基于Command and Control通信信道流量属性聚类的僵尸网络检测方法

僵尸网络(Botnet)是一种从传统恶意代码形态进化而来的新型攻击方式,为攻击者提供了隐匿、灵活且高效的一对多命令与控制信道(Command and Control channel,C&C)机制,可以控制大量僵尸主机实现信息窃取、分布式拒绝服务攻击和垃圾邮件发送等攻击目的。该文提出一种与僵尸网络结构和C&C协议无关,不需要分析数据包的特征负载的僵尸网络检测方法。该方法首先使用预过滤规则对捕获的流量进行过滤,去掉与僵尸网络无关的流量;其次对过滤后的流量属性进行统计;接着使用基于X-means聚类的两步聚类算法对C&C信道的流量属性进行分析与聚类,从而达到对僵尸网络检测的目的。实验证明,该方法高效准确地把僵尸网络流量与其他正常网络流量区分,达到从实际网络中检测僵尸网络的要求,并且具有较低的误判率。

Modeling of combined Bayesian networks and cognitive framework for decision-making in C2

The command and control（C2） is a decision-making process based on human cognition,which contains operational,physical,and human characteristics,so it takes on uncertainty and complexity.As a decision support approach,Bayesian networks（BNs） provide a framework in which a decision is made by combining the experts＇ knowledge and the specific data.In addition,an expert system represented by human cognitive framework is adopted to express the real-time decision-making process of the decision maker.The combination of the Bayesian decision support and human cognitive framework in the C2 of a specific application field is modeled and executed by colored Petri nets（CPNs）,and the consequences of execution manifest such combination can perfectly present the decision-making process in C2.

不确定电液伺服系统的时变输出约束自适应滤波控制

针对电液伺服系统位置跟踪控制中存在的输出约束和不确定性问题,提出一种基于正切型时变障碍Lyapunov函数的输出约束自适应滤波控制方法。构造具有时变约束边界的正切型时变障碍Lyapunov函数,通过时变边界函数的参数设置,使系统输出具有较好的瞬态和稳态性能;设计径向基函数(RBF)神经网络及权重自适应学习律,在线逼近由模型不确定性和未知干扰组成的复合干扰,并将逼近值用于反馈控制;采用二阶指令滤波反步法设计状态反馈控制律和误差补偿机制,避免反步设计中“计算爆炸”的问题,同时消除滤波误差,提高系统位置跟踪精度;依据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统中所有误差信号的收敛性。仿真结果表明:系统的稳态误差在所提方法下约为3.48×10^(-8)m,相比于其他控制方法,跟踪误差始终约束在时变的约束边界内,跟踪精度和控制性能均得到提升。

相依指挥控制网络耦合策略研究

指挥控制网络的层次关联复杂、通信链路交错等特点,使其表现出明显的多网相依特征。针对现有相依边的研究方法难以有效表达网络的耦合关系,通过研究基于节点介数的相依强度、基于桥接系数的链路均衡性指数,提出基于相依强度与链路均衡性的相依指挥控制网络耦合策略,仿真验证表明该策略提高了网络抗级联失效能力。

论国际舆论场中网络意识形态斗争的道义制高点

互联网已成为国际舆论斗争的主战场,意识形态始终是舆论斗争的主要议题。西方围绕意识形态议题的对华舆论围攻,旨在通过凸显中西方意识形态差异,来构筑遏制中国的“西方围墙”及“世界栅栏”。中国切不可掉入意识形态对抗的话语陷阱,形成与西方为敌、与世界为敌的被动局面。超越意识形态差异处理国际纷争,是中国应对西方意识形态斗争走出的一条新路。在世界再意识形态化趋势下,中国倡导的全人类共同价值,作为超越意识形态差异的国际公共产品,已得到国际社会广泛认可。面对西方网络意识形态斗争,我们在对内强化主流意识形态的同时,对外要凸显全人类共同价值,并以此来抓牢国际道义制高点,赢得国际话语权。

新朔铁路调度集中系统优化设计

探讨新朔铁路调度系统的实施与效果。该系统成功落地应用,实现调度集中系统与调度信息系统的深度融合,使两者能够一体化运行,提高运输组织效率。为确保系统的稳定性和安全性,对调度集中系统可能存在的安全隐患进行深入的分析,并提出改进策略和预防措施。在系统的实际应用中,对出现的问题进行分析,提出具体解决方案和建议。最后,对系统在新朔铁路的未来发展进行前瞻性的展望,包括控制集中化、联锁一体化和通信现代化等。

