检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2023年第11期53卷 2250-2265页

作者：杨学严骏驰上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 上海交通大学人工智能教育部重点实验室上海200240 上海人工智能实验室上海200030

有向目标检测是计算机视觉中的一个研究热点,在遥感、场景文字等领域具有广泛应用.大长宽比、密集排列以及任意方向等问题是该领域目标检测面临的主要挑战.本文提出了一种基于单阶段检测方法的级联有向检测器R3DetGauss,采用一种从粗到... 详细信息

有向目标检测是计算机视觉中的一个研究热点,在遥感、场景文字等领域具有广泛应用.大长宽比、密集排列以及任意方向等问题是该领域目标检测面临的主要挑战.本文提出了一种基于单阶段检测方法的级联有向检测器R3DetGauss,采用一种从粗到细的渐进式回归方法快速准确地定位目标.考虑到级联检测器中存在的特征不对齐的问题,本文设计了一个特征精修模块(feature refinement module,FRM),能够获得更准确的特征,从而提高检测性能.FRM通过逐像素特征插值将当前精修后的边界框的位置信息重新编码到对应的特征点,进而实现特征的重构和对齐.本文还采用了具有尺度不变性的归一化高斯Wasserstein距离作为回归损失来进一步提高估计边界框的质量.此外,本文基于该距离提出了长宽比感知的自适应样本采样策略,提高了样本分配的质量.在多个公开的图像数据集上的大量实验结果表明,所提出的R3DetGauss检测器在多种数据集上均能够进一步提升精度,并最终达到当前先进检测水平.相关代码在国产深度学习Jittor框架、PyTorch和TensorFlow中均进行了开源发布.

关键词：有向目标检测计算机视觉特征精修模块分布距离标签分配回归损失

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轻量级密码MANTIS的唯密文故障分析

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电子学报 2022年第4期50卷 967-976页

作者：李玮张雨希谷大武张金煜朱晓铭刘春蔡天培李嘉耀东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 上海市可扩展计算机与系统重点实验室(上海交通大学) 上海200240 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室(上海交通大学) 上海220240

MANTIS密码是于2016年美密会上提出的一种轻量级可调分组密码,它的设计采用FX结构和TWEAKEY框架,适用于物联网环境中具有低延迟、高实时安全需求的受限设备中.本文基于半字节随机故障模型以及唯密文攻击,提出并讨论一种针对MANTIS密码... 详细信息

MANTIS密码是于2016年美密会上提出的一种轻量级可调分组密码,它的设计采用FX结构和TWEAKEY框架,适用于物联网环境中具有低延迟、高实时安全需求的受限设备中.本文基于半字节随机故障模型以及唯密文攻击,提出并讨论一种针对MANTIS密码的新型唯密文故障分析.该分析结合公开调柄,利用故障注入后中间状态的不均匀性,可以破译MANTIS的全部版本.实验结果表明,提出的新型双重区分器狄利克雷分布-汉明重量以及狄利克雷分布-极大似然最少分别需要392和396个故障,以99%及以上的成功率破译MANTIS各版本的128 bit原始密钥,不仅减少了故障注入数,而且提高了攻击效率,因此,MANTIS密码不能抵抗唯密文故障分析的攻击.该结果为其他轻量级可调分组密码的安全性分析和防护提供了重要参考.

关键词：故障分析轻量级密码 MANTIS 唯密文分析物联网

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Saturnin-Short轻量级认证加密算法的统计无效故障分析

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通信学报 2023年第4期44卷 167-175页

作者：李玮刘春谷大武孙文倩高建宁秦梦洋东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海交通大学计算机科学与工程系上海200204 上海市可扩展计算与系统重点实验室上海200204 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室上海200093

面向随机单字节故障模型和唯密文攻击假设,提出了一种针对Saturnin-Short算法的统计无效故障分析方法。该方法基于统计分布和无效状态分析,通过结合故障注入前后中间状态的变化,设计并采用了概率对称卡方-极大似然估计和调和中项-汉明... 详细信息

