检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2016年第1期33卷 245-248页

作者：徐佩傅鹂重庆大学软件学院重庆400044 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

以差分功耗分析(DPA)为代表的旁路攻击对包含AES算法的加密设备构成了极大威胁,目前关于防御DPA的方法研究主要针对硬件加密电路,对软件加密系统研究不足。提出一种引入掩码矩阵的软件防护方案,对智能卡加密算法运行过程中每个可能泄露... 详细信息

以差分功耗分析(DPA)为代表的旁路攻击对包含AES算法的加密设备构成了极大威胁,目前关于防御DPA的方法研究主要针对硬件加密电路,对软件加密系统研究不足。提出一种引入掩码矩阵的软件防护方案,对智能卡加密算法运行过程中每个可能泄露的中间值添加随机掩码,并对掩码矩阵采取动态更新策略以提高效率。实验结果表明,提出的方案具有抵抗差分功耗攻击的能力,同时效率相较于未采用动态更新的方案提高了将近1倍,该方案设计简单且易于实现,从而为智能卡的安全设计提供参考。

关键词：差分功耗分析 AES 智能卡掩码矩阵随机掩码动态更新

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智能变电站安全脆弱性评估方法

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重庆大学学报（自然科学版） 2017年第7期40卷 52-62页

作者：刘姗梅王胜柴继文夏晓峰国网四川省电力公司电力科学研究院成都610000 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

基于IEC61850的智能变电站严重依赖于信息和通信技术,信息安全成为不得不面对的新问题。从智能变电站信息安全脆弱性和传统信息安全评估手段的局限性2个方面对智能变电站的安全现状进行分析,提出了可覆盖智能变电站信息系统和控制系统... 详细信息

基于IEC61850的智能变电站严重依赖于信息和通信技术,信息安全成为不得不面对的新问题。从智能变电站信息安全脆弱性和传统信息安全评估手段的局限性2个方面对智能变电站的安全现状进行分析,提出了可覆盖智能变电站信息系统和控制系统的安全脆弱性评估方法。该方法分别采用已知漏洞扫描技术、未知漏洞挖掘技术以及静态评估方法,分别对智能变电站的各层设备和日常管理进行安全评估工作。通过对智能变电站实验环境的现场实际测试,发现了存在于信息系统、自动化设备中的系统漏洞,验证了该方法评估智能变电站信息安全脆弱性的有效性。应用该方法可以实现对智能变电站信息和控制系统潜在安全漏洞的多方位管控,提升智能变电站的整体安全。

关键词：智能变电站 IEC61850 脆弱性评估模糊测试

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基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法

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计算机应用 2017年第9期37卷 2531-2535页

作者：余可钦吴映波李顺蒋佳成向德王天慧信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400030 重庆大学软件学院重庆401331

针对移动服务推荐中用户上下文环境复杂多变和数据稀疏性问题,提出一种基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法——UCS-TF。该算法组合用户间的多维上下文相似度和上下文相似可信度,建立用户上下文相似度模型,再对目标用户的K个邻... 详细信息

针对移动服务推荐中用户上下文环境复杂多变和数据稀疏性问题,提出一种基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法——UCS-TF。该算法组合用户间的多维上下文相似度和上下文相似可信度,建立用户上下文相似度模型,再对目标用户的K个邻居用户建立移动用户-上下文-移动服务三维张量分解模型,获得目标用户的移动服务预测值,生成移动推荐。实验结果显示,与余弦相似性方法、Pearson相关系数方法和Cosine1改进相似度模型相比,所提UCS-TF算法表现最优时的平均绝对误差(MAE)分别减少了11.1%、10.1%和3.2%;其P@N指标大幅提升,均优于上述方法。另外,对比Cosine1算法、CARS2算法和TF算法,UCS-TF算法在数据稀疏密度为5%、20%、50%、80%上的预测误差最小。实验结果表明UCS-TF算法具有更好的推荐效果,同时将用户上下文相似度与张量分解模型结合,能有效缓解评分稀疏性的影响。

关键词：用户上下文上下文相似度模型数据稀疏张量分解算法移动服务推荐

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信息系统脆弱性被利用概率计算方法

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重庆大学学报（自然科学版） 2017年第12期40卷 35-42页

作者：柴继文王胜梁晖辉胡兵向宏国网四川省电力公司电力科学研究院成都610072 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

