【摘 要】
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软件定义网络(SDN)的集中化控制面给网络管理带来了很大的便利,但也引入了很多安全隐患。针对控制器的单点故障、未知的漏洞和后门、静态配置等安全性问题,提出一种基于拜占庭协议的安全结构,控制器之间执行拜占庭协议,每个交换设备由一个控制器视图管理,多控制器裁决后给出控制信息。此外,将动态性、异构性引入到结构中,打破了攻击链,增强了网络的主动防御能力;通过对控制器异构性的量化,设计了两阶段控制器视图的选
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软件定义网络(SDN)的集中化控制面给网络管理带来了很大的便利,但也引入了很多安全隐患。针对控制器的单点故障、未知的漏洞和后门、静态配置等安全性问题,提出一种基于拜占庭协议的安全结构,控制器之间执行拜占庭协议,每个交换设备由一个控制器视图管理,多控制器裁决后给出控制信息。此外,将动态性、异构性引入到结构中,打破了攻击链,增强了网络的主动防御能力;通过对控制器异构性的量化,设计了两阶段控制器视图的选举算法,保证了网络的可用性和视图的安全性。仿真结果表明,与传统结构相比,所提结构的抗攻击能力更强。
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针对当前皮肤病识别分类面临的两个主要问题:一是由于皮肤病种类繁多,病灶外观的类间相似度高和类内差异化大,尤其是色素性皮肤病,使得皮肤病的识别分类比较困难;二是皮肤病识别算法模型设计存在一定的局限性,识别率还有待进一步提高。为此,以VGG19模型为基础架构,训练了一个结构化的深度卷积神经网络(CNN),实现了色素性皮肤病的自动分类。首先,采用数据增强(裁剪、翻转、镜像)对数据进行预处理;其次,将在I
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