检索结果-内蒙古大学图书馆

工程科学与技术 2020年第5期52卷 201-208页

作者：张俐江苏理工学院计算机工程学院江苏常州213001 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动时该问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会... 详细信息

随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动时该问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次,将用户偏好信息融入贝叶斯个性化排名(Bayesian personalized ranking,BPR)算法。然后,挖掘用户之间的相似关系以及信任用户的直接和间接关系,并量化用户之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户的偏好差异。最后,将以上信任关系和BPR算法进行融合,进而构建出社会化排序推荐模型。为了验证所提出的社会化排序推荐算法,在DouBan数据集和FilmTrust数据集上,进行算法的有效性验证。通过Precision、MAP和NGCD这3种排序评估指标分别在全数据集和用户冷启动中验证本文算法与SBPR、TBPR、BPR和MostPopular等算法之间排序推荐的优劣性。实验结果表明本文算法明显优于其他对比的排序推荐算法,并可以获得更好的推荐准确率。可见本文算法可以有效改善由于数据稀疏性和用户冷启动所引起的推荐效果差的问题。

关键词：推荐系统排序推荐算法贝叶斯个性化排名算法相似关系信任关系

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大语言模型评估方法综述

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宇航计测技术 2025年第2期45卷 1-30页

作者：宋佳磊左兴权张修建黄海北京邮电大学计算机学院北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京航天计量测试技术研究所北京100076 国家市场监管重点实验室人工智能计量测试与标准北京100076

随着大语言模型的迅速发展,其广泛的应用前景引起了学术界和产业界的高度关注。大语言模型在实际应用前,需要对其性能和潜在风险进行全面评估。近年来,已有研究从多个角度讨论了大语言模型的评估方法。文中系统地总结了大语言模型在性... 详细信息

随着大语言模型的迅速发展,其广泛的应用前景引起了学术界和产业界的高度关注。大语言模型在实际应用前,需要对其性能和潜在风险进行全面评估。近年来,已有研究从多个角度讨论了大语言模型的评估方法。文中系统地总结了大语言模型在性能、鲁棒性和对齐方面的评估指标、方法和基准,分析了各种评估指标和方法的优劣,最后探讨了大语言模型的未来研究方向和面临的挑战。

关键词：大语言模型评估方法评估指标评估基准

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处理器分支预测攻击研究综述

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计算机学报 2022年第12期45卷 2475-2509页

作者：刘畅杨毅李昊儒邱朋飞吕勇强王海霞鞠大鹏汪东升清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100867 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

分支预测器是现代处理器的重要微架构组件,它可有效缓解流水线的控制流冒险问题,提升处理器性能.然而,尽管分支预测器的设计越发先进,设计细节也不被处理器厂商公开,但基于分支预测器的分支预测机制存在的安全问题仍不断被研究人员曝光... 详细信息

分支预测器是现代处理器的重要微架构组件,它可有效缓解流水线的控制流冒险问题,提升处理器性能.然而,尽管分支预测器的设计越发先进,设计细节也不被处理器厂商公开,但基于分支预测器的分支预测机制存在的安全问题仍不断被研究人员曝光.利用分支预测机制,攻击者能构建侧信道或隐藏通道,从而绕过软硬件的安全边界检查.在著名的Spectre攻击中,分支预测器还被用来构建瞬态执行窗口,这打破了被错误预测并执行的指令对软件程序员完全透明的错误安全假设.Spectre攻击曝光后,分支预测的安全问题越来越受到重视,相关的攻击变种与防御措施成为学术界和工业界共同关注的课题.本文从分支预测器的设计角度出发,从已公开和被研究人员逆向工程出的分支预测器设计中总结了分支预测器的工作机制,然后按分支预测器填充方式、分支预测器索引方式和分支预测利用过程等特征对现有的分支预测攻击进行归纳和整理,并总结了这些攻击的攻击模型,包括攻击场景与攻击链.随后,本文结合Intel、AMD和ARM等主流商用处理器的典型微体系结构,从攻击模型深入分析了各分支预测攻击的关联性、创新点和可行性,并提出一种评价分支预测类瞬态执行攻击可行性的理论方法.最后,本文讨论了分支预测攻击未来的研究趋势、相关的防御策略以及安全分支预测器设计等诸多问题.

