检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年

作者：王后珍段小超文嘉明王亚辉张焕国武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室伍伦贡大学计算与信息技术学院信阳师范大学计算机与信息技术学院

随着互联网和大数据时代的到来，数据在传输过程中的安全性和效率问题日益凸显. 作为保障数据完整性并验证发送者身份的核心技术，数字签名显得尤为重要. 与此同时，量子计算机的发展对传统的签名方案构成了巨大威胁. 在这一背景下，美... 详细信息

随着互联网和大数据时代的到来，数据在传输过程中的安全性和效率问题日益凸显. 作为保障数据完整性并验证发送者身份的核心技术，数字签名显得尤为重要. 与此同时，量子计算机的发展对传统的签名方案构成了巨大威胁. 在这一背景下，美国国家标准与技术研究院于2023年公布了基于CRYSTALS-Dilithium算法的抗量子签名标准ML-DSA的草案. 为了使其能更好地应用于海量的数据传输等场景，本文在此基础上设计了一个无陷门在线/离线签名方案，称之为Olithium. 该方案允许签名者在未收到消息时（离线阶段）产生签名的一部分，并在收到消息后（在线阶段）继续完成签名. 最终，能在存储空间小幅增加的前提下，将在线签名时间缩短约50%. 本文还以数字证书颁发场景为例，说明该方案的现实有效性.

关键词：后量子密码在线/离线签名数字证书基于格的密码学优化实现

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虚拟黑盒安全的程序混淆:模型、进展与挑战

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计算机学报 2017年第12期40卷 2700-2718页

作者：张明武沈华穆怡湖北工业大学计算机学院武汉430068 伍伦贡大学计算与信息技术学院

在密码复杂性安全级别上实现程序安全保护方法,主要有两种:函数加密和程序混淆.程序混淆(program obfuscation)是一个编译器,它可将一个程序(布尔表达的电路)转化为可执行的混淆化程序,混淆后的程序与原始程序在相同输入情况下达到相同... 详细信息

在密码复杂性安全级别上实现程序安全保护方法,主要有两种:函数加密和程序混淆.程序混淆(program obfuscation)是一个编译器,它可将一个程序(布尔表达的电路)转化为可执行的混淆化程序,混淆后的程序与原始程序在相同输入情况下达到相同输出功能,但无法从混淆程序中获得有关原始程序或电路的任何有用信息.程序混淆使软件代码逆项工程在密码学上是可证明困难的,可用于软件产权保护、安全外包计算以及敏感代理操作等场合,也可实现密码学领域中的重加密、不可否认加密以及对称加密转换为公钥加密等应用.目前程序混淆已受到研究人员的广泛重视,然而Barak等(Eurocrypt’01)已证明对一般电路的理想化黑盒安全是不可能的.程序混淆设计要么针对某些具体函数电路,如点函数、多点函数、超平面关系函数以及重加密功能函数等,以达到虚拟黑盒安全的构造,要么弱化安全要求获得实用性可证明安全的程序混淆方案.鉴于程序混淆在理论研究与实际应用上的重要意义,该文对程序混淆技术的系统模型、安全性、方案设计以及性能等作综述性研究和比较分析,从混淆函数电路的可能性和不可能性角度作了归纳,并对典型的函数电路混淆作了描述和探讨.对VBB安全混淆、VGB安全混淆、最可能混淆、可提取混淆以及不可区分混淆等安全模型进行了分析探讨.最后对密码技术实现的混淆在性能上进行定义和归纳,对当前方案作比较分析,并对今后的研究方向作了展望.

关键词：程序混淆虚拟黑盒功能保持不可区分混淆逆向工程

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元搜索引擎系统合成算法的约束条件

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软件学报 2002年第7期13卷 1264-1270页

作者：阳小华刘振宇谭敏生刘杰张敏捷南华大学计算机科学与技术学院湖南衡阳421001 澳大利亚伍龙贡大学信息技术与计算机科学学院

合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题.给出了搜索引擎和元搜索引擎的形式化定义,对各种可能的元搜索引擎合成类型进行了划分.在此基础上,提出了元搜索引擎合成的一般性约束条件以及针对特殊类型的特殊约束条件.这些约束条件为构... 详细信息

合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题.给出了搜索引擎和元搜索引擎的形式化定义,对各种可能的元搜索引擎合成类型进行了划分.在此基础上,提出了元搜索引擎合成的一般性约束条件以及针对特殊类型的特殊约束条件.这些约束条件为构造好的元搜索引擎合成策略提供了基本保障.

