检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全研究 2022年第3期8卷 301-310页

作者：石加玉彭双和石福升李勇中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院北京100083 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100091 东华理工大学地球物理与测控技术学院南昌330013 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所河北廊坊065000

由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更... 详细信息

由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更有实际意义.开展了动态污点分析技术在程序脆弱性检测方面的应用研究,设计了基于libdft API程序脆弱性检测工具,并自定义了污染源和污染汇,以适应不同的脆弱性模式.该工具不需要对目标程序的源代码进行分析,可直接对二进制程序进行检测.测试结果表明,该工具可有效检测出心脏滴血攻击、格式化字符串攻击、数据泄露、ReturnToLibc攻击等多种程序脆弱性漏洞,对帮助编程人员进行程序安全性检测及保护计算机数据安全具有一定的参考价值.

关键词：动态污点分析系统安全程序脆弱性检测工具 libdft框架

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基于方剂相似度的核心方药及其适应症挖掘方法研究——以失眠症为例

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中医杂志 2021年第2期62卷 118-124页

作者：李新龙刘岩周莉王宁杜元周雪忠刘保延何丽云北京中医药大学东直门医院北京市东城区100700 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京交通大学计算机与信息技术学院辽宁中医药大学第一临床学院

目的探索建立中医师辨证论治核心方药的数据挖掘方法。方法以中医师辨证治疗失眠症的临床诊疗数据为例,基于方剂相似度对目标人群进行模块划分,构建核心方药及其有效人群特征的复杂网络,采用子网筛选、分级核心子网挖掘算法,挖掘中医师... 详细信息

目的探索建立中医师辨证论治核心方药的数据挖掘方法。方法以中医师辨证治疗失眠症的临床诊疗数据为例,基于方剂相似度对目标人群进行模块划分,构建核心方药及其有效人群特征的复杂网络,采用子网筛选、分级核心子网挖掘算法,挖掘中医师辨证治疗失眠症有效人群的核心方药及其适应症。结果共采集101例失眠症患者245诊次诊疗数据,其中有78例就诊1次以上,主要疗效结局显示有效患者68例(87.2%),部分有效患者2例,无效患者8例。78例(144诊次)患者诊疗数据进行复杂网络挖掘,根据各诊次方剂相似度可划分为2个模块,模块度为0.184。其中,模块一核心方由枳实、半夏、青礞石、竹茹、茯苓、黄连、橘红、大黄、龙齿、珍珠母组成,其有效人群以舌红、苔黄腻、入睡困难、早醒、多梦为主要表现,兼见大便干、口干口苦、情志不宁、头晕、脉弦实等。结论基于方剂相似度的复杂网络挖掘方法,能够初步揭示中医师辨证论治用药特点,为辅助名老中医经验挖掘和传承提供方法。

关键词：核心方药方剂相似度复杂网络辨证论治数据挖掘失眠症

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基于突变模型的SDN环境中DDoS攻击检测方法

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信息网络安全 2020年第5期 11-20页

作者：王健王语杰韩磊北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京计算机技术及应用研究所北京100854

文章提出一种基于尖点突变模型的DDoS攻击检测方法,通过分析DDoS攻击的行为特征和SDN下流表的特点,对该模型提出了基于流表的改良型控制变量和状态变量。最后通过仿真实验采集的数据,与常见方法进行多次对比实验,通过对实验结果进行分... 详细信息

文章提出一种基于尖点突变模型的DDoS攻击检测方法,通过分析DDoS攻击的行为特征和SDN下流表的特点,对该模型提出了基于流表的改良型控制变量和状态变量。最后通过仿真实验采集的数据,与常见方法进行多次对比实验,通过对实验结果进行分析可知,该方法可以有效检测DDoS攻击,并且相较于其他方法在具有较高检测率的同时拥有较低的误报率。

关键词：软件定义网络 DDoS攻击突变模型流表特征

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对2826名2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律的研究

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北京中医药大学学报 2021年第6期44卷 527-537页

作者：邢颖皮敏张润顺何雄杨杰文天才中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 深圳市中医院中国中医科学院广安门医院北京交通大学计算机与信息技术学院中国中医科学院中医药数据中心

目的分析2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律,为辅助2型糖尿病临床辨治提供参考。方法基于2826名2型糖尿病患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社团发现算法、有向加权复杂网络法、桑基图、核心网络分析法对不同证候... 详细信息

