对工业控制网络安全脆弱性分析技术的研究分析

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本文从基于攻击图的工业控制网络安全脆弱性分析入手,提出了工业控制网络安全防护方案,希望具有借鉴作用.
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为了进一步减少交通事故的发生,本文通过单片机技术设计一种新型的汽车预防碰撞系统,该系统可以减少和预防交通事故,同时也可以为普通的交通事故提供理论证据,交警可以不用到达现场就可以快速处理简单的刮碰事故,进而减少道路拥挤.除此之外,该系统还具有救护中心救人参考、倒车时避免撞到障碍物、后方车辆追尾前应急躲避等辅助功能.
基于标准CMOS工艺,设计出具有大输出电流的电荷泵电路,通过设计新颖的高电压下的互补开关电路,实现了采用串并联方式电荷泵电路来提高输出电流.基于0.18微米CMOS工艺,采用HSPICE仿真软件对电路进行仿真分析,并与常用的电荷泵电路在输出电流方面进行了比较,仿真结果表明该电荷泵电路的输出电流比常用的电荷泵电路的输出电流大两倍,验证了新设计的电荷泵电路和常用的电荷泵电路相比具备较大的电流输出能力.
针对无线电引信信号处理器在贮存和使用过程中的性能退化问题,运用故障树分析法与故障模式影响及危害度分析法分析了信号处理器的失效模式,在Simulink平台建立了信号处理器的仿真模型并对一射击场景进行了模拟,得出了点火时间、炸高等仿真结果.基于仿真模型,选取采样脉冲发生器、增幅速率上下限检测电路模块进行研究,将部件相关电容、电阻性能退化代入仿真模型,分析了对分部件及引信整体产生的影响,结果表明了存在的退化趋势和失效模式.
间谐波广泛存在于电力系统中并对电能质量有不利影响,已经开始在国内外引起关注.本文针对电力系统测量中普遍采用的交流采样技术,分析了存在间谐波干扰时的基波测量误差.研究表明间谐波会给基波测量带来误差,且误差与采样初相角有关,导致数据采集设备难以保证应有的测量精度.传统的单周期采样方法即使采用频率跟踪算法和增加采样点数也不能显著减小测量误差,而多周期采样能够减小间谐波的影响,从而减小测量误差.
石英晶振是5G技术[1]中最核心的电子零部件.5G技术的精准性以及高效性对于提供高端基准时钟信号的石英晶振来说,普通的石英晶振已经无法满足5G技术的需求,石英晶振正朝着高频化和小型化方向发展.随着石英晶振产品的频率越来越高,环境中水汽、金属杂质和油脂等对石英晶片频率的影响越来越大,同时它们对石英晶振产品的寿命以及频率稳定影响也越来越大.因此控制制造环境中的洁净度以及增加高温烘烤工艺对于半自动化的石英晶振行业生产高频石英谐振器来说变得越来越重要.
针对野外维修的通信条件恶劣,本文提出了一种高压缩效率的图像压缩方法,该方法能够根据装备维修现场的通道特征,对图像进行高效压缩,整体的压缩方法将原始色彩通道空间转换至YUV空间,再经差分脉冲编码进行再压缩,经实验,该方法能够有效提高压缩效率,保持更丰富图像细节,有效减少传输数据量,使维修辅助设备续航时间更长或者添加其他功能.
本文主要介绍了利用UCAM和CAM350对AUTOCAD设计的LTCC基板进行网络关系检查和飞针测试的方法.针对产品腔槽结构特点和集成电阻情况,特别讲述LTCC基板盲腔底部焊盘测试的编程方法,结合DPS2软件对内埋电阻和表层电阻集成测试的编程方法.实现LTCC设计图纸网络正确性检查及LTCC复杂结构产品飞针测试.
本文利用广义回归神经网络进行星图识别,构造由距离和夹角余弦值组成的特征矢量作为识别特征星库,并输入到神经网络,网络输出为对应的赤经赤纬.通过对比GRNN神经网络与BP神经网络可知,利用GRNN网络训练时间短且鲁棒性较高.实验结果表明,利用GRNN网络在像素距离误差为±10%、角度误差为±5.时,验证样本的识别正确率在95%以上,因此,基于GRNN网络的星图识别具有一定的应用前景.
为满足低功耗、低延迟的小目标探测任务,提出一种基于FPGA的深度神经网络加速模块以加速计算.本文针对以SkyNet为代表的自下而上的网络架构,利用Xilinx公司提供的集成开发环境进行优化设计.在该架构下,通过量化浮点型数据为整型数据以降低数据存储量从而进一步优化带宽;在计算模块中,设计了数据流水化等高效率计算结构,兼顾了计算性能与资源消耗.实验结果表明,网络部署到Xilinx的XC7Z020芯片上,在充分利用了DSP资源的情况下,处理1000张320*160的RGB图像平均需要303.06s.
智能小车又被称为移动机器人,其研究涵盖环境感知、路径决策、智能控制等前沿学科,是目前研究的热点内容.文中以Android终端作为控制器,智能小车作为控制对象,设计了一套基于Android客户端的智能小车路径规划控制系统.首先通过图像处理方法获取智能小车的运行环境,并利用格栅法进行环境建模,在此基础上利用天牛群算法实现智能小车的路径规划.经过实验测试取得了预期的效果,系统稳定可靠,可为智能小车在安全检测、交通运输、智能家居等领域的应用提供有利支持.