关键词：元搜索引擎系统合成算法约束条件因特网信息检索系统

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基于多方混淆电路的常数轮多方私有函数计算方案

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密码学报(中英文) 2024年第6期11卷 1331-1353页

作者：吴伟宁李宏博黄建业黄琼华南农业大学数学与信息学院、软件学院广州510642 广州市智慧农业重点实验室广州510642 伍伦贡大学计算机与信息技术学院伍伦贡新南威尔士2500

私有函数计算(private function evaluation,PFE)的目的是安全地计算函数f(x1,x2,···,xn),而不泄露除了输出所揭示的信息之外的任何其他信息,适用于计算多方联合数据集的大数据分析任务,且其分析算法f是不方便公开的.Moh... 详细信息

私有函数计算(private function evaluation,PFE)的目的是安全地计算函数f(x1,x2,···,xn),而不泄露除了输出所揭示的信息之外的任何其他信息,适用于计算多方联合数据集的大数据分析任务,且其分析算法f是不方便公开的.Mohassel等在EUROCRYPT 2013提出了一个基于多方秘密共享方案(GMW)的被动安全多方私有函数计算方案,他们的协议具有线性轮交互,不适用于高延迟网络,限制了多方私有函数计算的实用性.针对上述问题,本文利用Ben-Efraim等人的优化多方混淆电路BMR方案、Katz等人的基于同态加密的不经意扩展置换方案(HE-OEP)和Mohassel等人的基于交换网络的不经意扩展置换方案(SN-OEP),通过隐藏由函数f编译得到的电路Cf的拓扑结构达到保护电路私有性的目的,分别构造基于同态加密的多方私有函数计算协议ΠBMR-PFE(HE-OEP)和基于交换网络的多方私有函数计算协议ΠBMR-PFE(SN-OEP).所提两个协议都具有常数交互轮次,前者主要基于非对称密码原语构造,具有线性复杂度O(g),交互轮次可以压缩至7轮;后者主要基于对称密码原语构造,具有复杂度O(g log(g)),交互轮次可以压缩至8轮.所提方案能够抵抗半诚实敌手腐化最多n−1个参与方,在大多数不信任的参与方的协议执行环境下,这能够有效保护自己重要的私有数据财产,避免因数据泄露而被侵犯利益.另外,所提协议与2023年Xu等人提出的协议具有相近的通信、计算复杂度和交互轮次,当参与方数量从5开始,在电路门数量级在2^(10)∼2^(20)之间,所提协议对比他们的协议具有更低的通信开销,而混淆电路提出至今,通信开销一直是其性能瓶颈,因此所提基于多方混淆电路的常数轮多方私有函数计算方案,能够有效提升高延迟网络环境下计算大型电路时多方私有函数计算协议的效率.

关键词：多方私有函数计算 BMR OEP 被动安全常数轮

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基于图卷积网络的掩码数据增强

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计算机应用 2024年第11期44卷 3335-3344页

作者：胡新荣陈静雪黄子键王帮超姚迅刘军平朱强杨捷武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 伍伦贡大学计算机与信息技术学院澳大利亚新南威尔士州伍伦贡市2259

针对多项选择问答(MCQA)领域中原始数据信息不准确、样本质量低以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)的掩码数据增强模型GMDA(Graph convolution network-based MASK Data Augmentation)。该模型以GCN作为基础框架,首... 详细信息

针对多项选择问答(MCQA)领域中原始数据信息不准确、样本质量低以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)的掩码数据增强模型GMDA(Graph convolution network-based MASK Data Augmentation)。该模型以GCN作为基础框架,首先将文章中的单词抽象为图节点,并利用问题-候选答案(QA)对节点进行连接,建立与相关的文章节点之间的联系;其次,计算节点之间的相似性,并应用掩码技术对图中的节点进行掩盖,从而生成增强样本;再次,利用GCN对增强样本进行特征扩充,以提升模型的信息表达能力;最后,引入打分器对原始样本和增强样本进行评分,并结合课程学习策略提高答案预测的准确性。综合评估实验结果表明:与RACE-M、RACE-H数据集上的最优基线模型EAM相比,所提模型GMDA的准确率分别平均提高了0.8、0.4个百分点,而与DREAM数据集上的最优基线模型STM(SelfTraining Method)相比,GMDA模型的准确率平均提高了1.4个百分点。此外,对比实验的结果也验证了GMDA模型在MCQA任务中的有效性,可为数据增强技术在该领域的进一步研究和应用提供帮助。

