山东信息通信技术研究院学术论文集 郭建民 9787502384227 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭建民 著

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• 郭建民
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出版社： 科技文献出版社

ISBN：9787502384227

商品编码：29518241302

包装：平装

出版时间：2013-11-01

基本信息

书名：山东信息通信技术研究院学术论文集

定价：98.00元

作者：郭建民

出版社：科技文献出版社

出版日期：2013-11-01

ISBN：9787502384227

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《山东信息通信技术研究院学术论文集》又有对信息通信工作的真知灼见。论文注重理论和实践的结合，有新意，富有时代气息。这部文集的出版，适应形势发展的要求，为各行业、各领域从事信息通信研究、开发、服务、教学的人员和有关领导及管理工作者。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《山东信息通信技术研究院学术论文集》 郭建民 9787502384227 篇目一：基于深度学习的高效网络流量分类技术研究 随着互联网技术的飞速发展，网络流量呈现出爆炸式增长的态势，同时也变得日益复杂多样。如何准确、高效地识别和分类网络流量，是当前网络管理、安全防护、资源调度等领域面临的关键挑战。传统基于端口号、包头元数据等特征的网络流量分类方法，在面对应用层协议伪装、端口复用、加密流量等问题时，效果大打折扣，精度和效率都难以满足日益增长的需求。 本研究着眼于解决上述难题，提出了一种基于深度学习的高效网络流量分类技术。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变种，在处理高维、时序数据方面展现出强大的能力。与传统机器学习方法相比，深度学习模型能够自动提取数据深层抽象特征，无需手动设计和选择特征，大大降低了人工干预的成本，并有望获得更高的分类精度。 研究首先对网络流量的特征进行深入分析，包括原始包数据、流级别的统计特征（如包大小分布、包到达间隔、字节数、包数等）以及更深层的应用层协议特征。我们探索了如何将这些异构数据进行有效的预处理和融合，以适应深度学习模型的输入要求。针对原始包数据，我们将其转化为二维的图像表示，使其能够被CNN有效地处理，捕捉数据包内容中的空间依赖关系。对于流级别的统计特征，我们将其序列化，利用RNN及其变种（如LSTM、GRU）来学习流量在时间维度上的动态变化模式。 在模型设计方面，我们提出了一种混合深度学习模型，结合CNN和RNN的优势。CNN部分负责提取每个数据包的局部抽象特征，捕捉数据包内容的深层结构信息；RNN部分则负责整合连续数据包的特征序列，学习网络流量的动态行为和时序依赖性。通过这种方式，模型能够同时考虑数据包的静态内容和流的动态演化，从而更全面、准确地刻画网络流量的特征。 为了提高模型的训练效率和泛化能力，我们采用了多种优化策略。包括但不限于：使用批量归一化（Batch Normalization）加速收敛并稳定训练；采用Dropout技术防止过拟合；精心设计损失函数，并结合Adam、RMSprop等先进的优化器进行模型参数更新。同时，我们还对模型架构进行了调优，包括网络层数、节点数量、卷积核大小、激活函数选择等，以找到最优的模型配置。 为了评估所提出方法的有效性，我们构建了一个包含多种常见应用协议（如HTTP、FTP、P2P、视频流、VoIP等）的真实网络流量数据集。我们对数据集进行了细致的标注，并将其划分为训练集、验证集和测试集。实验结果表明，本文提出的基于深度学习的混合模型在网络流量分类任务上取得了显著的性能提升，其准确率、召回率和F1分数等关键指标均优于传统的基于机器学习的方法和单一的深度学习模型。 进一步地，我们分析了模型在处理噪声数据、未知应用协议以及加密流量等场景下的鲁棒性，并探索了模型的可解释性。研究成果不仅为解决当前网络流量分类的难题提供了新的思路和技术手段，也为构建更智能、更高效的网络管理和安全体系奠定了理论和实践基础。 篇目二：基于边缘计算的智能安防监控系统优化研究 随着社会信息化进程的不断深入，城市安全和公共秩序的维护日益受到重视。