信息技能与网络安全

　　作为支撑数字我国战略落地的要害载体和探求前锋，地方政府和商场主体已构成经过数字化转型破局开展窘境、谋篇久远开展的广泛一致。但是，因两类主体数字化转型在方针设置、成效点评规范、部分协同形式和建造运营形式上的差异，在详细推进进程中呈现出“一起两异”开展趋势，即在根底设施建造方面一起遵从自主安全的开展要求、在新一轮建造次第及事务架构演进方面呈现出不同特征。剖析了两类主体数字化转型进程存在的问题，有针对性地提出在政府侧以“试点先行+商场运作”、在企业侧以“统筹引领+生态共赢”为中心的破局主张。

　　运营商交融事务开展已有时日，至今传统的根据衔接的交融趋于饱满。5G、物联网、家庭DICT、人工智能等为交融带来产品、服务、技能等多方面的革新要害，数字化转型则为交融革新指明晰演进方向。根据此，评论了新形势下运营商“大交融”双三维模型及其要害构成要素，其间交融空间三维包含衔接、终端和运用，全生命周期价值质态三维包含活泼、价值和时长，并清晰以大交融推进运营商数字化转型的数据根底、产品立异、智能战略和量化点评四项要害使命。

　　从银职业开展视角提出了对数字化转型界说，剖析了商场中有代表性数字化转型模型，描绘了银行在数字化转型实践中多种战略特色，并以德意志银行在我国金融科技实践进行详细剖析。论述了德意志银行在我国数字化转型的详细实践内容，剖析了BLUE WATER SPACE战略意义与功用，指出晋级后的德银金融科技试验室是边际立异的成功案例。德意志银行(我国)根据开展服务提出的树立开放式银行、进步客户服务水平、拥抱先进数字技能三者协同的数字生态共生开展战略，关于我国国有商业银行的数字化转型具有参考价值。

　　交易数字化与数字交易化已成为国际交易的两大趋势，树立高效的跨境交易便当化体系成为日趋重要的课题。在剖析现有跨境交易便当化首要问题与危险的根底上，提出构建根据区块链等技能的可信交易数字化公共服务渠道，包含两个中心体系：一是根据跨境交易信息的区块链数据同享渠道；二是根据金融结算信息的区块链金融数据存证与跨境结算渠道。可信交易数字化公共服务渠道有助于完结根据区块链技能的新式跨境易货交易形式与新式全球供应链协同结算体系，为交易便当化与交易多元带来更多立异或许。可信交易数字化公共服务渠道将在进步现有国际交易功率的一起，也带来新的需求处理的问题。

　　跟着开源技能不断涌现，开源作为一种办理形式、经济形式和企业生态，变得越来越重要。重视开源项目的活泼程度，剖析活泼度的改变状况，在必定层面上可以反映项目开展状况。经过整理现有的开源项目活泼度模型，发现：榜首，现有模型没有考虑项目类别，不能有用反映镜像类项目活泼度；第二，现有模型没有考虑活泼度趋势，不能有用反映阶段性活泼项目的全体活泼度。在此根底上构建和完善了活泼度模型，并以浦发银行开源办理渠道为例，对模型进行了验证，为企业在开源项目的选择上供给必定的参考价值。

　　虽然关于数字化转型以及相关范畴探求的热度继续高涨，数字化转型项目的失败率依然居高不下，必定程度上印证了“信息技能生产率悖论”或“人工智能生产率悖论”。全面审视当时数字化转型办法，学习人与数字化协同的竞赛力(Human-Digital Competitiveness，HDC)模型，运用演绎性的定性研讨对我国六家企业数字化转型的成果进行深度剖析。研讨成果显现，这些企业将数字化转型视为组织革新，他们认识到来自超级竞赛的压力，以客户为中心的重要性，以及对优秀员工的奖赏和开展高度重视。本研讨成果还显现了ERP在处理事务流程方面的短少，以及关于短少充沛和灵敏的规划以应对动乱商业环境的忧虑。

