设计应用-AET-电子技术应用

生成式语言模型的知识嵌入与层级认知推理框架研究[人工智能][通信网络]

现有生成式语言模型认知理论以统计联结主义为核心，存在知识隐性化、认知表层化、数据与知识割裂化三大缺陷。从认知科学与语言学交叉视角切入，构建“知识嵌入”“层级认知推理”“自适应数据-知识融合”三位一体认知理论重构框架。框架搭建起覆盖句法、语义、语用、认知图式的多维度语言学知识本体，设计“句法解析-语义推理-语用适配”三级认知推理架构，同时引入注意力机制驱动的自适应数据-知识融合模型。基于CoG-LM-2025评测数据集开展多模型对比实验与泛化性测试，结果显示，重构框架大幅提升模型在深层语义推理、复杂空间推理、隐含语用意义挖掘等高阶任务中的性能，认知可解释性评分(满分10分)较基线模型提升2.6分，平均泛化衰减率降至8.3%。研究证实，认知架构的系统性优化为提升生成式模型的结构化推理与可解释性提供了可行路径。

发表于：2026/7/27 下午5:26:52

面向电信行业的数据安全有效性验证方法论研究[通信与网络][信息安全]

在数字经济蓬勃发展的趋势下，数据资产已成为电信运营商的核心竞争力载体。如何统筹好数据合规运营和风险防范是摆在电信运营商面前的必答题。针对当前数据安全领域缺乏系统性的有效性验证方法论来评价企业在合规满足、安全防护、事件响应等方面的综合水平，构建了一个面向电信行业的“数据安全有效性验证体系”，并结合实践经验，提出了包含“合规域、技术域、事件域”的三域一体验证框架。该框架建立了一套从“满足合规”到“实战有效”的评价机制，为电信运营商行业乃至其他数据运营者的数据安全治理提供了一种新思路。

发表于：2026/7/27 下午5:19:30

基于LLM的前端加密自动分析框架[通信与网络][信息安全]

为提升网络攻击复杂性并防范内容威胁，很多网站利用前端脚本对数据包进行加密。但前端脚本的透明性导致其加密逻辑与密钥普遍面临被逆向解析的潜在风险。目前，针对此类风险的识别与分析主要依赖安全专家的手动逆向，效率低下且高度依赖专家经验，难以应对规模化安全评估需求。针对这一问题，提出一种基于大语言模型的前端加密自动化分析框架，该框架通过动态钩子技术捕获加密函数调用，并构造面向加密逆向专用提示词驱动LLM对混淆代码进行智能解析，从而能够自动重构出完整的加解密封装函数，并且引入可验证性约束，确保分析结果的可靠性。在六个真实匿名高校身份认证平台上的实验结果表明，该框架在含动态密钥获取在内的多类场景下均成功捕获加密细节，且显著提升了此类安全评估的整体效率。该研究为实现前端加密机制的高效、规模化安全评估提供了一条可扩展的技术路径。

发表于：2026/7/27 下午5:03:37

基于时空融合异质图神经网络的加密流量分类方法[通信与网络][信息安全]

针对现有图神经网络加密流量分类模型对图结构质量高度敏感、未区分数据包头部与载荷功能差异，导致分类精度受限的问题，提出一种基于时空融合异质图神经网络的加密流量分类方法。该方法基于点间互信息构建字节级异质图，通过图采样与聚合网络提取拓扑特征，结合双向长短期记忆网络捕捉流量时序规律，设计交叉门控机制实现特征自适应融合。在ISCX TornonTor公开数据集上的实验结果表明，该方法分类准确率达91.35%，综合性能优于主流基线模型，可为加密流量精细化管控提供支撑。

发表于：2026/7/27 下午4:49:49

基于社会工程学的密码破解技术综述[人工智能][信息安全]

密码安全作为信息安全的第一道防线，当前面临着日益复杂的威胁，密码加盐可以增强密码存储安全性，抵御彩虹表、暴力破解等技术攻击，但无法防范社会工程学手段直接获取原始密码的行为。系统综述了基于社会工程学的密码破解技术。首先梳理了社会工程学攻击的理论基础，其核心在于绕过技术防护，通过利用人类心理弱点和挖掘个人信息来操纵目标，从而高效破解密码。其次，分析了针对性字典构建、技术性诱导攻击及人工智能增强的新型攻击这三类主流破解技术，梳理了各类技术的原理、模式与攻击流程，并通过近年来的典型案例进行了实证分析。最后，从技术防护、非技术防护两个层面探讨了针对社会工程学密码破解技术的防御手段，并展望了未来社会工程学密码攻击与防御的发展趋势。

