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831.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
832.
针对无人机飞行过程中遇到威胁需要及时安全规避的问题,本文提出一种基于经验直觉的无人机机动规避决策算法.首先将无人机威胁安全规避机动过程中所获取的态势信息,按照规避机动区域进行结构化处理并标注相应的机动决策标签,建立基于数据的无人机情景决策知识库.其次,利用无人机情景决策知识库中的数据训练长短时记忆网络以实现情景与机动决... 相似文献
833.
针对飞机导管实际装配过程中因装配应力大导致故障频发的问题,提出了一种基于导管装配特征的误差补偿方法.首先采用几何建模法进行了导管装配过程的几何建模,并提出了一种基于轴线矢量的导管装配模型建模方法.在此基础上,采用罗德里格旋转公式建立了基于实际装配工况下的导管空间位姿计算模型.然后基于导管装配要求进行了装配约束分析并识别... 相似文献
834.
对于多先进战机协同作战资源调度问题,需综合考虑先进战机的攻击能力和防御能力,以作战收益最大和代价最小为目标,给出最优资源调度方案,从而实现作战效能的最大化。本文针对资源调度问题中存在的先进战机间相互不信任进而导致作战效能降低的问题,提出了基于区块链的多先进战机协同作战资源调度框架,并基于智能合约建立了多先进战机协同作战资源调度数学模型,同时利用改进遗传算法进行求解。仿真结果表明,基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度方法在保证先进战机间相互完全信任的基础上,确保了战场信息交互的安全性和可靠性,间接提升了作战效能。 相似文献
835.
836.
837.
838.
一种新的界面映射推进方法及其在气动弹性力学中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
非线性气动弹性研究中,涉及到非线性的流体动力学(CFD)和非线性的结构动力学(CSD )耦合问题,在耦合界面上不仅要进行两场之间信息的传递,而且要有匹配的时间推进格式 。针对计算流体动力学(CFD)和计算结构动力学(CSD)的耦合计算方法,基于边界能 量守恒,发展了一种新的界面处理方法,包括:① 界面映射方法,该方法基于耦合边界上 局部的网格信息,将两场之间载荷信息和位移信息的转换放在同一个映射矩阵中来处理,克 服了占用大量CPU时间和内存的需求;② 界面推进方法,该法基于松耦合计算流程,通过引 入半步交错推进,达到了二阶时间精度,提高了计算精度和效率。最后将该界面处理方法应 用于柔性大展弦比机翼的气动弹性计算和AGARD445.6机翼的动响应分析中。结果表明该方法 能够高效、高精度地处理不同物理场之间的数据交换和时间推进,并具有处理复杂几何体非 线性气动弹性问题的能力。 相似文献
839.
一种地磁匹配制导适配性特征参数选取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了评价地磁场特征参数对适配性的影响程度,达到选取重要特征参数目的,提出了一种基于粗糙集理论的地磁匹配制导适配性特征参数选取方法.通过分析粗糙集理论的基本原理,确定了特征参数选取的试验步骤;选取了适配性评价中具有代表性的6种特征参数作为条件属性集,在选定的28块区域基于积相关算法(PROD)进行了匹配仿真试验,选取匹配概率作为决策属性集,针对粗糙集理论只使用于离散数据的特点,分别对条件属性集和决策属性集进行了离散化处理;然后根据确定的试验步骤,对选定区域进行了特征参数选取试验,得到了约简特征参数集合,通过数据分析发现:提出的特征参数选取方法在不需要任何先验信息的情况下提取了约简特征参数集合,有效地排除了冗余信息的干扰,达到了选取重要特征参数的目的. 相似文献
840.
复合材料Z-pin的压缩试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过三种复合材料Z-pin的轴向压缩试验,观察了各Z-pin的压缩行为,分析了三种复合材料Z-pin在不同长度时的极限应力及其失效形式.结果表明,直径为0.50mm的碳纤维Z-pin的压缩性能最好,其各长度Z-pin所能承担的极限应力都较大.直径0.28mm的碳纤维Z-pin易发生失稳现象,芳纶纤维Z-pin在压缩力的... 相似文献