检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第10期35卷 4837-4858页

作者：张震张三峰杨望东南大学网络空间安全学院江苏南京211189 教育部计算机网络和信息集成重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

域名是实施网络犯罪行为的重要环节,现有的恶意域名检测方法一方面难以利用丰富的拓扑和属性信息,另一方面需要大量的标签数据,检测效果受限而成本较高.针对该问题,提出一种基于图对比学习的恶意域名检测方法,以域名和IP地址作为异构图... 详细信息

域名是实施网络犯罪行为的重要环节,现有的恶意域名检测方法一方面难以利用丰富的拓扑和属性信息,另一方面需要大量的标签数据,检测效果受限而成本较高.针对该问题,提出一种基于图对比学习的恶意域名检测方法,以域名和IP地址作为异构图的两类节点并根据其属性建立对应节点的特征矩阵,依据域名之间的包含关系、相似度度量以及域名和IP地址之间对应关系构建3种元路径;在预训练阶段,使用基于非对称编码器的对比学习模型,避免图数据增强操作对图结构和语义的破坏,也降低对计算资源的需求;使用归纳式的图神经网络图编码器HeteroSAGE和HeteroGAT,采用以节点为中心的小批量训练模式来挖掘目标节点和邻居节点的聚合关系,避免直推式图神经网络在动态场景下适用性较差的问题;下游分类检测任务则对比使用了逻辑回归、随机森林等算法.在公开数据上的实验结果表明检测性能相比已有工作提高2–6个百分点.

关键词：恶意域名检测属性异构图图神经网络非对称编码自监督学习

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面向算力网络的智慧调度综述

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自动化学报 2024年第6期50卷 1086-1103页

作者：李逸博李小平王爽蒋嶷川东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 广东工业大学计算机学院广州510006

分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权... 详细信息

分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权衡优化难等挑战,提出一个多层次算力网络体系框架,包括参数化结构化业务管理、三阶段(计划、调度、执行)闭环调度模式、多模态资源管理三个功能.提出支持快速、高效、鲁棒的“算法+知识+数据+算力”的算力网络智慧调度框架,形式化分析可行解空间,解析调度策略关键参数,定性分析调度算法性能与效率的内在关系,详细综述调度算法类型,综述算力网络调度研究进展与发展方向.对比已有相关综述研究,展望算力网络调度未来理论和技术的难点与趋势.

关键词：算力网络云计算边缘计算资源调度知识

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算力网络环境下基于势博弈的工作流任务卸载优化机制

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计算机研究与发展 2023年第4期60卷 797-809页

作者：姜玉龙东方郭晓琳罗军舟东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

边缘计算虽然部分解决了任务上云导致的时延过长的问题,但由于通常只考虑端边云间的垂直协同,不可避免出现了“算力孤岛”效用,因而仍然难以满足工作流任务的低延迟执行需求.为了高效协同利用广域网上的算力资源,降低工作流任务的执行时... 详细信息

边缘计算虽然部分解决了任务上云导致的时延过长的问题,但由于通常只考虑端边云间的垂直协同,不可避免出现了“算力孤岛”效用,因而仍然难以满足工作流任务的低延迟执行需求.为了高效协同利用广域网上的算力资源,降低工作流任务的执行时间,亟需对算力网络中的工作流任务卸载和资源分配问题进行研究.首先描述了算力网络环境下面向多用户的工作流任务执行场景,并对该场景下的网络环境、工作流任务及其执行流程进行建模.其次根据优化目标建立工作流执行时延模型,以构建面向算力网络环境的多用户工作流任务卸载与资源分配问题.最后根据工作流应用的特点,针对链式工作流提出了一种基于势博弈的分布式工作流卸载算法.针对复杂DAG工作流提出一种基于动态资源权重的启发式工作流卸载算法.仿真实验表明,与其他算法相比,所提算法均能够协同广域网上的算力与网络资源,降低工作流任务的平均完成时间,从而有效提高了算力网络环境中的工作流任务的执行效率.

