检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2023年第4期52卷 620-630页

作者：胡枫王凯军周丽娜常笑青海师范大学大学计算机学院西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008 临沂科技职业学院信息工程系山东临沂276000 临沂职业学院信息工程系山东临沂276017

借鉴WS小世界网络的构造算法,在超网络(也称为超图)中加入超边随机重连,构建小世界超网络模型。以该模型为信息传播的底层网络,提出小世界超网络SIR信息传播模型,仿真模拟超边随机重连概率、超网络中的邻居节点数量以及传播率、恢复率... 详细信息

借鉴WS小世界网络的构造算法,在超网络(也称为超图)中加入超边随机重连,构建小世界超网络模型。以该模型为信息传播的底层网络,提出小世界超网络SIR信息传播模型,仿真模拟超边随机重连概率、超网络中的邻居节点数量以及传播率、恢复率等参数对超网络的信息传播过程影响,并与普通网络中的传播过程进行了对比分析,发现超网络中的信息传播速度更快,波及范围更广。进一步,在3类实证超网络上验证了超网络的小世界特性及信息传播规律。在万物互联时代,世界变得更小的背景下,对现实世界中更为复杂的信息与疾病传播机制的深入研究具有一定的借鉴意义。

关键词：超图小世界特性小世界超网络模型 SIR传播模型实证分析

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对象驱动的Linux内核crash分类技术研究

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小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 926-932页

作者：何林浩魏强王允超郭志民信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001 国网河南省电力公司电力科学研究院郑州450052

Crash(程序崩溃)分析是漏洞挖掘与利用的关键阶段,精准的crash分类是crash分析和漏洞利用的前提.针对现有的Linux内核crash存在大量重复的问题,本文提出一种对象驱动的Linux内核crash分类方法.该方法将内核crash与内核对象的关系建模为... 详细信息

Crash(程序崩溃)分析是漏洞挖掘与利用的关键阶段,精准的crash分类是crash分析和漏洞利用的前提.针对现有的Linux内核crash存在大量重复的问题,本文提出一种对象驱动的Linux内核crash分类方法.该方法将内核crash与内核对象的关系建模为二部图结构,从而将crash分类问题转化为内核对象的相似性对比问题.首先,通过对crash执行后向污点分析提取crash相关的内核对象;其次,构造内核对象调用图计算内核与根本原因的相关性度量;最后,基于上述结果构造二部图实现crash相似性比较算法.基于上述方法,本文开发出了Linux内核crash分类的原型系统.通过在真实的数据集上进行实验,验证了系统的有效性和可用性,弥补了现有分类方法粒度较粗,存在误报较多的问题.

关键词： crash分类 Linux内核内核对象污点分析

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基于无证书的子分组多重签名方案

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信息安全学报 2024年第5期9卷 178-188页

作者：王宇航徐哲清王志伟刘峰南京邮电大学计算机学院南京210023 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

无证书密码体制是在传统的基于证书的公钥密码体制和身份基的密码体制的基础上提出的一种新的密码体制。无证书密码体制不仅克服了传统公钥密码体制中的证书管理问题,更是解决了身份基的密码体制中的密钥托管问题,在巧妙地克服两者缺点... 详细信息

无证书密码体制是在传统的基于证书的公钥密码体制和身份基的密码体制的基础上提出的一种新的密码体制。无证书密码体制不仅克服了传统公钥密码体制中的证书管理问题,更是解决了身份基的密码体制中的密钥托管问题,在巧妙地克服两者缺点的同时,将两者的优势相结合。在实际应用中,高效和安全是大家设计方案所需要追求的目标,因此如何设计出安全高效的无证书密码算法一直是大家关注的焦点。多重签名用于证明一组签名者已对给定消息进行了签名,其签名长度与签名者数量无关。在区块链等共识场景中,使用多重签名算法是一种兼顾安全和效率的解决方案。目前,多重签名被越来越多地应用在区块链等共识场景下,其优点在于减少区块的存储消耗、正确性验证时间等。然而在共识场景下应用的多重签名方案中默认签名者为诚实实体,因此当存在“Byzantine节点”时,无法保证多重签名的安全有效。为了将无证书密码体制以及多重签名的优势结合起来,并提高多重签名方案在共识场景下的鲁棒性,本文提出了一种基于无证书的子分组多重签名方案。该方案中允许群中任意合法子分组代表群产生多重签名,并在签名聚合前验证所有单个签名的有效性。在本文中,我们定义了方案的鲁棒性,并给出了相应的证明;在随机预言机模型下,我们证明了本文方案在适应性选择消息攻击下具有不可伪造性。最后,由效率分析和仿真实验表明,本文方案中的多重签名生成效率较高。