目的分析2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律,为辅助2型糖尿病临床辨治提供参考。方法基于2826名2型糖尿病患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社团发现算法、有向加权复杂网络法、桑基图、核心网络分析法对不同证候在不同治疗下的时序演变规律和不同治疗下的核心中药配伍进行数据挖掘。结果49.5%的患者为男性,50.5%为女性;51.59%患者41~60岁;92.75%患者就诊2~10次。通过对2型糖尿病证候和治法复杂网络进行社团划分,最终得到7个核心证候社团和5个治法社团,占比最高的分别为气虚血瘀阴阳两虚证(26.84%)及滋阴清热祛湿化痰法(33.33%)。2型糖尿病治疗前后两阶段的"证候-治法"对应关系与演变规律结果显示,每一类证候中使用滋阴清热祛湿化痰法和行气活血化瘀通络法的诊次数量之和均超过50%;每一类证候无论采用哪种治法,短期内平均有50%诊次的证候不发生变化,其次则转化为气虚血瘀阴阳两虚证。"证候-治法"长期时序演变规律结果显示,经治疗后多数证候保持不变,但也有相当部分向气虚血瘀阴阳两虚证、脾虚胃热肝气瘀滞证或阴虚火旺痰热互结证转化。而糖尿病各治法社团的用药与治法相匹配,常用中药配伍包括黄芩-黄连、黄连-黄柏、黄芪-白芍、黄连-干姜等。结论滋阴清热祛湿化痰法、行气活血化瘀通络法及具有相应功效的中药在2型糖尿病的临床治疗中较为常用,虽然大多证候经过治疗短期内难以产生明显变化,但从长期结果来看,部分证候经过治疗后往往具有向脾虚胃热并肝气瘀滞、阴虚火旺并痰热互结、气虚血瘀并阴阳两虚证转变的趋势。

关键词： 2型糖尿病真实世界研究数据挖掘复杂网络复杂网络社团发现算法桑基图证候治法演变规律

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一种基于反向多维拍卖模型的联邦学习激励机制

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新型工业化 2022年第5期12卷 236-244页

作者：郭英芸高博卢宇平张煜熊轲北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室智能高速铁路系统前沿科学中心国网能源研究院有限公司

与集中式机器学习方式相比，联邦学习（Federated Learning,FL）能在打通数据孤岛的同时兼顾保护数据隐私。为了解决资源受限的联邦学习中用户自私问题，本文提出了一种基于反向多维拍卖的激励机制IMRMA(Incentive Mechanism based on R... 详细信息

与集中式机器学习方式相比，联邦学习（Federated Learning,FL）能在打通数据孤岛的同时兼顾保护数据隐私。为了解决资源受限的联邦学习中用户自私问题，本文提出了一种基于反向多维拍卖的激励机制IMRMA(Incentive Mechanism based on Reverse Multi-dimensional Auction)。IMRMA通过建立服务器与用户间的博弈定价模型，引入带宽分配以充分利用有限的网络资源，达到提升训练质量的目标。IMRMA方案能同时保证个体理性、激励相容性和计算高效性。仿真实验表明IMRMA有效地提升了模型学习的精度和效率。

关键词：联邦学习激励机制带宽分配反向多维拍卖

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铁路物联网中无线携能中继网络性能分析

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物联网学报 2020年第4期4卷 70-78页

作者：李亚平熊轲张煜杨玺北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209 北京物资学院北京101149

面向铁路物联网场景研究了能量受限的两跳多中继网络的系统性能。源节点部署在列车上,向地面上能量受限的中继节点传输能量和信息,中继节点利用收集的能量向目的节点转发信息,中继节点采用半双工放大转发模式。在考虑中继电路具有能量... 详细信息

面向铁路物联网场景研究了能量受限的两跳多中继网络的系统性能。源节点部署在列车上,向地面上能量受限的中继节点传输能量和信息,中继节点利用收集的能量向目的节点转发信息,中继节点采用半双工放大转发模式。在考虑中继电路具有能量激活门限的情况下,推导出在莱斯衰落信道下系统中断概率和吞吐量的闭合表达式。通过蒙特卡洛仿真验证了理论分析的正确性,对比分析了第一跳距离最短和两跳距离之和最短的两种中继选择策略下,莱斯因子、时间分割因子、源节点天线数量、源节点总发射功率、能量转化效率、各节点相对位置对系统端到端中断概率和吞吐量的影响。当列车先后经过各个中继时,系统的中断概率先减小后增大,吞吐量先增大后减小,并且选择两跳距离之和最短时的系统性能优于选择第一跳距离最短时的系统性能。

关键词：能量收集中断概率莱斯衰落信道电路能量门限值中继选择放大转发

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基于深度学习的生理异常检测研究综述

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计算机工程与应用 2021年第10期57卷 10-25页

作者：麻琛彬张政波王晶解放军总医院医学创新研究部医学人工智能研究中心北京100853 北京航空航天大学生物与医学工程学院北京100191 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等关键信息,监测其数值波动有助于预警临床事件风险。深度模型是包含多级非线性变换的层级机器学习模型,在特征提取与建模方面优势显著,在计算机辅助诊断领域有着巨大的应用前景。随着连... 详细信息

