侧信道能量信息测试向量泄漏评估技术

侧信道能量分析攻击技术以其计算复杂度低和通用性强等优势,给各类密码产品带来了严峻的安全挑战。抗能量分析攻击能力的评估已经成为密码产品安全性测评的重要环节。测试向量泄漏评估(TVLA)是一种基于假设检验的能量信息泄漏评估方法,具有简单高效和可操作性强等特点,目前被广泛应用于密码产品的安全性评估实验中。为全面把握TVLA技术机理及研究现状,该文首先对TVLA技术进行了概述,阐述了其实现原理并介绍了其实施过程,紧接着对特定和非特定两种TVLA的优势与不足进行了对比,随后参考已有研究,对TVLA的局限性进行了深入分析和归纳,在此基础上重点介绍并分析了已有的TVLA的改进方法,最后对TVLA未来可能的发展方向进行了展望。

基于向量评估遗传算法的智能电网大数据交易模型研究

以中新天津生态城智能电网建设为背景,研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。用Matlab实现了基于VEGA的多目标优化算法设计,并进行了多组算例分析。实验结果表明,利用交易双方效用函数以及多目标优化算法,可以获得使买卖双方双赢的大数据属性值,从而让双方能够确认数据交易的价格。

基于向量评估遗传算法的多目标优化效果评价及程序测试

目的评价向量评估遗传算法(VEGA)进行多目标优化的效果,测试其程序运行的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标测试函数对VEGA进行模拟测试,利用课题组编写Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果运行VEGA程序得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布;VEGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 VEGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析。

基于支持向量机的虹膜图像实时预评估算法

实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本。因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大。详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于支持向量机联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集。结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本,检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求。

基于自适应向量评估遗传算法的水资源优化配置模型及应用

为更好进行水资源配置,数学模型越来越复杂,其求解显得很重要。通过建立一个多目标水资源优化配置模型,把经改进的自适应遗传算法综合应用到多目标模型求解中,且给出了遗传算法实现自适应功能的计算公式,并将模型和求解方法应用在某市水资源配置实践。

自然语言处理领域中的词嵌入方法综述

词嵌入作为自然语言处理任务的第一步,其目的是将输入的自然语言文本转换为模型可以处理的数值向量,即词向量,也称词的分布式表示。词向量作为自然语言处理任务的根基,是完成一切自然语言处理任务的前提。然而,国内外针对词嵌入方法的综述文献大多只关注于不同词嵌入方法本身的技术路线,而未能将词嵌入的前置分词方法以及词嵌入方法完整的演变趋势进行分析与概述。以word2vec模型和Transformer模型作为划分点,从生成的词向量是否能够动态地改变其内隐的语义信息来适配输入句子的整体语义这一角度,将词嵌入方法划分为静态词嵌入方法和动态词嵌入方法,并对此展开讨论。同时,针对词嵌入中的分词方法,包括整词切分和子词切分,进行了对比和分析;针对训练词向量所使用的语言模型,从概率语言模型到神经概率语言模型再到如今的深度上下文语言模型的演化,进行了详细列举和阐述;针对预训练语言模型时使用的训练策略进行了总结和探讨。最后,总结词向量质量的评估方法,分析词嵌入方法的当前现状并对其未来发展方向进行展望。

利用欧氏距离函数评估海河流域暴雨灾害

考虑气象数据的特点和灾后评估的时效性,针对暴雨灾害的平均降水强度、最大降水影响范围、持续时间,利用欧氏距离等数学方法,研究了海河流域暴雨灾害的气象评估模型。利用该评估模型对1960-2008年间的海河流域暴雨进行了评估,结果表明,等级划分合理,所评估的暴雨气象等级级别与海河流域历史上对应的洪灾事件影响程度非常吻合。

基于适应度空间距离评估选取的多目标粒子群算法在电网无功优化中的应用

提出了一种基于适应度空间距离评估选取最优解的多目标粒子群算法。该方法避免了目前多目标优化求解方法中权重选择的难题,保证了寻优方向的多向性,可以获得多目标优化问题的Pareto解集。将该算法应用于网损最小、静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化问题,算例表明在有效性和最优性等方面均有良好表现。

