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公开(公告)号：CN117540355A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311572268.8
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 杭州市国家保密局 , 中共杭州市委办公厅信息化管理中心 , 杭州市保密技术测评中心(杭州市专用通信与保密技术服务中心)
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于协同风险评估模型的零信任访问控制系统。其中系统包括以下模块：数据模块，用于生成处理后的访问实体数据；特征挖掘模块，用于根据访问行为模型生成特征数据；第一风险评估模块，用于根据第一风险评估模型和所述特征数据，生成特征基线，并判断所述特征基线是否超过预先设置的特征基线临界值；第二风险评估模块，用于根据第二风险评估模型生成预测标签；根据所述预测标签和预先设置的特征策略表生成对应的数据访问策略；策略执行模块，用于生成访问实体的认证级别。其有益效果是，对身份认证流程进行优化，并修正访问实体的风险评估等级，提高风险评估的准确性和响应速度。
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公开(公告)号：CN114697165A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210232716.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 杭州市保密技术测评中心(杭州市专用通信与保密技术服务中心) , 杭州电子科技大学 , 浙江大学
IPC: H04L25/02 , H04B17/318 , H04B7/185 , G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机视觉和无线信号融合的信号源检测方法，包括：(1)无人机利用视觉估计出的双目深度信息和机载传感器获得的接收功率信息通过最大似然估计求解对数正态模型的模型参数，拟合接收功率；(2)无人机根据拟合接收功率和测量接收功率的均方误差最小化原则判断信号源。本发明考虑无人机飞行区域存在多个相似物体但只有唯一信号源的场景，通过使用双目深度估计数据和无人机机载传感器接收功率数据融合处理，考虑了双目深度估计和传感器测量接收功率失败的情况，适应性强，系统简单；同时，本发明为特定信号源判别提供了一种新型方法，有利于无线电安全管理。
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公开(公告)号：CN114697165B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210232716.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 杭州市保密技术测评中心(杭州市专用通信与保密技术服务中心) , 杭州电子科技大学 , 浙江大学
IPC: H04L25/02 , H04B17/318 , H04B7/185 , G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机视觉和无线信号融合的信号源检测方法，包括：(1)无人机利用视觉估计出的双目深度信息和机载传感器获得的接收功率信息通过最大似然估计求解对数正态模型的模型参数，拟合接收功率；(2)无人机根据拟合接收功率和测量接收功率的均方误差最小化原则判断信号源。本发明考虑无人机飞行区域存在多个相似物体但只有唯一信号源的场景，通过使用双目深度估计数据和无人机机载传感器接收功率数据融合处理，考虑了双目深度估计和传感器测量接收功率失败的情况，适应性强，系统简单；同时，本发明为特定信号源判别提供了一种新型方法，有利于无线电安全管理。
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