针对海战场侦察图像特点及图像情报保障需求，对现有及未来可用于各类海战场侦察图像处理的基本技术进行了梳理和应用分析。基于数字图像处理技术的3个层次，对基础理论和相关技术分类进行了研究，给出基本图谱。以未来作战保障需求为牵引，对各种图像处理技术在图像情报生成的应用上进行了分析，并指出当前技术应用面临的制约因素和挑战。从技术发展、战斗力生成、联合保障以及无人系统图像处理需求等方面对图像处理技术的发展进行了展望。

摘 要： 随着互联网的发展，企业负面事件网络舆情给企业带来了更为深远的影响，为有效提高企业舆情管理能力，对企业负面事件网络舆情应对水平进行评价十分有必要。从危机预警程度、企业回应情况及企业应对效果三个维度构建企业负面事件网络舆情应对水平评价指标体系，采用熵权法确定不同企业类型的各指标权重，并通过熵权TOPSIS方法对案例事件进行综合评价分析。研究结果表明：在负面事件网络舆情应对中，国有企业应对效果最好，民营企业其次，外资企业最后。研究结果可为企业应对负面事件网络舆情提供相对客观的参考。

摘 要： 为验证具体场景下GoA4级全自动运行系统驾驶模式是否符合对应技术规范，提出一种基于时间自动机的形式化建模与验证方法。GoA4级的驾驶模式是系统自动切换，且增加了自动实现蠕动模式和远程限制监督模式切换。选取全自动运行模式、蠕动模式和远程限制监督模式的相关切换作为建模对象，提取全自动运行系统规范中的功能需求，生成对应流程的消息顺序图，并对模块间的交互信息进行分析；然后，以基于时间自动机的数学理论为基础，采用时间自动机建模方法对RM模式向FAM模式切换、FAM模式向CAM模式切换、FAM模式向RRM模式切换进行建模；最后，采用巴科斯范式(BNF)语法，达到了对其安全性、受限活性、实时性进行验证的结果。

摘 要： 工业控制系统是工业生产过程的控制枢纽，在国际网络安全形势愈发严峻的背景下，越来越多的攻击者将目标锁定在工业控制系统上，爆发了一系列造成严重影响的工控网络安全事件。作为一种主动防御技术，工控蜜罐正逐渐成为目前行业的研究热点。在调研现有相关工作的基础上，从蜜罐基本概念、工控蜜罐关键技术、应用实例和发展趋势对目前的研究工作进行梳理，并针对核电DCS系统的网络架构，研究了S7协议、操作系统等“诱惑陷阱”在Docker容器中的虚拟化技术，实现了TXP系统仿真蜜罐的设计。为了验证蜜罐系统的防护效果，在核电TXP系统中进行了蜜罐部署并通过脚本模拟攻击行为，结果表明，系统能够准确捕获攻击流量并对内容进行解析识别，成功诱骗非法渗透内网的攻击者进入由蜜网组成的虚拟环境并进行告警，全面提升TXP系统内发现、记录、溯源攻击行为的威胁感知能力。

摘 要： 泛在物联网使物联网融入互联网，在打破数据孤岛的同时令海量设备处于更加复杂的网络环境，安全风险更加突出。传统的公钥密码基础设施(PKI)安全方案数字证书管理开销大、管理复杂，不适合泛在物联网的安全建设。基于标识的密码体制(IBC)消除了安全应用中大量交换数字证书的问题，更加易于部署和使用。基于我国制定的IBC密码标准SM9提出了泛在物联网轻量化安全方案，设计了SM9秘钥基础设施架构，分析了系统实现途径，解决设备接入与管理、对等身份验证、保密通信、关键数据防护等安全问题。提出的方案具有轻量级、开销较小、系统自主性高人工管理量少的特点，适合泛在物联网环境的部署和运维。

当前，Web技术更新速度很快，JavaScript(JS)语言应用日益广泛，但同时也出现了许多安全风险，特别是现在的Web应用程序响应速度要求越来越高，更加剧了Web安全威胁。为此，研究了基于代码重写的动态JavaScript污点分析，借助重写JavaScript在代码运行过程中标记并跟踪敏感数据，检测数据泄漏并及时反馈。与传统动态污点分析方法不同，该方法无需依赖JS引擎，可以应用于各种浏览器，能高效精准地标记、跟踪、检测敏感数据泄露，提高Web安全性。

