检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第2期30卷 559-574页

作者：曾志鸿王宗继张源奔蔡伟南张利利郭岩刘俊义中国科学院空天信息创新研究院北京100190 目标认知与应用技术重点实验室(TCAT) 北京100190 网络信息体系技术重点实验室(NIST) 北京100190 中国科学院大学电子学院北京100190

目的基于神经辐射场(neural radiance field,NeRF)的3D场景重建与新视角生成工作正受到研究者的广泛重视,然而现有的神经辐射场方法通常对给定的场景进行高度专门化的表征,且将场景的几何与外观表征为“混合场”,这对场景的几何与外观... 详细信息

目的基于神经辐射场(neural radiance field,NeRF)的3D场景重建与新视角生成工作正受到研究者的广泛重视,然而现有的神经辐射场方法通常对给定的场景进行高度专门化的表征,且将场景的几何与外观表征为“混合场”,这对场景的几何与外观编辑、场景泛化和3D资源的使用造成了不便。方法提出了一个学习对象本征属性的神经辐射场分类网络,通过图像增强的方式去除高光和阴影,并使用分类的方式实现颜色分解,即从现实场景中提取室内场景语义级目标的本征属性,在此基础上进行神经辐射场的重建。提出了前点优胜模块与颜色分类模块。前点优胜模块在体渲染阶段优化射线代表的本征属性,从而提升神经辐射场的语义一致性;颜色分类模块在辐射场重建阶段,通过全连接网络进行本征属性的分类优化,提高辐射场的语义及视角间一致性。两个主要模块共同作用,使重建的辐射场具备良好的针对外观的泛化能力,可支持场景重上色、重光照以及针对阴影与高光的编辑等任务。结果相比于现有的基于神经辐射场的学习进行本征分解的Intrinsic NeRF方法,在Replica数据集中的充分实验表明,在有限的GPU显存和运行时间下,重建的本征属性神经辐射场具备语义及视角间一致性。针对提升语义一致性的前点优胜模块,本文方法在基线模型Semantic NeRF的基础上提高了4.1%,在未加入该模块的基础上提高了3.9%。针对提升本征分解语义及视角间一致性的颜色分类模块,本文方法在Intrinsic NeRF的本征分解工作基础上提升了10.2%,在未加入颜色分类层的基础上提升了1.7%。结论本文方法构建的本征属性神经辐射场具备语义及视角间一致性,可描述复杂场景几何关系且具备良好外观泛化性。在场景重上色、重光照、阴影与高光的编辑等任务中取得了视角间一致的逼真效果。

关键词：图像处理场景重建神经辐射场(NeRF) 本征分解场景编辑

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智能网联汽车自动驾驶安全:威胁、攻击与防护

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软件学报 2025年第4期36卷 1859-1880页

作者：郗来乐林声浩王震谢天鸽孙玉砚朱红松孙利民物联网信息安全技术北京市重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

智能网联汽车在国家发展战略中占有重要地位,是关系汽车产业革新、大国核心竞争力的关键技术,自动驾驶是智能网联汽车发展的最终目标,智能网联汽车自动驾驶(以下称“自动驾驶汽车”)的安全问题直接影响人民生命财产安全、国家公共安全,... 详细信息

智能网联汽车在国家发展战略中占有重要地位,是关系汽车产业革新、大国核心竞争力的关键技术,自动驾驶是智能网联汽车发展的最终目标,智能网联汽车自动驾驶(以下称“自动驾驶汽车”)的安全问题直接影响人民生命财产安全、国家公共安全,但目前还缺少对其的系统性研究.深度剖析自动驾驶面临的安全威胁能对其安全防护和保障提供指导,促进其大规模应用.通过整理学术界与工业界对自动驾驶安全的相关研究工作,分析和总结自动驾驶所面临的安全问题.首先介绍自动驾驶汽车架构、安全的特殊性,其次从模型视角出发,全过程地梳理自动驾驶的物理域输入、信息域输入和驾驶模型这3个方面可能存在的9个攻击作用点及其攻击方式与安全防护手段,最后通过对近7年相关研究论文数据的统计分析,总结自动驾驶安全研究的现状,讨论未来的研究方向.

关键词：智能网联汽车自动驾驶安全威胁攻击方式安全防护

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零知识证明友好的杂凑函数研究综述

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密码学报(中英文) 2025年第1期12卷 19-38页

作者：林茜李永强王明生中国科学院信息工程研究所网络空间安全防御重点实验室北京100080 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

零知识证明协议是隐私保护的一项重要工具.随着隐私保护技术的发展,出现了越来越多的零知识证明协议与杂凑函数结合的场景,例如零知识地证明杂凑函数被正确计算的.而传统的杂凑函数在该场景下并不高效,因此成为该类应用中的效率瓶颈.为... 详细信息

零知识证明协议是隐私保护的一项重要工具.随着隐私保护技术的发展,出现了越来越多的零知识证明协议与杂凑函数结合的场景,例如零知识地证明杂凑函数被正确计算的.而传统的杂凑函数在该场景下并不高效,因此成为该类应用中的效率瓶颈.为了提高效率,构造高效的零知识证明友好的杂凑函数引起了工业界和学者的广泛关注.本文从零知识证明协议中常用的三种算术化方法的介绍开始,总结了零知识证明友好的杂凑函数的构造特点及其发展阶段.按照发展阶段,本文综述了目前的零知识证明友好的杂凑函数,包括MiMC、Poseidon、Rescue、Reinforced Concrete、Neptune、Anemoi及Griffin算法等,并给出以上算法的结构比较及算术化参数比较.最后给出了零知识证明友好的杂凑函数的挑战及潜在的研究方向.