关键词：边缘计算算力网络工作流任务任务卸载势博弈

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一种基于本地化差分隐私的网格聚类方法

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计算机学报 2023年第2期46卷 422-435页

作者：张东月倪巍伟张森付楠候立贺东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

随着移动互联网应用的不断深入,产生了大量个体数据,采集分布在不同终端上的数据进行聚类可以发现人群行为模式,支撑应用服务的深入开展.然而这些数据往往包含个体敏感信息,在缺少可信数据采集者的情况下,直接采集数据进行聚类存在泄露... 详细信息

随着移动互联网应用的不断深入,产生了大量个体数据,采集分布在不同终端上的数据进行聚类可以发现人群行为模式,支撑应用服务的深入开展.然而这些数据往往包含个体敏感信息,在缺少可信数据采集者的情况下,直接采集数据进行聚类存在泄露个体数据隐私的风险.近年来,本地化差分隐私(Local Differential Privacy,LDP)以其严谨的数学理论基础得到隐私保护领域研究者的持续关注.现有基于LDP的聚类研究多数采用基于划分的聚类方法,存在仅适用凸状分布数据以及聚类质量损失较大问题.针对该问题,聚焦网格聚类,提出基于LDP的隐私保护网格聚类方法.首先,设计网格划分评估指标,通过调节网格划分粒度调控网格密度估算误差和簇边缘信息损失,指导网格结构选取;然后,在服务器与终端间构建循环反馈机制,利用数据分布信息迭代优化扰动粒度,降低差分噪声注入量,在保护终端数据隐私安全的前提下,提升网格密度估算精度;最后,在服务器端,提出基于网格结构的自适应网格聚合方法,提升隐私保护聚类质量.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾各终端个体数据隐私的同时,对不同分布数据有良好的聚类效果.

关键词：隐私保护本地化差分隐私网格聚类网格划分评估指标循环反馈机制

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基于多通道交叉卷积UCTransNet的双能CT基材料分解方法

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光学学报 2024年第5期44卷 128-142页

作者：吴凡金潼詹郭睿解晶晶刘进张谊坤安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京210096 东南大学影像科学与技术实验室江苏南京210096

提出一种基于多通道交叉卷积UCTransNet(MC-UCTransNet)的图像域双材料分解方法。该网络以UCTransNet为基础架构,采用通道交叉融合转换器和通道交叉注意模块来提高基材料分解性能,实现双输入双输出的端到端映射。网络中通道交叉融合模... 详细信息

提出一种基于多通道交叉卷积UCTransNet(MC-UCTransNet)的图像域双材料分解方法。该网络以UCTransNet为基础架构,采用通道交叉融合转换器和通道交叉注意模块来提高基材料分解性能,实现双输入双输出的端到端映射。网络中通道交叉融合模块和通道交叉注意模块可更好地捕捉复杂的通道信号相关性,以更充分地进行特征提取与融合,实现基材料生成路径之间的信息交换。为进一步提高模型的拟合性能,网络训练时采用混合损失及Sigmoid函数的归一化方法。实验结果表明,在骨骼基材料及软组织碘基材料分解任务中,所提方法能获得优质的基材料图像,与对比方法相比,其分解后的基材料图像在准确度及噪声伪影抑制上表现更好。

关键词：机器视觉双能计算机断层成像基材料分解多通道交叉卷积注意力噪声抑制

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基于胶囊异构图注意力网络的中文表格型数据事实验证

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软件学报 2024年第9期35卷 4324-4345页

作者：杨鹏查显宇赵广振林茜东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

事实验证旨在检查一个文本陈述是否被给定的证据所支持.由于表格结构上具有依赖性、内容上具有隐含性,以表格作为证据的事实验证任务仍面临很多挑战.现有工作或者利用逻辑表达式来解析基于表格证据的陈述,或者设计表格感知神经网络来编... 详细信息