传统的安防监控系统虽然能够记录和回溯事件，但在实时性、响应速度以及数据处理能力上存在明显瓶颈，尤其是在海量视频数据的实时分析和决策方面。边缘计算的兴起为解决这些问题提供了新的契机。边缘计算将计算和存储能力部署在靠近数据源的网络边缘，能够显著降低数据传输延迟，提升处理效率，并有助于保护隐私。 本研究致力于构建一个基于边缘计算的智能安防监控系统，并对其进行优化。该系统旨在利用边缘服务器强大的计算能力，对采集到的视频流进行实时的智能分析，包括但不限于目标检测、人脸识别、行为分析、异常事件预警等，并将分析结果和关键信息推送至云端平台或直接触发本地警报，从而实现更快速、更智能的安防响应。 系统的核心在于边缘端智能分析模块的设计与部署。我们首先研究了适用于嵌入式设备和边缘服务器的轻量级深度学习模型，如MobileNet、YOLOv3-tiny等，以满足在计算资源受限的边缘环境中高效运行的需求。通过模型剪枝、量化等技术，进一步压缩模型体积，降低计算复杂度，使其能够以较低的功耗实现高精度的实时识别和分析。 在系统架构设计上，我们采用了“边缘-云协同”的模式。边缘端负责对原始视频数据进行实时预处理和智能分析，提取有价值的信息；云端平台则负责对边缘端汇聚的结构化数据进行宏观分析、长期存储、模型训练更新以及跨区域的协同调度。这种分层协同的架构能够充分发挥边缘计算的低延迟优势和云计算的强大算力优势。 为了优化边缘计算的资源利用率和处理性能，我们提出了一系列优化策略。首先，研究了视频流的智能分块与并行处理技术，将视频流分割成更小的单元，并利用多核CPU或GPU进行并行计算，最大限度地提高处理吞吐量。其次，我们探索了基于动态负载均衡的资源调度算法，根据当前边缘服务器的负载情况，智能地分配计算任务，避免单点过载，确保系统的稳定运行。 在人脸识别和行为分析方面，我们集成了先进的算法。人脸识别模块能够实现高精度的人员身份验证和追踪，即使在光照变化、遮挡等复杂环境下也能保持较好的性能。行为分析模块则能够识别诸如跌倒、打斗、徘徊、聚集等异常行为，并及时发出预警。这些功能能够极大地提升监控的智能化水平。 此外，隐私保护是智能安防监控系统中一个不容忽视的问题。本研究在边缘端实现了部分敏感信息的本地化处理，例如，在进行人脸识别时，可以将非关键人脸信息进行模糊化或删除，仅将关键识别结果上传至云端，从而在保证监控效率的同时，最大程度地保护个人隐私。 系统优化还包括了网络通信的效率提升。我们采用了高效的编码格式（如H.265）和轻量级的通信协议（如MQTT），减少了网络带宽的占用，降低了数据传输的延迟。同时，我们还研究了边缘节点之间的协同机制，使得多个边缘节点能够共享信息，协同完成更复杂的监控任务。 通过在真实场景中的部署和测试，该基于边缘计算的智能安防监控系统展现出了优异的性能。相较于传统的集中式云处理模式，该系统显著缩短了事件响应时间，降低了网络传输压力，并提高了整体的安防预警能力。研究成果为构建更先进、更高效、更安全的智慧城市安防体系提供了有力的技术支撑。 篇目三：基于5G网络下的车联网通信安全挑战与对策研究 随着5G技术的商用部署，车联网（Internet of Vehicles, IoV）正迎来前所未有的发展机遇。5G网络以其高带宽、低时延、广连接的特性，为车联网的海量数据传输、实时交互以及丰富的应用场景提供了坚实的基础。然而，伴随而来的是更加严峻的网络安全挑战。车联网系统涉及车辆、基础设施、云端平台等多个实体，其通信过程的开放性、数据的敏感性以及通信的实时性要求，使得车联网面临着来自网络攻击、数据泄露、隐私侵犯等一系列安全威胁。 本研究深入探讨了基于5G网络下车联网通信面临的主要安全挑战，并提出了一系列针对性的应对策略。我们首先分析了5G技术特性对车联网安全带来的影响。例如，5G的低时延可能被恶意利用于发起DDoS攻击，实现快速的拒绝服务；广连接特性增加了攻击面的扩大；蜂窝网络切片虽然能够提高服务质量，但也可能引入新的安全漏洞。 在安全挑战方面，我们重点关注以下几个方面： 1. 身份认证与接入控制的安全： 在大规模、异构的车联网环境中，如何对海量的车辆、路侧单元（RSU）等进行安全、高效的身份认证，防止非法设备接入网络，是保障通信安全的首要任务。传统的基于证书的认证方法在海量设备面前面临效率和管理上的挑战。 2. 通信数据传输的机密性与完整性： 车辆在行驶过程中会产生大量敏感数据，如位置信息、驾驶行为、乘客信息等。这些数据一旦被窃取或篡改，将可能导致隐私泄露、交通事故甚至安全事故。如何在5G网络下保证数据在传输过程中的机密性和完整性，防止窃听和篡改，是关键的技术难题。 3. 隐私保护问题： 车联网应用涉及大量的个人隐私信息。用户在享受便捷服务的同时，其行踪、偏好等信息可能被收集和滥用。