关键词：零知识证明友好的杂凑函数算术化 SNARK STARK

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类别条件噪声下的半监督AUC优化理论与算法

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计算机学报 2025年第1期48卷 136-155页

作者：姜阳邦彦许倩倩杨智勇郝前秀操晓春黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中山大学网络空间安全学院广东深圳518107

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况... 详细信息

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况下可以在半监督问题中具有噪声鲁棒性。在此基础上,该文构建了一个鲁棒半监督AUC优化框架,其导出的经验风险无需估计噪声率。此外,通过紧致泛化上界的分析表明,当模型基于足够大的训练数据集进行学习时,其在未见数据上能够很好地泛化。随后,使用Barrier hinge损失对该框架进行实例化。为加快训练过程,进一步开发了一种加速算法,将损失和梯度估计的复杂度从O(n^(2))降低至O(nlogn),在实验中可获得高达200倍的加速。最后,通过在15个基准数据集上进行实验验证,证明了所提方法的有效性。

关键词：半监督学习 AUC优化标签噪声二分类问题不平衡数据学习

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基于多资产关联分析的企业数据风险评估模型

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系统科学与数学 2025年第4期 1064-1081页

作者：翟玮楠丁颖于建军张玲玲中国科学院大学经济与管理学院中国科学院信息工程研究所中国科学院大学网络空间安全学院中国科学院计算机网络信息中心中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室中国科学院大学数字经济监测预测预警与政策仿真教育部哲学社会科学实验室 (培育)

当前数据要素作为企业的重要战略资源,数据安全是企业生存和发展的基础,数据的失窃、泄露、篡改、破坏、滥用等问题,将给企业带来严重威胁和损害.文章重点解决基于企业数据资产的安全风险评估问题,从资产性、脆弱性、威胁性、防护性四... 详细信息

当前数据要素作为企业的重要战略资源,数据安全是企业生存和发展的基础,数据的失窃、泄露、篡改、破坏、滥用等问题,将给企业带来严重威胁和损害.文章重点解决基于企业数据资产的安全风险评估问题,从资产性、脆弱性、威胁性、防护性四个方面构建风险评价指标,提出基于主成分分析法实现不同指标之间的独立性分析.同时考虑数据资产间的关联特性,基于综合灰色关联度设计多资产关联分析的企业数据风险评估模型,有效解决关联资产重复风险评估的问题,提高企业数据资产风险评估的准确性,为企业数据的安全保护提供决策建议.

关键词：企业数据数据风险评估主成分分析法灰色关联度分析法

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基于稀疏自注意力图神经网络的三维目标检测

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 295-305页

作者：彭志辰封岸松王天柱邵鑫喆库涛沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142 中国科学院网络化控制系统重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

三维目标检测是自动驾驶环境感知中最重要的技术之一。为了解决远距离漏检问题,提升三维目标检测的效果,提出一种基于稀疏自注意力图神经网络的三维目标检测方法(SSA-GNN),在采样关键点阶段,提出动态区域并行采样法,通过采样区域过滤,... 详细信息

三维目标检测是自动驾驶环境感知中最重要的技术之一。为了解决远距离漏检问题,提升三维目标检测的效果,提出一种基于稀疏自注意力图神经网络的三维目标检测方法(SSA-GNN),在采样关键点阶段,提出动态区域并行采样法,通过采样区域过滤,场景划分为扇区,融合动态最远体素采样的方式,以保持关键点均匀分布、加速采样同时提升前景点比例。在细化建议框阶段,利用图神经网络在点之间建立联系,通过迭代的消息传递来更好地建模上下文信息和聚合领域信息,并改进多头自注意机制来更好地关注特征聚合后领域中的重要关系,从而提高算法检测性能。SSA-GNN在KITTI公开数据集上进行测试,与基线网络PointPillars、SECOND和PointRCNN相比,在困难等级指标下,Car类平均精度分别提升了7.95、5.50、6.94个百分点,结果表明SSA-GNN可有效提升三维目标检测性能。

关键词：三维目标检测关键点采样图神经网络稀疏自注意力

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基于时间自动机的数据流通控制建模及验证

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通信学报 2025年第3期46卷 13-27页

作者：李恒李凤华梁琬珩郭云川张玲翠周紫妍中国科学院信息工程研究所北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 网络空间安全防御全国重点实验室北京100085 自然资源部国家基础地理信息中心北京100830 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044

