检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于定型匹配成形的5G LDPC编码调制方案

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电子学报 2024年第9期52卷 2979-2987页

作者：杨佳仪王千帆姚忻圆梦李聪端马啸中山大学电子与通信工程学院广东深圳518000 中山大学计算机学院广东广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广东广州510006

星座成形技术是通信系统的关键技术之一,可以通过成形技术来获得成形增益.然而,近年提出的定型概率幅度成形方案仅适用于方形星座调制,不适用于一般结构的二维星座.为此,本文提出了适用于一般二维星座的定型匹配成形编码调制方案,其可... 详细信息

星座成形技术是通信系统的关键技术之一,可以通过成形技术来获得成形增益.然而,近年提出的定型概率幅度成形方案仅适用于方形星座调制,不适用于一般结构的二维星座.为此,本文提出了适用于一般二维星座的定型匹配成形编码调制方案,其可以直接应用于实际工程中任意对称结构的二维星座.在此基础上,针对5G低密度校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的打孔特性进行特殊设计,提出了基于定型匹配成形的5G LDPC编码调制方案.仿真结果表明:(1)本文提出的基于定型匹配成形的二维编码调制方案与通常的概率幅度成形方案性能相一致,且所提方案具有更好的二维星座普适性;(2)本文提出的基于定型匹配成形的5G LDPC编码调制方案可以获得约0.6 dB的成形增益和约0.5 dB的打孔增益(相比于非打孔设计).

关键词：编码调制低密度校验码概率成形成形增益 5G

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伯努利生成矩阵码中的统计力学性质

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电子学报 2024年第6期52卷 1869-1877页

作者：孟凡辉马啸中山大学系统科学与工程学院广东广州510006 中山大学计算机学院广东广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广东广州510006

从统计物理的角度,结合自旋玻璃理论与复杂网络理论,系统地研究了伯努利系统低密度生成矩阵码的统计力学性质.首先给出系统低密度生成矩阵码的伯努利构造、编译码框架,并讨论节点度分布以及正规图与Erdös-Rényi(ER)随机图的联... 详细信息

从统计物理的角度,结合自旋玻璃理论与复杂网络理论,系统地研究了伯努利系统低密度生成矩阵码的统计力学性质.首先给出系统低密度生成矩阵码的伯努利构造、编译码框架,并讨论节点度分布以及正规图与Erdös-Rényi(ER)随机图的联系.然后研究自旋玻璃理论框架下的编译码模型、码本与微观构型的关系、空腔方法与消息传递方程,提出针对系统码的种群动力学算法来高效分析其渐近性能.最后提出正规图配置模型(Normal Graph Configuration Model,NGCM)生成具有连接偏好性的正规图,研究异配性对置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法性能的影响,并进一步分析其机理.仿真结果表明,种群动力学算法与BP译码算法本质上相同,但前者不局限于某个具体的码,因此在分析码集的渐近性能时更具优势.此外,适当的异配性能够显著提升BP算法在瀑布区的译码性能,获得更低误码率(Bit Error Rate,BER)并且降低译码迭代次数(复杂度).

关键词：自旋玻璃复杂网络系统低密度生成矩阵码空腔法置信传播译码算法异配性

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抗共谋攻击的多授权电子健康记录共享方案

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电子学报 2023年第5期51卷 1179-1186页

作者：王经纬吴静雯殷新春扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 扬州大学广陵学院江苏扬州225128 广东省信息安全技术重点实验室广东广州510275

为解决属性基加密方案中用户权限变更不灵活以及无法抵抗共谋攻击的问题,本文提出一种抗共谋攻击的多授权电子健康记录共享方案.采用版本控制的方式实现属性撤销,属性授权中心为非撤销用户提供更新密钥并更新密文,而没有更新密钥的用户... 详细信息

为解决属性基加密方案中用户权限变更不灵活以及无法抵抗共谋攻击的问题,本文提出一种抗共谋攻击的多授权电子健康记录共享方案.采用版本控制的方式实现属性撤销,属性授权中心为非撤销用户提供更新密钥并更新密文,而没有更新密钥的用户将无法继续获取数据.为了保证数据访问的效率,系统将大部分计算外包至云服务器执行.此外,所有属性授权中心需要生成各自的公私钥对以抵抗共谋攻击.本方案在随机谕言模型下满足选择明文攻击不可区分安全,与其他多中心方案相比,功能更加实用且解密开销至少降低了45.9%.

