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陈辰

作品数:5 被引量:12H指数:2
供职机构:复旦大学计算机科学技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇网络
  • 2篇隐私
  • 2篇隐私保护
  • 2篇自组织
  • 2篇自组织网
  • 2篇自组织网络
  • 2篇车载
  • 2篇车载自组织网...
  • 1篇底盘
  • 1篇信息安全
  • 1篇上下文
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇实践教学
  • 1篇数据验证
  • 1篇数字签名
  • 1篇签名
  • 1篇可信计算
  • 1篇客户端
  • 1篇机器人

机构

  • 5篇复旦大学
  • 1篇上海交通职业...

作者

  • 5篇陈辰
  • 4篇韩伟力
  • 2篇王新
  • 1篇张睿
  • 1篇陈辰
  • 1篇张睿
  • 1篇张一帆
  • 1篇高珺
  • 1篇朱列

传媒

  • 2篇小型微型计算...
  • 1篇中华航海医学...
  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇软件导刊

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2020
  • 1篇2013
  • 1篇2011
  • 1篇2009
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
面向客户端上下文隐私保护的可信分散式访问控制被引量:1
2009年
隐私保护问题是当前访问控制研究领域的一个热点问题.为此提出一种可信分散式访问控制机制,以实现面向客户端上下文隐私保护的访问控制.可信分散式访问控制中包含了私有可信引用监视器和主引用监视器.私有可信引用监视器在安装了可信计算环境的客户端运行,用于评估客户端的访问控制请求,签署临时访问控制凭证;主引用监视器在服务端运行,用于评估临时访问控制凭证,决定客户端的访问是否被授权.由于具体的客户端上下文数据不会发送到服务器端,因此应用可信分散式访问控制,实现如简单位置相关的基于角色的访问控制,可以在客户端上下文相关的访问控制中很好地保护客户端的上下文数据隐私;此外,由于在该机制中客户端上下文是在客户端获取和处理的,因此可信分散式访问控制也可以减轻服务器端获取访问端的上下文的负担.安全性分析和性能实验表明,文中的访问控制机制可以有效地保护客户端上下文数据隐私.
韩伟力高珺陈辰
关键词:隐私保护可信计算
面向VANET的声誉模型研究被引量:3
2013年
车载自组织网络是一个典型的开放式分布系统,其网络构成具有高度动态性和很强的临时性.这些特性导致车辆与合作节点之间缺乏相互了解与信任,并且可能面临各类攻击的威胁.针对上述问题,提出在VANET中建立面向应用的车辆节点声誉模型(简称VASRep),用于量化评估节点的声誉.VASRep充分融合车辆节点上丰富的数据类型,使得声誉数据更加准确地表现出节点的可信程度;VASRep依靠权威单元对节点进行评价的方法更好地适应高移动性的VANET环境.通过分析及仿真表明,VASRep较现有模型在性能表现、遏制更广泛类型的恶意节点攻击的能力等方面都有较大的提高.
陈辰韩伟力朱列王新
关键词:车载自组织网络贝叶斯网络
教学用机器人移动底盘系统设计与实现
2020年
高校机器人教学已经越来越普及。为锻炼学生实践操作能力,提升教学效果,设计并实现了一种实用的教学机器人移动底盘系统。系统机械结构采用三轮万向结构和无刷电机驱动方案,底盘与上位机通信接口采用WiFi协议。设计了一个完整的控制交互协议,定义不同的控制和通信帧结构,完成对机器人底盘的移动控制和信息交互,便于学生操控和开发。经过实际测试和试用,功能可以满足机器人教学和相关科创活动需求。
张睿张睿
关键词:机器人底盘实践教学交互协议
VANET安全技术综述被引量:10
2011年
随着车载自组织网络技术的不断发展,研究者对车载自组织网络系统安全进行了深入研究.论文阐述了车载自组织网络领域中安全研究的重要性;介绍了该领域中目前最新研究进展和存在的主要问题;讨论并比较了各种安全协议应用于车载自组织网络的优缺点;分析总结了系统中安全协议的设计要素;最后展望了车载自组织网络安全技术的未来研究方向.
陈辰韩伟力王新
关键词:车载自组织网络信息安全数字签名隐私保护数据验证
基于BP神经网络的氮过饱和安全系数多维拟合算法
2022年
目的:利用BP神经网络模型,建立一种用于潜水减压方案计算的氮过饱和安全系数多维拟合算法。方法:在Haldane潜水减压理论基础上,以《12~60 m空气潜水标准减压表》采用的氮过饱和安全系数为基础,通过分析潜水参数与氮过饱和安全系数的映射关系,建立氮过饱和安全系数的神经网络拟合模型并进行评估。结果:基于BP神经网络技术建立的离底氮过饱和安全系数神经网络模型在测试集上MAPE最小为0.4386%,R^(2)=0.9987;停留站氮过饱和安全系数神经网络模型在测试集上MAPE最小为0.5289%,R^(2)=0.9955。结论:利用BP神经网络拟合方法得到的氮过饱和安全系数非常接近实际潜水方案采用的氮过饱和安全系数,可用于实时潜水减压方案的制定。
张一帆张一帆吴生康陈辰陈辰韩伟力
关键词:神经网络
共1页<1>
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