检索结果-内蒙古大学图书馆

信息网络安全 2023年第11期23卷 27-37页

作者：孙永奇宋泽文朱卫国赵思聪交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京航天晨信科技有限责任公司北京102308

文章针对基于安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)的图像分类方法进行研究,针对基于ABY^(3)协议的PaddleFL方法无法支持复杂模型中的一些网络加密操作问题,提出一种面向ABY^(3)协议重复秘密共享的维度变换和维度压缩操作... 详细信息

文章针对基于安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)的图像分类方法进行研究,针对基于ABY^(3)协议的PaddleFL方法无法支持复杂模型中的一些网络加密操作问题,提出一种面向ABY^(3)协议重复秘密共享的维度变换和维度压缩操作的加密方法;针对基于Beaver协议的CrypTen方法在密文训练时出现的模型崩溃问题,提出一种基于标志位的检测方法,通过舍弃异常值避免模型训练的环绕错误;针对近似计算错误问题,提出一种基于阈值限制的Softmax函数密文计算方法,满足更大数值范围的密文计算。在公开数据集上进行实验,结果表明,该方法能够在保证模型准确性的前提下有效保护用户数据的隐私。

关键词：图像分类隐私保护机器学习安全多方计算 PaddleFL CrypTen

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面向防御的网站指纹攻击研究

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网络安全技术与应用 2022年第11期 11-14页

作者：张啸天北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着网站指纹相关研究的深入以及防御手段的升级,现有的网站指纹攻击模型均暴露出一些不足,包括训练成本高、鲁棒性差等。本文简要介绍了近年来网站指纹攻击与防御手段的发展,并通过对多种模型的研究与对比,在无防御和有防御两种情景下... 详细信息

随着网站指纹相关研究的深入以及防御手段的升级,现有的网站指纹攻击模型均暴露出一些不足,包括训练成本高、鲁棒性差等。本文简要介绍了近年来网站指纹攻击与防御手段的发展,并通过对多种模型的研究与对比,在无防御和有防御两种情景下提出了新的网站指纹攻击手段。无防御情景下,结合了CNN与RNN优势的新模型提升了分类准确率,在封闭世界中可达98.96%,开放世界中可达99.93%,并缓解了概念漂移问题;有防御情景下,设计了基于时间信息的网站指纹特征提取方法,能有效应对网站指纹防御。

关键词：网站指纹攻击匿名通信 Tor

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基于同态加密的联邦学习方案研究

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智能城市 2022年第3期8卷 1-3页

作者：梁亚楠北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

联邦学习是一种新兴的隐私保护的分布式机器学习模型。机器学习训练过程中,模型的梯度可能会泄露用户数据集,同态加密技术可以解决隐私泄露问题。文章研究基于Paillier同态加密的联邦学习方案,在训练过程中,通过CKKS同态加密算法优化计... 详细信息

联邦学习是一种新兴的隐私保护的分布式机器学习模型。机器学习训练过程中,模型的梯度可能会泄露用户数据集,同态加密技术可以解决隐私泄露问题。文章研究基于Paillier同态加密的联邦学习方案,在训练过程中,通过CKKS同态加密算法优化计算损失函数过程,利用其乘法特性,减少原有方案中的计算量,提高联邦学习系统的计算效率。

关键词：同态加密联邦学习隐私保护

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基于车雾环境的联邦学习动态隐私保护方案

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中国电子科学研究院学报 2023年第5期18卷 397-406页

作者：郭雅婷赵佳黄学臻张强孟祥雨北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 公安部第一研究所北京100048 北京市公安局网络安全保卫总队北京100029

当前已经有研究将雾环境与联邦学习结合应用在车联网隐私保护中,但是缺乏对车辆移动性可能导致隐私需求改变的问题的考虑。为此,文中基于区域内车辆终端数目,提出了在不同的隐私需求下实施不同的隐私保护和效率调整的方案,在同态加密方... 详细信息

当前已经有研究将雾环境与联邦学习结合应用在车联网隐私保护中,但是缺乏对车辆移动性可能导致隐私需求改变的问题的考虑。为此,文中基于区域内车辆终端数目,提出了在不同的隐私需求下实施不同的隐私保护和效率调整的方案,在同态加密方案中进行双重加密聚合并且动态调整本地迭代次数,在差分隐私方案中动态调整每轮云聚合与雾聚合次数。实验表明,在区域内车辆终端数不同的情况下,本方案满足在隐私计算的同时保持较高精度。

