检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2023年第3期45卷 434-442页

作者：付伟谢振杰朱婷婷任正伟海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 中国人民解放军78156部队重庆400039

实现云数据删除的确定性是云存储安全领域亟待解决的关键问题。现有方案普遍存在过度依赖于密钥销毁、不具备密文强不可分性和加解密开销过大等缺陷。结合AONT转换与分组加密,提出一种基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案,通过混... 详细信息

实现云数据删除的确定性是云存储安全领域亟待解决的关键问题。现有方案普遍存在过度依赖于密钥销毁、不具备密文强不可分性和加解密开销过大等缺陷。结合AONT转换与分组加密,提出一种基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案,通过混淆原始数据本身实现密文数据的强不可分性。理论分析和实验结果表明,该方案销毁密文数据的任何一个密文数据块都将导致原始数据无法复原,摆脱了对密钥销毁的过度依赖,实现了确定性删除的预期目标;通过引入数据块乱序并减少密码运算次数,在提升抗密文分析能力的同时大幅降低了计算开销,与现有方案相比具有明显的性能优势。

关键词：云存储云安全确定性删除可信删除强不可分性数据销毁

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基于iRAM的抗物理内存泄露攻击密码算法轻量化实现

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北京大学学报（自然科学版） 2022年第6期58卷 1023-1034页

作者：李彦初荆继武雷灵光王跃武王平建中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院大学密码学院北京100049 北京大学软件与微电子学院北京100871 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

提出一种基于iRAM的轻量安全密码算法实现方案,可以在不影响系统中需要iRAM辅助的正常功能情况下,实现多个密码算法的并发执行。该方案将密码算法实现中的敏感数据限制在单个可加载段中,同时分离该段中的非敏感数据,并通过修改可信应用... 详细信息

提出一种基于iRAM的轻量安全密码算法实现方案,可以在不影响系统中需要iRAM辅助的正常功能情况下,实现多个密码算法的并发执行。该方案将密码算法实现中的敏感数据限制在单个可加载段中,同时分离该段中的非敏感数据,并通过修改可信应用的加载方式、仅将包含敏感数据的段分配到iRAM空间等方法,尽量减少密码运算对iRAM的占用。在真实设备上实现国内外具有代表性的一系列密码算法,实验结果表明,所有算法的性能开销均小于4.3%,iRAM使用量皆少于4.5 KB,比现有方案节省78%以上,能够支持方案在所有主流平台上部署。

关键词：密码算法 TrustZone iRAM 物理内存泄露攻击

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基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计

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自动化学报 2022年第8期48卷 1972-1983页

作者：葛泉波王贺彬杨秦敏张兴国刘华平南京信息工程大学自动化学院南京210044 淳安县千岛湖科学研究院杭州311799 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027 中国飞行试验研究院西安710089 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对复杂环境下机器人运动状态估计的精度改善问题,提出一种面向非线性非高斯系统的改进高斯和容积卡尔曼滤波估计方法.首先,引入加权信息量概念来改进期望最大化算法目标函数惩罚项,使得在优化过程中能考虑更全面的参数信息,以达到减... 详细信息

针对复杂环境下机器人运动状态估计的精度改善问题,提出一种面向非线性非高斯系统的改进高斯和容积卡尔曼滤波估计方法.首先,引入加权信息量概念来改进期望最大化算法目标函数惩罚项,使得在优化过程中能考虑更全面的参数信息,以达到减少期望最大化算法的迭代次数和提高收敛速度的目的.此外,以基于马氏距离和Kullback-Leibler(KL)距离的高斯项合并方法为基础,提出一种能有效联合两类高斯项合并方式的融合模式.先单独使用马氏距离和KL距离进行高斯混合项合并,再对获得的高斯混合项进行加权融合处理,以改善高斯和滤波中多高斯项的合并性能和保真度.最后,应用非线性非高斯系统的高斯和容积卡尔曼滤波框架实现对复杂环境下机器人的运动状态估计.理论分析与仿真结果表明,该方法能实现对机器人运动更好的状态估计精度,并具有更强的鲁棒性能.

