的方法对于单频振动信号平均特征提取准确率达99.2%;对于混频振动信号平均特征提取准确率达98.1%,相对于EMD和CEEMD分别提高15.6%和7%,算法平均耗时最短,为3.825 9 s,为分布式光纤振动传感系统的信号特征提取提供了一种可靠、高效的方法。

基于动态异构冗余的微服务拟态化防御方法

微服务架构在不同产业中应用的日益广泛带来对其安全性的高需求,但低耦合、分布式等特点导致系统入口点数量的增加,攻击面也随之增大,而基于攻击行为特征等先验知识的传统防御手段具有静态、缺乏多样性等缺陷。本文在此背景下,以拟态防御动态异构冗余原理为基础,使用微服务拟态化网关、拟态分发服务、拟态判决服务、镜像仓库服务、调度管理服务,实现微服务路由管理、请求分发与响应,一致性判决,镜像异构冗余与容器调度,提出具有内生安全性的微服务拟态化防御方法,并通过对物管平台微服务进行拟态化改造以及抗攻击测试,验证了微服务拟态化防御方法的可用性和内生安全性。