OblivSketch: Oblivious Network Measurement as a Cloud Service

OblivSketch是一项研究,它在NDSS 2021会议上提出,由澳大利亚和中国的研究机构合作完成。该工作介绍了一种新的云服务,该服务允许进行网络测量而不会泄露敏感信息。文章探讨了如何在保护隐私的同时进行网络监控,通过 Oblivious Sketch 技术实现了数据的隐蔽处理。然而,文章并未提及具体的技术细节或面临的挑战。

文章标题信息

文章简介

  1. 文章标题:
    OblivSketch: Oblivious Network Measurement as a Cloud Service
  2. 论文链接:
    点击访问
  3. 文章来源:
    Network and Distributed Systems Security (NDSS) Symposium 2021(CCF B类 网络与信息安全)
  4. 作者单位:
    Faculty of Information Technology, Monash University, Australia 澳大利亚莫纳什大学信息技术学院
    School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Australia 澳大利亚皇家墨尔本理工大学计算机科学与信息技术
    学院
    Institute for Network Sciences and Cyberspace, Tsinghua University, China 清华大学网络科学与网络空间研究所
    Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist) 北京国家信息科学与技术研究中心
    Data61, CSIRO, Australia 大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)DATA61中心

文章思路总结

重要术语解释

遗留的问题

  1. 什么是上界?在A* 算法中,经常提到上界和下界,它和启发式算法有什么联系?
  2. A* 算法的思路到底是什么?

文章总结:

1.解决问题

  

2.使用方法

  

3.文章不足

  

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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