检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2025年第2期41卷 370-381页

作者：段立娟张子晨张广勇北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学信息安全分类保护关键技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学北京可信重点计算实验室北京100124

深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展,但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域,如国防海上安全和医学等领域,获取具有标注的数据尤为困难。因此,小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的... 详细信息

深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展,但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域,如国防海上安全和医学等领域,获取具有标注的数据尤为困难。因此,小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的挑战而得到学术界的广泛研究。该领域的研究目标是得到能够从极其有限的样本中提取知识并实现高效目标检测的算法框架。然而,由于新类样本的稀缺性,其与基类之间存在着显著的分布差异,导致了小样本目标检测任务的准确度受限。此外,在对模型应用新类进行微调的过程中,由于新类与基类的不重叠性,模型学习新类的特征知识的过程中会存在大量的梯度更新,导致基类的特征知识被遗忘的问题,从而降低模型的整体性能。针对新类别样本稀缺的问题,本研究采用自监督学习策略。自监督学习,无须依赖标注信息,便于构建代理任务以进行模型训练,是缓解小样本目标检测样本稀缺问题的有效方案。为了避免模型在学习新类特征知识后出现基类灾难性遗忘的问题,本文将自监督学习与两阶段的目标检测器相结合。通过在类别域应用潜在特征来表示各个类别的特征信息,通过动态更新策略在学习新类别的过程中进一步优化特征,并借助检测框域构建良好的代理任务提升回归框的精准度。本研究在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行大量的实验验证,实验结果表明,无论是在新类性能方面还是总体性能方面,本研究所提出的方法相较于其他多个小样本目标检测模型均展现出更加优越的性能表现。

关键词：深度学习自监督学习小样本目标检测广义小样本目标检测

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基于远程证明的可信Modbus/TCP协议研究

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工程科学与技术 2017年第1期49卷 197-205页

作者：詹静杨静北京工业大学计算机学院北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

由于工业控制系统(industrial control system,ICS)系统中的通信协议在设计之初很少考虑安全性,传统的ICS网络专用协议很容易遭到来自TCP/IP网络的远程攻击。本文通过增加可信硬件,结合远程证明方法设计了一种新的可信Modbus/TCP通信协... 详细信息

由于工业控制系统(industrial control system,ICS)系统中的通信协议在设计之初很少考虑安全性,传统的ICS网络专用协议很容易遭到来自TCP/IP网络的远程攻击。本文通过增加可信硬件,结合远程证明方法设计了一种新的可信Modbus/TCP通信协议,提高使用专用通信协议的ICS网络安全性。修改了ICS网络中现场设备和控制设备中原有Modbus/TCP通信栈以达到双向认证的目的。利用远程证明方法基于白名单对Modbus/TCP客户机、服务器双方身份和安全状态信息进行认证。这些信息的更新由在线的证明服务器维护并推送给现场设备以减轻通信负担。协议数据通过2种方式受到保护:一是,通信过程中的消息认证密钥由可信硬件保护,只有拥有可信硬件绑定密钥的合法设备才能解密,保证通信数据无法在不被发现的情况下被篡改;二是,加密协议的敏感操作信息的密钥也受到可信硬件的保护。目前,还没有其他公开文献将可信组件引入Modbus/TCP通信环境中以保证其安全性。提出的可信Modbus/TCP协议具备完整性、可认证性、新鲜性和机密性4个安全属性。协议由HLPSL语言描述,使用SPAN工具验证,未发现可被攻击者利用的入侵路径。协议性能消耗最大的是认证子协议密码相关功能,但该消耗仅存在于首次通信前和周期性验证失败后。若采用针对ICS环境优化后的专用可信硬件,替代本文使用的通用可信硬件,相关开销将大幅降低。因协议字段的增加造成通信开销较小,仅为μs级。提出的可信Modbus/TCP协议能够满足ICS正常业务性能要求,既能防范非法通信实体,又能防范原本合法但因系统被篡改后不再可信的通信实体对协议通信发起的攻击。

关键词：通信安全安全协议工业控制系统 Modbus/TCP 远程证明

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基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第8期34卷 1272-1282页

作者：孙启超恩擎段立娟乔元华北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学应用数理学院北京100124