关键词：无证书子分组多重签名鲁棒性 CDH假设

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一种基于GRU的半监督网络流量异常检测方法

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计算机科学 2023年第3期50卷 380-390页

作者：李海涛王瑞敏董卫宇蒋烈辉郑州大学网络空间安全学院郑州450001 信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001

入侵检测系统(IDS)是在出现网络攻击时能够发出警报的检测系统,检测网络中未知的攻击是IDS面临的挑战。深度学习技术在网络流量异常检测方面发挥着重要的作用,但现有的方法大多具有较高的误报率且模型的训练大多使用有监督学习的方式。... 详细信息

入侵检测系统(IDS)是在出现网络攻击时能够发出警报的检测系统,检测网络中未知的攻击是IDS面临的挑战。深度学习技术在网络流量异常检测方面发挥着重要的作用,但现有的方法大多具有较高的误报率且模型的训练大多使用有监督学习的方式。为此,提出了一种基于门循环单元网络(GRU)的半监督网络流量异常检测方法(SEMI-GRU)。该方法将多层双向门循环单元神经网络(MLB-GRU)和改进的前馈神经网络(FNN)相结合,采用数据过采样技术和半监督学习训练方式,应用二分类和多分类方式检验网络流量异常检测的效果,并使用NSL-KDD,UNSW-NB15和CIC-Bell-DNS-EXF-2021数据集进行验证。与经典机器学习模型和DNN,ANN等深度学习模型相比,SEMI-GRU方法在准确率、精确率、召回率、误报率和F1分数等指标上的表现均表现更优。在NSL-KDD二分类和多分类任务中,SEMI-GRU在F1分数指标上领先于其他方法,分别为93.08%和82.15%;在UNSW-NB15二分类和多分类任务中,SEMI-GRU在F1分数上的表现优于对比方法,分别为88.13%和75.24%;在CIC-Bell-DNS-EXF-2021轻文件攻击数据集二分类任务中,SEMI-GRU对所有测试数据均分类正确。

关键词：入侵检测系统半监督学习多层双向门循环单元前馈神经网络 NSL-KDD UNSW-NB15

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基于IR2Vec模型的跨架构密码算法识别

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计算机科学 2023年第S01期50卷 720-726页

作者：赵晨霞舒辉沙子涵郑州大学网络空间安全学院郑州450001 信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001

在信息安全领域,加密技术被用来保障信息的安全性,在可执行文件中识别密码算法对于保护信息安全有着重要意义。现有密码算法识别技术大多只能针对单一架构,在跨架构场景下识别能力较差,因此,提出了IR2Vec模型,着力解决跨架构下的密码算... 详细信息

在信息安全领域,加密技术被用来保障信息的安全性,在可执行文件中识别密码算法对于保护信息安全有着重要意义。现有密码算法识别技术大多只能针对单一架构,在跨架构场景下识别能力较差,因此,提出了IR2Vec模型,着力解决跨架构下的密码算法识别问题。该模型首先基于LLVM衔接不同的前端和后端的特性来解决跨架构的问题,利用LLVM-RetDec将可执行文件反编译成中间表示语言,然后改进PV-DM模型将中间表示语言语义向量化,通过求取向量的余弦距离来判断语义相似性。收集多种密码算法来建立密码算法库,将待检测目标可执行文件分别与密码算法库中的文件进行一一对比,取相似度最高的为识别结果。实验结果表明,该技术能够有效识别出可执行文件中的密码算法,该模型可同时支持X86,ARM和MIPS 3种架构,Clang和GCC两种编译器,以及O0,O1,O2和O3这4种优化选项的二进制文件交叉识别。