面向随机单字节故障模型和唯密文攻击假设,提出了一种针对Saturnin-Short算法的统计无效故障分析方法。该方法基于统计分布和无效状态分析,通过结合故障注入前后中间状态的变化,设计并采用了概率对称卡方-极大似然估计和调和中项-汉明重量新型区分器,最少仅需1097个无效故障并以不低于99%的成功率恢复Saturnin-Short算法的256 bit原始密钥。实验分析表明,所提区分器不仅降低了故障注入数,而且减少了攻击时间和复杂度。因此,Saturnin-Short算法不能抵抗统计无效故障分析的攻击。研究结果为其他轻量级认证加密算法的安全性分析提供了重要参考。

关键词： Saturnin-Short 认证加密统计无效故障分析密码分析

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SM4密码算法的唯密文故障分析

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计算机学报 2022年第8期45卷 1814-1826页

作者：李玮汪梦林谷大武温云华李嘉耀张雨希东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 上海交通大学上海市可扩展计算与系统重点实验室上海200240

SM4算法是我国公布的首个商用密码算法,用于保护WAPI无线局域网标准中的数据传输,2012年成为国家密码行业标准,2021年作为ISO/IEC国际标准正式发布.在唯密文攻击中,攻击者除了所截获的密文,没有其它可利用的信息,因而获取的信息最少、... 详细信息

SM4算法是我国公布的首个商用密码算法,用于保护WAPI无线局域网标准中的数据传输,2012年成为国家密码行业标准,2021年作为ISO/IEC国际标准正式发布.在唯密文攻击中,攻击者除了所截获的密文,没有其它可利用的信息,因而获取的信息最少、攻击难度较大.目前,国内外未有公开发表的SM4算法抵抗唯密文攻击的结果.本文采用巴氏系数-汉明重量、詹森香农散度-汉明重量和詹森香农散度-汉明重量-极大似然估计等新型区分器对SM4算法实施唯密文故障分析.仿真实验表明,该方法最少仅需要136个随机故障,可以破译SM4算法的128比特主密钥,且在准确度、成功率、耗时和复杂度等方面攻击效果佳.该结果为无线局域网中密码算法的安全性分析和实现提供了重要参考.

关键词：故障分析 SM4 唯密文攻击分组密码密码分析

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基于多模态融合Transformer的视听广义零次学习方法

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电子与信息学报 2025年

作者：杨静李小勇阮小利李少波唐向红徐计贵州大学公共大数据国家重点实验室上海交通大学计算机科学与工程系

视听零次学习需要理解音频和视觉信息之间的关系，以便能够推理未见过的类别。尽管领域做出了许多努力并取得了重大进展，但往往专注于学习强大的表征，从而忽视了音频和视频之间的依赖关系和输出分布与目标分布不一致的问题。因此，该... 详细信息

视听零次学习需要理解音频和视觉信息之间的关系，以便能够推理未见过的类别。尽管领域做出了许多努力并取得了重大进展，但往往专注于学习强大的表征，从而忽视了音频和视频之间的依赖关系和输出分布与目标分布不一致的问题。因此，该文提出了基于Transformer的视听广义零次学习方法。具体来说，使用注意力机制来学习数据的内部信息，增强不同模态的信息交互，以捕捉视听数据之间的语义一致性；为了度量不同概率分布之间的差异和类别之间的一致性，引入了Kullback-Leibler（KL）散度和余弦相似度损失。为了评估所提方法，在VGGSound-GZSLcls,UCF-GZSLcls和ActivityNet-GZSLcls3个基准数据集上进行测试。大量的实验结果表明，所提方法在3个数据集上都取得了最先进的性能。

关键词：视听零次学习视频分类注意力机制 KL散度

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格签名综述

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密码学报(中英文) 2025年第2期12卷 265-282页

作者：夏雯雯谷大武王更西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 上海交通大学LoCCS实验室上海200240 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