关键词：非线性非高斯系统状态估计高斯和容积卡尔曼滤波鲁棒期望最大化算法凸组合融合

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面向反恐安全领域的中文阅读理解数据集构建与评测

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数据分析与知识发现 2023年第10期7卷 131-143页

作者：高峰杨梓航候进顾进广程军军武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室武汉430065 大数据科学与工程研究院武汉430065 中国信息安全测评中心北京100083

【目的】为解决反恐安全领域机器阅读理解技术研究缺少专业数据集支持的问题,提出一个面向该领域的中文机器阅读理解数据集SecMRC。【方法】构建关键词搜索引擎获取领域新闻语料,通过ERNIE-GEN模型自动生成问题文本进行预标注。使用时... 详细信息

【目的】为解决反恐安全领域机器阅读理解技术研究缺少专业数据集支持的问题,提出一个面向该领域的中文机器阅读理解数据集SecMRC。【方法】构建关键词搜索引擎获取领域新闻语料,通过ERNIE-GEN模型自动生成问题文本进行预标注。使用时间特征词和领域关键词匹配算法构建领域词表,辅助模型精确分词。最后结合人工标注问答对形成数据集,并提出新的基线模型SecMT5。【结果】数据集包含2100条反恐安全领域新闻文本,7300个抽取式问答对,2100个生成式问答对,总字符数4796264个。使用先进抽取式、生成式阅读理解模型在SecMRC数据集进行测试。结果显示抽取式F1指标达到72.05%,生成式ROUGE-L指标均值为37.62%,均大幅弱于人类水平。通过SecMRC数据集训练后抽取式模型F1指标提升6.13个百分点。【局限】数据集问答对数量还需补充,难度和多样性还有待提升。【结论】SecMRC数据集突出领域知识,具有一定难度和挑战性,能有效支持机器阅读理解技术在该领域的研究。数据集构建方法具有通用性,可推广至其他专业领域。

关键词：反恐安全机器阅读理解数据集

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基于探测间隔变化的OpenFlow交换机超时嗅探方法

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信息网络安全 2025年第2期 295-305页

作者：杨致远崔允贺陈意郭春贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025 文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州省软件工程与信息安全特色重点实验室贵阳550025

软件定义网络(SDN)通过分离控制平面和数据平面实现了网络的集中化、可编程化和灵活化。但这种架构也使SDN面临新的攻击威胁,针对SDN交换机的超时嗅探是其面临的主要安全威胁之一。现有的超时嗅探方法忽略了超时的最大值、探测包的生成... 详细信息

软件定义网络(SDN)通过分离控制平面和数据平面实现了网络的集中化、可编程化和灵活化。但这种架构也使SDN面临新的攻击威胁,针对SDN交换机的超时嗅探是其面临的主要安全威胁之一。现有的超时嗅探方法忽略了超时的最大值、探测包的生成时间以及超时之间的关系对于探测超时的影响,导致出现探测失败、超时类型识别错误和超时值探测精度低的问题。为解决上述问题,文章提出一种基于探测间隔变化的OpenFlow交换机流表项超时机制嗅探方法—TIMIC。该方法先通过调整探测包的发送间隔获得超时值,再通过该超时值判断具体的超时机制及更精确的超时值。实验结果表明,TIMIC在不同的超时机制下都能成功探测超时类型和超时值,且探测出的超时值能够保持较小的探测误差。在通用的超时设置下,TIMIC发送的超时探测包更少,探测成本更低。

关键词：软件定义网络超时机制嗅探探测间隔

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半监督AUC优化的Boosting算法及理论

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计算机学报 2022年第8期45卷 1598-1617页

作者：杨智勇许倩倩何源操晓春黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室阿里安全图灵实验室中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室鹏城实验室

ROC曲线下面积（Area Under the ROC Curve,AUC）是类不均衡/二分排序等问题中的标准评价指标之一．本文主要聚焦于半监督AUC优化方法．现有大多数方法局限于通过单一模型进行半监督AUC优化，对如何通过模型集成技术融合多个模型则鲜有... 详细信息