随着深度传感器的出现,很多研究开始利用颜色和深度信息解决语义分割问题.现有方法未能充分利用颜色特征和深度特征的互补信息,并且通常利用固定权重的卷积核提取多尺度特征,易造成参数量冗余且无法进行在线自适应.为了解决上述问题,提... 详细信息

随着深度传感器的出现,很多研究开始利用颜色和深度信息解决语义分割问题.现有方法未能充分利用颜色特征和深度特征的互补信息,并且通常利用固定权重的卷积核提取多尺度特征,易造成参数量冗余且无法进行在线自适应.为了解决上述问题,提出了一种基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割方法,通过引入轻量级的多模态自适应卷积生成模块,动态地生成多尺度自适应卷积核,将多模态特征的上下文互补信息嵌入卷积滤波器中,在卷积过程中充分利用了图像的内在信息,实现高效融合多模态颜色特征和深度特征.相比于传统的卷积方法和多尺度特征提取方法,文中方法有着更高的计算效率和更好的分割效果.在公开数据集SUNRGB-D和NYUDepthv2上的结果表明,文中方法的像素精准度、平均像素精度和交并比分别达到了82.5%,62.0%,50.6%和77.1%,64.2%,50.8%,均优于对比的RGB-D语义分割方法.

关键词： RGB-D语义分割多模态融合卷积神经网络深度学习

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基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法

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北京工业大学学报 2024年第3期50卷 325-332页

作者：段立娟郭亚静解晨瑶张文博北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行... 详细信息

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行打分,选择出每个类簇中得分最高的代表特征,构成特征子集。在14个广泛应用的数据集上的实验结果表明:本文所提算法能够选择出具有强分类能力的特征,且算法具有很强的泛化性。

关键词：特征选择方法多源数据集高维特征无标签场景特征聚类等距映射

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基于动态聚类的有限状态机多错误诊断

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北京工业大学学报 2021年第6期47卷 607-615页

作者：崔玲张建标北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑度;然后,按照可疑度的大小枚举可能发生错误的转换组合,在枚... 详细信息

为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑度;然后,按照可疑度的大小枚举可能发生错误的转换组合,在枚举过程中进行再次聚类;最后,用测试集验证错误可能,生成错误诊断集.实验结果表明,该方法可以有效减少错误枚举数量,提高诊断效率.

关键词：多错误诊断动态聚类初始症状冲突集错误诊断集诊断效率

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基于小波域的深度残差网络图像超分辨率算法

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软件学报 2019年第4期30卷 941-953页

作者：段立娟武春丽恩擎乔元华张韵东陈军成北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学应用数理学院北京100124 数字多媒体芯片技术国家重点实验室(北京中星微电子有限公司) 北京100191

单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的"粗略"和"细节"... 详细信息

单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的"粗略"和"细节"特征进行分离,提出一种基于小波域的深度残差网络(DRWSR).不同于其他传统的卷积神经网络直接推导高分辨率图像(HR),该方法采用多阶段学习策略,首先推理出高分辨率图像对应的小波系数,然后重建超分辨率图像(SR).为了获取更多的信息,该方法采用一种残差嵌套残差的灵活可扩展的深度神经网络.此外,提出的神经网络模型采用结合图像空域与小波域的损失函数进行优化求解.所提出的方法在Set5、Set14、BSD100、Urban100等数据集上进行实验,实验结果表明,该方法的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于相关的图像超分辨率方法.

关键词：单幅图像超分辨率小波变换卷积神经网络残差块

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基于集合覆盖的Wp方法测试集约简方法

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北京工业大学学报 2016年第9期42卷 1332-1337页

作者：崔玲张建标公备吴丽影北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学可信计算北京市重点实验室北京100124 北京工业大学信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了提高测试效率,提出一种基于集合覆盖的测试集约简方法.该方法对有限状态机(finite state machine,FSM)模型中经典的测试生成算法Wp方法(部分W方法)所生成的测试集进行冗余约简.通过分析Wp方法的特点,找出测试序列之间包含关系的规律... 详细信息

为了提高测试效率,提出一种基于集合覆盖的测试集约简方法.该方法对有限状态机(finite state machine,FSM)模型中经典的测试生成算法Wp方法(部分W方法)所生成的测试集进行冗余约简.通过分析Wp方法的特点,找出测试序列之间包含关系的规律,删除冗余的测试用例.理论分析和实验结果表明:该方法能够有效约简测试集,并且不改变故障检测能力.