关键词：属性基加密多授权中心抗共谋攻击属性撤销外包解密外包可验证

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图神经网络对抗攻击与鲁棒性评测前沿进展

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 1935-1959页

作者：吴涛曹新汶先兴平袁霖张殊崔灿一星田侃重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆市网络与信息安全技术工程实验室重庆400065 重庆邮电大学-重庆中国三峡博物馆智慧文博联合实验室重庆400065

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNN... 详细信息

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNNs对抗攻击的形式化定义,阐述GNNs对抗攻击及鲁棒性评测的研究框架和基本概念。对GNNs对抗攻击领域所提具体方法进行了总结和梳理,并对其中的前沿方法从对抗攻击类型和攻击目标范围的角度进行详细分类阐述,分析了它们的工作机制、原理和优缺点。考虑到基于对抗攻击的模型鲁棒性评测依赖于对抗攻击方法的选择和对抗扰动程度,只能实现间接、局部的评价,难以全面反映模型鲁棒性的本质特征,从而着重对模型鲁棒性的直接评测指标进行了梳理和分析。在此基础上,为了支撑GNNs对抗攻击方法和鲁棒性模型的设计与评价,通过实验从易实现程度、准确性、执行时间等方面对代表性的GNNs对抗攻击方法进行了对比分析。对存在的挑战和未来研究方向进行展望。总体而言,目前GNNs对抗鲁棒性研究以反复实验为主,缺乏具有指导性的理论框架。如何保障基于GNNs的深度智能系统的可信性,仍需进一步系统性的基础理论研究。

关键词：图神经网络对抗脆弱性对抗攻击鲁棒性评测

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基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法

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北京工业大学学报 2024年第3期50卷 325-332页

作者：段立娟郭亚静解晨瑶张文博北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行... 详细信息

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行打分,选择出每个类簇中得分最高的代表特征,构成特征子集。在14个广泛应用的数据集上的实验结果表明:本文所提算法能够选择出具有强分类能力的特征,且算法具有很强的泛化性。

关键词：特征选择方法多源数据集高维特征无标签场景特征聚类等距映射

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支持高效数据所有权共享的动态云存储审计方案

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软件学报 2024年

作者：殷新春王经纬宁建廷扬州大学信息工程学院扬州大学广陵学院广东省信息安全技术重点实验室福建师范大学计算机与网络空间安全学院信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所)

云存储审计技术的出现为存储在云中的数据提供了可靠的安全保障,数据拥有者可以轻易地验证存储在云中数据的完整性.然而,云服务器中可能存储着海量的数据,目前的云存储审计方案在进行数据完整性验证以及数据所有权变更时均需花费大量的... 详细信息

云存储审计技术的出现为存储在云中的数据提供了可靠的安全保障,数据拥有者可以轻易地验证存储在云中数据的完整性.然而,云服务器中可能存储着海量的数据,目前的云存储审计方案在进行数据完整性验证以及数据所有权变更时均需花费大量的计算开销.为了缓解该问题并提高云存储审计方案的实用性,提出一种支持高效数据所有权共享的动态云存储审计方案.在计算开销方面,构造一种高效的验证结构可以聚合数据验证信息,免去大量计算开销较高的双线性配对运算.基于变色龙哈希函数易于制造新碰撞的特性设计高效的数据所有权共享机制,共享数据所有权只需更新对应用户的密钥即可,无需修改云服务器中存储的密文.此外,方案还提供了数据细粒度共享、密态数据验证以及数据动态修改功能.安全性分析和性能分析表明,方案可以在保证数据安全的同时不对方案的运行效率产生影响,具有较高的实用性.