基于网络交互与智能规则的调度操作指挥模块

针对传统的手打拟票、手工记录以及电话下令的业务开展方式已成为操作效率提升的瓶颈,提出在调度指挥控制系统(dispatch command control system,DCCS)上设计调度操作指挥模块。将电话下令转变为网络交互;构建多种基于智能规则的自动成票手段,取代传统的手打出票方式;操作完成后系统可自动记录设备状态信息并通知相关单位,实现调度操作全流程的网络化、信息化与智能化。模块上线运行结果表明,数据显示对调度操作效率的提升作用显著。

基于网络交互技术的南方电网检修业务全过程调度指挥

随着南方五省区社会经济的持续发展,南方电网设备规模与复杂程度不断增长,目前已成为世界上规模最大的交直流并联电网之一。电网设备规模的日益扩大导致设备计划检修工作量大幅上升,缺陷处理、紧急抢修等非计划性检修任务也同步增加。传统人工调度指挥模式难以满足日渐增长的电网检修需求。因此,基于网络交互技术,设计了一套适应于南方电网检修业务的全过程调度指挥模式,并在实践中证明具有良好的工作效率和准确率,具有一定的示范推广价值。

基于多智能体的指挥控制软件可靠性建模仿真方法

为解决现有可靠性分析和评估方法不能完全应对软件复杂网络特性的问题,提出基于多智能体(Agent)的指挥控制软件可靠性建模仿真方法,包括系统建模仿真和可靠性建模仿真,并实现软件系统可靠性建模仿真平台,以某指挥控制软件系统为对象进行实例应用,分别实施故障传播仿真分析和可靠性建模仿真分析,完成软件系统可靠性分析和评估,验证了所提出方法的有效性和可行性。

常态执勤指挥模型关键节点识别及抗毁性研究

在常态执勤指挥模型的基础上,重点对树状指挥网络和级联指挥网络的抗毁性进行研究。通过建模仿真的方法,对三种执勤指挥模型进行随机攻击和蓄意攻击,对比分析最大连通子图规模、网络效率和全局聚集系数等指标,找出抗毁性最强的常态执勤指挥网络模型。应用集体影响力算法识别抗毁性能最好的指挥网络的关键节点,与基于节点度大小的传统关键节点识别方法进行对比,证明基于集体影响力算法识别关键节点更加准确,目的是为未来常规执勤指挥网络的优化和防护提供理论指导。

陆域网络化火力敏捷规划建设构想

面向未来陆战场智能精确打击网络化、自主化发展趋势,聚焦提升陆域传统火力网络化协同打击的战场适变能力,从火力指控扁平化、服务化、知识化、敏捷化发展的视角,重点探讨了面向数据化服务的网络化火力指控信息系统建设和网络化火力敏捷任务规划建设构想,提出了“云-边-端”一体化的网络化火力任务规划架构,并在此架构下,针对不同指挥层级下网络化火力自主规划个性特征,提出并分析了3种任务规划模式,来支撑一体化构想。该建设构想将为网络化火力敏捷规划提供总体技术支撑。

基于5G无线通信的可中断负荷快速响应系统

配电网控制系统面临数据信息在核心网络转发中,通信数据包丢失率高和累积时延长的问题,使得电力负荷难以精确控制,鉴于5G通信能够有效承载电力负荷智能精准化调控业务,文章提出了基于5G无线通信的可中断负荷快速响应系统。该系统通过5G技术实现主站、子站与切负荷终端的信息传输,系统的精准中断负荷方法融合了中断最小负荷容量、中断响应时效和SVM负荷容量预测,有效满足了电力精准负荷控制处理的灵活性和扩展性。

基于决策灰狼优化支持向量机的指挥控制网络故障检测方法

针对复杂战场环境下,我军传统指挥控制网络故障检测方法准确率较低、耗时较长等问题,提出了一种基于决策灰狼优化支持向量机的方法来实现指挥控制网络故障检测。对采集到的网络故障数据集进行归一化处理;再利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对数据集进行降维处理从而剔除数据集中信息量较少的维度;构建支持向量机(support vector machines,SVM)模型,并运用决策灰狼优化(decision gray wolf optimization,DGWO)算法来进行全局寻优,以狼群所在的位置来代替SVM中核函数与惩罚因子的取值,通过不断地迭代寻优来更新狼群的位置,获得最优的核函数及惩罚因子,从而进行指挥控制网络故障检测。实验结果表明所提方法与其他方法相比检测准确率达到了98.68%,具有更高的实用性和有效性。

