检索结果-内蒙古大学图书馆

信息工程大学学报 2017年第6期18卷 698-702页

作者：刘树新季新生刘彩霞巩小锐国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002 东南大学移动通信国家重点实验室江苏南京211189 移动互联网安全技术国家工程实验室北京100876

多数相似性指标仅仅关注准确性衡量指标,忽略了节点集聚性的高低对相似性贡献的不同。基于此,提出一种基于节点集聚程度的相似性链路预测方法进而提高预测的精确性衡量指标,该方法利用节点集聚性对共同邻居节点进行加权,引入参数调节不... 详细信息

多数相似性指标仅仅关注准确性衡量指标,忽略了节点集聚性的高低对相似性贡献的不同。基于此,提出一种基于节点集聚程度的相似性链路预测方法进而提高预测的精确性衡量指标,该方法利用节点集聚性对共同邻居节点进行加权,引入参数调节不同网络中加权强度。9个实际网络数据测试表明,相比CN、AA、RA、LP、Katz、ACT和Cos+等多个相似性指标,该方法具有较高的预测精度。

关键词：复杂网络链路预测集聚性相似性

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可定义的6G安全架构

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移动通信 2021年第4期45卷 54-57页

作者：刘国荣沈军白景鹏中国电信股份有限公司研究院广东广州510630 移动互联网系统与应用安全国家工程实验室上海200120

6G将对社会生产生活进一步深入渗透,对安全提出了更高的要求。首先介绍6G网络及安全发展的驱动力和安全需求,然后提出可定义的6G安全架构模型,对模型的主要功能模块和相互关系进行阐述,最后探讨了基于软件定义的理念实现6G安全架构、能... 详细信息

6G将对社会生产生活进一步深入渗透,对安全提出了更高的要求。首先介绍6G网络及安全发展的驱动力和安全需求,然后提出可定义的6G安全架构模型,对模型的主要功能模块和相互关系进行阐述,最后探讨了基于软件定义的理念实现6G安全架构、能力定制与协同。

关键词： 6G 安全架构软件定义安全 SDS

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5G专网安全需求分析及策略探讨

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移动通信 2021年第3期45卷 35-39页

作者：沈军刘国荣何明中国电信股份有限公司研究院广东广州510639 移动互联网系统与应用安全国家工程实验室上海200120

为提高5G专网的安全性,首先分析独立专网、虚拟专网和部分共享专网所面临的安全风险,接着论述独立5GC安全防护、下沉网元安全防护、下沉网元与公网5GC间的安全控制、5G专网与企业网间的安全控制、业务隔离与切片安全、安全运维等安全要... 详细信息

为提高5G专网的安全性,首先分析独立专网、虚拟专网和部分共享专网所面临的安全风险,接着论述独立5GC安全防护、下沉网元安全防护、下沉网元与公网5GC间的安全控制、5G专网与企业网间的安全控制、业务隔离与切片安全、安全运维等安全要素,最后提出三类5G专网的安全策略建议。

关键词： 5G 专网下沉网元安全业务隔离切片安全

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面向云无线接入网的通信感知一体化:应用和挑战

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电子技术应用 2021年第12期47卷 18-21页

作者：邹佳琪刘宇阳邹子轩崔原豪孙松林北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 移动互联网安全技术国家工程实验室北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

通信感知一体化作为6G的关键技术之一,与云无线接入网的结合是目前的研究热点。首先对通信感知一体化技术和云无线接入网进行了简要介绍,进而从网络架构、信号设计、网络协议设计三方面对面向云无线接入网的通信感知一体化技术进行了深... 详细信息

通信感知一体化作为6G的关键技术之一,与云无线接入网的结合是目前的研究热点。首先对通信感知一体化技术和云无线接入网进行了简要介绍,进而从网络架构、信号设计、网络协议设计三方面对面向云无线接入网的通信感知一体化技术进行了深入探讨和总结分析,最后对该技术的挑战进行了阐述。

关键词：通信感知一体化云接入网网络架构

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iOS恶意应用分析综述

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电信科学 2017年第2期33卷 42-47页

作者：朱易翔张慷王渭清移动互联网系统与应用安全国家工程实验室上海201315 中国电信股份有限公司上海研究院上海200122 中国电信股份有限公司上海分公司上海200120 中国电信集团公司北京100033

介绍了iOS的安全架构和应用程序的分发模式,分析了iOS平台上恶意应用程序对用户数据安全和隐私构成的威胁,讨论了iOS上恶意应用少于Android系统恶意应用的原因,总结了已出现的iOS恶意应用的攻击方法,并对未来的缓解和对抗策略进行了展望。

关键词： iOS安全恶意代码恶意应用

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MEC安全建设策略

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移动通信 2021年第3期45卷 26-29,34页

作者：何明沈军吴国威中国电信股份有限公司研究院广东广州510639 移动互联网系统与应用安全国家工程实验室上海200120

MEC是5G网络的关键能力之一,但其对外开放、微服务化、边缘资源有限等特点也使得MEC安全建设面临严峻的挑战。基于MEC部署架构对MEC建设过程中的安全风险和安全需求进行了分析,提出了MEC安全建设框架,并分别从物理安全建设、网络安全建... 详细信息

