作者单位
摘要
1 成都新欣神风电子科技有限公司,成都 611731
2 北京航空航天大学,北京 100083
3 中国电子科技网络信息安全有限公司,成都 610041
随着移动通信、物联网、车联网、工业互联网等网络的发展,电磁环境日益复杂,非法电子设备也日渐增多,各类信号耦合互调现象严重,这给泄漏信号类型识别带来了难题。提出基于融合特征的泄漏信号分类识别方法,综合运用高维度特征提取方法和图形化降维表征方法,结合残差网络等深度学习模型与特征融合分析方法,能够更综合地区分多类电磁泄漏信号,特征抗噪声鲁棒性高,方法可解释性好,可支撑基于电磁信号类型识别的辐射源智能检测工程应用。
电磁辐射 泄漏信号 信号识别 特征提取 智能检测 electromagnetic radiation leakage signal feature extraction classification recognition intelligent detection 
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043018
作者单位
摘要
1 成都新欣神风电子科技有限公司, 成都 611731
2 中国电子科技网络信息安全有限公司, 成都 610041
物理隔离网络的电磁攻击手段, 其主要目标是建立与外部互联网的隐蔽连接通道。近年来跨越物理隔离网络的方法和工具被陆续公开, 相应的分析方法和检测手段也逐步被国内外安全团队提出。掌握漏洞才能掌握网络安全的主动权, 对比网络安全漏洞, 电磁漏洞定义为能对设备或系统造成损害的电磁因素。以物理隔离网络为例, 电磁漏洞主要指的是网络的硬件和系统缺陷, 利用这些缺陷可以直接建立或通过植入恶意软件建立能突破物理隔离的电磁信号的信息收、发隐蔽通道。通过广泛的漏洞挖掘与验证, 从物理信号类型、信息传递方向、信号生成与作用机理、漏洞利用方式以及漏洞检测方法上提出物理隔离网络电磁漏洞分类方法; 通过综合借鉴网络安全漏洞、电磁信息安全检测、物理隔离隐蔽通道等领域的研究方法, 提出电磁漏洞的研究方法; 从深化主动检测、群智漏洞挖掘、网络电磁安全融合、大数据监测等角度, 提出了物理隔离网络电磁漏洞库的建立方法。
物理隔离网络 信息安全 电磁泄漏 主动检测 漏洞库 air-gapped network information security electromagnetic leakage active detection vulnerability database 
强激光与粒子束
2019, 31(10): 103215
作者单位
摘要
1 浙江工业大学机械工程学院, 浙江 杭州 310014
2 常州大学材料科学与工程学院, 江苏 常州 213164
采用脉冲激光沉积法(PLD)在单晶硅基底上制备了WSx固体润滑薄膜。利用X射线能谱仪(EDS)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)对薄膜的成分、形貌和微观结构进行了分析,采用球盘式磨损试验机在大气(相对湿度为50%~55%)环境下评价薄膜的摩擦学特性。结果表明:薄膜中S和W的原子数分数比(简称S/W比)在1.05~3.75之间可控,摩擦系数为0.1~0.2;S/W比高于2.0时薄膜成膜质量和摩擦系数显著恶化。正交试验法得出影响薄膜S/W比的因素主次顺序分别是气压、温度、靶基距和激光通量;最优工艺参数是温度150 ℃、靶基距45 mm、激光通量5 J/cm2、气压1 Pa,可获得结构致密、成分接近化学计量比的WSx薄膜。
薄膜 脉冲激光沉积 固体润滑 正交试验 
中国激光
2012, 39(4): 0407002

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