检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（信息科学版） 2021年第2期39卷 205-214页

作者：宋奎勇王念滨王红滨哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000 呼伦贝尔职业技术学院信息工程系内蒙古呼伦贝尔021000

集成学习是分类多变量时间序列的有效方法。然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大。为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempster/Shafer)证据加权集成分类方法。首先,在单变量时间序列上学... 详细信息

集成学习是分类多变量时间序列的有效方法。然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大。为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempster/Shafer)证据加权集成分类方法。首先,在单变量时间序列上学习得到基分类器Shapelets,基分类器的分类准确率确定为其在多分类器的权重。Shapelets是时间序列的子序列,不同变量Shapelets间不存在依赖关系,且单个Shapelets分类准确度较高,能得到"好而不同"的基分类器。然后,提出一种加权概率指派算法,增加分类准确率高的基分类器权重,减少分类准确率低的基分类器权重;添加了2个组合策略,即消除证据冲突,又提高了效率。在标准数据集上与多个最新算法进行比较,笔者算法取得了较好的分类结果。

关键词： Shapelets分类多变量时间序列集成学习 D-S证据理论

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面向水下多源数据特征级融合方法

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吉林大学学报（信息科学版） 2021年第3期39卷 331-338页

作者：宋奎勇周连科王红滨哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000 呼伦贝尔职业技术学院信息工程系内蒙古呼伦贝尔021000

海洋环境复杂多变,单一水下传感器目标识别精度不能满足系统性能要求,并且水下数据噪声大、维度高,直接进行数据融合并不能得到较好的结果。为此,针对多场景水下多源试验数据,使用去噪自编码和多种降维方法进行多角度特征级融合。首先,... 详细信息

海洋环境复杂多变,单一水下传感器目标识别精度不能满足系统性能要求,并且水下数据噪声大、维度高,直接进行数据融合并不能得到较好的结果。为此,针对多场景水下多源试验数据,使用去噪自编码和多种降维方法进行多角度特征级融合。首先,使用去噪自编码器去除噪声、降低数据维度并且抽取出深层特征;然后,对深层特征使用数据层叠方法进行多源数据融合。融合方法包括主成分分析、独立分量分析和等度量映射。不同场景下对比试验表明该方法取得较好的分类结果,其中主成分分析取得较高目标识别率。

关键词：水下多源数据特征级融合去噪自编码降维方法数据层叠方法

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异构社交网络用户兴趣挖掘方法

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西安电子科技大学学报 2019年第2期46卷 83-88页

作者：屠守中闫洲卫玲蔚朱小燕清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院信息工程研究所北京100093

由于当前各类主流网络平台的发展呈现出"社交平台内容化、内容平台社交化"的趋势,用户分化也日趋明显,出现了拥有大规模粉丝的超级节点,因此,提出了一种基于社交关系的兴趣挖掘模型。结合矩阵分解和标签传播算法,将用户分为... 详细信息

由于当前各类主流网络平台的发展呈现出"社交平台内容化、内容平台社交化"的趋势,用户分化也日趋明显,出现了拥有大规模粉丝的超级节点,因此,提出了一种基于社交关系的兴趣挖掘模型。结合矩阵分解和标签传播算法,将用户分为内容发布者和普通用户两类,并分别提取和计算兴趣话题,实现了在大规模异构网络中发现、挖掘用户兴趣。基于知乎数据集上设计的对比实验,验证了模型的有效性以及算法的性能优势。与基线方法相比,这种算法在查全率上最大提升约42%,F1值最大提升约33%。

关键词：异构网络社交网络兴趣模型非负矩阵分解标签传播

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一种带有熵监控功能的软件随机数发生器

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中国科学院大学学报（中英文） 2020年第6期37卷 835-847页

作者：刘攀陈天宇吕娜马原荆继武中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

随机数发生器(random number generator,RNG)在现代密码学中处于基础而核心的地位,其生成的随机数为密码算法和安全协议等众多密码应用提供基本安全保障。随着移动互联网、物联网等技术的快速发展,传统纯硬件形式的随机数发生器存在硬... 详细信息

