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成果完成年份：2011年7月 成果簡(jiǎn)介：本項(xiàng)目針對(duì)現(xiàn)階段DDoS攻擊現(xiàn)狀，引入人工智能學(xué)科方法，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)，以圖靈測(cè)試進(jìn)行判定，以智能控制進(jìn)行攔截，為DDoS提供新型解決方案。本項(xiàng)目由學(xué)生自主開(kāi)發(fā)并且參加2011年全國(guó)第四屆大學(xué)生信息安全大賽獲得全國(guó)一等獎(jiǎng)。 項(xiàng)目來(lái)源：自行開(kāi)發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：信息技術(shù) 應(yīng)用范圍：中小型網(wǎng)站DDoS防御 現(xiàn)狀特點(diǎn)：技術(shù)領(lǐng)先 技術(shù)創(chuàng)新：將人工智能學(xué)方法引入DDoS防御領(lǐng)域，圖靈測(cè)試

成果完成年份：2010年7月 成果簡(jiǎn)介：“開(kāi)拓者”主動(dòng)防御系統(tǒng)為了更好的解決趨利性病毒竊取用戶關(guān)鍵文件和重要信息的問(wèn)題，采用了四種有針對(duì)性的、特點(diǎn)突出的、主動(dòng)防護(hù)的安全技術(shù)：主動(dòng)防御技術(shù)，3D立體防御技術(shù)，文件訪問(wèn)權(quán)限控制技術(shù)，進(jìn)程安全級(jí)別控制技術(shù)。本項(xiàng)目由學(xué)生自主開(kāi)發(fā)并且參加2010年全國(guó)第三屆大學(xué)生信息安全大賽獲得全國(guó)二等獎(jiǎng)。 項(xiàng)目來(lái)源：自行開(kāi)發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：信息技術(shù)與信息安全 應(yīng)用范圍：中小型網(wǎng)站防御 現(xiàn)狀特點(diǎn)：技術(shù)領(lǐng)先

 “開(kāi)拓者”主動(dòng)防御系統(tǒng)為了更好的解決趨利性病毒竊取用戶關(guān)鍵文件和重要信息的問(wèn)題，采用了四種有針對(duì)性的、特點(diǎn)突出的、主動(dòng)防護(hù)的安全技術(shù)：主動(dòng)防御技術(shù)，3D立體防御技術(shù)，文件訪問(wèn)權(quán)限控制技術(shù)，進(jìn)程安全級(jí)別控制技術(shù)。本項(xiàng)目由學(xué)生自主開(kāi)發(fā)并且參加2010年全國(guó)第三屆大學(xué)生信息安全大賽獲得全國(guó)二等獎(jiǎng)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種過(guò)程控制系統(tǒng)信息安全防護(hù)的異常檢測(cè)方法，首先根據(jù)失效事件建立故障樹(shù)；然后根據(jù)預(yù)設(shè)的分區(qū)原則對(duì)故障樹(shù)的葉子事件進(jìn)行分區(qū)隔離；再利用各區(qū)域的信息，分別對(duì)系統(tǒng)同一關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行描述，建立關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型；并通過(guò)對(duì)該數(shù)學(xué)模型的參數(shù)進(jìn)行擬合求取最佳擬合系數(shù)，獲得關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的數(shù)據(jù)表達(dá)式；根據(jù)關(guān)鍵性狀態(tài)的數(shù)學(xué)表達(dá)式計(jì)算關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的描述距離，根據(jù)該描述距離計(jì)算任意兩個(gè)區(qū)域?qū)﹃P(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的描述距離；根據(jù)

當(dāng)前，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全已經(jīng)成為世界性的熱點(diǎn)，各國(guó)都在加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的保護(hù)。近年來(lái)，國(guó)家相繼出臺(tái)個(gè)人信息保護(hù)的標(biāo)準(zhǔn)和政策，旨在加強(qiáng)隱私保護(hù)。為了在符合相關(guān)法規(guī)的前提下使用數(shù)據(jù)，部分研究者嘗試令各方數(shù)據(jù)保留在本地的同時(shí)訓(xùn)練全局模型，如 Google 提出的聯(lián)邦學(xué)習(xí)。作為一種加密的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) , 聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠讓參與各方在不披露底層數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)加密 ( 混淆 ) 形態(tài)的前提下，仍然能利用其余幾方參與者提供的信息，更好地訓(xùn)練聯(lián)合模型，提升 AI 模型效果。 然而，將數(shù)據(jù)留在本地的方式卻也引發(fā)其他問(wèn)題，如針對(duì)聯(lián)邦模型的投毒攻擊。投毒攻擊通過(guò)攻擊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集或算法來(lái)操縱機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)，使分類器識(shí)別特定樣本的分類邊界發(fā)生變化。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的投毒攻擊通常擁有更強(qiáng)的隱蔽性和破壞性。 因此，我們將傳統(tǒng)投毒攻擊防御中對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗過(guò)程轉(zhuǎn)變至對(duì)上傳的模型權(quán)重參數(shù)的預(yù)處理，在參數(shù)服務(wù)器部署防御框架來(lái)防御投毒攻擊。我們?cè)O(shè)計(jì)了一種新穎的防御與追溯框架，該框架主要由模型聚類、初步防御和細(xì)化防御三個(gè)模塊構(gòu)成，構(gòu)建多層縱深防御體系，保護(hù)聯(lián)邦模型安全，并在源頭上主動(dòng)追溯攻擊者。我們?cè)O(shè)計(jì)面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)監(jiān)督層級(jí)聚類算法，消除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含元素置換不變性的影響。根據(jù)類內(nèi)代表模型在聚合過(guò)程中的貢獻(xiàn)度確定其可疑度，并以動(dòng)量思想將可疑度綁定每個(gè)客戶端，并結(jié)合歷史用戶行為對(duì)攻擊者進(jìn)行定位。我們的防御框架可以自主評(píng)估模型貢獻(xiàn)度，自動(dòng)確定可疑度動(dòng)態(tài)劃分閾值，并在圖像、文本等多源數(shù)據(jù)集上達(dá)到了 100% 追溯率，實(shí)現(xiàn)了零漏檢，零誤檢。 目前，成果性能已經(jīng)過(guò)多方測(cè)試和驗(yàn)證，代碼已部署在華為自研深度學(xué)習(xí)框架MindSpore 中，進(jìn)一步為廣大開(kāi)發(fā)者所用。

