1、计算机安全研究盛会与地下经济中的密钥记录器威胁

计算机安全研究盛会与地下经济中的密钥记录器威胁

在当今数字化经济蓬勃发展的时代,计算机安全问题愈发受到关注。一场重要的计算机安全研究盛会为我们带来了诸多前沿的研究成果,同时,地下经济中利用密钥记录器窃取数字凭证的现象也值得深入探讨。

1. 计算机安全盛会概况

这场计算机安全研讨会吸引了来自学术和工业界的国际观众。它始于1990年,最初隔年在不同欧洲国家举办,从2002年起每年举行。在2009年9月21 - 23日,研讨会于法国圣马洛举行。此次盛会不仅有高质量的论文交流,还与RAID 2009联合举办,并且在9月24 - 25日紧接着举办了三场研讨会,分别是第4届国际数据隐私管理研讨会(DPM 2009)、由电信研究所组织/赞助的第二届自主与自发安全国际研讨会(SETOP 2009)以及第5届安全与信任管理研讨会(STM 2009)。

研讨会的成功举办离不开众多人员的辛勤付出。以下是部分关键人员及其职责:
| 角色 | 姓名 | 所属机构 |
| ---- | ---- | ---- |
| 大会联合主席 | Frédéric Cuppens、Nora Cuppens - Boulahia | 法国电信布列塔尼 |
| 程序联合主席 | Michael Backes、Peng Ning | Michael Backes来自德国萨尔兰大学和MPI - SWS;Peng Ning来自美国北卡罗来纳州立大学 |
| 宣传主席 | Sara Foresti | 意大利米兰大学 |
| 赞助主席 | Gilbert Martineau | 法国电信布列塔尼 |
| 网站主席 | Julien A. Thomas | 法国电

【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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