检索结果-内蒙古大学图书馆

机器人 2025年

作者：方宝富谢艺王浩袁晓辉合肥工业大学计算机与信息学院大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 北德克萨斯州大学计算机系

目前室外半静态环境下的地图更新算法普遍存在速度较慢，无法实时运行的问题。为此，本文提出一种基于快速会话对齐的地图更新方法，目的是提高会话对齐的速度，保证地图与环境的一致性。首先引入高斯曲率稀疏化点云以减小点云规模，并... 详细信息

目前室外半静态环境下的地图更新算法普遍存在速度较慢，无法实时运行的问题。为此，本文提出一种基于快速会话对齐的地图更新方法，目的是提高会话对齐的速度，保证地图与环境的一致性。首先引入高斯曲率稀疏化点云以减小点云规模，并进行体素化点云配准，将获取的约束用于构造因子图；然后，引入历史约束实现局部会话的因子图修补，解决因回环检测和点云配准失效导致的因子图构造失败问题；最后，通过因子图优化实现会话对齐，并基于对齐的会话进行地图更新。本文在MulRan数据集和LT-ParkingLot数据集上评估了该方法，其会话对齐速度达到了13 Hz，相较于原方法速度提升了80%，可实现在工厂等经典半静态场景下实时对齐会话，并通过实验证明了本文方法在地图更新方面的有效性。

关键词：地图更新长期SLAM 会话对齐点云配准因子图修补

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洋葱路由器网站指纹攻击与防御研究综述

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电子与信息学报 2024年第9期46卷 3474-3489页

作者：杨宏宇宋成瑜王朋赵永康胡泽成翔张良中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127 中国民航大学民航信息安全评估中心天津300300 亚利桑那大学信息学院图森85721

以洋葱路由器(Tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一,违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为,给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能,监管者利用数据包方向等信... 详细信息

以洋葱路由器(Tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一,违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为,给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能,监管者利用数据包方向等信息对Tor流量进行解密,推断用户正在访问的网页。该文对Tor网站指纹攻击与防御方法进行了调研和分析。首先,对Tor网站指纹攻击的相关技术进行总结与比较,重点分析基于传统机器学习和深度学习的Tor网站指纹攻击;其次,对目前多种防御方法进行全面调研和分析;针对现有Tor网站指纹攻击方法存在的局限性进行分析和总结,展望未来发展方向和前景。

关键词： Tor匿名网络网站指纹攻击流量分析隐私保护网络监管

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网络钓鱼检测研究综述

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电子科技大学学报 2024年第6期53卷 883-899页

作者：谢丽霞张浩杨宏宇胡泽成翔张良中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127 中国民航大学民航信息安全评估中心天津300300 亚利桑那大学信息学院图森AZ85721

网络钓鱼作为一种社会工程攻击手段,旨在通过伪装成可信任的实体,如银行、社交媒体平台或政府机构,通过虚假的电子邮件、网站或消息来欺骗受害者。研究者主要通过各种技术手段检测网络钓鱼攻击,但当前检测研究仍面临三方面问题。1)攻击... 详细信息

网络钓鱼作为一种社会工程攻击手段,旨在通过伪装成可信任的实体,如银行、社交媒体平台或政府机构,通过虚假的电子邮件、网站或消息来欺骗受害者。研究者主要通过各种技术手段检测网络钓鱼攻击,但当前检测研究仍面临三方面问题。1)攻击者采用伪装、漏洞利用和规避技术以逃避检测。2)现有的检测方法存在可解释性差、实时性低以及概念漂移等问题。3)由于缺乏足够的可解释性,造成用户对检测结果不信任。该文从应用场景、数据集、检测方法等方面对当前检测研究进行归纳与总结,并提出当前面临的问题以及展望未来可能的研究热点。

关键词：网络钓鱼网络钓鱼检测深度学习机器学习

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基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述

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计算机学报 2025年第3期48卷 650-674页

作者：谢丽霞魏晨阳杨宏宇胡泽成翔张良中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 中国民航大学民航飞联网重点实验室天津300300 亚利桑那大学信息学院美国图森85721

