检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全学报 2022年第2期7卷 16-29页

作者：陈志常晓林杨润垲韩臻北京交通大学计算机与信息技术学院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

移动目标防御(MTD)通过不断的变换系统攻击面,增加系统的不确定性,限制攻击者探索系统的弱点,从而有效降低系统被攻击的可能。随着信息系统的发展和新漏洞的不断增加,且传统防御方法存在天然的时间劣势无法抵御新型攻击,MTD越来越受到... 详细信息

移动目标防御(MTD)通过不断的变换系统攻击面,增加系统的不确定性,限制攻击者探索系统的弱点,从而有效降低系统被攻击的可能。随着信息系统的发展和新漏洞的不断增加,且传统防御方法存在天然的时间劣势无法抵御新型攻击,MTD越来越受到关注。本文旨在量化分析MTD环境中关键任务的安全性和性能。本文使用攻击者攻击成功概率作为系统安全性评估指标。使用长期任务平均失效时间(MTTF)和短期任务平均完成时间(JCT)作为评估MTD系统性能指标。本文中的系统由多个物理机(PM)组成,每个PM中托管一个虚拟化环境(容器或虚拟机),关键任务运行在虚拟化环境中并受攻击者影响。系统中部署了基于动态平台技术(DPT)的MTD来减少攻击行为对任务运行的影响,动态平台技术通过将任务的运行主动划分为多个阶段,并且通过随机选择每一阶段的运行平台的方式降低任务被攻击者发现和破坏的概率。本文我们使用马尔可夫模型抽象表示系统中的任务运行行为,并在此基础上量化分析MTD防御效能。相对于现有的分析模型要求所有时间均服从指数分布,我们的方法允许任务阶段运行时间和迁移时间服从任意分布。本文分别以长期任务MTTF和短期任务JCT为评估指标并给出了对应的解析解公式。同时,我们使用仿真实验验证了我们的模型和公式的准确性。此外,本文还提出了一个MTD系统的总成本预测方案,用来帮助管理员更有效合理的部署防御系统。

关键词：动态平台技术移动目标防御马尔可夫链平均失效时间性能

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面向动态QoS感知的体域网智能边缘算力资源管理算法

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物联网学报 2024年第4期8卷 45-53页

作者：穆司琪文硕陆杨艾渤北京体育大学体育工程学院北京100084 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

体域网(BAN,bodyareanetwork)是医疗物联网在个人健康监测领域的关键技术,融合边缘计算实现生理数据实时监测、紧急预警和治疗诊断智能化等服务。然而,体域网中感知节点计算任务的服务质量(QoS,qualityof service)随感知数据的紧急程度... 详细信息

体域网(BAN,bodyareanetwork)是医疗物联网在个人健康监测领域的关键技术,融合边缘计算实现生理数据实时监测、紧急预警和治疗诊断智能化等服务。然而,体域网中感知节点计算任务的服务质量(QoS,qualityof service)随感知数据的紧急程度动态变化,现有的边缘算力网络资源分配方法难以高效灵活地保障体域网中多源异质任务的动态QoS。对长时程动态QoS感知的计算卸载和边缘算力随机优化问题进行了研究。考虑各体域网多源任务优先级和信道状态变化的马尔可夫性质,首先将原始的随机优化问题转化为无穷视域的马尔可夫决策过程问题。然后,构建各体域网的多源任务优先级序列,提出融合近端策略优化(PPO,proximal policy optimization)的深度强化学习任务卸载及算力分配在线决策算法。仿真结果表明,所提的决策算法优于现有基准算法,可有效地满足体域网中任务动态优先级需求,并降低任务完成所需的能量消耗和平均时延。

关键词：医疗物联网边缘计算资源管理服务质量

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基于区块链的联邦学习研究进展

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计算机应用 2022年第11期42卷 3413-3420页