随机数发生器(random number generator,RNG)在现代密码学中处于基础而核心的地位,其生成的随机数为密码算法和安全协议等众多密码应用提供基本安全保障。随着移动互联网、物联网等技术的快速发展,传统纯硬件形式的随机数发生器存在硬件更新困难、开发成本高等问题,导致适用范围受限。因此,在计算机、移动终端等设备上通常采用软件随机数发生器(software RNG,SRNG)提供随机数服务。目前,Linux、Android、iOS以及Windows等典型操作系统平台均具备各自的SRNG,提供基于软件的随机数服务。现有的研究工作主要聚焦在熵源熵不足和后处理模块内部状态泄露问题,这是影响SRNG的随机数服务质量的主要问题。为此,设计并实现一种带有熵监控功能的软件随机数发生器(entropy monitoring SRNG,EM-SRNG)架构,该设计利用高精度的纳秒级系统时钟作为非物理熵源。在线的熵监控模块可实现在发生器运行时对未处理数据的熵进行持续检测,并在熵不足的情况下按需调用后处理模块以改善数据的统计特性。另外,EM-SRNG的后处理模块可选用基于SM3和SM4密码算法设计的两种后处理扩展算法,以保证发生器内部状态的前向/后向安全性。通过对所设计的EM-SRNG与Linux随机数发生器(LRNG,目前主流的软件随机数发生器之一)进行对比分析,实验结果表明:在安全性方面,经SP 800-90B测试后发现EM-SRNG的输出质量与LRNG的dev/random提供的数据质量相当,而略好于LRNG的dev/urandom提供的数据质量,每比特的最小熵约为0.94/bit;在速率方面,EM-SRNG的数据产生速率比LRNG的dev/random高4个数量级左右,但由于在结构中嵌入了基于90B统计套件进行在线熵估计,使得EM-SRNG的速率比LRNG的dev/urandom要慢一些,约为4 Mbps。

关键词：随机数发生器熵监控 Linux随机数发生器

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基于流谱理论的 SSL/TLS 协议攻击检测方法

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网络与信息安全学报 2022年第1期8卷 30-40页

作者：郭世泽张帆宋卓学赵子鸣赵新杰王小娟罗向阳浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 浙江大学网络空间安全学院浙江杭州310027 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310027 浙江省区块链与网络空间治理重点实验室浙江杭州310027 移动终端安全浙江省工程实验室浙江杭州310027 北京邮电大学电子工程学院北京100876 信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室河南郑州450001

网络攻击检测在网络安全中扮演着重要角色。网络攻击检测的对象主要为僵尸网络、SQL注入等攻击行为。随着安全套接层/安全传输层(SSL/TLS)加密协议的广泛使用,针对SSL/TLS协议本身发起的SSL/TLS攻击日益增多,因此通过搭建网络流采集环境... 详细信息

网络攻击检测在网络安全中扮演着重要角色。网络攻击检测的对象主要为僵尸网络、SQL注入等攻击行为。随着安全套接层/安全传输层(SSL/TLS)加密协议的广泛使用,针对SSL/TLS协议本身发起的SSL/TLS攻击日益增多,因此通过搭建网络流采集环境,构建了包含4种SSL/TLS攻击网络流与正常网络流的网络流数据集。针对当前网络攻击流检测的可观测性有限、网络流原始时空域分离性有限等问题,提出流谱理论,将网络空间中的威胁行为通过“势变”过程从原始时空域空间映射到变换域空间,具象为“势变谱”,形成可分离、可观测的特征表示集合,实现对网络流的高效分析。流谱理论在实际网络空间威胁行为检测中的应用关键是在给定变换算子的情况下,针对特定威胁网络流找到势变基底矩阵。由于SSL/TLS协议在握手阶段存在着强时序关系与状态转移过程,同时部分SSL/TLS攻击间存在相似性,因此对于SSL/TLS攻击的检测不仅需要考虑时序上下文信息,还需要考虑对SSL/TLS网络流的高分离度的表示。基于流谱理论,采用威胁模板思想提取势变基底矩阵,使用基于长短时记忆单元的势变基底映射,将SSL/TLS攻击网络流映射到流谱域空间。在自建SSL/TLS攻击网络流数据集上,通过分类性能对比、势变谱降维可视化、威胁行为特征权重评估、威胁行为谱系划分评估、势变基底矩阵热力图可视化等手段,验证了流谱理论的有效性。

