信息科学与工程学院（网络空间安全学院）优秀毕业设计选

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研究背景及意义：

在通信、雷达和电子测试等领域，对高性能、高频信号源的需求日益增长。传统模拟信号发生器在性能、稳定性等方面存在限制，而直接数字合成（DDS）技术以其频率精度高、集成度高、调制灵活等优势，逐步成为主流方案。

本设计旨在基于STM32平台，构建一套多功能、高性能、便携式高频信号源装置，兼顾工程实用与教学价值。

研究内容及技术方案：

整体设计架构

本系统支持CW、AM、FM、ASK、FSK、PSK等多种调制信号输出，涵盖模拟与数字两大类调制方式。基于STM32的高频信号产生装置的总体架构如图所示：

软硬件协同设计

1. 硬件设计

信号源芯片：采用AD9959（高频多通道）+AD9833（低频简易）构建DDS模块；

调制模块：AM使用NE5532+AD835，FM通过RDA5820完成调频；

数字调制：基于CD4053的多选一切换结构，实现ASK、FSK、PSK三种数字信号；

接口设计：与串口屏交互，使用STM32控制开关输出路径。

2．软件设计

基于串口屏设计界面，实现调制信号控制、信号输出路径切换等功能；

波形选择与参数配置通过触屏界面直观操作。

3．设计亮点

多功能一体化设计：模拟+数字调制集成，满足科研教学多场景使用；

便携外观优化：采用3D打印外壳+独立供电，提升便携性与实用性；

性价比高：成本控制在1500元内，远低于市售设备价格（如鼎阳3492元/优利德3125元）。

测试结果与性能表现：

实验结果表明：CW波形在0.1Hz~10MHz频率范围内可稳定输出，频率误差控制在0.05%以内；AM波形包络清晰，载波幅度随基带信号变化准确，频率误差小；FM波形频率准确，频偏与调制灵敏度匹配良好；ASK、FSK与PSK波形跳变及时，码元识别度高，信号上升/下降沿清晰，适用于数字通信实验。具体结果如表所示：

基于嵌入式机器视觉的

PCBA定位研究和实现

电子信息工程21(1) ：陈伟强

指导教师：陈剑

研究背景及意义：

本设计聚焦生产流水线PCBA在线缺陷检测的定位问题，研发基于YOLOv8的智能定位系统，实现电解电容偏移检测。检测系统含智能传送带与PCBA定位系统，通过完整性检测算法改善元器件遮挡及轻微畸变问题，在YOLOv8中加入全局注意力机制模块并优化NMS后处理，提升密集区域微小器件检测效果，基于电解电容定位坐标信息与模板夹角阈值比对实现偏移量化评估，以树莓派5为嵌入式平台部署系统。

研究内容：

整体检测系统结构：

1.搭建定位实验平台，选用 200W 像素 COMS 相机与 LED 背光源完成图像采集，以 STM32F407为控制器，结合光电传感器与继电器搭建智能传送带系统。

2.设计完整性检测算法，通过蒙版机制划定 ROI 并优化拍摄条件，引入ResNet34 网络进行相似度检测以保障图像质量。

3.完成数据制作，包含 PCBA 模板、PCBA 数据集及元器件数据集，通过数据增强提升样本质量。

4.设计定位算法，采用 YOLOv8 实现 PCBA 板分割与元器件检测，引入GAM 注意力机制强化小目标特征提取，改进 NMS 算法优化密集定位框筛选。

5.设计偏移检测算法，通过透视变换与基准夹角计算实现元器件偏移量化评估，验证定位准确性。

YOLOv8-GAM网络结构

6.对比传统算法并优化系统部署，YOLOv8 在速度与精度上显著优于霍夫圆检测等方法。

结果讨论：

本次设计的整体检测系统基于Resnet34、YOLOv8和YOLOv8-GAM等网络模型，在300次检测中对300张PCBA板及7500个、十类元器件进行定位测试，PCBA板定位准确率达94.7%，器件总体定位准确率86.8%，其中铜丝器、陶瓷电容等大尺寸或特征明显器件准确率超90%，小尺寸器件因运动模糊、光照不足等因素漏检率较高；对900个电解电容的偏移检测总准确率为78.6%，满足基本检测需求；对比传统机器视觉算法（最大矩形轮廓匹配、霍夫圆检测），深度学习算法在PCBA板和电解电容定位中准确率分别达91.0%和84.3%，显著优于传统方法的82.0%和80.0%，得益于神经网络对图像特征的全面提取能力。该系统虽在复杂场景下对小尺寸器件检测存在优化空间，但整体凭借深度学习技术实现了PCBA板与元器件的高效定位及偏移检测，实用性与有效性得到验证，具备实际应用价值。

