基于ARP的网络欺骗的检测与防范

介绍了TCP／IP，IP，MAC，ARP等几个协议的基本构成，分析了ARP的工作原理和基于ARP的网络欺骗的实现过程，并通过对一个基于ARP的网络欺骗实例的分析，给出了基于ARP的网络欺骗的检测方法和防范策略。     

“扼杀”ARP

近期，一种新型的“ARP欺骗”木马病毒在笔者所在的教育城域网中扩散，严重影响了教育城域网的正常运行。     

雷达组网的干扰技术研究浅谈

组网雷达正受到越来越多的关注,然而目前干扰技术仍停留在对单部雷达的干扰上。文中首先介绍了组网雷达的发展现状和组网雷达所使用的技术,随后提出了电子箔条、多机协同等新的干扰思想,重点解释了航迹欺骗的方法。最后,提出了一些实现这些干扰方法所需要解决的问题。     

基于神经网络的欺骗式干扰类型识别

针对几种典型的欺骗式干扰信号,采用选择双谱作为分类的特征参数,并利用径向基神经网络分类器对其进行了识别。仿真结果表明,该方法在较低的干噪比(JNR)下仍具有较高的识别概率,能较好地实现对干扰信号的分类。     

网络技术在大型IP化广播电视节目集成平台中的应用

天津海河传媒中心在媒体融合向纵深发展道路上努力探索新方向,联合中国广电天津网络有限公司、天津网络广播电视台共同打造全IP化广播电视节目集成平台,实现三方在新平台上的共享共管。本文重点从平台的总体架构、技术创新、网络安全三方面进行技术探讨和分析。     

多无人机对组网雷达的协同干扰策略

为了能够有效准确地避免对组网雷达实施的干扰,文章提出一种能够利用假目标欺骗组网雷达从而有效保护实际目标无人机安全的航迹规划方法,建立了多个模型完成多无人机对组网雷达的协同干扰,建立并完善了定高飞行模式条件下的假目标与目标无人机之间的运动关系模型,并采用枚举法进行无人机横截面的切割。     

辐射源个体识别的一种可解释性测试架构

由于射频信号种类多,电磁环境复杂,特征提取难度大,现有的基于人工特征的射频辐射源个体识别方法的鲁棒性、适用性难以满足应用需求。数据驱动的深度学习方法虽然可以提供更灵活的辐射源个体识别模式,但深度学习方法自身可解释性差,而且缺乏通用测试模式来评价一个深度学习方法的优劣。本文在电磁大数据非凡挑战赛目标个体数据集的基础上,探索了基于该数据集的深度学习模型测试方法,提出面向辐射源个体识别神经网络模型的通用测试系统架构。该构架通过信号特征遮掩、生成对抗网络(GAN)、欺骗信号汇集、信道模拟等方法构造仿真测试样本,并把测试样本与原样本数据导入深度模型进行识别结果对比测试。基于测试结果分析了深度模型聚焦的信号关键特征位置,分析模型的鲁棒性,揭示信道环境对识别性能的影响,从而解释了深度学习网络模型的性能。     

激光有源欺骗干扰效果的数学模型分析

分析了同步转发式和回答式激光有源欺骗干扰的特点,结合激光导引头波门设置和处理回波信号的方式,给出了两类激光有源欺骗干扰有效概率的数学模型,并进行了实装对抗试验验证．     

基于时频域分析的雷达有源干扰识别方法及实现

通过分析雷达压制干扰信号、欺骗干扰信号的时频域特征,设计了一种基于时频域分析的干扰信号识别方法,并描述了其实现方法。为保证干扰信号识别的实时性和准确率,利用数字信道化接收机原理进行信号预处理,获取信号的时频功率谱、高分辨率功率谱以及脉冲描述字(PDW)数据,后续由数字信号处理器(DSP)芯片多核并行处理完成干扰识别分类。     

GPS/INS组合导航终端的全向位置驱离算法研究

随着微惯性导航系统技术的发展,越来越多的无人平台装备了GPS/INS组合导航终端并具备了一定的抗欺骗能力,但现有的卫星导航欺骗方法难以满足对欺骗目标任意方向的位置驱离需求。为解决这一问题,提出了一种GPS/INS组合导航终端的全向位置驱离算法,可用于对非法无人平台管控的场景。该方法以卫星欺骗信号的设计为突破口,首先分析了卫星导航欺骗对组合导航位置和状态参数的影响,接着将卫星导航欺骗对组合导航状态参数的影响量作为求取欺骗信号的约束条件,进而确定位置驱离所需卫星欺骗信号的欺骗量,接着利用确定的欺骗量建立全向位置驱离模型,最终利用建立的模型生成对应的欺骗信号实现对组合导航终端的全向位置驱离任务。试验验证了本文设计的算法能够实现对组合导航终端360°任意方向的位置驱离。