关键词：安全套接层/安全传输层攻击网络流检测流谱理论长短时记忆

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旋转目标检测算法在卫星影像中的应用

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计算机工程与应用 2021年第16期57卷 134-141页

作者：李巍戴朝霞张向东张亮沈沛意西安电子科技大学通信工程学院西安710126 中国电子科技网络信息安全有限公司成都610041 西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710126

近年来,深度学习在卫星影像目标检测领域得到了快速的发展,如何精准高效定位目标物体是卫星影像目标检测研究中的主要难点。提出了一种基于旋转矩形空间的YOLOv3改进算法来精准定位卫星影像目标,对原有网络进行改进,增加角度变换的数据... 详细信息

近年来,深度学习在卫星影像目标检测领域得到了快速的发展,如何精准高效定位目标物体是卫星影像目标检测研究中的主要难点。提出了一种基于旋转矩形空间的YOLOv3改进算法来精准定位卫星影像目标,对原有网络进行改进,增加角度变换的数据预处理过程,防止实例角度变化对网络训练造成影响。使用双旋转坐标进行回归训练,增加了角度锚点,提高了网络对卫星目标的检测有效性。提出了基于旋转矩形空间的非极大值抑制改进算法,可以有效去除多余的旋转预测框。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法拥有更好的可视化效果,可以有效准确地定位卫星影像的目标物体,有效避免了密集场景下预测框的遮挡问题,在保证实时性的前提下,将均值平均精度提高了0.8个百分点。

关键词：卫星影像目标检测深度学习旋转矩形框

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软件随机数发生器安全性的研究综述

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密码学报 2020年第6期7卷 735-749页

作者：刘攀陈天宇马原吴鑫莹吕娜荆继武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 中国科学院数据与通信保护研究教育中心北京100093 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

随机数发生器在现代密码学中是基础而重要的组成元素,为密码算法、安全协议、数字签名等密码技术提供根本性的安全保障.目前,软件随机数发生器得益于开发成本低、迭代更新方便、生成的随机数具有良好统计性质等优势,在各类操作系统、嵌... 详细信息

随机数发生器在现代密码学中是基础而重要的组成元素,为密码算法、安全协议、数字签名等密码技术提供根本性的安全保障.目前,软件随机数发生器得益于开发成本低、迭代更新方便、生成的随机数具有良好统计性质等优势,在各类操作系统、嵌入式系统平台上使用非常广泛,为众多密码应用提供随机数服务.然而,不安全的随机数则会导致整个系统存在安全风险.因此,本文总结了典型操作系统平台中软件随机数发生器的基本结构和工作原理,包括Linux平台的随机数发生器、Android平台的OpenSSL所使用的伪随机数发生器和Windows平台的随机数发生器等.同时,梳理了当前软件随机数发生器的安全性分析关注点,包括有效熵源的选取、面向熵源的熵估计技术准确度等方面.

关键词：软件随机数发生器操作系统设计技术安全性分析

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基于最优排序的局部敏感哈希索引

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计算机学报 2020年第5期43卷 930-947页

作者：冯小康彭延国崔江涛刘英帆李辉西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071 香港中文大学系统工程与工程管理系香港999077 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100084

针对外存环境中海量高维数据近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)查询面临的"维度灾难"和I/O性能瓶颈难题,本文提出了一种基于最优排序的局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing,LSH)索引方案O2LSH(Optimal Order... 详细信息