区块链辅助的云边系统

盲化数据审计方案研究

通信工程21(1)：崔雨欣

指导教师：沈剑

研究背景及意义：

在分布式大规模智能计算领域，云服务器与边缘设备的高效协同可以将云端强大的存储计算能力与边缘端的低延迟响应优势有效整合起来，为海量数据的实时处理以及分布式资源调度提供有力支撑。然而，随着数据规模呈指数级增长以及安全威胁变得日益复杂，云边系统在用户私有数据的存储和共享过程中面临隐私保护与完整性验证的双重挑战：一方面，传统审计方案依靠中心化可信第三方，在数据完整性验证时会面临信任危机与单点失效等问题；另一方面，审计过程缺少透明性与可追溯性机制，致使数据争议出现时责任界定困难，很难对云端进行有效问责。针对上述这些问题，本研究提出一种区块链辅助的云边协同盲化数据审计方案。

研究内容：

本研究提出一种区块链辅助的云边协同盲化数据审计方案。首先，设计边缘服务器辅助的数据盲签名方案，确保数据在签名过程中不会暴露给第三方审计员和云服务器。其次，将边缘服务器生成的数据签名证明和云服务器生成的数据证明相结合，以辅助第三方审计员验证数据完整性。最后，结合区块链技术对数据审计结果进行验证和存储，确保审计结果的不可篡改性及可追溯性。针对链上不同类型智能合约的Gas开销与链下不同阶段的计算开销对方案进行全面的性能分析，证明本方案在效率与可行性方面相较于现有方法的优势。

图1 方案技术内容概述

图2 系统模型图

图3 协议流程图

结果讨论：

经过理论分析和实验测试，我们验证了所提出的区块链辅助的云边系统盲化数据审计方案在性能与安全性方面的有效性。一方面，方案在保障数据隐私与审计结果可信性的基础上，避免了传统方法中对第三方完全信任的隐患；另一方面，通过优化链上智能合约的设计与链下计算环节的开销控制，实现了在资源受限环境下的高效性与轻量化。综合评估结果表明，所提方案不仅具备良好的实用性与可行性，同时在计算与通信开销方面也表现出一定的优势，能够为实际云边协同场景中的数据完整性审计提供支撑。

图4 证明生成阶段开销对比

图5 链上开销

结论与展望：

本研究针对云边协同场景下数据审计过程中存在的隐私泄露、中心化依赖与审计透明度不足等问题，提出了一种区块链辅助的盲化数据审计方案。该方案结合了轻量级标签生成、盲签名技术与区块链不可篡改特性，实现在不泄露数据内容的前提下对外包数据进行高效、可追溯的完整性验证。通过这一方案，不仅能够提升数据审计的透明度和可信度，还能够在不暴露敏感数据的前提下，实现对数据流转的有效监控。

一种多通道肌电采集检测

系统的设计与实现

通信工程21(2)：丁宇航

指导教师：戴燕云

研究背景及意义：

随着现代生物医学工程技术的迅猛发展，表面肌电信号（sEMG）作为一种重要的生物电信号，其采集无创性的优点，以及蕴含了丰富的生理和病理信息的特点，研究人员可通过对其进行分析和处理，在临床医学的神经肌肉疾病诊断、康复医学领域的肌肉功能恢复、假肢关节控制与动作识别预测等方面使得表面肌电信号的应用更加广泛，并且正慢慢进入人们的生活中。目前sEMG设备在向小型化、高密度等方向发展，但它们在多通道信号采集、实时信号处理、存储和显示等方面仍然存在诸多不足，不能满足日益增长的科研和临床需求，因此，设计开发一种新型多通道肌电采集监测系统具有重要的意义和迫切需求。

研究内容：

本文主要针对表面肌电信号的采集，设计并实现了一套多通道肌电采集系统，具体研究内容包括：

1）设计了一块8通道肌电信号采集下位机。其设计基于ADS1299与STM32芯片进行设计，能同时采集8个独立通道的肌电信号。采集板可以将采集到的肌电信号通过USB实时传输给上位机，并实现了将数据不间断地存入TF卡中的功能。

2）设计基于QT5.14的上位机软件。其能够通过打开指定串口去取并实时解析8个通道的肌电信号数据，并将数据实时刷新展示在屏幕上。该上位机也能读取SD卡中的数据对其进行解析并显示其波形。同时该上位机也具备频谱分析功能，方便使用者从频域角度对肌电信号进行分析处理。

图1 系统整体框图

图2 实物成果展示

结果讨论：

本系统选择了幅值均为2mvpp的1Hz~150Hz正弦波作为测试的参考信号。测试结果如表1所示。通过测试可以发现该系统测试在肌电信号的有效频率范围内采集精度较高，平均误差为0.704%，能够很好的满足肌电信号的测试要求。