基于网络信息体系的全域联合指挥与控制技术及未来展望

面向现代战争需求,全域联合作战通过打破传统作战区域限制,能够实现不同军种和作战领域的信息共享、军事力量整合和协同作战,从而提升作战效率、增强指挥灵活性、优化资源配置。全域联合有诸多优势,使基于网络信息体系的全域联合指挥与控制技术成为研究重点。本文系统分析了全域联合指挥与控制的发展历程、技术应用、架构设计和关键技术,同时结合国外的研究现状探讨发展方向,旨在为全域联合指挥与控制技术的发展提供参考。

考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制

针对具有输入饱和和未知非线性的无人水面艇(USV)系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于命令滤波反步的自适应轨迹跟踪控制策略。利用径向基函数神经网络(RBFNN)逼近系统中的未知动态,减少了需要设计的自适应律数量,降低了系统的复杂度,并基于反步法设计了系统的控制律;通过引入命令滤波器及其补偿机制,解决了计算复杂的问题,消除了滤波误差的影响,提高了系统的控制精度;最后仿真验证了所提方法的有效性。

配网调度网络发令模式分析

随着电力系统的规模不断扩大和复杂性的增加,传统的发令模式已不能满足对配网运行的高效、安全和可靠的管理需求,因此,对配网调度网络发令模式的研究和发展显得尤为重要,在应对突发故障、提高电网运行效率和优化电能质量方面具有显著效果。基于此,简单讨论配网调度网络发令模式的设计,深入探讨配网调度网络发令实现过程和应用措施。

损管指挥信息系统复杂网络拓扑结构研究

现代舰船灾害发生的突然性、灾害传播的快速性及其影响的广泛性显著增强,迫切需要提升损管指挥体系的信息化水平。基于复杂网络理论,建立了舰艇损管指挥信息系统的网络拓扑模型。通过网络拓扑模型的特征指标计算,对不同的损管指挥信息网络模式进行评估分析,给出提升损管指挥信息化水平的优化方法。完成损管指挥信息系统组织结构模型的构建、分析和优化工作,开发允许拓扑结构方案自定义的性能计算软件,改善传统树状损管指挥结构的不足,为损管指挥信息化研究提供一个新的方向。

非线性多智能体系统的固定时间分布式优化算法研究

针对非线性多智能体系统(MASs)的分布式优化问题,提出一种固定时间自适应神经网络输出反馈控制策略。在惩罚函数的基础上,解除一致性约束条件来重构全局目标函数。为了避免反演过程中偏导数的计算和“复杂性爆炸”的问题,设计了一种基于命令滤波的固定时间控制器,并引入补偿信号对滤波误差进行补偿。基于Lyapunov稳定性理论,证明系统中所有输出信号在固定时间内均能达到最优解。最后,通过仿真实验验证了所提控制方案的有效性。

基于网络分析法的联合作战指挥能力评估

为科学评估联合作战指挥机构的指挥能力,通过建立联合作战指挥机构指挥能力指标体系,分析各层级指标之间的相互关系以及指标组内部元素之间的相互影响关系,运用超级决策软件建立了联合作战指挥机构指挥能力评估指标的关系图,得到最终指标体系的权重,采集两组战役级指挥机构演习评估数据,计算能力评价结果。通过分析指标权重,指出提升联合作战机构的指挥能力尤其要突出抓好筹划决策能力、情报侦察能力、作战调控能力建设三个重点。

基于脉冲神经网络的指挥智能体技术

针对现有智能体技术应用于军事指挥控制领域中时存在计算资源需求高、奖励值稀疏、收敛速度慢、推理效果差的问题,提出了一种基于脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)和分层强化学习的指挥智能体技术。基于分层强化学习思想对军事指挥智能体进行建模,利用SNN构建智能体决策模型;通过ANN-SNN转换的学习算法获得基于SNN的指挥智能体;基于“墨子”兵棋推演软件开展对比试验,与现有智能体技术相比,提出方法对计算资源的需求较低,且具有较高的博弈对抗胜率。