事实验证旨在检查一个文本陈述是否被给定的证据所支持.由于表格结构上具有依赖性、内容上具有隐含性,以表格作为证据的事实验证任务仍面临很多挑战.现有工作或者利用逻辑表达式来解析基于表格证据的陈述,或者设计表格感知神经网络来编码陈述-表格对,以此实现基于表格的事实验证任务.但是,这些方法没有充分利用陈述背后隐含的表格信息,从而导致模型的推理性能下降,并且基于表格证据的中文陈述具有更加复杂的语法和语义,也给模型推理带来更大的困难.为此,提出基于胶囊异构图注意力网络(CapsHAN)的中文表格型数据事实验证方法,所提方法能充分理解陈述的结构和语义,进而挖掘和利用陈述所隐含的表格信息,有效提升基于表格的事实验证任务准确性.具体而言,首先通过对陈述进行依存句法分析和命名实体识别来构建异构图,接着对该图采用异构图注意力网络和胶囊图神经网络进行学习和理解,然后将得到的陈述文本表示与经过编码的表格文本表示进行拼接,最后完成结果的预测.更进一步,针对现有中文表格型事实验证数据集匮乏而难以支持基于表格的事实验证方法性能评价的难题,首先对主流TABFACT和INFOTABS表格事实验证英文数据集进行中文转化,并且专门针对中文表格型数据的特点构建了基于UCL国家标准的数据集UCLDS,该数据集将维基百科信息框作为人工注释的自然语言陈述的证据,并被标记为蕴含、反驳或中立3类.UCLDS在同时支持单表和多表推理方面比传统TABFACT和INFOTABS数据集更胜一筹.在上述3个中文基准数据集上的实验结果表明,所提模型的表现均优于基线模型,证明该模型在基于中文表格的事实验证任务上的优越性.

关键词：基于表格的事实验证异构图注意力网络胶囊图神经网络依存句法分析命名实体识别

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一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法

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控制与决策 2024年第12期39卷 4136-4140页

作者：徐森高婷徐秀芳许贺洋郭乃瑄卞学胜花小朋陈致远盐城工学院信息工程学院江苏盐城224002 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

聚类集成算法在数据挖掘和模式识别等领域应用广泛.现有的聚类集成算法虽取得了显著的进展,但鲜有同时考虑如何处理冗余成员和关注成员内部多样性的算法.对此,设计一种簇的不确定性度量指标,并提出一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法... 详细信息

聚类集成算法在数据挖掘和模式识别等领域应用广泛.现有的聚类集成算法虽取得了显著的进展,但鲜有同时考虑如何处理冗余成员和关注成员内部多样性的算法.对此,设计一种簇的不确定性度量指标,并提出一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法.首先,利用平均差异性度量和筛选聚类成员,并引入信息熵衡量簇的不确定性,给簇赋予相应的权重;其次,在基于成员选择的簇加权共协矩阵和高置信度矩阵的基础上构建增强矩阵;最后,在增强矩阵上执行层次聚类算法得到最终的聚类集成结果.采用多个UCI数据集进行实验,将所提算法与主流的聚类集成算法进行比较,实验结果表明,所提出的算法可以获得更好的聚类集成效果,且具有较高的鲁棒性和稳定性.

关键词：聚类集成数据挖掘成员选择簇加权信息熵共协矩阵

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基于FPGA的高性能可编程数据平面研究综述

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软件学报 2023年第11期34卷 5330-5354页

作者：赵鹏程光赵德宇东南大学网络空间安全学院江苏南京211189 教育部计算机网络和信息集成重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

可编程数据平面(PDP)一方面支持网络应用的卸载与加速,给网络应用带来了革命性的发展机遇;另一方面支持新协议、新服务的快速实现和部署,促进了网络创新和演进,是近年来网络领域的研究热点.FPGA因其通用的计算架构、丰富的片内资源和扩... 详细信息

可编程数据平面(PDP)一方面支持网络应用的卸载与加速,给网络应用带来了革命性的发展机遇;另一方面支持新协议、新服务的快速实现和部署,促进了网络创新和演进,是近年来网络领域的研究热点.FPGA因其通用的计算架构、丰富的片内资源和扩展接口提供了多种可编程数据平面的具体实现,支持更广范围的应用场景.同时,FPGA还为探索更通用的可编程数据平面抽象提供了可能.因此,基于FPGA的可编程数据平面受到了学术界与产业界的广泛关注.首先分类别阐述基于FPGA的可编程数据平面(F-PDP)抽象.接着,介绍基于F-PDP快速构建网络应用的关键技术的研究进展.之后,介绍基于F-PDP的新型可编程网络设备.此外,从提升网络性能、构建网络测量框架以及部署网络安全应用这3个方面,详细梳理近年来基于F-PDP的应用研究成果.最后,探讨F-PDP未来可能的研究趋势.