关键词：多项选择问答数据增强图卷积网络打分器课程学习

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生成式标签对抗的文本分类模型

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计算机应用 2024年第6期44卷 1781-1785页

作者：姚迅秦忠正杨捷武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 伍伦贡大学计算机与信息技术学院澳大利亚新南威尔士州伍伦贡市2522

文本分类是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务,目的是将文本数据分配至预先定义的类别。图卷积神经网络(GCN)与大规模的预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)的结合在文本分类任务中取得了良好的... 详细信息

文本分类是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务,目的是将文本数据分配至预先定义的类别。图卷积神经网络(GCN)与大规模的预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)的结合在文本分类任务中取得了良好的效果。大规模异构图中GCN的无向的信息传递产生信息噪声影响模型的判断,造成模型分类能力下降,针对这一问题,提出一种生成式标签对抗模型,即类对抗图卷积网络(CAGCN)模型,以降低分类时无关信息的干扰,提升模型的分类性能。首先,采用TextGCN(Text Graph Convolutional Network)中的构图法构建邻接矩阵,结合GCN和BERT模型作为类生成器(CG);其次,在模型训练时采用伪标签特征训练法,并构建聚类器与类生成器联合训练;最后,在多个广泛使用的数据集上进行实验。实验结果表明,在泛用的分类数据集20NG、R8、R52、Ohsumed和MR上,CAGCN模型的分类准确率比RoBERTaGCN模型分别提高了1.2、0.1、0.5、1.7和0.5个百分点。

关键词：文本分类图卷积神经网络 BERT 伪标签异构图

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基于格的数字签名及其聚合类变体的综述

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密码学报 2023年第1期10卷 1-19页

作者：陈新坚黄建业黄琼华南农业大学数学与信息学院中国广州510642 广州市智慧农业重点实验室中国广州510642 伍伦贡大学计算机与信息技术学院澳大利亚伍伦贡新南威尔士2500

数字签名作为一项重要的认证技术,使得人们能够在数字信息时代进行便捷的数字办公,在信息安全、身份认证、数据完整性、不可否认性等方面应用广泛.多重签名和聚合签名将数字签名压缩技术和批处理技术进行整合,极大节省了存储空间和传输... 详细信息

数字签名作为一项重要的认证技术,使得人们能够在数字信息时代进行便捷的数字办公,在信息安全、身份认证、数据完整性、不可否认性等方面应用广泛.多重签名和聚合签名将数字签名压缩技术和批处理技术进行整合,极大节省了存储空间和传输带宽的消耗,适用于区块链比特币交易、电子投票、证书链认证等实际业务.随着量子计算机的快速发展,许多传统密码体制的安全性受到严重威胁,而格中的困难问题被认为是能够抵抗量子计算攻击的数学问题,所以格密码成为目前备受关注的一类能够抵抗量子计算攻击的公钥密码体制.因此,研究基于格的数字签名方案是使数字签名能够抵抗量子计算攻击的有效举措.本文主要围绕基于格的数字签名,包括普通数字签名、多重签名和聚合签名,对近些年的主要研究成果进行介绍和分析,对基于格的数字签名及其未来的研究方向进行了总结.

关键词：格密码数字签名多重签名聚合签名

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分布外检测中训练与测试的内外数据整合

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计算机应用 2024年

作者：王祉苑彭涛杨捷武汉纺织大学计算机与人工智能学院纺织行业智慧感知与计算重点实验室伍伦贡大学计算机与信息技术学院

分布外（OOD）检测旨在识别偏离训练数据分布的外来样本，以规避模型对异常情况的错误预测。由于真实OOD数据的不可知性，目前基于预训练语言模型的OOD检测方法尚未同时评估OOD分布在训练与测试阶段对检测性能的影响。针对这一问题，提... 详细信息