针对现有信息系统风险评估工作中对脆弱性的评估未考虑各脆弱性间的相关性,评估结果受到较多人为主观因素的影响,提出"被利用难易程度"和"被选择概率"两个指标将现有对脆弱性的"被利用难易程度"评价转换... 详细信息

针对现有信息系统风险评估工作中对脆弱性的评估未考虑各脆弱性间的相关性,评估结果受到较多人为主观因素的影响,提出"被利用难易程度"和"被选择概率"两个指标将现有对脆弱性的"被利用难易程度"评价转换为更为科学的"被利用概率"评价,并用贝叶斯网络的正向推理计算脆弱性节点的累积"被选择概率"。通过理论和实验分析,与相关的研究成果相比,提出的脆弱性被利用概率计算方法更准确、合理。

关键词：风险评估脆弱性贝叶斯网络被利用概率

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基于告警日志的网络故障预测

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计算机应用 2016年第A01期36卷 49-53页

作者：钟将时待吾王振华信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400030 重庆大学计算机学院重庆400030

收集整理某城域网络14个月的网络告警日志作为网络故障预测研究的数据集并提出一种基于告警日志的网络故障预测研究方法:首先以基于两级时间窗口的特征提取方法构建特征表征网络运行状态,并通过大量实验来选择构建特征所需的最佳参数组... 详细信息

收集整理某城域网络14个月的网络告警日志作为网络故障预测研究的数据集并提出一种基于告警日志的网络故障预测研究方法:首先以基于两级时间窗口的特征提取方法构建特征表征网络运行状态,并通过大量实验来选择构建特征所需的最佳参数组合,然后设计并实现了一种基于分类学习方法的自适应故障预测模型。大量的数据实验表明:对于整个网络未来6小时是否出现故障的预测准确率可以达到70%以上,明显好于基于威布尔分布的预测模型;在对网络设备故障进行预测时,分类预测的结果仍然优于基于威布尔分布的预测模型。初步研究结果表明,网络中大部分故障可通过网络运行日志数据进行预测,证明该方法具有较好的预测效果。

关键词：网络故障网络设备故障预测分类预测威布尔分布特征构建

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基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法

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光子学报 2020年第2期49卷 155-166页

作者：李正周卿琳李博陈成亓波重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 中国科学院光电技术研究所成都610209 中国科学院光束控制重点实验室成都610209

针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度... 详细信息

针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度的L 0范数提取有利于模糊核估计的图像显著边缘信息;其次,采用L p范数和L 0范数对图像的梯度分布和空间域进行稀疏约束,以保证反演图像的像素点间具有显著的对比度,同时保证图像中包含边缘和纹理等细节信息;最后,采用拉普拉斯分布先验对模糊核进行约束,以保证模糊核的稀疏特性.采取交替迭代策略对所提出的模型进行优化求解,从而得到模糊核和空间目标图像的估计值.实验结果表明,相比于几种具有代表性的盲反演算法,提出的方法能估计出更准确的模糊核,对图像边缘和纹理等细节信息具有更好的恢复能力,在主观评价和客观评价方面均取得了较好的反演性能.

关键词：图像盲反演灰度稀疏性梯度稀疏性细节稀疏表示稀疏先验空间目标

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道路交通流状态的多参数融合预测方法

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物理学报 2012年第16期61卷 535-542页

作者：马庆禄刘卫宁孙棣华重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学自动化学院重庆400044

针对道路交通流普遍存在的混沌特性以及单交通参数不足以全面反映交通流状态的实际情况,考虑交通动力学系统中多个交通参数之间的关联关系,提出一种新的多参数混沌时间序列预测算法.该算法在相空间重构理论的基础上,借助Bayes估计将多... 详细信息

针对道路交通流普遍存在的混沌特性以及单交通参数不足以全面反映交通流状态的实际情况,考虑交通动力学系统中多个交通参数之间的关联关系,提出一种新的多参数混沌时间序列预测算法.该算法在相空间重构理论的基础上,借助Bayes估计将多个参数在同一高维相空间中进行相点最优融合,从而增加重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原交通系统的动力学行为.同时借鉴单参数混沌时间序列预测方法,从不同角度对动力学系统的运动状态进行描述,以实现多参数时间序列的混沌预测.实验结果表明,通过融合多交通参数时间序列,获得了更加完整的交通流状态变化特征.与单交通参数时间序列的预测结果相比,其预测误差显著降低,均衡系数相应增大,提高了交通流状态预测的准确率.

