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      1. 異構多域無線網絡協同安全關鍵技術及應用
      無線網絡呈現異構互聯的趨勢,安全問題是制約其發展的主要瓶頸。結合國家戰略需求,針對異構多域無線網絡在接入、端到端信息傳輸和跨域管理環節面臨的安全技術難題,提出了多域協同的安全體系架構,解決了異構無線網絡互聯的安全管理與控制問題。
      在接入環節,針對多種資源訪問和安全接入機制并存,弱安全認證方式成為網絡攻擊突破口的問題,提出了可擴展的接入安全體系結構,發明了位于網絡層的綜合身份認證方法和基于預認證的跨域切換方法,形成了終端跨域安全接入技術,實現用戶自適應的跨域資源訪問,保證漫游切換的安全性和實時性。
      在端到端傳輸環節,針對異構互聯和安全域劃分破壞端到端安全性的問題,提出了端到端的認證和加密參考結構,發明了跨域密鑰協商和密碼算法選擇方法,形成了端到端信息傳輸安全技術,保證跨域信息傳輸的機密性和完整性。
      在跨域管理環節,針對安全域動態性、復雜性等特點,提出了安全關聯管理體系架構,發明了多域安全關聯的管理協議和多域安全策略實時自動更新方法,形成了多域協同安全管理技術,解決了跨域安全管理困難以及因安全策略不一致而導致系統存在安全漏洞的問題。
      提出的協同安全架構和接入安全體系結構能夠接納各種安全機制和接入認證方式,其兼容性和可擴展性強。所發明的密鑰協商、身份認證、切換等協議均達到了可證明安全強度。安全切換時延低于50毫秒,滿足移動多媒體業務的需求。端到端安全實現了高效的跨域密鑰協商,支持通用/專用密碼算法共存。安全關聯管理支持安全策略自動配置與實時更新。
      獲授權中國技術發明專利34項,登記軟件著作權10件;在ACM、IEEE、中國科學等期刊上發表學術論文200多篇,其中SCI收錄100多篇,累計他引1000多次;出版著作7部(章),相關技術成果由Springer出版英文專著。
      該成果的相關成果分別獲得2013年國家技術發明二等獎和2009年陜西省科學技術一等獎。
      2. 基于可信計算的無線局域網安全管理技術及方法
      相對于有線網絡,無線局域網面臨更多的安全威脅。該項目結合國家戰略需求,針對利用可信計算技術來解決無線局域網的接入認證和移動管理環節所面臨的安全技術難題,提出了對應的解決方案,形成了以下主要創新點,解決了基于可信計算的無線局域網安全管理問題。
      (1)提出了用戶可控的可信平臺模塊TPM 的體系結構,形成了用戶對根密鑰的生成、管理技術及安全服務提供方法,實現了TPM 內部信息的安全預置、備份與恢復和遷移,解決了用戶對TPM 安全的可控性問題,提高了TPM 的易用性,為可信計算引入到無線局域網掃清了技術上的障礙。
      (2)發明了多線程加解密方法,實現了多密鑰隨機交叉加解密操作,解決了無線局域網中大規模、多用戶、高并發認證效率問題。
      (3)提出了可證明安全的可信網絡連接模型,形成了無線局域網可信接入認證技術,克服了可信計算組織TCG 所提的WLAN 可信網絡連接架構存在的安全缺陷。
      (4)提出了安全高效的移動管理方法,形成了無線局域網快速可信切換技術,解決了無線局域網終端可信切換效率低,易受攻擊的問題。
      提出的用戶可控的可信平臺模塊TPM 的體系結構具有安全強度高,使用方便,管理靈活的特點。發明的多線程加解密方法效率高,并發處理能力強。所設計的可信接入認證方案達到了可證明安全的強度,具有度量性強,配置策略靈活的特點。
      在IEEE Transactions、ACM 等期刊和學術會議上發表論文100 多篇,其中SCI 檢索60 篇,累計他引300 多次;出版了3 本專著。取得的成果被國家標準《可信計算規范 第5 部分 可信網絡連接架構》所采用。由沈緒榜院士為組長的鑒定委員會一致認為所研發的技術整體國際先進,極大的促進了可信計算技術及產業的發展。
      本成果獲2013年高等學校科學研究優秀成果一等獎。
      3. 四噴頭高速寫真機關鍵技術研究
