检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第12期51卷 317-325页

作者：姜露寒田有亮向阿新贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所贵阳550025 贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室贵阳550025

已有的支持策略或属性隐藏的CP-ABE方案可实现隐私保护的细粒度访问控制,但大部分方案仅实现了关于属性值的部分策略隐藏,且忽略了密钥生成过程的用户属性隐藏问题,仍易造成用户隐私信息泄露。针对上述问题,文中提出了一种完全隐藏访问... 详细信息

已有的支持策略或属性隐藏的CP-ABE方案可实现隐私保护的细粒度访问控制,但大部分方案仅实现了关于属性值的部分策略隐藏,且忽略了密钥生成过程的用户属性隐藏问题,仍易造成用户隐私信息泄露。针对上述问题,文中提出了一种完全隐藏访问策略和用户属性的CP-ABE方案,用于数据访问控制和密钥生成过程中的用户隐私信息保护。首先,提出了属性莫顿过滤器(Attribute Morton Filter,AMF),加密阶段将访问策略完全隐藏于AMF中,解密阶段用户可高效查询并精准判断用户属性在策略中的位置;其次,提出了一种基于zk-SNARKs的密钥生成方法,有效隐藏了密钥生成过程中的用户属性;最后,安全性证明及性能分析表明,所提方案在不影响效率的同时具有选择明文攻击下的不可区分性。

关键词：属性基加密访问策略用户属性完全隐藏属性莫顿过滤器

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面向RFID的轻量级双向认证协议

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计算机工程与应用 2023年第18期59卷 268-277页

作者：贺嘉琦彭长根付章杰许德权汤寒林贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 贵州数据宝网络科技有限公司贵阳550025

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的... 详细信息

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的消息认证码以保障双向认证时传输消息的新鲜性;通过椭圆曲线加密算法隐藏通信双方的真实身份,基于ECDLP(椭圆曲线离散对数问题)困难问题,在保证身份隐私的前提下,采用两轮消息交互的模式让通信双方相互验证新鲜的消息认证码来实现协议的双向认证;通过指定密钥种子协商出标签和服务器的共享会话密钥,并设计密钥自动更新机制以实现双方的密钥同步。与部分典型的双向认证协议进行分析对比,所提出的双向认证协议相较同类的双向认证协议最多节省近40%的计算时间和25%的存储空间,并且能够支持多种安全需求和抵抗不同的恶意攻击。

关键词： Hash函数椭圆曲线加密算法(ECC) 无线射频识别(RFID) 双向认证协议安全性分析

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基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取

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计算机应用 2023年

作者：唐媛陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

针对基于卷积神经网络的关系抽取获取句子语义信息时缺少不同尺度语义特征信息的获取以及缺少对关键信息的关注的问题，提出了基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取方法。首先，将关系抽取建模为二维化表示的标签预测。其次，通... 详细信息

针对基于卷积神经网络的关系抽取获取句子语义信息时缺少不同尺度语义特征信息的获取以及缺少对关键信息的关注的问题，提出了基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取方法。首先，将关系抽取建模为二维化表示的标签预测。其次，通过多尺度的特征信息提取与融合，获得了更细粒度的多尺度空间信息，然后，通过注意力与卷积的结合自适应地细化特征图，使得模型关注重要上下文信息。最后，使用两个预测器共同预测实体对之间的关系标签。实验结果表明，多尺度混合卷积注意力模型能够获取多尺度语义特征信息，通道注意力和空间注意力通过权重来捕捉通道和空间的关键信息，以此来提升关系抽取的性能。本模型在数据集SemEval-2010 task 8、TACRED、Re-TACRED和SciERC的性能F1值分别达到90.32%、70.74%、85.71%和89.66%。

关键词：关系抽取二维化表示通道注意力空间注意力多尺度语义特征

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基于多维语义映射的关系抽取方法研究

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计算机科学 2022年第11期49卷 206-211页

作者：程华龄陈艳平杨卫哲秦永彬黄瑞章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州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

关系抽取旨在从句子中识别出实体对之间的关系类型。在关系抽取领域,目前主流的方法都使用了深度学习方法,但大部分方法在输入层没有对词向量进行深层次的讨论。针对这一不足,提出了一种基于多维语义映射的关系抽取方法,该方法的核心思... 详细信息

关系抽取旨在从句子中识别出实体对之间的关系类型。在关系抽取领域,目前主流的方法都使用了深度学习方法,但大部分方法在输入层没有对词向量进行深层次的讨论。针对这一不足,提出了一种基于多维语义映射的关系抽取方法,该方法的核心思想是将矩阵降维方法应用于神经网络模型输入层。通过将表示文本的词向量进行多维度的降维分解,使分解后的词向量能映射表示同一语句在不同维度上的语义信息。实验结果表明,在Chinese Literature Text和SemEval-2010 Task8数据集上F1值分别达到了75.3%和88.9%,验证了所提方法的有效性。

关键词：关系抽取神经网络多维映射语义信息

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USPS:面向算力资源高效协同的用户态跨协议代理系统

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计算机科学 2023年第11期50卷 348-355页

作者：夏景旋申国伟郭春崔允贺贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025

随着算力网络的快速发展,通用算力、人工智能算力、超算等算力资源分布广泛。算力资源协同服务是算力网络研究的关键问题。在算力资源协同过程中,一方面,算力网络面临海量终端算力服务的高并发请求和低时延响应需求;另一方面,其难以充... 详细信息