        滑雪頭盔作為滑雪運(yùn)動(dòng)中不可或缺的安全裝備，在《中國(guó)滑雪場(chǎng)所管理規(guī)范》中指出，滑雪頭盔是必選項(xiàng)，滑雪頭盔市場(chǎng)規(guī)模和發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｄ壳盎╊^盔市場(chǎng)仍由國(guó)外品牌主導(dǎo)。

發(fā)現(xiàn)外來(lái)入侵植物豚草（Ambrosia artemisiifolia）與原產(chǎn)地專食性昆蟲(chóng)廣聚螢葉甲（Ophraella communa）再次相遇之后，增強(qiáng)了對(duì)專食性天敵的抵抗力，同時(shí)降低了對(duì)廣食性天敵的抵抗力。而這個(gè)過(guò)程是由于植物體中相關(guān)次生化學(xué)物質(zhì)減少所導(dǎo)致的。該研究從一個(gè)全新的角度驗(yàn)證了防御轉(zhuǎn)移假說(shuō)，被認(rèn)為豐富了入侵生態(tài)學(xué)的理論，并為未來(lái)生物控制長(zhǎng)期效果的評(píng)估提供了新的思路。

450mm×250mm×300mm，八大行星模型，大致區(qū)分大小（直徑），有公轉(zhuǎn)軌道，可手動(dòng)操作。

 在此項(xiàng)研究中，研究人員用配方奶粉聯(lián)合低溫、低氧及NEC患兒來(lái)源的致病菌誘導(dǎo)的C57BL/6新生鼠NEC模型，發(fā)現(xiàn)在建模前及建模過(guò)程中經(jīng)腹腔注射MEL不但可以降低新生鼠死亡率還可以改善組織損傷程度。多色流式細(xì)胞術(shù)及免疫印跡檢測(cè)發(fā)現(xiàn)，MEL的治療效應(yīng)與防御Th17/Treg細(xì)胞失衡有關(guān)。     通過(guò)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，MEL防御Th17/Treg細(xì)胞失衡與活化AMPK/SIRT1信號(hào)通路有關(guān)。本研究不但為NEC的防御提供新的策略，更為其靶向治療提供了新的思路。

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于交通、通信、電力、金融、航空、航天等領(lǐng)域。欺騙干擾通過(guò)播發(fā)虛假導(dǎo)航信號(hào)，輕則使用戶無(wú)法導(dǎo)航定位，重則可使用戶輸出干擾方希望的導(dǎo)航定位結(jié)果，嚴(yán)重威脅著導(dǎo)航系統(tǒng)的安全應(yīng)用。目前，市面上絕大多數(shù)衛(wèi)星導(dǎo)航接收設(shè)備尚未考慮欺騙干擾問(wèn)題，這就使得當(dāng)前設(shè)備存在很大安全隱患。鑒于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，已深入人們生活的方方面面，迫切需要解決該安全隱患。 2. 解決方案 本技術(shù)成果針對(duì)欺騙干擾信號(hào)特點(diǎn)，提出了一種較為系統(tǒng)的欺騙信號(hào)檢測(cè)、識(shí)別、抑制及欺騙源定位方法：首先，利用欺騙干擾設(shè)備成本較低、信號(hào)穩(wěn)定性較差的特點(diǎn)，進(jìn)行單星信號(hào)異常檢測(cè)；然后，利用欺騙信號(hào)間內(nèi)在相關(guān)性進(jìn)行多星信號(hào)一致性檢測(cè)；隨后，從導(dǎo)航定位解算的角度進(jìn)行殘差異常檢測(cè)；最后，利用多個(gè)終端數(shù)據(jù)進(jìn)行欺騙干擾源反向定位，徹底清除欺騙干擾源。 本項(xiàng)目成果形成的欺騙干擾防御技術(shù)，可以集成到現(xiàn)有衛(wèi)星導(dǎo)航終端中，為其提供信號(hào)異常檢測(cè)功能，提高終端安全防護(hù)能力；也可單獨(dú)形成設(shè)備，為用戶提供導(dǎo)航安全解決方案。 合作需求 尋求交通、通信、金融、電力、航空航天等衛(wèi)星導(dǎo)航定位授時(shí)領(lǐng)域企業(yè)合作。