关键词：相似性识别跨架构密码算法 LLVM

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基于相机类对比学习的完全无监督行人重识别

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数据采集与处理 2025年第1期40卷 207-216页

作者：田青周子枭南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学无锡研究院无锡214101 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

最近的无监督行人重识别研究使用聚类和记忆字典中的伪标签来训练模型。但是,这些研究忽略了行人重识别的数据集是通过不同相机采集的,即相机之间的分布差异较大,较大的相机方差会导致模型精度降低。因此,提出了相机类对比学习,包括类... 详细信息

最近的无监督行人重识别研究使用聚类和记忆字典中的伪标签来训练模型。但是,这些研究忽略了行人重识别的数据集是通过不同相机采集的,即相机之间的分布差异较大,较大的相机方差会导致模型精度降低。因此,提出了相机类对比学习,包括类对比损失和相机对比损失,其中类对比损失可以实现对内存字典的一致性更新,并减少噪声标签对模型的影响;而相机对比损失通过为每个相机中的每个类构建相机类中心,拉近同属一个类的相机类中心距离,并使不同类的相机类中心距离相距更远,从而减少相机方差。通过相机类对比学习,减少了相机方差和噪声标签对模型的影响,从而提高了行人重识别的性能。在4个公开数据集上,相机类对比学习都表现出优异的结果,有效地缓解了相机方差对模型的影响。

关键词：行人重识别类对比损失相机对比损失内存字典相机方差

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基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法

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计算机学报 2024年第11期47卷 2678-2690页

作者：孙宇辰许倩倩王子泰杨智勇黄庆明中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 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 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾... 详细信息

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾邮件检测等,均涉及样本分布不平衡问题.针对多任务学习面向任务相关性的高要求,即当模型学习和共享不相关知识时,负迁移可能会影响模型朝着错误方向训练.因此,大多数现有方法在此类场景中无法得到有效应用.为解决该实际问题,设计一种能适用于样本不平衡场景的多任务学习算法变得尤为重要.本文提出了一种基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法,首先引入了对标签分布不敏感的ROC曲线下面积(AUC)作为该学习任务的评价指标,并建立了一种用于AUC优化的多任务学习算法,以提高模型在样本不平衡场景下的性能表现.同时,为进一步有效优化模型,本文将原始成对优化问题重构为逐样本极大极小优化问题,使得每一轮迭代复杂度由O(Ln_(i,+)n_(i,-))降低至O(L(n_(i,+)+n_(i,-))).针对多任务学习中存在的负迁移现象,本文引入了一种自适应低秩正则项,以消除模型冗余信息,同时提高模型的泛化性能.最后,通过与多个对比方法在四个仿真数据集和三个真实数据集Landmine、MHC-I和USPS上的比较,所有实验结果一致证明了本文所提出算法的有效性.

关键词：多任务学习 AUC优化低秩表示

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碳纤维-FeCoCrNiAl高熵合金颗粒混杂增强7075铝基复合材料的力学性能及断裂行为

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稀有金属材料与工程 2024年第3期53卷 643-650页

作者：高昌琦马勤魏玉鹏田江霞魏明宇王乔博孙良玉兰州理工大学材料科学与工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室甘肃兰州730050 泉州信息工程学院机械与电气工程学院福建泉州362000

为探究双相增强体对铝基复合材料拉伸性能和断裂行为的影响,采用真空热压烧结工艺在580℃,30MPa条件下保温10min制备了FeCoCrNiAl高熵合金颗粒增强7075铝基复合材料(HEA_(p)/Al),Ni-Co-P镀层修饰碳纤维增强7075铝基复合材料(CF/Al)和FeC... 详细信息