基于Bartlett和多分类F检验侧信道泄露评估

为了解决测试向量泄露评估(TVLA)技术进行侧信道泄露检测时,两组功耗样本(固定明文和随机明文)的均值差异较小时,t检验存在漏检以及可能导致评估出现假阴性的问题。基于此,提出对样本的均值与方差等参数进行差异评估,进而提出基于Bartlett和多分类F检验侧信道泄露评估(Bartlett-F检验)方法。在Bartlett-F检验中,将Bartlett检验用于均值差异小于方差差异的功耗样本以解决漏检问题,将多分类F检验用于均值差异大于方差差异的功耗样本以解决评估出现假阴性的问题。在检验中,若P值小于阈值,则有泄露。实验结果表明,当均值差异小于方差差异时,Bartlett检验的P值小于阈值时所需样本量为1.5×10^(4),而t检验则需要更大的样本量。当方差差异小于均值差异时,t检验的P值小于阈值时所需样本量为2.0×10^(2),而F检验所需样本量仅为t检验的110。因此,Bartlett-F检验可以解决TVLA技术在泄露检测中存在的问题。

高性能两方隐私集合求交技术研究及应用探索

隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI)是一种保护数据隐私的集合计算技术,允许互不信任的各方协同计算私有数据的交集,且不透露交集以外的任何信息。PSI技术被广泛研究和应用,主要从提升性能和探索新型应用场景两个方面发力。首先详细梳理两方PSI的研究进展,分析和评估业界先进的算法协议;其次以卫星互联网新型应用场景为例,探索提出高性能两方PSI应用方案,实验测试不同数据类型在多种网络环境下的性能,给出新型场景下的PSI实践范式。最后进行总结与展望,给出了PSI的发展思考与建议。

武器装备系统效能评估方法研究

系统效能是指在规定时间和条件下,满足特定任务要求的程度。目前许多机构对系统效能评估方法展开了深入研究,并取得了一定的研究成果。在简要介绍系统效能评估的基础上,重点综述了几种经典的和一些新兴的系统效能评估方法,如层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)、ADC(Availability Dependability Capacity)分析法、系统效能分析法SEA(System Effectiveness Analysis)和支持向量机评估法;阐述的内容包括方法的基本思想、主要步骤、应用场景、研究进展及其相应的改进,分析了每种方法的优势与不足,以及应用中需注意的问题,对后期如何进行效能评估以及采用何种效能评估方法具有一定的指导作用。

基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型(t-SVR)。利用遗传算法(GA)的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。

基于层次分析法的配电网大数据价值精细化评估技术

介绍了可在生能源大数据发展的现状与当下B2B大数据交易面临的问题,提出了一种基于层次分析法的可再生能源大数据B2B交易方案优化方法,并利用该方法在交易双方协商的方案中搜索最优解。分析了影响大数据交易双方收益的因素,利用层次分析法对买卖双方在大数据交易中获得的收益进行系统化的评估;将大数据交易的问题转化为在保证交易相对公平的情况下,买卖双方收益最大的多目标优化问题,采用向量评估遗传算法寻找出方案中的非劣解,供买卖双方决策者参考。通过算例证明了该方法的有效性,同时对比了在数据属性取值范围不同的情况下,模型产生的最优协商方案的精确度。

基于双样本KS检验的非特定TVLA方法

测试向量泄露评估(TVLA)在能耗样本量较少时易出现“假阴性”错误。针对该问题进行了理论推导,发现对非特定TVLA,能量迹中存在泄露的采样点处得到的检验统计量t值随能耗样本量变化而变化,非泄露点处的t值则无显著变化,因此当存在泄露时不同能耗样本量下得到的t值序列的分布不同。据此提出在不同样本量下实施非特定TVLA并对得到的t值序列实施双样本KS检验以评估泄露。分别在无防护对齐仿真能耗数据、加防护对齐能耗数据集DPAContestv4_2和加防护非对齐自测能耗数据上进行了验证,结果表明在对齐的仿真能耗数据和DPAContestv4_2数据集上所提方法检测出泄露所需样本量较其他方法均有所减小,最多分别减小了46.1%和39.0%;在非对齐的自测能耗数据进行对齐处理后,所提方法所需能耗样本量较其他方法同样有所减小,最多减小了29.4%。因此所提方法能够有效减小能耗样本量较小时出现“假阴性”错误的概率。

基于VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术

相对于集中式直接定位技术,分布式直接定位算法具有计算复杂度小和通信代价小等优点,但存在定位精度损失的问题。针对于此,该文提出一种基于VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术。首先,基于子空间融合的直接定位算法,推导其分布式优化的数学模型;其次,基于多种群联合进化的思想,提出一种基于向量评估的并行粒子群算法(VEPPSO)实现全局寻优,由此得到辐射源迭代初始值;最后,引入分布式精确一阶算法(EXTRA)求解最终位置以降低分布式计算带来的精度损失。实验结果表明,相较于现有的分布式直接定位算法,该技术能解决定位精度损失的问题,且其计算复杂度与通信代价低于对应的集中式直接定位算法。