关键词：有限状态机(FSM) Wp方法集合覆盖约简

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改进的错误诊断算法

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高技术通讯 2017年第11期27卷 922-928页

作者：崔玲张建标郑爽李秀云北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

考虑到在检测到错误后需诊断错误,而目前的错误诊断算法多是基于单个错误的假设,且算法复杂度较高,在分析主动测试和被动测试中分别采用经典错误诊断算法——Ghedamsi算法和Miller算法的基础上,提出了一种改进的错误诊断算法。该算法基... 详细信息

考虑到在检测到错误后需诊断错误,而目前的错误诊断算法多是基于单个错误的假设,且算法复杂度较高,在分析主动测试和被动测试中分别采用经典错误诊断算法——Ghedamsi算法和Miller算法的基础上,提出了一种改进的错误诊断算法。该算法基于主动测试,先根据测试结果获得初始诊断集,然后由被动测试的逆向判定法得到错误诊断集,最后由测试序列进一步筛选得到最终的错误诊断结果。在生成和验证诊断集时,只对包含可疑转换的测试用例执行遍历操作,使算法更趋高效。算法分析和实例验证结果表明,该算法能够高效地诊断单个错误。

关键词：有限状态机(FSM) 一致性测试主动测试错误诊断

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基于OpenFlow的流量监控架构实践方案

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北京工业大学学报 2016年第5期42卷 713-721页

作者：刘静郭景元赖英旭北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学可信计算北京市重点实验室北京100124 北京工业大学信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了解决基于Open Flow的软件定义网络(software defined network,SDN)架构存在的潜在安全性问题,缓解特定的网络攻击对Open Flow网络基础设施的威胁,保障Open Flow网络在存在异常流量状态下的网络性能,在分析Open Flow协议的安全缺陷... 详细信息

为了解决基于Open Flow的软件定义网络(software defined network,SDN)架构存在的潜在安全性问题,缓解特定的网络攻击对Open Flow网络基础设施的威胁,保障Open Flow网络在存在异常流量状态下的网络性能,在分析Open Flow协议的安全缺陷的基础上,提出了一种流量监控方案.该方案使用s Flow流量采样技术,结合Flood Light开源控制器,通过上层应用更改控制器操作模式并对交换机执行端口限速.实验结果证明:提出的方案在网络受到特定攻击时可以降低控制器负载,过滤攻击产生的Packet_In包达99.88%,有效地减小了异常流量对网络中主机及网络本身的影响;能及时监测网络攻击造成的网络异常,并缓解网络攻击对网络整体性能的影响.

关键词：软件定义网格(SDN) 流量监控架构攻击缓解

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面向云计算环境的vTPCM可信管理方案

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信息网络安全 2018年第4期 9-14页

作者：张建标杨石松涂山山王晓北京工业大学信息学部可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100142

随着云计算技术规模的不断扩大,其安全问题备受人们担忧,面对亟待解决的云计算安全问题,基于TPCM双系统体系结构的可信计算,实现了为云计算平台上的每个虚拟机提供主动免疫可信安全机制,从而防止了云环境下虚拟机化技术相关的安全问题... 详细信息

随着云计算技术规模的不断扩大,其安全问题备受人们担忧,面对亟待解决的云计算安全问题,基于TPCM双系统体系结构的可信计算,实现了为云计算平台上的每个虚拟机提供主动免疫可信安全机制,从而防止了云环境下虚拟机化技术相关的安全问题。然而目前针对如何管理vTPCM与虚拟机的生命周期并没有相应的具体方案,因此文章首先提出了管理vTPCM实例的整体架构,旨在解决vTPCM实例与虚拟机生命周期同步;然后,提出了一种基于可信计算的vTPCM管理方案,解决了虚拟机迁移过程中的生命周期同步问题,以及虚拟机访问vTPCM实例与物理机访问TPCM的映射问题,从而有效地提高vTPCM与虚拟机的关联性。

关键词：云计算可信计算 vTPCM管理虚拟机迁移强关联性

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