　　针对传统机器学习办法依靠人工特征提取，存在检测算法精确率低、无法应对0day缝隙运用等不知道类型进犯等问题，提出一种根据卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)和长短期回忆网络(Long-Short Term Memory，LSTM)混合算法的反常流量检测办法，充沛开掘进犯流量的结构化特色，提取流量数据的时空特征，进步了反常流量检测体系功能。试验成果标明，在CIC-IDS2017数据集上，多种反常流量检测的精确率均超越96.9%，整体精确率到达98.8%，与其他机器学习算法比较精确率更高，一起坚持了极低的误警率。

　　网络诈骗防护已经成为网络主动防护的重要手法。网络诈骗防护体系中，防护方主动开释部分有用信息来利诱进犯者，遭到拐骗的进犯者则会在诈骗诱捕环境中施行进一步进犯，直至进犯者识破拐骗手法或防护方主动驱赶进犯者。为研讨如安在到达有用防护作用的一起，尽量削减诈骗环境所开释的有用信息，别离剖析了诈骗防护模型和最优中止理论问题模型，确立了诈骗防护模型和最优中止理论的要素对应联系。根据最优中止理论，构建了信息收益最大化问题模型，经过对每次进犯举动信息量和有用信息走漏量进行剖析，选择最大信息量之比，对后续进犯进行按捺，求解信息收益最大化问题，得出最佳按捺时间，即最优解表达式。

　　为抵挡缝隙引发的黑客进犯和缝隙本身发生的要挟，1day缝隙运用修正的通用办法是运用代码匹配检测。但现在源代码匹配误报率高，二进制代码匹配不精确且不通用。根据此，提出了一种由源代码到二进制的根据补丁特性的缝隙扫描模型——BinScan。它先构成已知缝隙数据库并对源代码进行已知缝隙扫描得出缝隙检测成果；然后运用源代码检测信息对打补丁前后源代码编译生成二进制文件，构成二进制缝隙库；终究比较方针二进制文件相似性，运用源代码成果进行查验。终究生成Linux Kernel的2 700条缝隙数据，15 496个patch文件，完结了运用源代码检测约束二进制文件的缝隙检测规模，然后根据CFG和二进制代码相似性检测补丁存在以检测缝隙。检测成果标明，此办法与其他二进制缝隙检测工具比较，可以将源代码级的缝隙扫描才能运用于二进制，是有用的。

　　针对计数问题中人群方针规范的改变问题，提出了一种根据上下文特征重聚合的计数算法。将高层网络提取的语义信息与底层网络提取的人群规范细节信息相结合，旨在运用浅层网络中提取的信息向深层网络提取的特征中融入不同规范的行人方针特征，然后交融多种规范的人群特征回归出高质量的人群密度图。此外，在ShanghaiTech、UCF_CC_50以及 UCF_QNRF 三个数据集进行算法的功能验证，并经过结构试验验证本文结构的有用性。

　　语义切割是核算机视觉范畴一项根本且具有挑战性的使命，最近的语义切割研讨工作，着力于规划注意力机制和全局性模块，而在注意力机制中，亲和力矩阵是非常重要的部份。传统的亲和力矩阵是以注意力机制的一部分嵌入在神经网络中，一般作为特征交融的权重来运用。测验直接将亲和力矩阵运用于注意力机制之外，与语义标签联系起来。首要界说标签亲和力矩阵，再在语义切割网络输出层核算亲和力矩阵，将两个矩阵结合起来，得到一个辅佐的赏罚函数。标签亲和力矩阵可以视为一种结构上的监督信息，能辅佐练习语义切割网络。在NYUv2数据集上的试验成果标明，赏罚函数有助于进步语义切割网络的精度，而且作用明显。