作者：孙睿李超王伟童恩栋王健刘吉强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

联邦学习(FL)是一种能够实现用户数据不出本地的新型隐私保护学习范式。随着相关研究工作的不断深入,FL的单点故障及可信性缺乏等不足之处逐渐受到重视。近年来,起源于比特币的区块链技术取得迅速发展,它开创性地构建了去中心化的信任,... 详细信息

联邦学习(FL)是一种能够实现用户数据不出本地的新型隐私保护学习范式。随着相关研究工作的不断深入,FL的单点故障及可信性缺乏等不足之处逐渐受到重视。近年来,起源于比特币的区块链技术取得迅速发展,它开创性地构建了去中心化的信任,为FL的发展提供了一种新的可能。对现有基于区块链的FL框架进行对比分析,深入讨论区块链与FL相结合所解决的FL重要问题,并阐述了基于区块链的FL技术在物联网(IoT)、工业物联网(IIoT)、车联网(IoV)、医疗服务等多个领域的应用前景。

关键词：联邦学习区块链结构框架融合应用隐私保护

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基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法

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信息网络安全 2023年第2期23卷 19-25页

作者：赵佳高塔张建成北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护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 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

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成... 详细信息

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成新数据集,使用人工蜂群算法对贝叶斯网络结构进一步改进。实验结果表明,该方法在数据实用性方面具有优势,且得到的贝叶斯网络收敛性更好。

关键词：本地差分隐私贝叶斯网络人工蜂群算法高维数据

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交通流量预测的时间异质性图注意力网络

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山东大学学报（工学版） 2023年第5期53卷 29-36页

作者：陈雷赵耀帅林彦郭晟楠万怀宇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 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 中国民航信息网络股份有限公司北京101318

采用注意力模型研究交通流量预测问题,提出并设计一种基于时间异质性结合噪声滤除的交通流量预测方法,有效预测美国加州高速公路未来1 h的交通流量。在构建预测方案过程中,分析交通流量数据特性,分别针对相对时间间隔和绝对时间进行建模... 详细信息

采用注意力模型研究交通流量预测问题,提出并设计一种基于时间异质性结合噪声滤除的交通流量预测方法,有效预测美国加州高速公路未来1 h的交通流量。在构建预测方案过程中,分析交通流量数据特性,分别针对相对时间间隔和绝对时间进行建模,挖掘时间异质性;使用基于节点固有属性的动态噪声滤除方法,解决空间中噪声干扰问题;对预测模型的工作性能和结果进行详细分析,并结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,挖掘时间异质性并动态滤除噪声的改进注意力机制预测模型具有一定的预测精度。

关键词：交通流预测时空依赖性注意力网络图神经网络门控机制

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面向铁路信创的软件测试人才培养方案探索

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安徽工业大学学报（社会科学版） 2024年第2期41卷 61-63页

作者：张焘王健唐湘云刘吉强北京交通大学软件学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中央民族大学信息工程学院北京100081

随着我国信创产业的迅猛发展,铁路行业对信创软件测试人员的能力和素质提出了很高的要求。然而目前国内铁路信创领域的软件测试人才严重短缺,而且没有一套科学完整的人才培养体系做支撑。针对此背景,本文分析了铁路信创领域软件测试人... 详细信息

随着我国信创产业的迅猛发展,铁路行业对信创软件测试人员的能力和素质提出了很高的要求。然而目前国内铁路信创领域的软件测试人才严重短缺,而且没有一套科学完整的人才培养体系做支撑。针对此背景,本文分析了铁路信创领域软件测试人才的培养定位与层次,依据相关行业标准提出铁路信创领域软件测试人才的培养方案和培养过程,以期提高人才培养质量。

关键词：铁路信创软件测试培养方案

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基于深度学习的铁路集装箱发送量预测

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统计与决策 2021年第9期37卷 164-168页

作者：闫玉波任爽晋旭博北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

文章针对全国铁路集装箱发送量的非线性分布特征,提出了SAPSO优化深度置信网络(DBN)预测月度全国集装箱发送量模型。采集铁路集装箱发送量相关影响因素,计算这些因素与集装箱发送量的Spearman rank相关系数,并通过Spearman rank相关系... 详细信息