关键词：分支预测处理器安全计算机微体系结构侧信道瞬态执行

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基于时空自适应图卷积神经网络的脑电信号情绪识别

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计算机科学 2022年第4期49卷 30-36页

作者：高越傅湘玲欧阳天雄陈松龄闫晨巍北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式与服务教育部重点实验室北京100876

随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏... 详细信息

随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏性、不频繁性等多种特性,提出了一种基于时空自适应图卷积神经网络的脑电情绪识别方法(Self-Adaptive Brain Graph Convolutional Network with Spatiotemporal Attention,SABGCN-ST)。该方法通过引入时空注意力机制解决了情绪的稀疏性问题,并根据自适应学习的脑网络拓扑邻接矩阵,挖掘不同位置的电极通道之间的功能连接关系。最终模型基于图卷积操作进行图结构的特征学习,以实现对脑电信号的情绪预测。在DEAP和SEED两个脑电信号公开数据集上开展了大量实验,实验结果证明,SABGCN-ST相比基线模型在准确率上具有显著的优势,平均情绪识别准确率达到84.91%。

关键词：脑电信号情绪识别图卷积神经网络时空注意力机制自适应邻接矩阵深度学习

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基于异构图卷积网络的网络社区敏感文本分类模型

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数据分析与知识发现 2023年第11期7卷 26-36页

作者：高浩鑫孙利娟吴京宸高宇童吴旭北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学经济管理学院北京100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学图书馆北京100876 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

【目的】基于图神经网络设计一种针对网络社区中敏感文本的分类模型,为治理网络舆情、维护网络社区信息安全提供帮助。【方法】在文本和词的基础上添加敏感实体构造异构图,引入网络舆情敏感信息的先验知识,然后利用BERT捕获文本的深度... 详细信息

【目的】基于图神经网络设计一种针对网络社区中敏感文本的分类模型,为治理网络舆情、维护网络社区信息安全提供帮助。【方法】在文本和词的基础上添加敏感实体构造异构图,引入网络舆情敏感信息的先验知识,然后利用BERT捕获文本的深度语义信息,使用图卷积网络(GCN)获取全局的共现特征,结合两者获得预训练模型和图模型的互补优势,适应长短文本之间的结构差异,最后根据基于网络社区舆情特点设计的敏感文本分类体系进行分类。【结果】在网络舆情敏感文本自制数据集上进行广泛的实验,实验结果表明,所提模型准确率达到70.80%,相较于基线模型至少提高3.52个百分点。【局限】在大语料库上构建的异构图过大会影响计算速度。【结论】所提模型能够适应网络社区敏感文本的结构差异,更好地捕捉文本中的敏感特征以提升分类性能,在敏感文本分类上有较好的效果。

关键词：图卷积网络敏感文本分类异构图 BERT

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一种基于分支过程的信息流行度动力学模型

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物理学报 2019年第7期68卷 296-301页

作者：吴联仁李瑾颉齐佳音上海对外经贸大学工商管理学院上海201620 上海师范大学数理学院上海200234 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

Web 2.0时代,建模和预测在线信息流行度是信息传播中的重要问题.本文基于社交网络系统信息传播的机制,通过假设和简化,提出了分支过程的概率模型,来描述在线社交网络信息的流行度动力学过程.对典型在线社交网络系统的信息流行度数据和... 详细信息

Web 2.0时代,建模和预测在线信息流行度是信息传播中的重要问题.本文基于社交网络系统信息传播的机制,通过假设和简化,提出了分支过程的概率模型,来描述在线社交网络信息的流行度动力学过程.对典型在线社交网络系统的信息流行度数据和网络结构数据进行了分析,统计结果表明信息流行度衰减遵循幂律分布(幂指数为1.8),微博网络的入度和出度分布也均服从幂律分布(幂指数为1.5).模型仿真结果发现,该模型能够再现真实社交网络数据的若干特征,且信息流行度与网络结构相关.对模型方程进行求解得到理论预测的结果与仿真分析和实际数据结果相符合.

关键词：统计物理分支过程复杂网络信息流行度

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基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法

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控制与决策 2024年第2期39卷 680-688页

作者：李瑶王春露左兴权黄海丁忆宁张修建北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京航天计量测试技术研究所北京100076 国家市场监管重点实验室(人工智能计量测试与标准) 北京100076

可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代... 详细信息

可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代理模型的XAI,提出一种可解释性量化评估方法.首先,针对这类XAI设计一些指标并给出计算方法,构建包含10个指标的评估指标体系,从一致性、用户理解性、因果性、有效性、稳定性5个维度来评估XAI的可解释性;然后,对于包含多个指标的维度,将熵权法与TOPSIS相结合,建立综合评估模型来评估该维度上的可解释性;最后,将该评估方法用于评估6个基于规则代理模型的XAI的可解释性.实验结果表明,所提出方法能够展现XAI在不同维度上的可解释性水平,用户可根据需求选取合适的XAI.