关键词：联邦学习隐私保护同态加密差分隐私雾计算

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基于特征归因重要度评价的卷积网络剪枝

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 13-26页

作者：张彪杨朋波桑基韬于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重... 详细信息

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重要度评价的角度提出了两种模型剪枝算法.(1)由于每个卷积核都可以学习到其独有特征信息,因此本文提出了一种归因评价机制用于评价卷积核所学特征与因果特征的相关度,将模型中与因果特征相关度较低的卷积核进行裁剪,以实现模型压缩的目的,同时也能够保留原模型的归因特征,称此算法为归因剪枝.(2)第2种剪枝算法基于迭代优化剪枝框架,采用卷积通道和梯度中正相关特征评价相应卷积核重要度,以便于提高剪枝冗余卷积核的精准度,称为Taylor-guided剪枝算法.本文在VGGNet和ResNet两种网络架构上进行实验验证,结果表明:归因剪枝算法可以极大地保留原模型的归因特征;并且两种剪枝算法能够取得比当前主流剪枝算法更优异的压缩效果.

关键词：深度学习网络剪枝归因压缩 Taylor展开

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融合局部和全局时空特征的交通事故风险预测

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计算机科学与探索 2021年第9期15卷 1694-1702页

作者：王贝贝万怀宇郭晟楠林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

交通事故预测在城市公共安全、应急处置以及建设规划方面发挥着重要的作用。然而,在预测交通事故风险时仍然存在以下问题:首先交通事故的发生受到众多因素的影响,例如天气、道路状况等。其次交通事故的发生在空间范围内存在多尺度的时... 详细信息

交通事故预测在城市公共安全、应急处置以及建设规划方面发挥着重要的作用。然而,在预测交通事故风险时仍然存在以下问题:首先交通事故的发生受到众多因素的影响,例如天气、道路状况等。其次交通事故的发生在空间范围内存在多尺度的时空依赖,主要包括局部区域的时空相关性和全局区域的时空相似性。同时,由于实际场景中交通事故发生次数相对较少,给预测带来了零膨胀问题。因此,对交通事故进行准确的预测具有很大的挑战,现有的预测方法无法综合考虑上述问题。提出了一种新颖的融合局部和全局时空特征的交通事故风险预测模型(ST-RiskNet),同时考虑时间、天气、交通流量等影响事故发生的多源因素,通过局部区域时空相关性模块和全局区域时空相似性模块同时建模多尺度的时空相关性和相似性,并设计样本加权损失函数,针对事故风险较大的样本设置较大的权重来解决零膨胀问题。在两个真实交通事故数据集的结果表明,ST-RiskNet的预测效果优于现有的预测方法。

关键词：交通事故预测多源时空数据零膨胀图卷积(GCN)

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下一代车载时间敏感网络架构设计与调度评估

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电讯技术 2023年第1期63卷 77-84页

作者：赵晓敏王腾李宗辉宫新乐黄晋魏鹏合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230009 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学车辆与运载学院北京100084 天津市宇航智能装备技术企业重点实验室天津300451

智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)是未来汽车行业发展的主要方向之一,其对车载网络通信的带宽、延迟出了较高的要求。针对该要求,提出了基于以太网的电子电气架构(Electronic/Electrical Architecture,EEA);在分析基于I... 详细信息

智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)是未来汽车行业发展的主要方向之一,其对车载网络通信的带宽、延迟出了较高的要求。针对该要求,提出了基于以太网的电子电气架构(Electronic/Electrical Architecture,EEA);在分析基于IEEE802.1Qbv的时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)传输调度机制的基础上,实现了控制数据流和传感器数据流的增量式调度。通过评估和对比,TSN拥有更高的带宽、更低的传输时延,有望成为下一代车载网络。

关键词：智能网联汽车(ICV) 车载以太网时间敏感网络(TSN) 电子电气架构(EEA) 流量调度

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价值样本选取的不均衡分类

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计算机科学与探索 2020年第3期14卷 401-409页