生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等关键信息,监测其数值波动有助于预警临床事件风险。深度模型是包含多级非线性变换的层级机器学习模型,在特征提取与建模方面优势显著,在计算机辅助诊断领域有着巨大的应用前景。随着连续生理参数监测技术的进步,深度模型在生理电信号异常检测中的效用逐渐提高,研究重点也向临床应用领域拓展。报告了深度模型在生理电信号异常检测中的研究进展。从临床应用出发,分析了经典信号异常检测方法的优势与不足,简述了当前深度模型的建模方式。从判别模型和生成模型的角度总结了经典模型的建模原理及最新应用,同时讨论了深度模型的训练架构和训练策略。结合异常检测在临床中的应用、深度模型的研究进展以及生理数据集的可用性三方面进行总结与讨论,并对未来研究进行展望。

关键词：深度学习生理时间序列异常检测

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面向民族动态艺术数字化的拉班舞谱自动生成

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中国科学：信息科学 2019年第2期49卷 229-244页

作者：王嘉骥苗振江张雪艳张强北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044

拉班舞谱是一种用于记录人体动作的符号记录体系,它是保护、继承和传播民族民间舞蹈及其他动作艺术的有力工具.目前,拉班舞谱的获取主要依靠专业人员手工记录,效率较低.本文基于三维人体运动捕捉数据,通过识别与拉班符号相对应的元素动... 详细信息

拉班舞谱是一种用于记录人体动作的符号记录体系,它是保护、继承和传播民族民间舞蹈及其他动作艺术的有力工具.目前,拉班舞谱的获取主要依靠专业人员手工记录,效率较低.本文基于三维人体运动捕捉数据,通过识别与拉班符号相对应的元素动作,提出了一种自动生成拉班舞谱的方法.方法的主要部分包括运动分割和元素动作分析.在运动分割中,利用速度阈值方法将人体运动捕捉数据分割成与舞谱符号对应的元素动作片段.然后,将动作片段与拉班舞谱的节奏相匹配,从而确保生成的舞谱符号更加规范和准确.在元素动作分析中,拉班舞谱将动作区分为支撑动作和非支撑动作,考虑到两类动作性质不同,因此本文采用两种方法分别对支撑与非支撑动作进行有针对性的分析.实验表明,本文的方法实现了将运动捕捉数据表示的舞蹈动作转换为数字化的拉班舞谱,并且自动生成的效率远高于手工记录.所以该方法可以快速记录濒临失传的民族舞蹈,为保护和传承动作类非物质文化遗产做贡献.

关键词：运动捕捉拉班舞谱运动分割元素动作分析

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基于着色Petri网的离散事件动态系统建模与仿真

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新型工业化 2021年第9期11卷 101-104页

作者：姚可欣付长军郑伟明陈得恩田兴聪熊轲北京交通大学计算机与信息技术学院中国电子科技集团公司第五十四所

为解决复杂场景下离散事件系统动态性高引起的分析困难问题,提出了一种基于着色Petri网的离散事件动态系统建模方法。该方法首先对系统进行信息流分析并建立UML模型,然后根据规则将UML模型映射为Petri网模型,再对Petri网模型进行分层并... 详细信息

为解决复杂场景下离散事件系统动态性高引起的分析困难问题,提出了一种基于着色Petri网的离散事件动态系统建模方法。该方法首先对系统进行信息流分析并建立UML模型,然后根据规则将UML模型映射为Petri网模型,再对Petri网模型进行分层并添加颜色集,建立系统的着色Petri网模型。在向着色Petri网模型转换时,首先将动态系统分解为顶层模型和子模型;然后定义不同的颜色集,用来表示系统运行过程中的指令和状态等信息,减少库所和变迁的使用量;接着对子模型的变迁加载守卫条件和时间戳,使模型能够处理系统的并发和顺序性问题;在此基础上为系统库所添加令牌,用于表示系统中流动的信息资源。CPN Tools测试输出的结果,验证了所提方法的有效性,同时也为系统的设计与优化提供了一定的参考。

关键词：离散事件动态系统着色Petri网建模仿真分析

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面向云平台虚拟层的安全态势评估关键技术研究

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信息网络安全 2020年第7期 53-59页

作者：余晴郑崇辉杜晔北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院大学杭州高等研究院杭州310024 北京交通大学国家保密学院北京100044

随着针对云平台的攻击和破坏行为的日益增多,云平台的安全保障机制也由传统的被动防护转为主动防御。态势评估是一种可主动分析评估云平台当前安全风险状态的方法,是态势感知全过程的关键一环。文章面向云平台中大量部署的虚拟机,在分... 详细信息

随着针对云平台的攻击和破坏行为的日益增多,云平台的安全保障机制也由传统的被动防护转为主动防御。态势评估是一种可主动分析评估云平台当前安全风险状态的方法,是态势感知全过程的关键一环。文章面向云平台中大量部署的虚拟机,在分析提取虚拟层安全态势评估要素的基础上,提出一种改进的自适应遗传模拟退火算法OAGSAA,并应用于BP神经网络,可有效对云平台虚拟层安全状态进行分析评估。仿真实验结果显示,该方法具有较高预测准确率和收敛速度,并可避免陷入局部最小值。

关键词：云平台虚拟层态势评估自适应遗传模拟退火算法 BP神经网络

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