随着算力网络的快速发展,通用算力、人工智能算力、超算等算力资源分布广泛。算力资源协同服务是算力网络研究的关键问题。在算力资源协同过程中,一方面,算力网络面临海量终端算力服务的高并发请求和低时延响应需求;另一方面,其难以充分发挥数据中心算力资源的高吞吐和低时延优势,进而难以为用户提供高效的算力服务。针对上述挑战,提出一种基于用户态协议栈和远程直接内存访问(Remote Direct Memory Access,RDMA)的用户态代理系统(User-Space Proxy System,USPS),通过用户态协议栈响应客户高并发算力请求,在动态批处理策略协调下实现基于RDMA的数据中心算力高吞吐、低时延服务。在通信方面,USPS实现了一个高效的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)通信机制,能够充分利用RDMA网卡带宽提供高速消息通信;在请求处理方面,提出了一个动态批处理调度方法,能够在满足用户时延要求的前提下最大化批处理效率。实验结果表明,USPS的服务响应时延仅是传统内核态Nginx代理系统的7.8%~23.1%,是其他用户态代理系统的17.3%~24.7%;吞吐量比传统内核态的Nginx代理系统提升了3.4~8.9倍,比其他用户态代理系统提升了3.2~4.2倍。

关键词：算力资源高效协同用户态代理远程直接内存访问数据中心批处理调度

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一种结合轻量级注意力机制的人体姿态估计算法

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 131-137页

作者：李文星喻明毫王子牛高建瓴林宁贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、冗余度高、耗时长等问题,提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框... 详细信息

针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、冗余度高、耗时长等问题,提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框架进行压缩;引入空间和通道相结合的注意力机制模块CBAM对模型的速度和精度进行权衡。实验结果表明,该方法下的网络模型大小和浮点计算量分别为10.51 MB和22.65 GFlops,相对于原OpenPose减少了79.91%和83.35%;在COCO2017测试集下,能够在保持较高的检测精度和召回率的基础上显著提升检测速度。

关键词：人体姿态估计计算机视觉 OpenPose 轻量级网络注意力机制

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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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基于SAC的永磁同步电机智能控制算法

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组合机床与自动化加工技术 2023年第9期 86-91页

作者：鄢霞何勇张庆铭姚凯学杨秀文贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025

针对永磁同步电机在负载转矩无规则变化、参数时变时利用传统速度控制方法较难满足高精度应用场合的精确控制问题,提出一种基于数据驱动的最大熵深度强化学习(SAC)智能控制方法。该方法利用系统数据训练SAC代理替换传统PID控制中的速度... 详细信息

针对永磁同步电机在负载转矩无规则变化、参数时变时利用传统速度控制方法较难满足高精度应用场合的精确控制问题,提出一种基于数据驱动的最大熵深度强化学习(SAC)智能控制方法。该方法利用系统数据训练SAC代理替换传统PID控制中的速度环,直接输出电压实现智能控制。在变负载和变转速的实验下,相比传统PID和DDPG智能控制方法,该方法在平均最大速度误差上分别提高约54.8%和24%,平均收敛时间上分别提高约37.8%和27.8%。实验结果表明该方法具有较好的抗干扰能力、跟踪效果和稳定性。

关键词：永磁同步电机智能控制最大熵深度强化学习

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基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 777-787页

作者：黄毅王文轩崔允贺陈意郭春申国伟贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省软件工程及信息安全特色重点实验室贵阳550025

现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference,TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经... 详细信息

现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference,TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经验的重要性,导致卸载决策精度降低。为解决上述问题,在移动蜂窝网络边缘计算场景下,考虑多设备、多服务器的计算卸载问题,提出一种基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法—COOPERANT。针对任务调度问题,COOPERANT构建了终端设备任务排队模型及服务器任务排队模型;针对任务卸载问题,COOPERANT设计了融合Boosting的优先经验重放算法、任务卸载联合优化模型、计算卸载多智能体深度强化学习模型及COOPERANT网络更新策略。实验证明,相比于遗传算法、蚁群算法、鲸鱼优化算法、MADDPG算法、TD-MADDPG算法以及MAPPO算法,COOPERANT能够有效降低系统时延和能耗开销,提升网络收敛速度。

关键词：计算卸载 Boosting 多智能体深度强化学习优先经验重放

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格上基于身份的可链接环签名方案

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计算机应用研究 2022年第10期39卷 3130-3135页

作者：刘梦情汪学明贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

为了抵抗量子算法的攻击和应对恶意签名者利用环签名技术的完全匿名性输出多个签名从而进行双重开销攻击这一缺陷,同时为了解决不必要的系统开销浪费问题,提出了一种新的格上基于身份的可链接环签名方案。该方案以格上近似最短向量问题... 详细信息

为了抵抗量子算法的攻击和应对恶意签名者利用环签名技术的完全匿名性输出多个签名从而进行双重开销攻击这一缺陷,同时为了解决不必要的系统开销浪费问题,提出了一种新的格上基于身份的可链接环签名方案。该方案以格上近似最短向量问题为安全基础,将该问题的求解归约于碰撞问题的求解,利用矩阵向量间的线性运算生成签名,同时结合了基于身份的密码技术。解决了系统开销浪费问题,不涉及陷门生成和高斯采样等复杂算法,提高了签名效率,降低了存储开销,并在随机预言模型下验证了方案满足完全匿名性和强存在不可伪造性。经分析,该方案是一个安全高效的环签名方案。

关键词：可链接环签名格基于身份的密码体制随机预言模型

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