恶意软件的检测与分类是一种发现并消除潜在威胁、识别恶意软件家族的有效方法,在个人隐私保护和系统安全维护等任务中起关键作用。传统检测分类方法在面对使用复杂混淆技术的恶意软件新变种时,存在检测准确率低、误报率高和计算成本高... 详细信息

恶意软件的检测与分类是一种发现并消除潜在威胁、识别恶意软件家族的有效方法,在个人隐私保护和系统安全维护等任务中起关键作用。传统检测分类方法在面对使用复杂混淆技术的恶意软件新变种时,存在检测准确率低、误报率高和计算成本高等问题。在此背景下,利用基于深度学习的图像化方法解决恶意软件检测分类问题逐渐成为研究热点。因此,为全面总结分析图像化方法在恶意软件检测分类领域的应用,本文首先概述了恶意软件的定义、发展历程以及常用的混淆规避技术,讨论了基于静态分析、动态分析以及机器学习的检测分类方法存在的局限性,尤其是在应对复杂混淆技术和未知变种方面存在的不足。然后,系统总结了近年来图像化检测方法的最新研究进展,全面评估该方法在检测不同类型、不同平台(Windows、Android、IoT)恶意软件时的应用效果,深入分析该方法在提升检测分类精度、对抗高级混淆技术以及处理恶意软件新变种时的优势。最后,本文介绍并分析了可用于评估实验模型性能的各类数据集,深入讨论了图像化检测分类方法当前面临的各种挑战,并对未来研究方向进行了展望。

关键词：恶意软件检测与分类混淆技术深度学习图像化方法数据集

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水稻冠层叶瘟病与缺氮的高光谱识别

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云南农业大学学报(自然科学版) 2025年第1期40卷 167-175页

作者：袁建清仇逊超高睿苏中滨哈尔滨金融学院计算机系黑龙江哈尔滨150030 东北农业大学电气与信息学院黑龙江哈尔滨150030

【目的】利用水稻大田近地冠层高光谱数据,实现在冠层尺度上对叶瘟病与缺氮水稻的早期识别。【方法】基于氮胁迫梯度试验和大田自然发病,采用室外高光谱成像系统采集缺氮水稻和自然发病水稻的大田近地冠层图像,提取并分析中度感病、轻... 详细信息

【目的】利用水稻大田近地冠层高光谱数据,实现在冠层尺度上对叶瘟病与缺氮水稻的早期识别。【方法】基于氮胁迫梯度试验和大田自然发病,采用室外高光谱成像系统采集缺氮水稻和自然发病水稻的大田近地冠层图像,提取并分析中度感病、轻度感病、缺氮和健康水稻冠层的反射率光谱特征。针对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、植被指数(vegetation index,VI)和竞争性自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)3种方法提取特征变量,并结合线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类算法,构建水稻冠层叶瘟病与缺氮的早期识别模型。【结果】单独使用PCA降维方法提取特征构建的模型无显著的分类效果;基于VI的模型相比全谱模型在区分效果上有所提升,但提升幅度不大;采用CARS提取特征波长所构建的模型显示出最佳的区分效果。进一步对提取的CARS特征进行PCA降维后,获得5个主成分特征用于建模,其SVM和LDA模型的总体分类精度分别为95.51%和96.15%,Kappa系数分别为0.91和0.92,表现出较高的分类一致性。【结论】本研究通过选用较少的特征变量,成功实现了水稻冠层叶瘟病与缺氮的有效识别,为水稻病害与养分胁迫的遥感监测提供了新的思路和理论依据。研究成果可为大规模水稻病虫害监测与精准施药提供支持,在精准农业领域具有重要的应用价值。

关键词：高光谱成像水稻叶瘟病竞争性自适应重加权法(CARS) 支持向量机(SVM) 线性判别分析(LDA)

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高光谱成像的水稻冠层穗颈瘟早期识别

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西南大学学报（自然科学版） 2023年第6期45卷 57-65页