为了解决数据跨域流通控制策略生成、传递与执行的可行性、正确性和安全性验证难题,提出了一种基于时间自动机和计算树时序逻辑的形式化建模及验证方法。该方法首先针对数据流通控制流程,以及数据交易场景(模式)下的数据提供者、数据使... 详细信息

为了解决数据跨域流通控制策略生成、传递与执行的可行性、正确性和安全性验证难题,提出了一种基于时间自动机和计算树时序逻辑的形式化建模及验证方法。该方法首先针对数据流通控制流程,以及数据交易场景(模式)下的数据提供者、数据使用者(含数据经纪人)和数据监管者等实体分别进行形式化建模;随后给出了数据交易过程中,安全需求性质和流通控制属性的计算树时序逻辑形式化规约描述;最后,对上述时间自动机模型进行仿真,并对其性质和属性进行形式化验证与分析。实例分析表明,所提方法可以有效验证数据流通控制机制的可行性、正确性和安全性。

关键词：数据要素流通访问控制时间自动机延伸控制形式化方法验证

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面向数据出域安全的鲁棒认证密钥协商协议

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通信学报 2025年第2期46卷 29-43页

作者：张晶辉张起嘉刘海田有亮李凤华中国科学院信息工程研究所北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 网络空间安全防御全国重点实验室北京100085 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

针对数据出域场景下的数据安全传输需求,给出了相应的系统模型与安全模型,并提出了一种基于TEE的鲁棒认证密钥协商协议。该协议基于收发双方的可信执行环境,实现了传输密钥的高效抗干扰合成。通过理论证明,所提协议中的通信消息具有机... 详细信息

针对数据出域场景下的数据安全传输需求,给出了相应的系统模型与安全模型,并提出了一种基于TEE的鲁棒认证密钥协商协议。该协议基于收发双方的可信执行环境,实现了传输密钥的高效抗干扰合成。通过理论证明,所提协议中的通信消息具有机密性和存在性不可伪造。最后,实验结果和性能分析表明,与同类型协议相比,所提协议在安全性上具有明显优势,并且降低了通信开销与计算开销,满足基于隐私计算的多方数据安全计算模型的轻量级需求,未来可支撑在可信环境中隐私信息的按需脱敏。

关键词：数据出域安全认证密钥协商可信执行环境中间人攻击鲁棒性

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基于深度学习的加密网站指纹识别方法

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信息安全研究 2025年第4期11卷 304-310页

作者：池亚平彭文龙徐子涵陈颖北京电子科技学院网络空间安全系北京100070 中国科学院网络测评技术重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093

网站指纹识别技术是网络安全和隐私保护领域的一个重要研究方向,其目标是通过分析网络流量特征识别出用户在加密的网络环境中访问的网站.针对目前主流方法存在应用场景有限、适用性不足以及特征选取单一等问题,提出了一种基于深度学习... 详细信息

网站指纹识别技术是网络安全和隐私保护领域的一个重要研究方向,其目标是通过分析网络流量特征识别出用户在加密的网络环境中访问的网站.针对目前主流方法存在应用场景有限、适用性不足以及特征选取单一等问题,提出了一种基于深度学习的加密网站指纹识别方法.首先,设计了一种新的原始数据包的预处理方法,可以基于直接抓包得到的原始数据包文件得到一个包含空间和时间双特征的具备层次结构的特征序列.然后,设计了一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的融合深度学习模型,充分学习数据中包含的空间和时间特征.在此基础上,进一步探索了不同的激活函数、模型参数和优化算法,以提高模型的识别准确率和泛化能力.实验结果表明,在洋葱匿名网络环境下不依赖其数据单元(cell)时,可展现出更高的网站指纹识别准确率,同时在虚拟私人网络场景下也取得了相较于目前主流机器学习方法更高的准确率.

关键词：深度学习加密流量网站指纹识别洋葱网络虚拟私人网络

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对称密码量子电路的综合与优化研究综述

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 16-29页

作者：林达高飞邹剑黄震宇孙思维孙兵国防科技大学理学院长沙410073 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350108 中国科学院信息工程研究所网络空间安全防御重点实验室北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学密码学院北京100049 密码科学技术全国重点实验室北京100878 国防科技大学密码研究中心长沙410073

随着量子技术的不断发展和量子计算机的逐步推进,现代密码面临的挑战愈加多元化.在分析密码算法抵抗量子攻击的安全性强度时,量子实现电路的构造是其中的重要一环.对称密码是现代密码的重要组成部分.本文综述了近年来在量子计算模型下... 详细信息

随着量子技术的不断发展和量子计算机的逐步推进,现代密码面临的挑战愈加多元化.在分析密码算法抵抗量子攻击的安全性强度时,量子实现电路的构造是其中的重要一环.对称密码是现代密码的重要组成部分.本文综述了近年来在量子计算模型下优化对称密码实现电路的研究成果.具体地,归纳了线性层、S盒以及各类加法操作等的可逆电路构造的相关研究,还总结了AES算法、SM4算法、Camellia算法等对称密码的量子实现研究.

关键词：量子技术量子实现对称密码

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