      大幅面寫真機是計算機圖形圖像輸出的不可缺少的硬拷貝設備。與大幅面噴繪機相比,分辨率更高,圖像更細膩,色彩更豐富,控制更為復雜。本課題組自“七五”年以來,一直跟蹤國外繪圖機相關技術的發展。2001年,獲得電子發展基金資助(靜電繪圖機產業化)。2005年,針對國內外市場對寫真機的巨大需求,主要對采用四個微壓電式8列集成噴頭(或采用32個微壓電式單列獨立噴頭)類高速寫真機(以下簡稱:四噴頭高速寫真機)的共性關鍵技術進行研究,為應用提供技術支持。
      針對四噴頭高速寫真機數據量大帶來的傳輸和存儲困難,采用分治策略,綜合應用圖像分帶處理和高速乒乓緩存等技術,有效解決了數據高速傳輸、大量圖像數據緩存和成本問題,實現了主機圖像處理、打印數據傳輸和噴頭打印的并行。
      針對噴頭多、控制復雜的問題,采用自頂向下的設計方法設計了多噴頭控制IP核。IP核采用多路復用和程控的方法,實現了數據的高速傳輸和打印,并實現了微壓電式噴頭空閑偏置電壓的加載,保證了打印質量和供墨的連續。
      針對多噴頭輸出圖像色彩差異較大的問題,提出了程控存儲波形調節方法,設計了多種不同的控制曲線,并通過曲線存儲和軟件選擇的方法,解決了噴頭參數差異帶來的色彩差異的問題,實現了多噴頭的色彩一致性控制。
      針對大幅面寫真機需要專用軟件控制,不支持通用應用程序的問題,研制了支持大幅面的驅動程序,支持在應用軟件(如:Photoshop)中直接輸出圖像,使得用戶可以像使用標準打印機一樣使用寫真機,擴大了寫真機的應用范圍,方便了用戶使用;在驅動中建立了ICC Profile的分色模型,更好地利用了設備自身的顏色特性,做到了設備與色彩標準化。
      本成果在大幅面輸出設備的共性關鍵技術上取得重大突破,可應用于大幅面輸出、數字印刷和廣告等領域的設備制造等。本成果已申請專利2項,形成軟件著作權4項,發表論文20余篇。項目取得的成果在國內具有重要的影響。
      本成果獲2012年陜西省科學技術獎二等獎
      4. 高可信軟件的基礎理論研究
      創建了PTL系統,建立了相關的模型理論和公理系統;證明了PPTL的可判定性,解決了命題區間時序邏輯(PITL)在無窮模型下25年懸而未決的判定問題;證明了PPTL的表達能力是完全正則的,復雜性是非基本的;建立了PTL的公理系統,并開發了相應的定理證明器;設計并實現了基于SPIN的PPTL模型檢測器。
      以PTL為基礎建立了集建模、仿真和驗證為一體的并行程序設計語言MSVL,能有效地支持多核環境下的并行程序設計;定義了MSVL的最小模型語義、操作語義和公理語義;建立了MSVL的公理系統,并開發了相應的定理證明器;開發了MSVL語言的解釋器和建模及驗證工具MSV;開發了模型驅動的高可信軟件支持工具集Hidep。
      基于光滑技術、園搜索技術構造出了可求出高維復雜優化問題全局最優解的高效算法。提出了一個可以求解非線性雙層規劃問題的進化算法。研究了Deep Web數據集成和挖掘中的一些關鍵問題,基于無冗余公共子序列圖和并行集合鏈提出了一種新的最長公共子序列(MLCS)算法,徹底解決了MLCS 40年來未解決的難題。
      關于PTL與MSVL的研究成果多次得到區間時序邏輯創始人斯坦福大學的Ben Moszkowski、英國Kent大學的Bowman和Thompson、Rodolfo Sabas Gomez,加拿大滑鐵盧大學Peter R. King和Helen Cameron,以及中科院已故唐稚松院士等同行專家的引用和好評。項目組的研究成果已經發表在國際重要學術期刊Theoretical Computer Science、Mathematical Structures in Computer Science與Journal of Combinatorial Optimization等上,所開發的可信軟件理論、技術和工具已經成功應用于中國航天科工集團第二研究院706研究所承擔的海軍某指揮系統的開發中,取得了顯著地經濟效益,并獲得授權專利1項,省部級科研獎1項。
      非線性雙層規劃問題的進化算法突破了多目標雙層規劃不能有效求解的關鍵技術,使得這些問題能有效地解決,與研究同類問題學者相比,該成果具有一定的價值。多目標優化理論及其算法已用于求解實際生活和科學研究中的多目標問題,并取得了較好的效果。任務調度優化模型研究成果已用于三個實際問題:車間作業調度、網格任務調度、云計算任務調度。科研成果已經發表在Computing and Informatics、Applied Mathematics and Computation、INFORMS Journal on Computing,并獲得省部級科研獎1項。