作者：袁建清仇逊超贾银江南洋苏中滨哈尔滨金融学院计算机系哈尔滨150030 东北农业大学电气与信息学院哈尔滨150030

为实现田间水稻冠层穗颈瘟的早期识别,利用室外高光谱成像系统采集早期自然发病大田的水稻冠层穗颈瘟图像,提取、分析反射率光谱特征.对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、植被指数(Vegetation I... 详细信息

为实现田间水稻冠层穗颈瘟的早期识别,利用室外高光谱成像系统采集早期自然发病大田的水稻冠层穗颈瘟图像,提取、分析反射率光谱特征.对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、植被指数(Vegetation Index,VI)和竞争性自适应重加权法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)3种方法提取特征变量,结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)分类算法构建识别模型.结果显示:以CARS特征波长和植被指数构建的模型,从分类结果看都取得了不错的效果,但是特征波长数量较多,可能存在过拟合的风险;单独使用PCA获得的主成分构建水稻冠层识别模型,没有明显效果.为此,研究尝试对选取的植被指数和提取的CARS特征使用PCA进一步降维,得到4个VI-PCs特征和5个CARS-PCs特征用于建模,取得了很好的效果.基于VI-PCs特征的SVM模型和LDA模型的总体分类精度分别为94%和95%;基于CARS-PCs特征的SVM模型和LDA模型总体分类精度分别为95%和97%,实现用较少变量获得较好的区分效果.从模型构建算法来看,LDA算法模型均优于SVM算法模型,说明LDA方法更适合于水稻冠层穗颈瘟识别模型的构建.研究可为航空、航天大面积的作物病虫害遥感监测提供理论依据.

关键词：高光谱成像水稻穗颈瘟竞争性自适应重加权法支持向量机判别分析

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基于特征依赖图的源代码漏洞检测方法

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通信学报 2023年第1期44卷 103-117页

作者：杨宏宇杨海云张良成翔中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 亚利桑那大学信息学院图森AZ85721 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127

针对现有源代码漏洞检测方法未显式维护源代码中与漏洞相关的语义信息,导致漏洞语句特征提取困难和漏洞检测误报率高的问题,提出一种基于特征依赖图的源代码漏洞检测方法。首先,提取函数片中的候选漏洞语句,通过分析候选漏洞语句的控制... 详细信息

针对现有源代码漏洞检测方法未显式维护源代码中与漏洞相关的语义信息,导致漏洞语句特征提取困难和漏洞检测误报率高的问题,提出一种基于特征依赖图的源代码漏洞检测方法。首先,提取函数片中的候选漏洞语句,通过分析候选漏洞语句的控制依赖链和数据依赖链,生成特征依赖图。其次,使用词向量模型生成特征依赖图的节点初始表示向量。最后,构建一种面向特征依赖图的漏洞检测神经网络,由图学习网络学习特征依赖图的异构邻居节点信息,由检测网络提取全局特征并进行漏洞检测。实验结果表明,所提方法的召回率、F1分数分别提高1.50%~22.32%、1.86%~16.69%,优于现有方法。

关键词：源代码漏洞检测语义信息依赖图神经网络

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面向物联网的多协议僵尸网络检测方法

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电子学报 2023年第5期51卷 1198-1206页

作者：杨宏宇王泽霖张良成翔中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 亚利桑那大学信息学院美国亚利桑那州图森市85721 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127

针对现有僵尸网络检测方法采样不均、特征选择差、泛化能力较弱,导致检测分类效果偏低且对计算和存储资源受限的物联网环境的适应性较差等不足,本文提出了一种面向物联网的多协议僵尸网络检测方法 .通过所设计的基于地址三元组和时间窗... 详细信息