如何在满足通信需求和应用功能的前提下，最大程度地保护用户隐私，是亟待解决的伦理和技术问题。 4. 恶意攻击与威胁： 5G环境下的车联网面临着更加多样化的攻击手段，包括但不限于：拒绝服务（DoS/DDoS）攻击、中间人攻击（Man-in-the-Middle, MITM）、数据篡改、恶意软件注入、信息窃取等。这些攻击可能导致交通瘫痪、信息泄露甚至危及生命安全。 5. 安全更新与漏洞管理： 车联网系统是一个复杂的软硬件集成系统，其更新迭代频繁。如何对分布在海量车辆上的软件和固件进行安全、高效的远程更新，并及时修复存在的安全漏洞，是保障系统长期安全的重要环节。 针对上述挑战，本研究提出了一系列创新性的对策： 基于轻量级密码学和AI的混合认证机制： 结合5G网络特性，设计轻量级的身份认证协议，同时利用人工智能技术对通信行为进行异常检测，及时发现和阻止非法接入。 端到端加密与安全传输协议： 采用先进的加密算法（如TLS 1.3）实现通信数据的端到端加密，保证数据的机密性和完整性。同时，探索利用5G网络切片技术为敏感通信提供专用、隔离的安全通道。 差分隐私与匿名化技术： 在数据采集和传输过程中引入差分隐私技术，对敏感信息进行匿名化处理，确保个体隐私不被泄露。 基于区块链的分布式安全管理： 利用区块链的去中心化、不可篡改特性，构建一个安全的分布式账本，用于管理车辆身份、通信日志以及安全更新记录，提高系统的透明度和可信度。 智能入侵检测与威胁情报共享： 构建基于机器学习的实时入侵检测系统，能够快速识别和响应各类网络攻击。同时，建立车联网安全威胁情报共享平台，促进各方信息互通，共同应对安全威胁。 安全OTA（Over-the-Air）更新机制： 设计安全的OTA更新机制，确保软件更新过程的可信、高效，并支持对更新的验证和回滚，防止恶意更新的注入。 通过对这些安全挑战的深入分析和提出系统性的对策，本研究旨在为构建一个安全、可靠、可信的5G车联网生态系统提供重要的理论指导和技术支持，从而加速车联网技术的普及和应用，为智能交通和智慧城市的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就相当厚重，"山东信息通信技术研究院学术论文集"。光是这个名字，就勾勒出了一幅严谨、专业、充满学术气息的画面。作为一个读者，我首先会被它所吸引的是其内容可能涉及的深度和广度。信息通信技术，这是一个日新月异、充满挑战的领域，涉及网络、通信协议、数据传输、信号处理，甚至是人工智能在通信领域的应用。而“学术论文集”的标签，则意味着书中汇聚的将是该领域前沿的研究成果、深入的理论探讨和创新的实践经验。我设想着，其中或许有关于下一代移动通信技术（比如5G的后续演进，甚至6G的初步探索）的最新理论模型，又或者是关于网络安全在日益复杂的通信环境下的防御策略，再者可能还有关于物联网（IoT）数据采集、处理和传输效率优化的创新算法。郭建民这个名字，作为一个作者的署名，同样增添了几分期待。我不清楚他在这领域的具体成就，但学术论文集通常是由该领域的权威专家或团队集体智慧的结晶，所以，可以预见的是，这本书里的内容绝非泛泛而谈，而是经过严格的同行评审，具有相当的学术价值和参考意义。对于那些在信息通信领域深耕的研究者、工程师、甚至是学生来说，这无疑是一本值得细细品读、深入研究的宝库，它可能为他们带来新的研究思路，解决实际工作中遇到的难题，或者帮助他们快速掌握该领域的最新动态。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，虽然我还没看到实物，但光是想到“山东信息通信技术研究院学术论文集”这几个字，我就开始在脑海中勾勒出一幅冷静、理性、略带科技感的画面。它或许不会有花哨的插图或炫目的色彩，而是以一种沉稳、专业的设计风格来传达其学术性质。书籍的装帧质量，我尤其看重。一本优秀的学术著作，其纸张的触感、印刷的清晰度、以及装订的牢固度，都能在很大程度上影响阅读的体验。我希望它采用的是高质量的纸张，阅读时不会有刺眼的荧光感，也不会轻易折损；字体的选择和排版也要考究，确保长篇幅的专业内容易于阅读和理解。信息通信技术本身就是一个高度专业化的领域，涉及大量的公式、图表和技术术语。因此，本书的排版设计至关重要。我期待它能够有清晰的章节划分、恰当的图表标注、以及严谨的参考文献格式。对于我这样的普通读者而言，虽然可能无法完全理解每一篇论文的深层含义，但良好的排版能够让我更容易地抓住文章的重点，理解作者的逻辑思路。而且，这本书的出版信息，书号9787502384227，也让我有了一种“官方认证”的安全感，意味着它是一本经过正规出版流程的作品，内容的可信度也会更高。

