检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2024年第1期50卷 103-120页

作者：徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙张辉王飞跃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 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 详细信息

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

关键词：对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码

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面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法

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激光与红外 2023年第6期53卷 830-837页

作者：吴嘉诚孙淑杰刘俊博田媚黄雅平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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院基础设施检测所北京100080

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点... 详细信息

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法。该方法提出了一种新颖的网格投影策略,对大规模铁路点云数据进行高效的降维降采样处理。然后,设计了基于GPU的改进聚类加速算法,快速识别离群的噪声数据。最后综合设计多策略融合方法,有效地去除噪声数据。所提方法充分利用铁路场景前向运动的特点,对点云数据进行基于网格化的时空压缩,同时利用GPU加速聚类算法的矩阵运算,实现了实时高效的铁路场景大规模点云去噪算法。实验结果表明,所提方法不仅能够提高去噪的性能,而且处理效率得到了极大提升。

关键词：激光点云去噪 GPU加速

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知识图谱增强的科普文本分类模型

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计算机应用 2022年第4期42卷 1072-1078页

作者：唐望径许斌仝美涵韩美奂王黎明钟琦清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 中国科普研究所北京100081

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字,模型难以聚焦关键信息,造成传统模型分类性能不佳的问题,提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型,来减少主题无关信息的干扰,提升... 详细信息

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字,模型难以聚焦关键信息,造成传统模型分类性能不佳的问题,提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型,来减少主题无关信息的干扰,提升模型的分类性能。首先,采用四步法构建科普领域的知识图谱;然后,将该知识图谱作为距离监督器,并通过训练句子过滤器来过滤掉无关信息;最后,使用注意力机制对过滤后的句子集做进一步的信息筛选,并实现基于注意力的主题分类模型。在所构建的科普文本分类数据集(PSCD)上的实验结果表明,基于领域知识图谱的知识增强的文本分类算法模型具有更高的F1-Score,相较于TextCNN模型和BERT模型,在F1-Score上分别提升了2.88个百分点和1.88个百分点,验证了知识图谱对于长文本信息筛选的有效性。

关键词：科普文本分类知识图谱两级筛选长文本分类注意力

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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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面向高铁旅客服务系统的DSDP零信任架构设计

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铁路计算机应用 2024年第10期33卷 40-47页

作者：吴兴华姚洪磊刘勇王朋函北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

为解决高速铁路旅客服务系统(简称:旅服系统)业务终端设备数量多且统一安全接入管理权限复杂、零信任访问控制手段不足,以及传统软件定义边界(SDP,Software Defined Perimeter)零信任架构在实际应用中存在单点故障等问题,设计一种DSDP(D... 详细信息

为解决高速铁路旅客服务系统(简称:旅服系统)业务终端设备数量多且统一安全接入管理权限复杂、零信任访问控制手段不足,以及传统软件定义边界(SDP,Software Defined Perimeter)零信任架构在实际应用中存在单点故障等问题,设计一种DSDP(Dual-identity SDP)零信任架构,用以改造旅服系统主数据中心(简称:主数据中心)和铁路局集团公司服务器集群架构,保障其代管的车站业务终端设备接入的安全性;提出基于同态加密技术的双重认证流程算法,用以实现DSDP零信任架构下,主数据中心和铁路局集团公司SDP控制模块双向互认功能。实验结果表明:DSDP零信任架构可有效对抗劫持风险;在多用户的情况下,可保障旅服系统响应时间在合理范围内;具有可用性,可为旅服系统终端设备的统一接入与不同权限要求的零信任身份认证提供技术手段。

关键词：高速铁路旅客服务系统系统架构零信任 SDP架构同态加密

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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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ChatGPT在风湿科中医电子病历症状信息预处理中的应用

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中华中医药学刊 2025年第3期43卷 24-29,I0043页

作者：喻金龙张磊许宁法立峰杨扩韩真真郭洪涛中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 河南中医药大学第一附属医院河南郑州450000