目前尚未有有效的量子算法能够在多项式时间内攻破格上困难问题,故基于格的密码协议的相关研究是当下公钥密码学领域的研究热点.本文对当前基于格的数字签名方案进行了汇总和整理,按构造方式将它们分为了三大类:GGH/NTRUSign格密码方案... 详细信息

目前尚未有有效的量子算法能够在多项式时间内攻破格上困难问题,故基于格的密码协议的相关研究是当下公钥密码学领域的研究热点.本文对当前基于格的数字签名方案进行了汇总和整理,按构造方式将它们分为了三大类:GGH/NTRUSign格密码方案、基于格的Hash-and-Sign方案和基于格的Fiat-Shamir签名方案,目前所有格签名方案均使用了其中的一种或两种构造方式.本文按此分类列举了典型的格签名方案,重点描述了入选NIST后量子签名方案标准的两个格签名方案Falcon和Dilithium,以及NIST于2023年公布候选的7个格签名方案.此外,本文还对目前现有的几种格签名方案在安全参数与执行效率方面进行了对比评估,对格签名在设备及应用部署上给出了建议.最后对格签名方案发展未来进行了展望.

关键词：格签名 GGH NTRU Hash-and-Sign Fiat-Shamir

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跨模态语言大模型:进展及展望

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中国科学基金 2023年第5期37卷 776-785页

作者：陈露张思拓俞凯上海交通大学计算机科学与工程系跨媒体语言智能实验室上海200240 上海交通大学人工智能教育部重点实验室上海200240

以ChatGPT为代表的对话式语言大模型通过使用超大规模模型参数和海量训练数据,涌现出很强的上下文学习能力和思维链推理能力,在各种自然语言处理任务上取得了显著的进步,被视为颠覆性通用人工智能技术。在纯文本语言大模型突破的基础上... 详细信息

以ChatGPT为代表的对话式语言大模型通过使用超大规模模型参数和海量训练数据,涌现出很强的上下文学习能力和思维链推理能力,在各种自然语言处理任务上取得了显著的进步,被视为颠覆性通用人工智能技术。在纯文本语言大模型突破的基础上,近期显现的重要技术发展趋势是向能够理解和生成语音、图像、图形等其他模态数据的跨模态语言大模型的转变。随着大模型技术的快速发展,跨模态语言大模型逐步拥有了较强的多模态感知以及初步的跨模态认知能力。本文将从多模态感知大模型、跨模态认知大模型、以及分布式智能体系统三种范式综述跨模态语言大模型技术体系的演进过程,并总结相关的评测基准,最后讨论跨模态语言大模型面临的技术挑战及潜在重要研究方向。

关键词：语言大模型多模态感知跨模态认知分布式智能体

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基于区块链辅助的半中心化联邦学习框架

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计算机研究与发展 2023年第11期60卷 2567-2582页

作者：施宏建马汝辉张卫山管海兵上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海市可扩展计算与系统重点实验室(上海交通大学) 上海200240 中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院山东青岛266580

随着网络技术的发展,如何构建可信任的新一代信息管理系统成为了必要需求,区块链技术提供了去中心化、透明、不可篡改的可信分布式底座.随着人工智能技术的发展,网络数据计算领域出现了数据孤岛问题,各开发者之间的不信任导致难以联合... 详细信息

