基于多维结构特征的硬件木马检测技术

硬件木马是第三方知识产权(IP)核的主要安全威胁,现有的安全性分析方法提取的特征过于单一,导致特征分布不够均衡,极易出现较高的误识别率.该文提出了基于有向图的门级网表抽象化建模算法,建立了门级网表的有向图模型,简化了电路分析流程;分析了硬件木马共性特征,基于有向图建立了涵盖扇入单元数、扇入触发器数、扇出触发器数、输入拓扑深度、输出拓扑深度、多路选择器和反相器数量等多维度硬件木马结构特征;提出了基于最近邻不平衡数据分类(SMOTEENN)算法的硬件木马特征扩展算法,有效解决了样本特征集较少的问题,利用支持向量机建立硬件木马检测模型并识别出硬件木马的特征.该文基于Trust_Hub硬件木马库开展方法验证实验,准确率高达97.02％,与现有文献相比真正类率(TPR)提高了13.80％,真负类率(TNR)和分类准确率(ACC)分别提高了0.92％和2.48％,在保证低假阳性率的基础上有效识别硬件木马.     

IC China 2006研讨会筹备顺利协办和支持单位众多

2006年是“十一五”计划的开局年,也是中国集成电路产业继续快速前行的发展年。在全球半导体市场回升与国内企业扩产达产的带动下,中国集成电路产业进入2006年之后发展速度明显提速。根据中国半导体行业协会(CSIA)的统计,一季度国内集成电路行业共实现销售收入总额214.88亿元人民币,同比大幅增长54.8%,其增幅与2005年四季度相比提高了25.9个百分点。国内集成电路总产量为99.22亿块,同比增长率达到64%。面对良好的产业发展态势,作为国内半导体领域的大型展会,“第四届中国国际集成电路产业展览暨研讨会”(ICChina2006)将目光聚焦于“自主…     

HACCP体系的原理

论述了美国从１９９７年１２月１８日零时起执行的并被国际认同的ＨＡＣＣＰ体系的原理，对我国水产品加工企业出口产品与编制产品的ＨＡＣＣＰ计划有重要指导作用。     

基于CVMD和DBO-SVM的光纤周界安防信号识别方法

为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition, CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类方法。利用CVMD去除原始信号中的噪声分量,并提取去噪后信号的能量、能量熵和峭度作为特征向量。采用DBO算法优化SVM,得到最佳惩罚因子和核函数参数,并构建DBO-SVM分类模型。搭建了基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的周界安防系统,采集了攀爬、敲击、踩踏和无入侵四类信号。实验结果表明,CVMD-DBO-SVM的分类准确率相比CVMD-PSO-SVM和CVMD-GA-SVM更高,达到了98.75%,同时运行时间更短,综合性能最优。     

通胀风险和最低保障约束下基于二次效用函数的DC型养老金最优投资策略

本文以期望效用最大化为优化目标,研究在通货膨胀风险和最低保障约束影响下的DC型养老金最优投资组合问题.模型考虑将养老金投资于无风险资产,风险资产(股票和指数债券),缴费为随机过程.在二次效用下,运用鞅方法得出最优投资策略和期望效用值的显示表达式.最后,通过数值分析讨论通胀风险,风险厌恶系数等参数对最优投资策略的影响.     

基于SVM与区域生长的彩色商品标签图像分割方法

传统区域生长的噪声和灰度不均可能会导致空洞和过分割,严重影响图像分割效果.针对此问题,文中提出了一种SVM与区域生长相结合的彩色标签图像分割算法.该算法将标签部分和商品部分的颜色信息和纹理等特征作为SVM的正负样本,既有效提高了效率,又提高了图像分割的精度.在提取正负样本时,利用改进区域生长算法分割出特征区域并提取特征...     

主成分分析-支持向量机用于肝病分类模型

将主成分分析(PCA)用于肝功能检测数据特征提取,然后用支持向量机(SVM)对乙肝、丙肝、肝硬化、正常人样本建立分类模型。采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,调节核函数参数C及σ以建立最佳支持向量机模型。该模型对训练集的识别率为99.3%,对预测集的预测率为96.4%。结果表明:PCA-SVM法建立的肝病分类模型能较好的区分乙肝、丙肝、肝硬化及正常人,且分类效果优于传统支持向量机及人工神经网络(ANN)分类模型。     

基于支持向量回归机的民航发动机可调放气阀门工作基线的研究

可调放气阀门(variable bleed valve,VBV)是民航涡扇发动机用于控制压气机空气流量,防止压气机喘振的重要机构.由于当前的民航涡扇发动机基本都由国外公司生产,航空公司无法获知发动机各工作阀门的控制原理与部件特性,因此航空公司均完全依赖国外生产厂家对阀门进行视情监控与故障诊断.采用了支持向量回归机算法(support vector regression machine,SVR),利用飞机快速存储记录器(quick access recorder,QAR)的数据,针对民航主流机型CFM56-7B发动机建立了其VBV阀门工作基线的多参数回归模型.模型经过交叉验证,其结果表明本文所构建的多参数回归模型能够较好地反映VBV阀门的工作基线,可以满足民航对VBV阀门进行监控和排故的需要.     

一种基于连续波雷达的手势识别方法

为了解决依靠光学传感器进行手势识别对外部环境依赖较大的问题,提出了一种基于连续波(Continuous Wave,CW)雷达的手势识别方法,并建立了4种手势动作的回波数据库.首先,对CW雷达回波进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)获取手势动作的时频谱;然后,通过设立阈...     

基于SVM与NIR的花椒挥发油快速检测方法

应用近红外光谱分析(NIR)技术结合支持向量机(SVM)测定花椒挥发油的含量.以105份样品作为校正集,分别选取epsilon-SVR、nu-SVR两种SVM类型,并采用Linear、Poly、RBF与Sigmoid四种不同核函数进行SVM 回归建模,以所建立的校正模型对36份样品的挥发油含量进行预测.结果表明:当SVM类型为epsilon-SVR,核函数为Sigmoid,惩罚参数取109,γ取1×10-6时,所建立的花椒挥发油SVM-NIR模型预测效果最好:R236=0.931 7,RMSEP36=0.426 8.同时对基于SVM-NIR、PLS-NIR、PCA-BP-NIR和PCA-RBF-NIR的花椒挥发油模型的预测性能进行比较分析,表明SVM-NIR模型具有较强的预测能力(或泛化能力),优于其余3种模型.