软件需求是用户对软件效用的直接回馈, 实现对软件需求工程精确分类可大幅降低维护成本并显著加快软件开发维护的流程。使用传统的基于机器学习分类方法(如逻辑回归、支持向量机以及K近邻算法)，或简单地应用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型都不能很好地利用软件需求PROMISE数据集样本，最终表现为通用性差或分类效率低。为了增强BERT模型对自然语言文本的语义理解能力，应用提示学习的思想，将K分类选择问题转化为二分判断问题。实验结果表明，无需对不均衡的数据集执行样本均衡策略，模型分类性能便远优于上述两种分类工作，获得最佳的预测结果。

摘 要： 针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题，给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法。通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数，将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题，然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究，结果表明，时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度，证实了所提方法的有效性和可行性。

近期，银行等金融机构引进自动信贷审批系统来取代传统的人工审批，而自动信贷审批系统在何种程度上会受到对抗样本的攻击有待研究。通过实验对信贷对抗样本攻击的问题进行了验证。首先，基于申请人的信贷数据对XGBoost模型进行训练，预测申请人行为，并选择原始样本。其次，使用“非违约申请人”对改进的GAN模型进行训练，并用于生成特征值，通过修改原始样本以构建对抗样本，使得修改后的特征值接近于“非违约申请人”密集分布的特征值。最后，使用训练好的XGBoost模型将对抗样本进行分类。在实验中生成的对抗样本可以混淆XGBoost模型。当修改后的特征值的数量增加时，对抗样本的生成率总体呈上升趋势。实验验证，对抗样本的攻击将对自动信贷审批系统造成安全风险。

“城市大脑”是随着人工智能、智能云计算、大数据等新一代信息技术的革命性发展,在城市数字化、智慧化转型发展中深度融合创新应用而催生的新型基础设施，是城市治理、公共服务和产业发展的新手段、新模式。着眼于解决城市治理等综合性问题，“城市大脑”优化公共资源配置，提高城市运行效率，助推城市创新转型发展。本文设计的“城市大脑”为加快智慧城市建设与创新应用，推进新一代信息技术与城市治理现代化深度融合，有效提升城市治理水平，增强公共服务能力，发展壮大数字经济提供了有力的参考。

摘 要： 现有的网络拓扑推断方法，通常需要破解通信信号内容，不但成本高，适应性也较差。针对此问题，提出不破解信号内容，仅通过频谱信号物理特征和统计规律来挖掘通信目标间的通联关系，从而分析并构建网络拓扑结构。基于周期、功率、信号起始时间等特征，利用聚类算法挖掘目标区域内的通联关系。此外，对频谱数据集进行划分，依次分析每个子集的通联关系，结合子集的质心位置，推断通信网络拓扑。最后，将所有子集对应的网络拓扑结构合并得到整个频谱数据集的通信网络拓扑。

TTP总线技术是面向机载分布式安全关键系统的主要总线技术之一。针对TTP总线数据的实时监控和分析需求，提出了面向总线消息且不依赖于特定总线配置的异步总线监控方法，给出了TTP总线监控节点及监控软件设计，达到了对时间触发通信总线数据的实时监控效果。构建验证环境开展了总线监控的测试工作，结果表明，监控节点能够实现对最高5 Mb/s速率数据的实时监控分析，能够有效支撑对TTP总线系统的数据的分析验证。

摘 要： 传统的医疗器械溯源系统依赖一个中心化组织，溯源需要多方参与，导致信息整合难度大，溯源信息数据不完整。为解决医疗器械溯源的数据中心化问题，防范溯源信息被恶意篡改，采用分布式记账技术，提出基于Fabric区块链的医疗器械溯源系统架构MDTFabric(Medical Device Traceability Fabric)。该系统架构运用现有区块链溯源机制，针对医疗器械溯源特点进行了特定的优化，建立起医疗器械溯源的信用机制，并根据数据重要性采取多方存储方式，提升系统的访问性能。 关键词： 区块链,UDI,医疗器械,溯源系统,超级账本