表1正弦波标准信号测试结果表

上位机测试环境选取了21岁的男性作为测试对象，将8根电极线，1根参考线，还有右腿电路的电极线连接至左手小臂上，对常见的腕部动作进行了数据采集以及FFT信号分析。测试结果表明确，8个不同通道采集到的肌电信号均清楚，且无较大的共模干扰，能很好的从时域上实时展现下翻腕时的肌电信号，上位机各项显示偏置功能均能实现。同时通过上位机的FFT分析功能可以从频域上可以观察到肌电信号能量集中在0-200hz的频域特征。

图3 测试环境与成果展示

结论与展望：

本系统设计并实现了一套基于ADS1299模拟前端芯片和STM32及QT5.14框架的多通道肌电信号采集系统。主要实现的功能包括：

1）通过ADS1299生物电采集芯片，避免了传统多通道信号采集系统缺乏多通道分立元件同步采集时序的一致性与通道间相互干扰问题，并有效降低了信号采集过程中的环境噪声和工频干扰。该系统利用USB虚拟串口和TF卡实现了数据实时传输和存储功能。该系统能够将数据实时地传输给电脑上位机，也能将数据实时存入TF卡中，整个采集过程均不中断，保持连续采集。

2）通过基于QT5.14框架的上位机程序设计，利用Qcustomplot绘图库实现了8个通道1kHz采样率（即每秒8000个采集点）的表面肌电信号的实时动态解析显示功能。同时该上位机还具备FFT频谱分析等功能，帮助用户对肌电信号做进一步的分析处理。

经过测试，该系统的幅值测量平均误差为0.704%，上位机能实时显示采集波形，并可对采集波形进行频域分析，验证了该系统的有效性和优势。

这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。

很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

运维副业方向

运维，千万不要再错过这些副业机会！

第一个是知识付费类副业：输出经验打造个人IP

在线教育平台讲师

操作路径：在慕课网、极客时间等平台开设《CCNA实战》《Linux运维从入门到精通》等课程，或与培训机构合作录制专题课。
收益模式：课程销售分成、企业内训。

技术博客与公众号运营

操作路径：撰写网络协议解析、故障排查案例、设备评测等深度文章，通过公众号广告、付费专栏及企业合作变现。
收益关键：每周更新2-3篇原创，结合SEO优化与社群运营。

第二个是技术类副业：深耕专业领域变现

企业网络设备配置与优化服务

操作路径：为中小型企业提供路由器、交换机、防火墙等设备的配置调试、性能优化及故障排查服务。可通过本地IT服务公司合作或自建线上接单平台获客。
收益模式：按项目收费或签订年度维护合同。

远程IT基础设施代维

操作路径：通过承接服务器监控、日志分析、备份恢复等远程代维任务。适合熟悉Zabbix、ELK等技术栈的工程师。
收益模式：按工时计费或包月服务。

网络安全顾问与渗透测试

操作路径：利用OWASP Top 10漏洞分析、Nmap/BurpSuite等工具，为企业提供漏洞扫描、渗透测试及安全加固方案。需考取CISP等认证提升资质。
收益模式：单次渗透测试报告收费；长期安全顾问年费。

比如不久前跟我一起聊天的一个粉丝，他自己之前是大四实习的时候做的运维，发现运维7*24小时待命受不了，就准备转网安，学了差不多2个月，然后开始挖漏洞，光是补天的漏洞奖励也有个四五千，他说自己每个月的房租和饭钱就够了。

为什么我会推荐你网安是运维人员的绝佳副业&转型方向?

1.你的经验是巨大优势: 你比任何人都懂系统、网络和架构。漏洞挖掘、内网渗透、应急响应，这些核心安全能力本质上是“攻击视角下的运维”。你的运维背景不是从零开始，而是降维打击。

2.越老越吃香，规避年龄危机: 安全行业极度依赖经验。你的排查思路、风险意识和对复杂系统的理解能力，会随着项目积累而愈发珍贵，真正做到“姜还是老的辣”。

3.职业选择极其灵活: 你可以加入企业成为安全专家，可以兼职“挖洞“获取丰厚奖金，甚至可以成为自由顾问。这种多样性为你提供了前所未有的抗风险能力。

4.市场需求爆发，前景广阔: 在国家级政策的推动下，从一线城市到二三线地区，安全人才缺口正在急剧扩大。现在布局，正是抢占未来先机的黄金时刻。

运维转行学习路线

在这里插入图片描述

（一）第一阶段：网络安全筑基

1. 阶段目标

你已经有运维经验了，所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全，得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。

