基于卡尔曼滤波的机场噪声预测异构集成策略

为有效解决机场噪声预测问题,提升预测结果的适应性以及准确性,提出一种基于卡尔曼滤波的机场噪声预测异构集成策略。将已有预测方法归纳为两类:时间序列预测和关联分析预测,根据现行噪声标准构建同时适用两类方法的训练数据集;采用卡尔曼滤波对两类方法的预测结果进行优化,将两类方法的结果集成到同一时间维度上对未来噪声进行预测。实验结果表明,该集成策略能将两类预测方法合理结合起来,显著提高预测准确率。

网络空间拟态防御发展综述:从拟态概念到“拟态+”生态

网络空间拟态防御(CMD,cyberspace mimic defense)基于动态异构冗余架构实现多体执行、多模裁决和多维重构,以不确定性系统应对网络空间泛在化的不确定性威胁。从纵向、横向、当前、发展和未来5个视角对其8年来的演进进行系统综述:纵向观,概述了CMD从概念提出,到理论、实践层面形成发展的历程;横向观,阐述了CMD的DHR(dynamical heterogeneous redundancy)核心架构、以CMD三定理为支柱的原理、安全增益、性能开销,将其与入侵容忍、移动目标防御、零信任架构、可信计算和计算机免疫学5类其他主动防御技术进行了综合对比辨析;当前观,综述了拟态路由器、拟态处理机、拟态DNS服务器、拟态云平台等11类现有主要拟态产品的实现要素、性能表现、系统架构、异构策略、调度策略、表决策略等共性技术模式与特性技术特点;发展观,结合人工智能、物联网、云计算、大数据和软件定义网络5类新型技术探讨了“拟态+”AICDS(拟态+AI/IoT/Cloud/Data/SDN)共生生态,提出了相应技术结合点和交叉研究价值;未来观,展望了未来拟态基线2.0产品生态、“拟态+5G/6G”“拟态+边缘计算”“拟态+云”和“拟态+区块链”5类“拟态+”应用场景,分析归纳了拟态防御技术面临的存在多模决策攻击逃逸空间、异构与同步互制约、安全与功能难平衡和现有内生安全组件变换空间有限4点挑战。