作者：徐剑王馨月才子昕沈启航景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院

基于传统模型的实际分类问题,不均衡分类是一个常见的挑战问题。由于传统分类器较难学习少数类数据集内部的本质结构,导致更多地偏向于多数类,从而使少数类样本被误分为多数类样本。与此同时,样本集中的冗余数据和噪音数据也会对分类器... 详细信息

基于传统模型的实际分类问题,不均衡分类是一个常见的挑战问题。由于传统分类器较难学习少数类数据集内部的本质结构,导致更多地偏向于多数类,从而使少数类样本被误分为多数类样本。与此同时,样本集中的冗余数据和噪音数据也会对分类器造成困扰。为有效处理上述问题,提出一种新的不均衡分类框架SSIC,该框架充分考虑数据统计特性,自适应从大小类中选取有价值样本,并结合代价敏感学习构建不均衡数据分类器。首先,SSIC通过组合部分多数类实例和所有少数类实例来构造几个平衡的数据子集。在每个子集上,SSIC充分利用数据的特征来提取可区分的高级特征并自适应地选择重要样本,从而可以去除冗余噪声数据。其次,SSIC通过在每个样本上自动分配适当的权重来引入一种代价敏感的支持向量机(SVM),以便将少数类视为与多数类相等。

关键词：类的不均衡学习分类压缩激励网络代价敏感度学习

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人工智能辅助下的心理健康新型测评

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心理科学进展 2022年第1期30卷 157-167页

作者：姜力铭田雪涛任萍骆方北京师范大学心理学部北京100875 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国基础教育质量监测协同创新中心北京100875

近年来,人工智能技术的飞速发展及应用催生了"智能化心理健康测评"这一领域。智能化心理健康测评能够弥补传统方法的不足,降低漏诊率并提高诊断效率,这对于心理健康问题的普查及预警具有重大意义。目前,智能化心理健康测评处... 详细信息

近年来,人工智能技术的飞速发展及应用催生了"智能化心理健康测评"这一领域。智能化心理健康测评能够弥补传统方法的不足,降低漏诊率并提高诊断效率,这对于心理健康问题的普查及预警具有重大意义。目前,智能化心理健康测评处于初步发展阶段,研究者基于在线行为数据、便携式设备数据等开展主要以数据驱动为导向的探索研究,旨在实现更高的预测准确率,但是测评结果的可解释性等指标尚不够理想。未来的智能化心理健康测评需要强调心理学领域知识和经验的深度介入,提高测评的针对性和精细化程度,加强信效度检验,这对于智能化心理健康测评工具的进一步发展和应用至关重要。

关键词：人工智能大数据心理健康心理测评

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中西医结合研究的思维及方法学亟待创新——运用细胞行为组学进行中医药研究的探讨

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中国中西医结合杂志 2023年第9期43卷 1046-1051页

作者：曾以德陈少宗刘保延周雪忠兰天薛玺情赵润山东中医药大学针灸研究院济南250355 山东中医药大学中医药创新研究院济南250355 中国中医科学院北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

组学技术在近年来中西医结合的发展中发挥了重要作用。由于生理或病理状态是由生命体最基本的单位:细胞的行为表现聚合而形成的,所以凭借各种组学所产生的分子信息必须在细胞层面加以整合,并延展到人体整体层面才能体现中医学理论的精... 详细信息

组学技术在近年来中西医结合的发展中发挥了重要作用。由于生理或病理状态是由生命体最基本的单位:细胞的行为表现聚合而形成的,所以凭借各种组学所产生的分子信息必须在细胞层面加以整合,并延展到人体整体层面才能体现中医学理论的精髓。细胞行为是细胞内蛋白网络中所有蛋白活性受到外界调控后在细胞层面的总体表现。精细量化细胞的各种行为可以解析不同蛋白通路在细胞行为上的占比,并将各种分子组学信息和细胞行为紧密连结。笔者首次倡导基于细胞行为组学来研究中医药生物学基础的策略,旨在探寻适合中医学理论的研究方法,以全面体现中医学理论内涵及其实践在现代科学中的意义。

关键词：中西医结合中医学理论中医药研究方法细胞行为组学

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