基于回溯搜索算法的灌区优化配水模型

随着西北大型灌区水资源供需矛盾日益加剧,粮食生产安全逐渐存在重大威胁,传统优化渠系配水模型主要基于目标函数对作物需水量进行优化配置,而目标函数参数及约束条件较为复杂,难以实现全局优化配水。本文以黑河流域西浚灌区西洞渠系为例,采用“定流量,控开启”原则,在干渠设计流量恒定条件下,以剩余流量最小原则建立回溯搜索算法优化配水方程,通过回溯搜索算法求解下级渠道阀门开启及关闭配水时间图,并进一步求得阀门控制时间点偏态系数,同时将所得结果与向量评估遗传算法、粒子群算法的配水时间、阀门时间控制偏离程度进行比较,在此基础上结合小河站渠系弃水情况评估模型适应性。结果显示:回溯搜索算法、向量评估遗传算法、粒子群算法配水时间分别为12.70、14.38和15.50 d,阀门开启时间点偏态系数分别为0.093、0.328、0.217,相比回溯搜索算法配水模型具有明显的时间优越性及稳定性;回溯搜索算法在渠系水利用率较低的西洞渠系弃水为零,而在渠系水利用率较高的小河站渠系弃水现象严重,该算法普遍适用于渠系水利用率较低地区。利用回溯搜索算法对灌区进行优化配水,在合理适用条件下,不仅能够保证灌溉时间较优,满足渠系灌溉制度要求,而且能够维持流体输送相对稳定性,达到渠系优化配水目的。

河套灌区渠系优化配水模型应用研究

优化渠系配水过程是缓解灌区水资源压力、实现农业高效节水的重要举措.以河套灌区总干渠、干渠两级渠系作为研究对象,将水流过渡平稳和渠道渗漏量最小作为优化目标,建立渠系优化配水模型,采用回溯搜索算法(BSA)、多目标粒子群算法(MOPSO)以及向量评估遗传算法(VEGA)进行求解.结果显示,BSA,MOPSO,VEGA这3种算法所求的配水时间分别为30.96,11.65,29.96 d;3种算法所得的阀门开启时间点的偏态系数分别为-0.048,0.068,0.566,表明BSA和MOPSO更能保证灌溉水在渠道运输中的稳定性.考虑渠首水位季节性变化对灌区引水时间产生的限制作用,BSA和MOPSO分别更适用于渠首引水量较少、充足的情况.考虑配水时间的集中程度以及干渠的地理位置分布,BSA和MOPSO更有利于实施分区管理措施.

向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺

目的:研究向量评估遗传算法(VEGA)优化聚乳酸载药微球的制备工艺,寻求同时使药物包封率最大及产物平均粒径最小的两目标最佳工艺体系。方法:对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化,影响因素有内水相体积(x1)、二氯甲烷(DCM)的质量浓度(x2)、聚乙烯醇(PVA)的质量浓度(x3)、搅拌速度(x4)及氯化钠的质量分数(x5),通过搜索最优制备工艺,比较VEGA搜索载药微球最优处方结果;利用Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱Beta 5008完成遗传算法寻优,利用SPSS 17.0软件进行统计分析;并对其处方优化效果进行评价。结果:VEGA进行两目标优化后,最佳工艺中影响因素有x2、x4、x5,分别为86.68 mg/ml、1 499.48 r/min、0.04%,x1和x3因素影响不显著;目标值药物包封率最大达到95.99%,平均粒径最小达到20.80μm。结论:VEGA搜索的Pareto非劣解是合理的,确定的最优提取工艺的效果较好,均高于均匀设计中的试验方案。

遗传算法在汽车动力传动系参数多目标优化中的应用

针对汽车的动力性和燃油经济性，提出了汽车动力传动系参数的多目标优化设计的数学模型，在设计过程中，应用了一种高效的寻优算法-遗传算法，并给出了计算实例，结果表明，该方法可以获得令人满意的效果。

Quantitative assessment of flight safety under atmospheric icing conditions

A quantitative assessment method is proposed to sense the specific effects of atmospheric icing conditions on flight safety. A six degree-of-freedom computational flight dynamics model is used to study the effects of ice accretion on aircraft dynamics, and a pilot model is also involved. In order to investigate icing severity under different icing conditions, support vector regression is applied in establishing relationship between aircraft icing parameter and weather conditions. Considering the characteristics of aircraft icing accidents, a risk probability assessment model optimized by the particle swarm method is developed to measure the safety level. In particular, angle of attack is chosen as a critical parameter in this method. Results presented in the paper for a series of simulation show that this method captures the basic effects of atmospheric icing conditions on flight safety, which may provide an important theoretical reference for icing accidents avoidance.