文章针对全国铁路集装箱发送量的非线性分布特征,提出了SAPSO优化深度置信网络(DBN)预测月度全国集装箱发送量模型。采集铁路集装箱发送量相关影响因素,计算这些因素与集装箱发送量的Spearman rank相关系数,并通过Spearman rank相关系数分析结果选择相关程度高的影响因素训练深度置信网络并得到全国集装箱发送量预测结果,即得到SAPSO-DBN模型。对比分析实验结果显示,SAPSO-DBN模型预测精度优于其他模型。

关键词：铁路运输集装箱发送量预测深度置信网络货运预测

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基于双模态深度学习的钢轨表面缺陷检测方法

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计算机工程与应用 2023年第7期59卷 285-293页

作者：赵宏伟郑嘉俊赵鑫欣王胜春李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺... 详细信息

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺陷。提出的深度网络分别融合了双模态图像的多尺度特征,并进行多尺度钢轨顶面擦伤检测。实验结果表明,该方法在显著降低检测误报的同时能够保持较高的检出率。与当前缺陷检测中常见的深度学习检测模型对比,平均精度均值(mAP)有大幅提升,性能优于以往的检测算法,在钢轨顶面擦伤检测任务中的应用前景良好。

关键词：词缺陷检测多模态深度学习钢轨表面

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嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林算法

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计算机科学 2022年第7期49卷 40-49页

作者：高振卓王志海刘海洋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京100044

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapele... 详细信息

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapelet的时间序列分类方法的实用性。除此之外,传统的Shapelet仅能描述欧氏距离度量下子序列的形状特征,因此极易受到噪声干扰并难以挖掘子序列中蕴含的其他类型的鉴别性信息。为应对上述问题,提出了一种新的时间序列分类算法——嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林。该算法基于以下3个关键策略:1)随机选取Shapelet并限制Shapelet的作用范围以提高效率;2)在Shapelet中嵌入多个典型时间序列特征以提高算法对不同分类问题的适应性,并弥补随机选取Shapelet带来的精度损失;3)在新的特征表示的基础上构建随机森林分类器以确保算法的泛化能力。112个UCR时间序列数据集上的实验结果表明,本文算法的准确性超越了基于Shapelet精确搜索和Shapelet转换技术的STC算法,以及多个其他类型的先进时间序列分类算法。此外,广泛的实验对比验证了本文算法在效率上的显著优势。

关键词：时间序列分类 Shapelet 典型时间序列特征随机森林

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基于关键实体和文本摘要多特征融合的话题匹配算法

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郑州大学学报（工学版） 2024年第2期45卷 51-59页

作者：纪科张秀马坤孙润元陈贞翔邬俊济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着网络的快速普及,互联网新闻的数量剧增,在这种情况下,如何有效地找到更加符合特定主题的相关报道成为一个迫切需要解决的问题。针对这一问题,提出了基于关键实体和文本摘要多特征融合的话题匹配算法。首先,使用W2NER模型进行命名实... 详细信息

随着网络的快速普及,互联网新闻的数量剧增,在这种情况下,如何有效地找到更加符合特定主题的相关报道成为一个迫切需要解决的问题。针对这一问题,提出了基于关键实体和文本摘要多特征融合的话题匹配算法。首先,使用W2NER模型进行命名实体识别,通过词频、TF-IDF、词的合群性、词词相似度和词句相似度特征,提取关键的实体。其次,使用Pegasus模型进行文本摘要,通过BiLSTM融合关键实体特征与文本摘要特征,得到新闻文本的深层次语义特征。再次,使用交叉注意力机制对待匹配新闻进行特征交互,增进彼此的联系。最后,融合新闻文本的深层次语义特征和文本交互特征,共同参与文本话题匹配的判断。在来自于搜狐的真实数据上进行了不同算法的对比实验,结果表明:所提算法准确率和精确率均与其他算法效果相近,召回率和F1值均有所提升。

关键词：话题匹配关键实体文本摘要文本匹配信息检索

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