ROC曲线下面积（Area Under the ROC Curve,AUC）是类不均衡/二分排序等问题中的标准评价指标之一．本文主要聚焦于半监督AUC优化方法．现有大多数方法局限于通过单一模型进行半监督AUC优化，对如何通过模型集成技术融合多个模型则鲜有涉及．考虑上述局限性，本文主要研究基于模型集成的半监督AUC优化方法．具体而言，本文提出一种基于Boosting算法的半监督AUC优化算法，并提出基于权重解耦的加速策略以降低算法时间/空间复杂度．进一步地，在优化层面，本文通过理论分析证明了所提出的算法相对于弱分类器的增加具有指数收敛速率；在模型泛化能力层面，本文构造了所提出算法的泛化误差上界，并证明增加弱分类器个数在提升训练集性能的同时并不会带来明显的过拟合风险．最后，本文在16个基准数据集上对所提出算法的性能进行了验证，实验结果表明所提出算法在多数情况下以0.05显著水平优于其他对比方法，并可在平均意义上产生0.9%～11.28%的性能提升．

关键词： AUC优化集成学习半监督学习提升法 Rademacher复杂度

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多用户量子隐形传态网络分析

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量子光学学报 2024年第1期30卷 28-36页

作者：周瑶瑶梅鹏娴王昱焜吴量太原师范学院物理系山西晋中030619 太原师范学院计算机科学与技术学院山西晋中030619 山西工程科技职业大学信息工程学院山西晋中030619

量子隐形传态是量子信息处理技术中最重要的协议之一,最早的量子隐形传态发生在两用户之间。随着量子信息研究的深入发展,人们提出多用户量子隐形传态网络是未来量子互联网的基础。到目前为止,确定性量子隐形传态已经在三用户网络中得... 详细信息

量子隐形传态是量子信息处理技术中最重要的协议之一,最早的量子隐形传态发生在两用户之间。随着量子信息研究的深入发展,人们提出多用户量子隐形传态网络是未来量子互联网的基础。到目前为止,确定性量子隐形传态已经在三用户网络中得到了证明,多用途、确定性、涉及更多用户的量子隐形传态网络需要被进一步研究。本文提出利用四组份Greenberger-Horn-Zeilinger(GHZ)纠缠态光场来实现多用途量子隐形传态网络的构建方案,该方案可以实现不同用户的组合变换,根据组合形式不同,实现一个子网或者两个子网的多用途量子隐形传态网络。我们的方法灵活、可扩展,并将为复杂量子通信和量子计算协议的演示提供一个通用平台。

关键词：量子隐形传态网络多用途纠缠态光场保真度

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联邦学习后门攻击威胁与对抗性防御方法综述

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计算机学报 2025年

作者：吕晓婷刘敬楷刘芷辰陈政许光全罗文坚沈蒙王滨纪守领陈恺王伟北京交通大学网络空间安全学院智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室天津大学网络安全学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院 5北京理工大学网络空间安全学院浙江全省智能物联网络与数据安全重点实验室浙江大学计算机科学与技术学院中国科学院信息工程研究所

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习范式，允许多个参与方在私有数据不出本地的前提下协同训练机器学习模型。然而，联邦学习所面临的安全威胁日益凸显。后门攻击，因其具有隐蔽性强和破坏力大等特点，给联邦学习后门攻击的检测... 详细信息

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习范式，允许多个参与方在私有数据不出本地的前提下协同训练机器学习模型。然而，联邦学习所面临的安全威胁日益凸显。后门攻击，因其具有隐蔽性强和破坏力大等特点，给联邦学习后门攻击的检测和防御带来了巨大挑战，成为亟待解决的关键问题。本文全面调研、分析和总结了联邦学习后门攻击与防御方法，并展望了未来技术的发展方向。首先，剖析并总结了联邦学习后门攻击方法。基于不同的攻击目标系统，分别针对横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习以及异构联邦学习四类系统的后门攻击方法进行分析和总结。其次，分类并归纳了联邦学习后门防御方法。基于防御机制所依赖信息来源的数量，分别针对基于多客户端信息和单客户端信息两类后门防御方法进行分析和总结。再次，梳理并分析了实际应用场景中联邦学习所面临的后门攻击和相应的防御方法。基于不同的实际应用场景，分别针对联邦推荐、联邦图以及联邦物联网三种场景的后门攻击和防御进行讨论和分析。最后，探讨并展望了联邦学习后门攻击与防御方法的未来研究方向。基于不同的研究目标，分别针对技术增强的后门攻击、多层次综合性防御、鲁棒性、隐私性以及可用性的平衡，以及大语言模型在联邦训练框架下的后门脆弱性等方面进行探讨和展望。