发表于：2026/7/27 下午2:02:29

基于多尺度特征增强的改进YOLOv11n桑蚕健康状态实时检测研究[人工智能][安防电子]

为解决传统桑蚕养殖中病蚕识别滞后、检测精度不足的问题，提出一种改进YOLOv11n的桑蚕健康状态检测方法（MSDA-YOLO）。该方法的核心创新包括：（1）在主干网络中引入多尺度分组空洞卷积（Multi-scale Grouped Dilated Convolution，MSGDC）与C3k2结合设计了C3k2MS模块，以提升对不同尺度特征的提取能力；（2）首次在桑蚕检测研究中引入DySample动态上采样器，提高在密集场景下对蚕体的空间细节感知与几何结构保持能力；（3）使用自适应空间特征融合策略（Adaptively Spatial Feature Fusion，ASFF）改造YOLOv11的检测头，优化多尺度特征融合效能，抑制尺度间特征冲突。实验结果表明，MSDA-YOLO在多项评估指标上均表现出色。具体而言，该方法在精确率上达到87.0%，召回率为77.8%，mAP@0.5为87.3%，mAP@0.5：0.95为52.8%，均领先于基线模型YOLOv11n和目前主流的YOLO系列检测模型，在桑蚕健康检测方面具有明显优势。

发表于：2026/7/23 下午5:33:11

基于高级综合约束的航天器星敏感器图像加固方法研究[可编程逻辑][航空航天]

航天器星敏感器图像处理是FPGA载荷任务中的重要组成，该功能大幅减少了载荷的数据传输需求，加快了载荷的决策速度，提升了载荷单元处理事务的能力。星敏感器图像算法（如：星点提取、星图识别、姿态定位）对FPGA星上图像处理的效率和实时性发挥着至关重要的作用。星敏感器算法参数量大，计算过程复杂，占用较多的存储资源和FPGA硬件资源，而传统的三模冗余（TMR）加固工具对星上算法模块的支持力度低，不分重点，资源消耗高，性能削弱大难以满足当前的任务需求。提出了一种基于高级综合约束的星敏感器图像FPGA加固技术，高级综合（HLS）约束可对FPGA进行功能系统级加固，根据系统和算法原理关注等级进行局部加固设计，有效降低了逻辑复杂的FPGA加固的时间成本及资源成本。

发表于：2026/7/23 下午5:27:55

基于动态路径与局部视觉融合的图像描述生成[人工智能][通信网络]

图像描述生成旨在为图像生成语义连贯的文本描述。现有动态网络多局限于卷积核调整，缺乏空间多尺度与通道级建模，且跨层特征融合方式简单，难以挖掘层次间语义互补。为此，提出一种基于动态路径与局部视觉特征融合的图像描述生成模型。动态路径编码器通过空间与通道建模单元构建多层次路由空间，并基于空间-通道联合路由机制自适应分配路径权重，使网络结构能够依据输入图像动态调整。局部视觉融合模块通过跨层特征聚合增强语义互补。在MS-COCO数据集上的实验表明，该方法具有竞争性性能，验证了所提策略的有效性。

发表于：2026/7/23 下午5:21:00

基于S5000C的星务计算机加固启动与动态监测技术研究[通信与网络][航空航天]

为应对商业航天领域对新一代高性能星载计算机的需求，提升大规模CPU的在轨运行可靠性，以国产飞腾S5000C-M服务器级高性能处理器为核心，深入研究C2C模式下S5000C-M星务计算机系统的启动加固技术和基于RAS的动态监测技术，研制基于双CPU模式的高性能信息处理平台。分析了S5000C-M处理器在自主创新、高性能计算及安全特性方面的优势，详细设计了S5000C星务计算机从硬件到软件的启动加固措施，包括构建高可靠启动链、安全存储分区、固件完整性校验等关键技术。完成基于RAS架构的动态监测设计，验证了处理器内存错误、总线传输异常、故障隔离等关键指标的监测方法，对新一代高性能处理器在商业航天领域的应用具有重要指导意义。

发表于：2026/7/23 下午5:15:05

基于正交相位调制接收机的分析与故障诊断[通信与网络][通信网络]

针对基于模拟器件的中频接收机故障率高问题，重点分析了正交调制带来的幅度稳定性、抗干扰能力以及高精度测角性能，并通过理论推导和系统构成说明了接收机各模块的功能，解析了该系统在装备维修中的故障诊断方法。分析表明，该设计是现代导弹导引头实现高精度、高抗干扰能力目标跟踪的关键技术之一，为数字化接收机设计以及雷达信号处理提供借鉴参考。

发表于：2026/7/23 下午5:07:50