检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2022年第4期51卷 615-622,629页

作者：毛文清徐雅斌北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京朝阳区100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101 北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京朝阳区100101

提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此... 详细信息

提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此基础上,提出了在GCNII模型上增加Attention机制的A-GCNII模型,通过捕捉用户元数据特征和社交网络中同一话题下的用户关系结构特征识别社交机器人。在真实新浪微博数据集上进行对比实验的结果表明,该方法在识别准确性和效果上均表现良好。

关键词：注意力机制深度图卷积网络情绪多样性特征社交机器人

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基于黑客画像的网络攻击者识别方法

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计算机工程与设计 2024年第6期45卷 1624-1630页

作者：徐雅斌王振超庄唯北京信息科技大学计算机学院北京100101 苏州市市公安局网络安全保卫支队江苏苏州215000 北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京100101

为能够准确、快速识别网络攻击者,提出一种基于黑客画像的网络攻击者识别方法。构建将稀疏自编码器和贝叶斯神经网络相结合的SAE-BNN模型,检测不同攻击类型的恶意流量;针对不同的恶意流量,通过提取黑客属性特征、流量特征、时间特征和... 详细信息

为能够准确、快速识别网络攻击者,提出一种基于黑客画像的网络攻击者识别方法。构建将稀疏自编码器和贝叶斯神经网络相结合的SAE-BNN模型,检测不同攻击类型的恶意流量;针对不同的恶意流量,通过提取黑客属性特征、流量特征、时间特征和相似性特征,与事先建立的黑客画像库中的黑客画像进行匹配。如果与某个黑客画像完全匹配,则由此确定该黑客的身份。当不能与黑客画像库中的任何黑客画像进行匹配时,将该黑客的特征作为标签,构建新的黑客画像,并更新画像库。实验结果表明,提出的异常流量识别方法在精度、召回率、F1值和准确率上均有提升。基于黑客画像的黑客识别算法与常规方法相比,极大提高了识别效率。

关键词：稀疏自编码器贝叶斯神经网络网络黑客黑客画像黑客特征黑客匹配恶意流量

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基于集成学习的乐声分离方法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第3期38卷 27-34页

作者：孟晶晶徐雅斌北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对频域乐声分离方法缺失相位信息,时域端到端方法无法充分利用时频表示中的声学信息的问题,提出了一种基于集成学习的乐声分离方法。通过在频域U型卷积神经网络(U-Net)的编码块和解码块之间引入卷积块注意力模块(convolutional block ... 详细信息

针对频域乐声分离方法缺失相位信息,时域端到端方法无法充分利用时频表示中的声学信息的问题,提出了一种基于集成学习的乐声分离方法。通过在频域U型卷积神经网络(U-Net)的编码块和解码块之间引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),从通道和空间两方面调整权重,增强模型特征提取能力;通过提出一种时域端对端分离模型ST-Demucs(soft threshold-Demucs),在编码层中添加全连接子网络和软阈值化层,有选择性地提取特征,抑制冗余噪声;最后,通过软投票的策略对两种模型的分离结果进行融合,弥补频域模型相位缺失弊端,得到更加接近纯净音频的目标音源波形图。在MUSDB18数据集上的实验结果表明:改进后的频域网络模型的信号失真比提升了0.33 dB,时域网络模型的信号失真比提升了0.31 dB,经过集成后,信号失真比得到了进一步提高,提出的基于集成学习的乐声分离方法在分离性能上优于相关单个模型。

关键词：乐声分离卷积块注意力模块软阈值化集成学习

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基于Transformer的汉语歌声识别方法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第3期38卷 35-42,51页

作者：吴影徐雅斌孟晶晶北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京100101

为提高歌声识别准确率,提出一种基于Transformer并带有纠正模型的歌声识别方法TSC(transformer with spelling correction)。利用注意力机制,使网络学习对应的歌词发音。在模型输入模块,增加由卷积神经网络组成的特征提取层,提取歌声特... 详细信息

为提高歌声识别准确率,提出一种基于Transformer并带有纠正模型的歌声识别方法TSC(transformer with spelling correction)。利用注意力机制,使网络学习对应的歌词发音。在模型输入模块,增加由卷积神经网络组成的特征提取层,提取歌声特征。在输出模块后面,增加由卷积神经网络和双向循环神经网络组成的纠正模型,修正模型的输出结果。针对歌声样本量较少,模型训练困难的问题,提出了使用汉语语音数据集AISHELL-1进行预训练,并自制一组数据进行数据增强,对歌声识别模型参数进行微调。在增强的Opencpop歌声数据集上进行实验的结果表明,提出的歌声识别系统的字错率降低到了31.92%。

关键词： Transformer 迁移学习汉语歌声识别拼写纠正

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基于命令的黑客画像构建与攻击者识别方法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期38卷 61-68页

作者：徐雅斌王振超庄唯北京信息科技大学计算机学院北京市100101 北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京市100101 苏州市公安局网络安全保卫支队苏州市215000

为了快速、准确地识别出网络黑客的身份,设计了一种基于命令的黑客画像构建与识别方法。首先,构建融合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型来识别黑客的攻击类型;然后,提取黑客的攻击类型标签、统计特征标签与行为特征标签构成黑客... 详细信息

为了快速、准确地识别出网络黑客的身份,设计了一种基于命令的黑客画像构建与识别方法。首先,构建融合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型来识别黑客的攻击类型;然后,提取黑客的攻击类型标签、统计特征标签与行为特征标签构成黑客画像;最后,提出了基于二次匹配的黑客识别算法,识别黑客的身份。实验结果表明,提出的黑客识别方法与现有文献中的方法相比,在准确率、精度等方面均有提升,并且识别效率与稳定性也优于与画像库中所有画像逐一比配的方法。

关键词：网络黑客黑客画像双向长短期记忆神经网络注意力机制

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多方数据共享服务数据安全技术框架

多方数据共享服务数据安全技术框架

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标准类型：行业标准

本文件规定了多方数据共享服务数据安全技术框架，并对数据提供方、服务运营方和数据使用方分别提出了数据安全的建议本文件适用于电信网和互联网等通用场景下开展的多方数据共享服务，并可以为多方数据共享服务的各参与方使用数据安全...

标准号: YD/T 4988-2024

本文件规定了多方数据共享服务数据安全技术框架，并对数据提供方、服务运营方和数据使用方分别提出了数据安全的建议本文件适用于电信网和互联网等通用场景下开展的多方数据共享服务，并可以为多方数据共享服务的各参与方使用数据安全和隐私保护技术支撑共享服务提供参考

关键词：

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