实现对卫星网络空间威胁的态势感知,是太空网络安全防御的前提。针对卫星网络空间安全防御,提出了卫星网络空间威胁态势感知需要回答的一系列问题,构建了卫星网络空间态势感知本体(ontology of cyberspace situational awareness for sa...
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实现对卫星网络空间威胁的态势感知,是太空网络安全防御的前提。针对卫星网络空间安全防御,提出了卫星网络空间威胁态势感知需要回答的一系列问题,构建了卫星网络空间态势感知本体(ontology of cyberspace situational awareness for satellite,OntoCSA4Sat),用于对卫星网络空间多源情报进行自动关联和推理。通过对一个案例进行表示和推理实验,验证了OntoCSA4Sat的一致性和用于推理解决卫星网络空间威胁态势感知问题的可行性,表明OntoCSA4Sat可为卫星网络空间威胁的态势感知提供分析框架,为太空网络安全防御辅助决策提供支撑。
为提高命名数据网络(Name Data Networking,NDN)路由过程中内容名字查找的效率,该文提出一种基于深度布隆过滤器的3级名字查找方法。该方法使用长短记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)与标准布隆过滤器相结合的方法优化名字查...
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为提高命名数据网络(Name Data Networking,NDN)路由过程中内容名字查找的效率,该文提出一种基于深度布隆过滤器的3级名字查找方法。该方法使用长短记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)与标准布隆过滤器相结合的方法优化名字查找过程;采用3级结构优化内容名字在内容存储器(Content Store,CS)、待定请求表(Pending Interest Table,PIT)中的精确查找过程,提高查找精度并降低内存消耗。从理论上分析了3级名字查找方法的假阳性率,并通过实验验证了该方法能够有效节省内存、降低查找过程的假阳性。
工业园区是中国新型制造业和智能产业的关键枢纽,也是大气污染物的重要排放源.由于工业园区独特的时空特征,园区内的大气污染物通常被局限于热动力湍流强烈且水平非均一的近地面常通量层内,而非传统的用于评估大气环境容量的大气边界层内.本研究基于临界理查森数和湍流混合长理论,推导出适用于工业园区空间范围(1~10 km)的近地面大气常通量层高度的理论公式,再将该公式应用于计算工业园区尺度实时大气环境容量,再结合园区内大气污染物浓度监测数据,最终求得大气污染物实时排放量,从而实现了一种可以实时计算工业园区排放强度的算法EMAC(Emission model based on the near-ground atmospheric environmental capacity).本文进一步使用中国东部某工业园区2023年1—5月的监测站点数据,以及2008年、2010年MIX-Asia排放清单数据与2015年、2017年MIXv2排放清单数据,对EMAC的结果进行了多手段验证.此外,还将验证结果与传统的高斯型大气扩散模型结果进行了比较.结果表明:(1)引入基于临界理查森数得到的近地面常通量层高度计算工业园区时空尺度下大气环境容量,模拟得到的排放估计与使用传统基于物料平衡法和基于高斯型烟羽模拟的计算结果比较吻合,这证明了使用近地面常通量层作为工业园区局地大气环境容量的垂直指标的合理性;(2)EMAC的排放估计准确性和稳定性显著受到观测的污染物浓度和监测站的空间分布的影响,这可能与建筑区近地面气象场的水平非均一性特征有关.因此,采用密集网格化布置的站点布点方案,可以进一步提高模型计算的准确性和稳定性.
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