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信... 详细信息

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范,同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习,完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果针对医学命名实体识别问题,小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看,两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷,但从整体上看,ChatGPT表现更为出色。结论实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理,相比传统模型更便捷高效,且与ChatGLM相比整体上表现更优,这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。

关键词： ChatGPT 中医电子病历症状数据预处理信息抽取

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基于解析器树的日志压缩优化方法

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信息网络安全 2022年第4期22卷 30-39页

作者：刘吉强何嘉豪张建成黄学臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东省计算中心济南250014 山东正中信息技术股份有限公司济南250014 公安部第一研究所北京100048

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算... 详细信息

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算法在小规模文本的处理上效果较好,但对于信息系统产生的大规模日志数据并不适用。现有日志压缩算法通过提取日志结构的方式实现数据压缩,但对日志数据中数值变量部分的压缩率和压缩速度的提升不明显。文章提出一种基于解析器树的日志压缩优化方法(TOLC),通过解析器构造解析器树,提取相应的日志模板并进行模板压缩,进而对数值变量部分进行编码压缩。文章通过5个不同类型的大型日志数据集对TOLC进行评估,并与其他方法进行比较。实验结果表明,TOLC在所有数据集上都实现了最高的压缩率,且在大型日志数据集中也表现出了很好的压缩速度,整体上表现最优。

关键词：解析器树日志压缩模板提取数值编码压缩率

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“新工科”背景下行业特色专业方向建设的改革与实践以北京交通大学卓越人才培养为例

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工业和信息化教育 2023年第8期 28-33页

作者：刘真李红辉刘峰白岩慧熊轲雷应龙李慧北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 曙光信息产业(北京)有限公司北京100080 中国科学院计算技术研究所北京100086

为探索以推动创新与产业发展为导向的工程教育新模式,在北京交通大学的计算机科学与技术(铁路信息技术)特色专业方向的已有建设基础上,探讨了以产学研结合,“新工科”创新育人为导向的卓越人才培养改革途径和具体举措,提出了“以行业需... 详细信息

为探索以推动创新与产业发展为导向的工程教育新模式,在北京交通大学的计算机科学与技术(铁路信息技术)特色专业方向的已有建设基础上,探讨了以产学研结合,“新工科”创新育人为导向的卓越人才培养改革途径和具体举措,提出了“以行业需求为导向,以胜任力模型为基础,以校企合作为手段、产学研协同为抓手”的“卓越”人才的创新型培养模式,并总结了改革成效。

关键词：新工科铁路信息技术卓越工程师产学研协同

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一种基于带宽分配的联邦学习激励机制

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物联网学报 2022年第4期6卷 82-92页

作者：郭英芸高博张志飞张煜熊轲北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209

联邦学习(FL,federated learning)是一种新兴的机器学习范式,它可以充分利用移动众包资源进行去中心化数据训练。然而,在无线网络中部署FL面临网络带宽有限、移动用户自私等挑战。为了应对这些挑战,提出了一种基于带宽分配的激励机制(IM... 详细信息

联邦学习(FL,federated learning)是一种新兴的机器学习范式,它可以充分利用移动众包资源进行去中心化数据训练。然而,在无线网络中部署FL面临网络带宽有限、移动用户自私等挑战。为了应对这些挑战,提出了一种基于带宽分配的激励机制(IMBA,incentive mechanism with bandwidth allocation)。IMBA考虑用户数据质量和计算能力的不同设计支付方案,以激励高数据质量用户贡献其计算资源,进而提升模型训练精度。通过最小化训练时间和支付成本权重和确定最佳支付与带宽分配方案,通过优化带宽分配降低训练时延。实验表明,IMBA能够有效提高训练精度,降低训练时间,并帮助服务器灵活权衡训练时间和支付报酬。

关键词：联邦学习激励机制带宽分配 Stackelberg博弈训练质量

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