关键词：可编程数据平面现场可编程门阵列(FPGA) 编程抽象高层次综合(HLS)

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基于网络流量的私有协议逆向技术综述

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计算机研究与发展 2023年第1期60卷 167-190页

作者：李峻辰程光杨刚芹东南大学网络空间安全学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 网络空间国际治理研究基地(东南大学) 南京211189 紫金山实验室南京211102

协议逆向技术是分析私有协议的重要途径,基于少量或零先验知识推断私有协议的约束与规范.在恶意应用监管、协议模糊测试、脆弱性检测、通信行为理解等方面均具有较高的实用价值.网络流量表征协议规范,承载协议固有特征,因此基于网络流... 详细信息

协议逆向技术是分析私有协议的重要途径,基于少量或零先验知识推断私有协议的约束与规范.在恶意应用监管、协议模糊测试、脆弱性检测、通信行为理解等方面均具有较高的实用价值.网络流量表征协议规范,承载协议固有特征,因此基于网络流量的私有协议逆向技术更适用于发现、分析并监管网络上的私有协议.在梳理现有的基于网络流量的私有协议逆向技术基础上,首先提出包括预推理、协议格式推断、语义分析以及协议状态机推理4步骤的基于网络流量的私有协议逆向技术框架,并阐述各个步骤的主要任务,提出面向研究方法本质的分类结构;其次,详细阐述各个私有协议逆向技术的方法流程,从适用协议类型、方法内核、推断算法等多个角度进行对比分析,提供现有基于网络流量的私有协议逆向技术系统概述;最后,归纳总结现有技术存在的问题以及主要影响因素,并对私有协议逆向技术的未来研究方向与应用场景进行展望.

关键词：网络流量私有协议逆向技术格式推断语义分析协议状态机

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基于异步个性化联邦学习的DDoS攻击检测与缓解

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计算机学报 2025年

作者：朱海婷魏明岗刘丰宁何高峰张璐南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

网络流量分类在网络管理和安全中至关重要，尤其是精准识别分布式拒绝服务（DDoS）攻击这一威胁。DDoS攻击会导致服务中断、资源耗尽和经济损失，严重影响服务质量（QoS）。尽管集中式模型在DDoS攻击检测中取得了一定成效，但在实际应... 详细信息

网络流量分类在网络管理和安全中至关重要，尤其是精准识别分布式拒绝服务（DDoS）攻击这一威胁。DDoS攻击会导致服务中断、资源耗尽和经济损失，严重影响服务质量（QoS）。尽管集中式模型在DDoS攻击检测中取得了一定成效，但在实际应用中存在挑战：数据分布不均、数据集中传输困难，以及异构设备和动态网络环境的限制，难以实现实时检测。为应对这些问题，本文提出了一种基于异步个性化联邦学习的DDoS攻击检测与缓解方法 AdaPerFed（Adaptive Personalized Federated Learning）。首先，通过定制的ResNet架构高效处理一维流量数据，并集成Net模块增强特征提取能力。然后，通过软件定义网络（SDN）模拟复杂动态网络环境，并引入完善的缓解系统应对多样化攻击场景。个性化联邦学习框架有效处理了非独立同分布（Non-IID）数据问题，并通过异步学习机制适应异构设备和网络条件的差异，提升了系统的鲁棒性和扩展性。实验结果表明，AdaPerFed在CICDDoS2019、CIC-IDS2017和InSDN等数据集上均优于其他联邦学习算法，在不同客户端数量下展现出更快的收敛速度和更强的鲁棒性，DDoS检测准确率提升了15%～20%。消融实验进一步验证了个性化聚合模块对系统性能的显著提升。

关键词：联邦学习 Distributed Denial of Service 深度学习 ResNet Software-Defined Networking (SDN)

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