　　企业数字化建造进程中，对很多日常经营活动文本的数字化处理一般是多使命的，需求对文本数据一起完结信息抽取和文本分类任。在此运用场景下，为了完结愈加精准的分类作用，提出一种改善的TF-IDF算法，将文本信息抽取成果也作为文本重要类别区别特征。经过引进信息增益办法得到改善的权重核算公式，从而得到改善的文本特征向量空间标明，再构建文本分类模型。试验以石油职业中文文本为例，选取测验文本2 006条进行文本分类比照试验，试验成果标明改善的TF-IDF算法精确率P到达99.3%，召回率R到达98.7%，比较于传统TF-IDF算法文本分类作用得到明显进步。

　　根据示功图对抽油机井下工况进行主动确诊是数字油田不可或缺的环节。一般经过人工提取示功图的特征向量，然后输入机器学习算法分类器辨认井下工况。但是，特征的选择需求凭借经历和先验常识，而且直接影响后续分类器的终究功能。而人工提取特征易受常识搅扰，且在特征提取的进程中存在信息丢掉，这决议了辨认成果的上限。为此，受深度神经网络主动特征提取的启示，提出根据卷积神经网络的示功图的离线练习与在线确诊的办法。首要将选择后的信号数据转换为图画数据，然后将图画二值化下降核算杂乱度，终究根据改善的LeNet-5网络探求最合适模型的网络结构。终究经过试验与现在先进的算法进行比照，验证了本办法的有用性和可行性。

　　为了战胜空六合一体化网络体系(Space-Air-Ground Integrated Network，SAGIN)因为结构杂乱和事务多样而导致的不同网络间的协同困难，提出了根据移动边际核算(Mobile Edge Computing，MEC)的SAGIN多维办理架构。经过将网络体系划分为数据层、操控层和办理层，网络状况信息由各网络层逐层汇总和分层处理，网络办理战略由MEC一致拟定，并逐层转发，完结不同网络间的协同办理。根据所提架构建立网络仿真渠道，并经过强化学习办法拟定网络协同战略，仿真成果证明晰该架构的可行性。

　　针对物联网技能的开展现状和智能燃气表对低功耗与强衔接的需求，提出了一种根据NB-IoT技能的物联网智能燃气表的规划计划。该计划选用瑞萨R7F0C004芯片作为MCU收集燃气计量数据，以N700-58为通讯模组完结网络衔接，事务数据经由CoAP协议封装后发送到电信AEP渠道，再由AEP渠道推送到燃气表事务办理渠道体系完结数据通讯。测验成果标明，所规划的燃气表终端无论是在连网收发数据，仍是在低能耗方面都到达了预期的规划方针，可以很好地满意运用需求。

　　针对惯性丈量单元背景噪声和器材漂移等问题，提出了一种根据梯度下降法、互补滤波和卡尔曼滤波的交融算法。首要，运用加速度计和磁力计的数据经过几许核算得出姿势角。其次，运用梯度下降法，将加速度计和陀螺仪的数据进行根据四元数法的数据交融，得出姿势角。接着，运用互补滤波法将姿势数据再次结合。终究，运用卡尔曼算法对结合后的数据进行滤波处理。经过动态试验标明，经过此交融算法的惯性丈量单元与传统算法比较，数据输出愈加精确，连续性进步，并具有很好的平稳特性。

　　针对现阶段才智营区建造中短少顶层规划、智能化程度低、短少点评规范等问题，提出了才智营区点评体系，使才智营区建造工程成为一个闭环体系，并提出和规划了一套以才智营区点评体系为中心、以营区实践需求为引导、以新式技能为支撑的实践运用模型，有用地将理论转化为实践，构建了一种可继续开展的才智营区建造形式。

　　边际智能是边际核算和人工智能相结合的产品，它的特性使其特别合适用于进行实时心电信号剖析。心电图中表现的心电信号可以反映人体的心率等生理信息，经过对心电信号的剖析及状况类型的分类可以检测人体是否患有心率异常等疾病。但是传统的心电信号分类研讨是针对很多样本进行的单纯分类研讨，并不适用于实时小样本剖析的边际智能场景。提出了一种可行的心电信号处理办法，并规划了一个根据边际智能的心电监测体系。试验成果标明，该心电信号处理办法具有必定的实用性，可以在必定程度上满意边际智能场景的要求。

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