关键词：云存储审计云计算数据所有权共享批量验证数据共享

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结合图卷积模型和共享编码的知识图谱问答方法

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 233-244页

作者：田侃曹新汶张浩然先兴平吴涛宋秀丽重庆邮电大学重庆中国三峡博物馆智慧文博联合实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理... 详细信息

知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理方法缺乏高效的面向问句与图谱的信息编码机制。针对上述挑战,提出了一种基于图卷积网络和关系匹配聚合、可聚合邻居信息且不依赖外部工具的实体链接方法,并设计了一种基于共享编码和协同注意力的、促进问句与图谱信息进行高效匹配的答案推理方法。与传统方法主要关注答案推理任务、基于工具实现实体链接不同,提出的知识图谱问答方法能够同时处理实体链接和答案推理任务。实验结果表明,所提方法的性能均优于传统模型。此外,通过图谱信息的重要性分析实验,揭示了各类图谱信息对于实体链接和答案推理任务的重要性。

关键词：知识图谱问答实体链接答案推理图神经网络

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自监督的两阶段广义小样本目标检测算法

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信号处理 2025年第2期41卷 370-381页

作者：段立娟张子晨张广勇北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学信息安全分类保护关键技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学北京可信重点计算实验室北京100124

深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展,但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域,如国防海上安全和医学等领域,获取具有标注的数据尤为困难。因此,小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的... 详细信息

深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展,但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域,如国防海上安全和医学等领域,获取具有标注的数据尤为困难。因此,小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的挑战而得到学术界的广泛研究。该领域的研究目标是得到能够从极其有限的样本中提取知识并实现高效目标检测的算法框架。然而,由于新类样本的稀缺性,其与基类之间存在着显著的分布差异,导致了小样本目标检测任务的准确度受限。此外,在对模型应用新类进行微调的过程中,由于新类与基类的不重叠性,模型学习新类的特征知识的过程中会存在大量的梯度更新,导致基类的特征知识被遗忘的问题,从而降低模型的整体性能。针对新类别样本稀缺的问题,本研究采用自监督学习策略。自监督学习,无须依赖标注信息,便于构建代理任务以进行模型训练,是缓解小样本目标检测样本稀缺问题的有效方案。为了避免模型在学习新类特征知识后出现基类灾难性遗忘的问题,本文将自监督学习与两阶段的目标检测器相结合。通过在类别域应用潜在特征来表示各个类别的特征信息,通过动态更新策略在学习新类别的过程中进一步优化特征,并借助检测框域构建良好的代理任务提升回归框的精准度。本研究在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行大量的实验验证,实验结果表明,无论是在新类性能方面还是总体性能方面,本研究所提出的方法相较于其他多个小样本目标检测模型均展现出更加优越的性能表现。

关键词：深度学习自监督学习小样本目标检测广义小样本目标检测

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面向高可靠低时延通信的信道编码技术研究综述

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电子学报 2025年

作者：蔡穗华王义文白宝明马啸中山大学计算机学院中山大学信息技术教育部重点实验室广东省信息安全技术重点实验室西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室

高可靠低时延通信技术是目前无线通信领域的热点问题之一，其关键在于高性能的中短码长信道编码技术的实现.与以往长码设计不同的是，在有限码长下，编码速率受误码率性能制约，因而需要针对性地进行编码构造、译码算法设计以及编码性... 详细信息

高可靠低时延通信技术是目前无线通信领域的热点问题之一，其关键在于高性能的中短码长信道编码技术的实现.与以往长码设计不同的是，在有限码长下，编码速率受误码率性能制约，因而需要针对性地进行编码构造、译码算法设计以及编码性能分析与优化.目前已有面向中短码长的极化码、咬尾卷积码等编码技术的研究，但主要都是面向特定码长码率的优化设计，难以满足实际应用对灵活编码参数的要求.基于此，本文对中短码长编码技术进行全面归纳梳理与深度探讨分析，首先综述了现有有限码长编码性能界的理论分析方法，随后对近年来提出的编码技术进行了梳理，并分析比较每种编码技术的优缺点，最后详细探讨了针对低时延高可靠场景的新型编码技术，并对未来研究方向与发展趋势进行探讨和展望.

关键词：信道编码高可靠低时延通信列表译码有限码长容量极化码咬尾卷积码双向叠加编码传输

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