关键词：可解释人工智能可解释性评估评估模型代理模型规则模型定量评估

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基于图表示学习的消息回复关系判断方法

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信息安全学报 2021年第5期6卷 199-214页

作者：梁永明田恬杨小雨张熙邱莉榕北京邮电大学网络空间安全学院北京中国100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京中国100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京中国100876

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式... 详细信息

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式,消息间的回复行为下隐藏着消息间和用户间的关系。群组消息间回复通常是隐式和非连续的,大部分群组消息间没有指定明确的回复关系,当前消息也不一定是上一条临近消息的回复,回复关系要根据具体的聊天场景确定。当消息间没有显示指定回复关系时,回复不易于分析和理解群组聊天内容,阻碍了对群组聊天内容的整体性分析。本论文针对群组消息间的回复关系,提出了基于图表示学习的消息回复关系判断方法,该方法不同于以往方法仅使用部分群组要素,是在综合学习消息的文本信息、发送消息的用户信息和上下文信息的基础上,根据群组内容构建群组图和生成自适应消息图,得到了多种群组要素信息和要素间关系组成的图结构,利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习,图模型输出群组消息的表示向量,拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。在消息间回复关系的学习过程中,图模型通过任务学习更新图中消息节点,同时更新图中用户节点向量表示,经过用户向量分析实验验证了该模型输出的用户向量的有效性和合理性。在公开数据集和标注数据集上进行了对比实验和显著性检验分析,结果显示模型在多个评估指标上大幅优于对比模型,如在F1指标上,比单纯依赖BERT的句子对分类模型提高了接近20%。

关键词：图模型对话系统消息回复自然语言推理会话分析自适应构图群组分析

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锁闭保护:基于程序行为分析的非预期执行攻击阻断

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计算机学报 2024年第7期47卷 1697-1712页

作者：杨佳庚方滨兴冀甜甜张云涛王田崔翔王媛娣哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 中关村实验室北京100194 积至(海南)信息技术有限公司北京100029

投递恶意代码以调用安全敏感服务是网络攻击中实施窃取、损毁、致瘫攻击的必要行为,使网络空间面临严重威胁。本文将此类攻击称为非预期执行攻击,现有的防御技术难以检测以合法载体实施的这类攻击.本文提出了一种称为锁闭保护结构的安... 详细信息

投递恶意代码以调用安全敏感服务是网络攻击中实施窃取、损毁、致瘫攻击的必要行为,使网络空间面临严重威胁。本文将此类攻击称为非预期执行攻击,现有的防御技术难以检测以合法载体实施的这类攻击.本文提出了一种称为锁闭保护结构的安全防护机制,作为现有防御技术的补充和安全底线,是阻断恶意行为实施的最后一道防线.通过分析目标程序针对安全敏感服务的预期行为,监控程序实际行为,阻断与预期行为不一致的服务执行,实现对非预期执行攻击的防御。基于对影响服务行为的关键要素的观察,本文提出了锁闭保护模型,作为阻断非预期执行攻击的理论支撑。然后,在Linux实验环境下实现了一个锁闭保护原型系统,使用真实的高级持续性威胁攻击样本、内核权限提升漏洞以及流行的应用程序进行了有效性验证,并评估了其产生的性能开销.实验结果表明,该原型系统能成功抵御典型的非预期执行攻击,仅引入不超过5%的性能开销.

关键词：安全敏感服务非预期执行攻击锁闭保护程序行为监控攻击阻断

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StealthyFlow:一种对抗条件下恶意代码动态流量伪装框架

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计算机学报 2021年第5期44卷 948-962页

作者：韩宇方滨兴崔翔王忠儒冀甜甜冯林余伟强北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 广州大学网络空间先进技术研究院广州510006 中国网络空间研究院北京100010 北京丁牛科技有限公司北京100081

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与... 详细信息

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与GAN结合,对恶意流量进行不影响攻击功能的伪装,旨在实现伪装后的对抗流量与良性流量的不可区分性,进而绕过基于机器学习算法的分类器.StealthyFlow具有如下优势:根据目标流量的变化动态调整对抗流量,实现动态流量伪装;伪装在恶意代码层面进行,保证攻击功能不被破坏;绕过目标不参与训练过程,保证恶意代码不会提前暴露.实验结果表明,StealthyFlow产生的攻击流量与良性流量相似度极高,在对抗环境中可以绕过机器学习分类器.因此,需要对此种恶意代码提起注意,并尽快研究防御对策.

关键词：恶意代码加密流量 StealthyFlow 绕过动态流量伪装

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