关键词：交通参数交通状态预测相空间重构

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融合社交因素和评论文本卷积网络模型的汽车推荐研究

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自动化学报 2019年第3期45卷 518-529页

作者：冯永陈以刚强保华重庆大学计算机学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心桂林541004

汽车作为较高价值和个性化的消费品,使得用户购车决策过程较一般商品更为复杂.本文主要研究社交环境和评论文本两方面对用户购车决策过程的影响,提出了融合社交因素和评论文本卷积网络的汽车推荐模型(Social and comment text CNN model... 详细信息

汽车作为较高价值和个性化的消费品,使得用户购车决策过程较一般商品更为复杂.本文主要研究社交环境和评论文本两方面对用户购车决策过程的影响,提出了融合社交因素和评论文本卷积网络的汽车推荐模型(Social and comment text CNN model based automobile recommendation, SCTCMAR). SCTCMAR首先定义了基于购买用途需求的社交圈,在此基础上提出了个人偏好计算方法,并引入了偏好相似度;其次,设计了卷积网络模型学习汽车评论文本的隐特征;然后将社交影响量化因素和评论文本特征有机融合注入推荐模型,并采用低阶矩阵分解技术进行模型计算.另外,本文使用GloVe预训练词嵌入模型,产生了SCTCMAR的另一个版本SCTCMAR+.最后,将SCTCMAR、SCTCMAR、FMM (Flexible mixture model), TR (Trust rank). Random sampling在课题组爬取后经清理、去重和整合的266 995个用户、702辆汽车信息的真实数据集上进行精确率、召回率和平均倒序排名三个指标的多粒度实验比较,结果表明本文提出的SCTCMAR+和SCTCMAR具有良好的推荐性能.

关键词：汽车推荐卷积神经网络社交圈矩阵分解

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伪异常选择驱动学习的视频异常检测

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计算机科学 2023年第5期50卷 146-154页

作者：赵松傅豪王洪星重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学大数据与软件学院重庆400044

无监督视频异常检测方法通常使用正常的监控视频数据通过帧重构/帧预测方法来训练视频异常检测模型。然而,正常视频中往往包含大量的相似画面和背景帧,数据集冗余的问题尤为明显,因此不能高效地进行异常检测模型训练。针对该问题,提出... 详细信息

无监督视频异常检测方法通常使用正常的监控视频数据通过帧重构/帧预测方法来训练视频异常检测模型。然而,正常视频中往往包含大量的相似画面和背景帧,数据集冗余的问题尤为明显,因此不能高效地进行异常检测模型训练。针对该问题,提出了伪异常选择驱动学习的视频异常检测方法,从原始视频训练数据中迭代选取部分异常分数高的正常视频帧(伪异常帧)来构建新的训练池,用于学习和优化视频异常检测模型。在检测模型方面,设计了基于后继帧预测的双路U-Net骨干网络,以不同采样率的视频段分别作为两个支路的输入,从而从多个粒度上更好地提取和利用视频的时空特征。为了加强典型训练数据对帧预测任务和异常检测的影响,双路U-Net中设计了多层的记忆学习模块。在常用视频异常检测数据集上进行实验,验证了所提方法在检测精度和训练效率上的有效性。

关键词：视频监控异常检测样本选择记忆模型时空特征

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基于BEM的非平稳双选信道估计方法

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电子学报 2019年第1期47卷 204-210页

作者：沈轩帆廖勇代学武刘凯王丹重庆大学通信与测控中心重庆400044 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

面向高速环境下的无线通信系统,针对高速信道的双选衰落和非平稳特性,提出一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)的贝叶斯滤波的信道估计方法.针对双选衰落特性,采用BEM信道模型,降低估计复杂度,消除子载波间干扰;针对非平稳特... 详细信息

面向高速环境下的无线通信系统,针对高速信道的双选衰落和非平稳特性,提出一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)的贝叶斯滤波的信道估计方法.针对双选衰落特性,采用BEM信道模型,降低估计复杂度,消除子载波间干扰;针对非平稳特性,提出一种基于贝叶斯滤波的联合估计信道冲激响应与时变的时域自相关系数的信道估计方法.仿真分析表明,所提方法相较最小二乘法等传统方法在高速环境下能够提升估计精度和误码率性能.本方法特别适用于高速铁路的无线通信系统.

关键词：正交频分复用信道估计非平稳信道双选信道基扩展模型贝叶斯滤波

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