针对外存环境中海量高维数据近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)查询面临的"维度灾难"和I/O性能瓶颈难题,本文提出了一种基于最优排序的局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing,LSH)索引方案O2LSH(Optimal Order LSH).通过引入空间填充曲线为复合哈希键值建立线序并排序,使近邻候选点更多地分布在相同或相邻磁盘页面,实现用少量顺序I/O加载到足够多的候选点.本文对多种常用空间曲线技术进行了量化分析,发现:(1)基本排序方案SK-LSH使用的row-wise曲线具有"维度优先遍历"的特性,容易对ANN查询造成多种局限;(2)另一类"邻域优先遍历"特性的曲线能够产生更好的候选点局部分布,且排序性能更加稳定.通过对比,我们选取了一种最优的"邻域优先遍历"曲线构造线序,该线序能够最大程度地改善近邻候选点的局部分布,进一步提升磁盘访问效率和查询精度.在多个真实多媒体数据集上进行了对比实验,证实了O2LSH相对于先进LSH方案(包括C2LSH、SK-LSH、SRS以及QALSH)在查询精度和I/O效率上的优越性.特别地,O2LSH克服了基本排序方案SK-LSH对LSH关键参数的敏感性,算法实用性进一步提升.

关键词：近似最近邻高维索引局部敏感哈希空间线序局部分布

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基于CNN-BiGRU的风机叶片故障诊断

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内蒙古科技大学学报 2022年第2期41卷 173-179页

作者：王永平张蕾张晓琳徐立韩朋张飞内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 包头医学院计算机科学与技术系内蒙古包头014010 华北电力大学可再生与清洁能源学院北京102206

提出一种深度学习检测方法CNN-BiGRU.采用CNN自适应地学习变量之间存在的关联特征,利用BiGRU对时间序列的敏感性,对风机叶片故障分类.对某风电场的SCADA数据进行增强、切片、标准化等预处理,实验结果表明:CNN-BiGRU分类模型能有效对叶... 详细信息

提出一种深度学习检测方法CNN-BiGRU.采用CNN自适应地学习变量之间存在的关联特征,利用BiGRU对时间序列的敏感性,对风机叶片故障分类.对某风电场的SCADA数据进行增强、切片、标准化等预处理,实验结果表明:CNN-BiGRU分类模型能有效对叶片结冰故障进行准确检测,在时间效率和检测准确率方面较其他深度学习模型效果更好.

关键词：风机叶片故障检测卷积神经网络双向门控循环单元

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基于Petri网的分层业务过程挖掘方法

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计算机集成制造系统 2020年第6期26卷 1525-1537页

作者：刘聪程龙曾庆田闻立杰欧阳春山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 都柏林大学计算机学院爱尔兰都柏林D04 V1W8 山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084 昆士兰科技大学信息系统系澳大利亚布里斯班QLD 4000

已有的过程挖掘方法通常以事件日志为输入,挖掘得到扁平过程模型,然而这些方法并不能很好地支持任务之间嵌套关系的识别和分层过程模型的挖掘。由此,提出一种从带有任务生命周期信息的事件日志中识别任务之间嵌套关系,进而挖掘分层业务... 详细信息

已有的过程挖掘方法通常以事件日志为输入,挖掘得到扁平过程模型,然而这些方法并不能很好地支持任务之间嵌套关系的识别和分层过程模型的挖掘。由此,提出一种从带有任务生命周期信息的事件日志中识别任务之间嵌套关系,进而挖掘分层业务过程模型的方法,挖掘得到的模型用分层Petri网来描述。在分层过程模型的基础上,给出了模型质量度量方法。为了提高所提方法的通用性和对事件日志中的噪声和低频行为的处理,定义了基本任务关系的频次和频率,并引入噪声阈值来过滤低频关系。所提方法均已在开源过程挖掘平台ProM工具中实现。基于仿真日志数据和真实日志数据,定量比较了所提方法与已有过程挖掘方法挖掘模型的质量,进一步验证了本文方法针对分层业务过程模型挖掘的优势。

关键词：分层过程挖掘分层Petri网生命周期事件日志质量评估

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