评分☆☆☆☆☆

“学术论文集”这个词，总会让人联想到厚重的纸页和密集的文字，但作为一名对前沿科技充满好奇心的读者，我更看重的是它所承载的“知识密度”。信息通信技术，是现代社会运行的基石，从我们日常使用的手机信号，到支撑互联网的庞大网络，再到各种智能设备的互联互通，无不依赖于此。这本书，很可能就是山东省在信息通信技术领域研究实力的一个缩影。我猜测，里面会收录一些具有地方特色的研究成果，比如针对山东地区特定地理环境或产业需求的通信技术解决方案，或者是在某个细分领域（如智慧城市通信、海洋通信、或者是工业互联网应用）具有突破性进展的研究。郭建民的名字，或许代表着一个专注于某个技术方向的领军人物，他的研究成果，很可能就集中在这本论文集中的某个重要篇章。我期待能够从中看到一些独特的视角和创新的方法，这些或许是我在其他地方难以获取的。即使有些内容过于专业，我也会尝试去理解其中蕴含的科学原理和技术思路，因为了解这些最前沿的学术探索，本身就是一种智力上的享受，也能帮助我更好地理解这个日新月异的世界。

评分☆☆☆☆☆

每次看到“学术论文集”这样的字眼，我脑海中总会浮现出实验室里闪烁的仪器，以及夜深人静时，研究人员埋头苦干的场景。这本书，山东信息通信技术研究院学术论文集，郭建民，9787502384227，对我来说，不仅仅是一本书，更像是一扇窗，让我得以窥探信息通信技术最前沿的研究阵地。我很好奇，这本书里到底包含了多少关于“未来”的信息。信息通信技术的每一次进步，都深刻地改变着我们的生活方式和社会形态。比如，曾经的2G，让我们有了语音通话；3G，让我们能够上网；4G，让我们能够流畅地观看视频；而5G，则为万物互联奠定了基础。那么，这本书里的研究，是否在探讨6G的通信速率、连接密度、延迟要求，甚至是全新的通信范式？又或者，是在研究如何让通信网络更加绿色、节能？我设想，其中可能有一部分内容，是关于人工智能与通信的深度融合，比如利用AI来优化网络流量调度、提升信号质量、或者实现更智能的网络安全防护。这些前沿的探索，往往是推动社会进步的强大引擎，了解它们，能够让我对未来的社会发展有更清晰的预判。

评分☆☆☆☆☆

对于一本学术论文集，除了其内在的学术价值，我还非常关注它的“应用导向”和“理论深度”之间的平衡。信息通信技术，毕竟是一门应用性极强的学科，理论的创新最终还是要服务于实际的通信需求。因此，我希望这本书中的论文，既能有扎实的理论基础，严谨的数学推导，又能清晰地阐述其研究的实际意义和潜在的应用前景。比如，某个关于新型编码技术的论文，不仅要解释其编码原理，还要说明它如何能够提高数据传输的可靠性，或者降低传输带宽。再比如，一篇关于网络切片技术的文章，除了理论模型，还要探讨它如何应用于工业互联网、自动驾驶等具体场景。郭建民的署名，以及“山东信息通信技术研究院”这个平台，让我觉得这很可能是一份集结了该地区在信息通信技术领域最优秀的智慧结晶。我期待能在这本书中找到一些能够启发我解决实际问题的思路，或者为我的工作提供有价值的参考。即便有些研究还处于理论阶段，但它们所展现的创新精神和解决问题的逻辑，同样具有重要的学习价值，能够拓宽我的思维边界。