为确保网络控制系统中传输数据的完整性、实时性、机密性和可用性,提高系统对抗数据攻击的能力,提出了一种基于MD5散列码、时间戳和AES加密算法的数据安全传输策略,该策略兼顾了系统中控制器端和被控对象端数据传输的安全性和实时性.并从控制策略的角度出发,考虑在系统遭受到数据攻击后,采用基于网络回路时延的网络预测控制方法对数据攻击进行补偿,使系统在受到一定强度的数据攻击后仍然能够进行稳定的控制,从而提高网络控制系统应对攻击的能力.采用S100-1实训平台管道压力控制系统验证了基于安全传输策略的网络化预测控制系统有较好的安全性和抗数据攻击能力

第1节 WAP概述 7.1.1 WAP的概念 7.1.2 WAP产生背景 7.1.3 WAP的设计目标 7.1.4 WAP的特点 7.1.5 WAP论坛 7.1.6 WAP体系结构 第2节 WAP的网络结构 • WAP通信过程 • WAP服务的技术实现方案 第3节 WAP协议体系 7.3.1 WAP1.2协议栈 7.3.2 WAP2.0协议栈 第4节 WAP的安全问题 7.4.1 WAP中的安全问题 7.4.2 WIM体系结构概述 7.4.3 WAP安全操作 7.4.4 WIM服务接口定义* 7.4.5 WTLS中的WIM操作 7.4.6智能卡实现 第5节 WAP PUSH技术概述 • PUSH概述 • PUSH代理网关PPG • PUSH访问协议PAP • PUSH空中协议OTA • 业务指示 • 业务加载 • 客户端基础结构 • 安全考虑 第6节 WML/WML Script • WML简介 • WML语法 • WML Script介绍 第7节 WAP网站建设初步 1. WAP网站建设的准备工作 2. WAP网站建设的中期开发 3. WAP网站建设的后期测试

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

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为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题，将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解，扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点，将问题转换为两方计算模型可实现的形式，在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度，并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延，同时保护申请者和群组成员的隐私数据

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