为探究双相增强体对铝基复合材料拉伸性能和断裂行为的影响,采用真空热压烧结工艺在580℃,30MPa条件下保温10min制备了FeCoCrNiAl高熵合金颗粒增强7075铝基复合材料(HEA_(p)/Al),Ni-Co-P镀层修饰碳纤维增强7075铝基复合材料(CF/Al)和FeCoCrNiAl高熵合金颗粒及Ni-Co-P镀层修饰碳纤维混杂增强铝基复合材料(CF-HEA_(p)/Al)。并对不同复合材料微观结构及拉伸性能进行分析表征及比较。结果表明:CF-HEA_(p)/Al复合材料的屈服强度(YS)与极限拉伸强度(UTS)随纤维含量的升高(体积分数由0至40%)呈现先增大后降低的变化,延伸率则逐渐降低。鉴于Ni-Co-P镀层修饰碳纤维与FeCoNiCrAl高熵合金颗粒的混杂强化效应,CFHEA_(p)/Al复合材料的YS和UTS较HEA_(p)/Al与CF/Al复合材料明显提高,且其断口表现出基体韧性断裂及纤维拔出与断裂的多种失效特征。

关键词：碳纤维 FeCoCrNiAl高熵合金颗粒混杂增强效应力学性能断裂行为

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基于无免靶区域的水下偏振去散射成像

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物理学报 2025年第4期74卷 95-102页

作者：朱叶青王星朱竹青南京师范大学泰州学院信息工程学院泰州225300 南京师范大学计算机与电子信息学院南京210023 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室长春130033

偏振成像技术在去除后向散射光方面是有效的.针对该技术依赖免靶区域以计算后向散射光信息限制其适用范围和实时成像能力的问题,本文提出了无免靶区域的偏振成像方法.该方法结合主动偏振成像和透射率去散射模型,将相机接收到的图像分解... 详细信息

偏振成像技术在去除后向散射光方面是有效的.针对该技术依赖免靶区域以计算后向散射光信息限制其适用范围和实时成像能力的问题,本文提出了无免靶区域的偏振成像方法.该方法结合主动偏振成像和透射率去散射模型,将相机接收到的图像分解为具有偏振信息和无偏振信息的部分,具有偏振信息的部分采用主动成像模型计算,而无偏振信息的部分基于Stokes矢量计算.同时,结合透射率校正原理实现去散射.实验和真实世界水下成像结果表明,本文方法能够有效去除大部分后向散射光,且具有速率优势,能够助力实时复杂条件下的水下成像技术,在海底资源探测与研究等领域具有广阔的应用前景.

关键词：免靶区域水下偏振成像去散射透射率校正

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大点数FFT在“申威26010”上的并行优化

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浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 78-86页

作者：郭俊刘鹏杨昕遥张鲁飞吴东湖州职业技术学院信息工程与物联网学院浙江湖州313000 湖州职业技术学院湖州市物联网智能系统集成技术重点实验室浙江湖州313000 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 蚂蚁科技集团股份有限公司浙江杭州310013 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

根据“神威·太湖之光”超级计算机所用国产“申威26010”处理器的架构特点和编程规范,提出针对大点数FFT的众核并行优化方案.该方案源自经典的Cooley-Tukey FFT算法,通过将一维大点数数据迭代分解为二维小规模矩阵进行并行加速.为... 详细信息

根据“神威·太湖之光”超级计算机所用国产“申威26010”处理器的架构特点和编程规范,提出针对大点数FFT的众核并行优化方案.该方案源自经典的Cooley-Tukey FFT算法,通过将一维大点数数据迭代分解为二维小规模矩阵进行并行加速.为了解决矩阵“列FFT”的读写、转置和计算问题,提出“列均分-行连续”的读写策略,通过对数据进行合理的分配、重排、交换,结合SIMD向量化、旋转因子优化、双缓冲、寄存器通信、跨步传输等优化手段,充分利用了众核处理器的计算资源和传输带宽.实验结果显示,单核组64从核并行程序较主核运行FFTW库,可以达到最高65x、平均48x以上的加速比.

关键词：神威·太湖之光申威26010 快速傅里叶变换 Cooley-Tukey算法众核并行

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