MEC是5G网络的关键能力之一,但其对外开放、微服务化、边缘资源有限等特点也使得MEC安全建设面临严峻的挑战。基于MEC部署架构对MEC建设过程中的安全风险和安全需求进行了分析,提出了MEC安全建设框架,并分别从物理安全建设、网络安全建设、MEC平台自身安全增强、安全运维管理等方面详细阐述了MEC安全建设策略建议。

关键词： MEC 5GC 安全需求安全建设策略

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国际移动通信安全检测认证体系现状

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信息安全研究 2021年第5期7卷 402-411,475页

作者：刘宇阳吴若彤安婷婷孙松林北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 移动互联网安全技术国家工程实验室北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室(邮电大学) 北京100876

随着5G时代的到来,各国都在加速建设5G网络体系,5G设备逐渐走入各个行业,在走向数字化社会的过程中构建5G网络安全认证体系对各国意义重大.旨在深入调研中国以及美欧日韩各国的5G安全检测认证体系架构,包括主要政策、核心机构和检测认... 详细信息

随着5G时代的到来,各国都在加速建设5G网络体系,5G设备逐渐走入各个行业,在走向数字化社会的过程中构建5G网络安全认证体系对各国意义重大.旨在深入调研中国以及美欧日韩各国的5G安全检测认证体系架构,包括主要政策、核心机构和检测认证流程等,希望通过对比分析各个国家的5G安全发展进程与5G安全检测认证流程体系,为构建我国的5G安全网络认证体系及构建各国互信互认的5G安全网络认证体系提供支撑.

关键词： 5G 5G安全网络安全认证体系检测流程

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数据流信息从MySQL到HBase的迁移策略的研究

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软件 2015年第11期36卷 1-5页

作者：牛亚伟林昭文马严陈立南北京邮电大学网络技术研究院信息网络中心北京100876 通信网信息传输与分发技术重点实验室北京100876 移动互联网安全技术国家工程实验室

数据流信息在网络管理、网络安全和网络分析等方面具有十分重要的作用,然而,随着互联网的不断发展,网络中数据量极速增长,数据流信息变得越来越难以存储。结合数据流信息的本身特点和HBase数据库的优点,本文研究和实现了数据流信息从My... 详细信息

数据流信息在网络管理、网络安全和网络分析等方面具有十分重要的作用,然而,随着互联网的不断发展,网络中数据量极速增长,数据流信息变得越来越难以存储。结合数据流信息的本身特点和HBase数据库的优点,本文研究和实现了数据流信息从MySQL到HBase的迁移策略,完成数据库表和索引的转换设计,设计特有主键以支持多条件查询,并通过Hadoop实现HBase数据库表数据的分布式存储。测试结果表明将数据流信息存储在HBase中具有更高的稳定性、扩展性,并能够满足多条件查询需求。

关键词： MySQL HBase 数据流迁移索引

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基于证书链验证机制的智能终端安卓系统安全加固方案

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电信科学 2017年第2期33卷 32-35页

作者：江家仁姜鎏王渭清移动互联网系统与应用安全国家工程实验室上海201315 中国电信股份有限公司上海研究院上海200122 中国电信股份有限公司上海分公司上海200120 中国电信集团公司北京100033

在全球信息化的普及和移动互联网蓬勃发展的背景下,安卓系统的安全加固作为移动互联网和智能终端的新兴领域最为核心的技术之一,需要结合其所表现出来的安全问题进行深入的分析与研究。结合了证书链机制,以完整性验证为核心的安全架构,... 详细信息

在全球信息化的普及和移动互联网蓬勃发展的背景下,安卓系统的安全加固作为移动互联网和智能终端的新兴领域最为核心的技术之一,需要结合其所表现出来的安全问题进行深入的分析与研究。结合了证书链机制,以完整性验证为核心的安全架构,能够达到最大限度保护智能终端安全的目标。

关键词：智能终端安卓安全安全加固

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EMFedAvg——基于EMD距离的联邦平均算法

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广州大学学报（自然科学版） 2020年第4期19卷 11-20页

作者：周旭华丛悦李鉴明仇计清移动互联网系统与应用安全国家工程实验室上海201315 广州大学网络空间安全先进技术研究院广东广州510006 河北科技大学理学院河北石家庄050027

信息技术给人们生活带来便利的同时也会泄露个人隐私.联邦学习是一种可以保护数据隐私的机器学习技术,不同于现有的机器学习方法,联邦学习中数据不出参与方本地,通常面临着数据非独立同分布的问题(non-identically Independently Distri... 详细信息

信息技术给人们生活带来便利的同时也会泄露个人隐私.联邦学习是一种可以保护数据隐私的机器学习技术,不同于现有的机器学习方法,联邦学习中数据不出参与方本地,通常面临着数据非独立同分布的问题(non-identically Independently Distributions, non-IID),因而现有的机器学习方法在联邦学习non-IID问题上效果大大降低.文章针对联邦学习中的non-IID问题,在联邦平均算法的基础上进行改进,对MNIST数据集进行non-IID划分并分发到各参与方,计算各参与方数据的EMD(Earth Mover’s Distance, EMD)距离,以四分位距为上界,主动去掉EMD距离过大的参与方以保证联邦整体的效果.实验结果表明,文章采用的方法比联邦平均算法提高了约5%的准确率,减少了联邦学习训练过程的通信开销,提高了整体效率,引入EMD距离还可以为衡量各参与方的贡献值提供度量依据.

关键词：联邦学习 non-IID EMD距离联邦平均算法

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