随着网络技术的发展,如何构建可信任的新一代信息管理系统成为了必要需求,区块链技术提供了去中心化、透明、不可篡改的可信分布式底座.随着人工智能技术的发展,网络数据计算领域出现了数据孤岛问题,各开发者之间的不信任导致难以联合利用各方数据进行协同训练,联邦学习虽然提供了数据隐私性保障,但是服务器端安全性仍存在隐患.传统方法通过将联邦学习框架中的服务器端替换为区块链系统以提供不可篡改的全局模型数据库,但是这种方式并未利用物联网场景中所有可用网络连接,并缺少了针对联邦学习任务的区块结构设计.提出了基于区块链辅助的半中心化联邦学习框架,从物联网场景需求出发,构建了半中心化的物联网场景,利用了所有可信的网络连接以支撑联邦学习任务,同时通过区块链技术为不可信、距离远的客户端之间构建了不可篡改的模型库,相比传统区块链联邦学习框架有更小的通信开销和更好的普适性.所提框架包含两大设计,半中心化的联邦学习框架通过客户端之间的可信连接减少聚合所带来的通信开销,并通过区块链存储客户端模型以便于距离较远或者相互不可信的客户端进行聚合;设计了针对联邦学习任务的区块链区块,使区块链能够支持底层联邦学习训练的需求.实验证明所提框架在多个数据集上相比传统联邦学习算法有至少8%的准确率提升,并大幅度减少了客户端之间相互等待带来的通信开销,为实际场景下的区块链联邦学习系统部署提供了指导.

关键词：物联网区块链系统联邦学习半中心化架构模型聚合

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基于溯源图的网络攻击调查研究综述

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电子学报 2024年第7期52卷 2529-2556页

作者：仇晶陈荣融朱浩瑾肖岩军殷丽华田志宏广州大学网络空间安全学院广东广州510555 鹏城实验室广东深圳518000 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 绿盟科技集团股份有限公司北京100089

网络攻击调查是实现主动防御、溯源反制的重要手段.面向高隐蔽、强对抗的现代网络攻击,研究高效率、自动化攻击调查方法,提升己方快速响应复杂网络攻击能力,是智能网络攻防关键技术之一.现有研究通过将系统审计日志建模成可表达攻击事... 详细信息

网络攻击调查是实现主动防御、溯源反制的重要手段.面向高隐蔽、强对抗的现代网络攻击,研究高效率、自动化攻击调查方法,提升己方快速响应复杂网络攻击能力,是智能网络攻防关键技术之一.现有研究通过将系统审计日志建模成可表达攻击事件因果依赖关系的溯源图,利用溯源图强大的关联分析和语义表达能力,对复杂隐蔽网络攻击进行调查,相较传统方法效果提升显著.在全面收集分析基于溯源图的攻击调查研究工作的基础上,根据溯源图利用方式及特征挖掘维度的差异,将基于溯源图的攻击调查方法划分为基于因果分析、基于深度表示学习和基于异常检测三类,总结凝练每类方法具体工作流程和通用框架.梳理溯源图优化方法,剖析相关技术从理论向产业落地的能力演变历程.归纳攻击调查常用数据集,对比分析基于溯源图的攻击调查代表性技术和性能指标,最后展望了该领域未来发展方向.

关键词：攻击调查溯源图高级持续性威胁深度学习异常检测

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基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法

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自动化学报 2025年第2期51卷 445-456页

作者：王辉黄宇廷夏玉婷范自柱罗国亮杨辉华东交通大学信息与软件工程学院南昌330013 华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室南昌330013 浙江大学软件学院宁波315048 上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

基于深度神经网络(Deep neutral networks,DNN)的分类方法因缺乏可解释性,导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任,极大限制了其应用.现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性,多模态数据的可解释性方面仍存在挑战.为解决... 详细信息

基于深度神经网络(Deep neutral networks,DNN)的分类方法因缺乏可解释性,导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任,极大限制了其应用.现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性,多模态数据的可解释性方面仍存在挑战.为解决这一问题,提出一种基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法,该方法将可见光和深度图等不同视觉模态提取的属性融入模型的训练过程,不仅能通过视觉属性和决策树对已有的神经网络黑盒模型进行解释,而且能在训练过程中进一步提升模型解释信息的能力.引入可解释性通常会造成模型精度的降低,该方法在保持模型具有良好可解释性的同时,仍具有较高的分类精度,在NYUDv2、SUN RGB-D和RGB-NIR三个数据集上,相比于单模态可解释方法,该模型准确率明显提升,并达到与多模态不可解释模型相媲美的性能.

关键词：可解释性视觉属性多模态融合决策树图像分类

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