      該成果的不同部分內容與2009年和2012年分別獲陜西省科學技術獎二等獎。
      5. 生物網絡數據分析與挖掘中相關理論與關鍵技術
      圍繞生物網絡數據分析理論方法方面,深入研究靜態模式下的模塊和復合體挖掘算法,研究與模式挖掘相關的聚類理論與方法。研究蛋白質網絡的動態特性,通過對PPI網絡動態特性的了解,研究動態功能模塊挖掘算法。同時基于網絡數據分析的方法,通過網絡建模,將其理論方法應用到非編碼RNA的功能預測,復雜疾病致病基因預測。系統地研究了不同層面的數據,構建了數據仿真模型及動態網絡數據模型,而且在疾病的惡化原因及導致疾病惡化的主要因素方面進行了研究,提出了從高通量數據中學習出疾病原因的原因學習理論。
      網絡建模及拓撲特性分析:對蛋白質作用網絡、代謝網絡、基因調控網絡、長非編碼RNA網絡等生物分子網絡進行了研究,建立了動態生物網絡模型、異質的雙色網絡模型、基于可控性的有向網絡模型以及基于通信性的核與附屬模型;定義并分析了生物網絡動態模式及概率模式、蛋白質網絡中的弱連接效應、蛋白質的通信傳遞性、生物分子在代謝中的控制范圍、復合體的模塊密度中心性度量以及長非編碼RNA的生物特征。
      網絡模式挖掘算法:建立了模塊密度與非負矩陣分解、加權核K均值、譜聚類算法的等價性關系,為完善復雜網絡社團結構檢測算法及基于經典算法之間的雜交算法提供了理論依據;提出了用于復雜網絡社團結構挖掘的基于矩陣分解和半監督聚類算法,基于網絡特征空間的重疊與分層社團結構檢測算法,快速譜聚類等社團檢測算法,對這些算法進行了綜合性對比;提出了用于生物網絡功能模塊和復合體模式挖掘的模糊聚類、譜聚類、最小熵聚類、混合聚類等算法,并對這些算法進行了分析和驗證。
      基于網絡模型的致病因素:提出了基于異構網絡模型的致病基因預測算法,預測結果與已知的生物學事實相符,并且預測出新的致病基因。將預測結果與生物模塊挖掘算法相結合,發現與疾病相關的模塊利用癌癥的基因表達數據構建基因共表達網絡,研究乳腺癌的惡化過程;集成基因表達數據和蛋白質作用網絡數據,挖掘與二型糖尿病發展有關的關鍵基因;集成基因表達數據、甲基化數據和蛋白質作用網絡數據,發現在結腸直腸癌的形成過程中起驅動作用的甲基化基因。
      基于全基因組數據的致病因素:在SNP數據和拷貝數變異數據兩個層面上,對數據仿真進行了深入的研究及對癌癥相關模型的建模;在SNP上位性檢測方法和拷貝數變異模式檢測方法兩個層面,提出了全基因組疾病相關的檢測方法;在基因和SNP兩個層面,研究了高通量數據的特征選擇和過濾方法;針對高通量數據的超大搜索空間,提出了幾種典型優化問題的尋優方法。
      模式發現理論與方法:對穩定分布的性質進行了深入細致的理論研究,獲得了重要的理論研究進展:一個隨機變量的最大特征熵解是穩定分布。這一性質,與高斯分布的重要理論成果——一個隨機變量的最      大熵解是高斯分布,且由于廣義中心極限定理使得具有更重要的理論意義,對基因表達數據分析將起重要作用。基于多測度Lq范數距離的魯棒數據聚類算法,獨創性地提出了局域距離及其學習的概念和方法,實現對存在嚴重奇異點數據的魯棒聚類以及奇異點數據的有效檢測。提出了針對強噪聲數據的強魯棒聚類模式發現算法。構建了從高通量數據中挖掘疾病致病原因的原因學習理論。通過大量實驗發現,診斷疾病并不一定要找出其深層原因,找出其深層原因也未必對診斷有益(但無疑對治療有益)。
      發表SCI論文30余篇。這些論文發表在著名生物信息學期刊《Nucleic Acids Research》、《BMC System Biology》、《BMC Genomics》、《Information Sciences》等。部分成果得到國際同行的高度認可和評價,在高水平論文中,得到引用,如Xiaoke Ma, Lin Gao, Xuerong Yong. Eigenspaces of networks reveal the overlapping and hierarchical community structure more precisely Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2010,08 : P08012 被E. Estrada教授長篇引用