2. 学习内容

**操作系统强化：**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置，对比运维工作中常规配置与安全配置的差异，深化系统安全认知（比如说日志审计配置，为应急响应日志分析打基础）。

**网络协议深化：**结合过往网络协议应用经验，聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制，如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等（为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫）。

**Web 与数据库基础：**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识，了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。

**编程语言入门：**学习 Python 基础语法，掌握简单脚本编写，为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。

**工具实战：**集中训练抓包工具（Wireshark）、渗透测试工具（Nmap）、漏洞扫描工具（Nessus 基础版）的使用，结合模拟场景练习工具应用（掌握基础扫描逻辑，为 SRC 漏扫工具进阶做准备）。

（二）第二阶段：漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战

1. 阶段目标

这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动，一样不能少。

熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具，具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力，尝试通过 SRC 挖洞搞钱，不管是低危漏洞还是高危漏洞，先挖到一个。

2. 学习内容

信息收集实战：结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解，强化基本信息收集、网络空间搜索引擎（Shodan、ZoomEye）、域名及端口信息收集技巧，针对企业级网络场景开展信息收集练习（为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑）。

漏洞原理与分析：深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法，结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析（明确 SRC 漏扫重点漏洞类型）。

工具进阶与 SRC 漏扫应用：

系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能，开展工具联用实战训练；
专项学习 SRC 漏扫流程：包括 SRC 平台规则解读（如漏洞提交规范、奖励机制）、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定（全量扫描 vs 定向扫描）、漏扫结果验证与复现；
实战训练：使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫，练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
SRC 实战演练：选择合适的 SRC 平台（如补天、CNVD）进行漏洞挖掘与漏扫实战，积累实战经验，尝试获取挖洞收益。

恭喜你，如果学到这里，你基本可以下班搞搞副业创收了，并且具备渗透测试工程师必备的「渗透技巧」、「溯源能力」，让你在黑客盛行的年代别背锅，工作实现升职加薪的同时也能开创副业创收！

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（三）第三阶段：渗透测试技能学习

1. 阶段目标

全面掌握渗透测试理论与实战技能，能够独立完成渗透测试项目，编写规范的渗透测试报告，具备渗透测试工程师岗位能力，为护网红蓝对抗及应急响应提供技术支撑。

2. 学习内容

渗透测试核心理论：系统学习渗透测试流程、方法论及法律法规知识，明确渗透测试边界与规范（与红蓝对抗攻击边界要求一致）。

实战技能训练：开展漏洞扫描、漏洞利用、电商系统渗透测试、内网渗透、权限提升（Windows、Linux）、代码审计等实战训练，结合运维中熟悉的系统环境设计测试场景（强化红蓝对抗攻击端技术能力）。

工具开发实践：基于 Python 编程基础，学习渗透测试工具开发技巧，开发简单的自动化测试脚本（可拓展用于 SRC 漏扫自动化及应急响应辅助工具）。

报告编写指导：学习渗透测试报告的结构与编写规范，完成多个不同场景的渗透测试报告撰写练习（与 SRC 漏洞报告、应急响应报告撰写逻辑互通）。

（四）第四阶段：企业级安全攻防（含红蓝对抗）、应急响应

1. 阶段目标

掌握企业级安全攻防、护网红蓝对抗及应急响应核心技能，考取网安行业相关证书。

2. 学习内容

护网红蓝对抗专项：

红蓝对抗基础：学习护网行动背景、红蓝对抗规则（攻击范围、禁止行为）、红蓝双方角色职责（红队：模拟攻击；蓝队：防御检测与应急处置）；
红队实战技能：强化内网渗透、横向移动、权限维持、免杀攻击等高级技巧，模拟护网中常见攻击场景；
蓝队实战技能：学习安全设备（防火墙、IDS/IPS、WAF）联动防御配置、安全监控平台（SOC）使用、攻击行为研判与溯源方法；
模拟护网演练：参与团队式红蓝对抗演练，完整体验 “攻击 - 检测 - 防御 - 处置” 全流程。
应急响应专项：
应急响应流程：学习应急响应 6 步流程（准备 - 检测 - 遏制 - 根除 - 恢复 - 总结），掌握各环节核心任务；
实战技能：开展操作系统入侵响应（如病毒木马清除、异常进程终止）、数据泄露应急处置、漏洞应急修补等实战训练；
工具应用：学习应急响应工具（如 Autoruns、Process Monitor、病毒分析工具）的使用，提升处置效率；
案例复盘：分析真实网络安全事件应急响应案例（如勒索病毒事件），总结处置经验。
其他企业级攻防技能：学习社工与钓鱼、CTF 夺旗赛解析等内容，结合运维中企业安全防护需求深化理解。