关键词：隐私保护联邦学习后门攻击后门攻击防御

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少数民族文字文本分析与识别的研究进展

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中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1685-1713页

作者：王维兰胡金水魏宏喜库尔班·吾布力邵文苑毕晓君贺建军李振江丁凯金连文高良才西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 科大讯飞研究院合肥230001 内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 新疆大学计算机科学与技术学院乌鲁木齐830046 上海大学社会学院上海200000 中央民族大学信息工程学院北京100081 大连民族大学信息与通信工程学院大连116605 甘肃政法大学网络空间安全学院兰州730000 上海合合信息科技股份有限公司上海200000 华南理工大学电子与信息学院广州510641 北京大学王选计算机研究所北京100871

对于少数民族古籍的保护与传承,国家予以高度重视,并强调了对这些不可再生文化资源透彻数字化的重要性。随着文档图像分析与识别技术的不断进步,对少数民族文字的文本分析与识别研究受到广泛关注,并取得显著成就,成为人工智能应用研究... 详细信息

对于少数民族古籍的保护与传承,国家予以高度重视,并强调了对这些不可再生文化资源透彻数字化的重要性。随着文档图像分析与识别技术的不断进步,对少数民族文字的文本分析与识别研究受到广泛关注,并取得显著成就,成为人工智能应用研究的一个热点领域。然而,由于少数民族文字种类繁多、应用场景多样及数据集的稀缺性等问题,这一研究领域仍面临诸多挑战。本文旨在总结先前的工作,并为未来的研究提供支持,重点讨论了印刷体文本、联机手写、古籍文档及场景文字识别等任务,概述了国内外在少数民族文种识别领域的发展和最新成果。首先阐明了少数民族文字文本分析与识别的重要性及其价值,介绍了特定少数民族文字及其古籍文档的特征。然后,回顾了这一领域的发展历史和现状,分析并总结了传统方法的代表性成果及其应用;详细讨论了研究重点向深度神经网络模型和深度学习方法的全面转移,这一转变使得各文种的识别性能得到了显著提升。最后,基于相关分析,本文指出了在不同文种文档分析与识别中存在的精度和泛化能力等方面的不足,以及与汉文文本分析与识别的差异;面对少数民族文字文本识别领域的主要困难与挑战,展望了未来的研究趋势和技术发展目标。

关键词：少数民族文字文档分析与识别印刷体文本识别手写识别古籍文档识别场景文字识别

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NFV系统跨数据中心网络连接管理机制

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计算机工程与设计 2022年第4期43卷 914-921页

作者：石峰蔺婧娜太原学院计算机科学与技术系山西太原030032 山西工程科技职业大学信息工程学院山西太原030031

为解决传统网络功能虚拟化(network functions virtualization,NFV)系统由于其数据中心的独立自治性,难以实现跨数据中心的网络功能连接管理的问题,提出一种跨数据中心的网络功能连接管理机制NFVMP。设计子链生成算法,根据全局服务功能... 详细信息

为解决传统网络功能虚拟化(network functions virtualization,NFV)系统由于其数据中心的独立自治性,难以实现跨数据中心的网络功能连接管理的问题,提出一种跨数据中心的网络功能连接管理机制NFVMP。设计子链生成算法,根据全局服务功能链生成所有数据中心的子链;设计分布式连接方案,在每一个数据中心内部利用分发器和转发器构建与其它子链之间的连接关系;设计一个增量更新的方法快速进行跨数据中心策略更新。在实验中实现一个原型系统对NFVMP的性能进行验证,其结果表明,NFVMP可以正确快速地跨数据中心进行服务功能链部署。与最佳性能结果相比,NFVMP只带来了几乎可以忽略的系统性能下降。

关键词：网络功能虚拟化跨数据中心管理机制子链连接数据包

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