针对现有僵尸网络检测方法采样不均、特征选择差、泛化能力较弱,导致检测分类效果偏低且对计算和存储资源受限的物联网环境的适应性较差等不足,本文提出了一种面向物联网的多协议僵尸网络检测方法 .通过所设计的基于地址三元组和时间窗口的IP聚合与特征重构方法整合从物联网网关中获取的网络流量,得到重构样本集.采用所提出的自修正混合加权采样算法平衡重构样本集中正常流量与僵尸流量,得到重采样样本集.采用所提出的基于多属性决策和邻接关系链的序列前向选择算法剔除重采样样本集中的冗余特征,得到最优特征子集.采用所设计的基于阵发混沌的秃鹰搜索算法优化后的两阶段混合异构模型,对经最优特征子集筛选后的重采样样本集进行检测分类.实验结果表明,所提方法对僵尸网络的检测效果较好,检测准确率为99.24%,马修斯相关系数为98.49%,误报率为0.17%,漏报率为1.29%,优于现有方法 .该方法能够有效降低采样与特征选择的时空开销,可较好地适应资源受限的物联网环境.

关键词：僵尸网络物联网样本重构前向选择阵发混沌搜索算法

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化工院校“四位一体”计算机创新人才培养体系构建与实施

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计算机教育 2023年第9期 1-5页

作者：高敬阳万静卢罡韩永明北京化工大学信息学院计算机系北京100029

针对化学工业院校计算机人才培养目前存在的问题,围绕创新人才培养的总目标,提出构建化工行业院校“四位一体”的计算机创新人才培养新体系,以北京化工大学计算机专业为例介绍该体系的实施过程,并通过实施成果说明培养体系的应用效果良... 详细信息

针对化学工业院校计算机人才培养目前存在的问题,围绕创新人才培养的总目标,提出构建化工行业院校“四位一体”的计算机创新人才培养新体系,以北京化工大学计算机专业为例介绍该体系的实施过程,并通过实施成果说明培养体系的应用效果良好,对化工行业院校计算机专业创新人才培养具有一定的示范作用。

关键词：化工类院校计算机专业人才培养体系四位一体创新

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卫星边缘网络中基于扩散模型的算力分配策略

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计算机工程 2024年

作者：王兴杰王侃费蓉王怀军郭银波兰大鹏朱晓杰西安理工大学计算机科学与工程学院无锡金云智联科技有限公司研发中心挪威奥斯陆大学信息学院沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学计算机系

通过协同管理地面网络、卫星网络和近地无人机网络等，空天地一体化算力融合网络有望实现全域连接和普适智能，为我国数字经济发展提供有力支撑。而低轨道地球（LEO）卫星具备泛在连接和边缘计算能力，为实现空天地一体化的高效计算体... 详细信息

通过协同管理地面网络、卫星网络和近地无人机网络等，空天地一体化算力融合网络有望实现全域连接和普适智能，为我国数字经济发展提供有力支撑。而低轨道地球（LEO）卫星具备泛在连接和边缘计算能力，为实现空天地一体化的高效计算体系提供了基础。通过将移动边缘计算（MEC）沉降至LEO卫星网络，形成面向业务的“端-边-云”三级计算架构，可将时延敏感型业务从终端卸载到LEO卫星侧，以提升该种业务的任务完成率。然而，如何为LEO卫星边缘网络制定高效计算卸载和算力分配决策，是一个亟待解决的问题。针对高动态性的卫星网络环境和离散-连续的混合动作空间，本文提出了一种基于生成扩散模型的混合近端策略优化（H-PPO）方法。首先，对具有时变特性的无线信道进行建模，并构建不同卸载决策下的服务时延、通信和计算模型。其次，在卸载决策、剩余计算资源和功率控制的多约束条件下，构建最大化平均任务完成率的长期优化问题。然后，建立具有参数化动作的马尔可夫决策过程模型，将生成扩散模型引入为离散动作策略，增强传统深度强化学习（DRL）方法的采样效率和探索能力，并利用所提算法联合优化计算卸载、算力分配和功率控制变量。仿真结果表明，所提算法具有较好收敛性能，并在任务完成率方面优于其它三种对比方法。

关键词：空天地一体化网络低轨卫星移动边缘计算深度强化学习生成扩散模型计算卸载资源分配

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