分布外（OOD）检测旨在识别偏离训练数据分布的外来样本，以规避模型对异常情况的错误预测。由于真实OOD数据的不可知性，目前基于预训练语言模型的OOD检测方法尚未同时评估OOD分布在训练与测试阶段对检测性能的影响。针对这一问题，提出一种训练与测试阶段整合内外数据的分布外文本检测框架（IEDOD-TT）。该框架分阶段采用不同的数据整合策略：在训练阶段通过掩码语言模型（MLM）在原始训练集上生成伪OOD数据集，并引入对比学习增强内外数据之间的特征差异；在测试阶段结合内外数据分布的密度估计，设计一个综合的OOD检测评分指标。实验结果表明，所提方法在CLINC150、NEWS-TOP5、SST2和YELP四个数据集上的综合表现与最优基线方法doSCL-cMaha相比，平均接受者操作特征曲线下面积（AUROC）和平均95%真阳性率下的假阳性率（FPR95）分别提升了1.56、2.83个百分点；与所提方法的最佳变体IS/IEDOD-TT相比，所提方法在这4个数据集上的平均AUROC和平均FPR95分别提升了1.61、2.71个百分点。通过对比实验证明了IEDOD-TT在处理文本分类任务时针对不同数据分布偏移的有效性，并验证了综合考虑内外数据分布的额外性能提升。

关键词：分布外检测预训练语言模型内外数据整合对比学习文本分类

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阅读理解中多项选择的三重匹配与对比正则算法

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软件导刊 2024年第5期23卷 38-43页

作者：马俊龙姚迅杨捷武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200 伍伦贡大学计算机与信息技术学院澳大利亚伍伦贡2522

多项选择由文章、问题和选项三部分组成,主要任务是根据文章和问题在多个选项中找出正确选项。已有一些算法对文章、问题和选项之间的匹配策略进行了一定程度的研究,但一般使用成对处理或双向匹配方法,无法充分融合文章、问题和选项。为... 详细信息

多项选择由文章、问题和选项三部分组成,主要任务是根据文章和问题在多个选项中找出正确选项。已有一些算法对文章、问题和选项之间的匹配策略进行了一定程度的研究,但一般使用成对处理或双向匹配方法,无法充分融合文章、问题和选项。为此,提出一种三重匹配策略(TM),使用对比正则(CR)方法对答案进行区分处理,将文章、问题和答案三者中任意一个元素与其它元素进行匹配,以吸收其他两者的语义信息。实验表明,通过CR捕捉并强化正确答案和错误答案之间的差异,能让模型更好地识别正确与错误答案,以期为该领域的研究人员提供参考与借鉴。

关键词：三重匹配对比正则注意力深度学习特征融合

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面向抽取式阅读理解的数据增强研究

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软件导刊 2024年第6期23卷 32-37页

作者：胡新荣徐伟罗瑞奇刘军平朱强杨捷李立军武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200 伍伦贡大学计算机与信息技术学院伍伦贡2522 宁波慈星股份有限公司浙江宁波315000

在抽取式阅读理解中,语言模型在训练数据较少情况下的表现不佳,使用EDA方法虽能有效增加数据量,但会造成数据中语义信息损失,导致模型训练效果不佳。针对上述问题,结合EDA提出面向少样本情况下抽取式阅读理解的数据增强方法,在保留数据... 详细信息

在抽取式阅读理解中,语言模型在训练数据较少情况下的表现不佳,使用EDA方法虽能有效增加数据量,但会造成数据中语义信息损失,导致模型训练效果不佳。针对上述问题,结合EDA提出面向少样本情况下抽取式阅读理解的数据增强方法,在保留数据中问题正确答案的前提下对数据进行单词级和句子级数据增强。同时,为了对句子语义影响最小的单词进行数据增强,使用基于语义相似度的数据增强方法(DASS)计算句子中某一个单词删除前后的语义相似度,以判断该单词对句子语义的影响,选择对语义影响最小的单词进行数据增强,提升训练数据质量,以提升语言模型鲁棒性。在HotpotQA数据集上的实验结果表明,DASS可以解决模型在样本数量较少时获取语义信息不足的问题,在样本数量为500时,模型预测的F1值提升23.94%,在对整个数据集使用该方法时,模型预测的F1值提升了2.54%。

关键词：抽取式阅读理解 EDA 数据增强语义相似度机器阅读理解

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