检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2025年第1期48卷 14-20页

作者：于宁石宇刘建毅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

交互式论点对抽取的目的是从两篇相关的论辩性文本中抽取出多对具有交互性的论点对。现有的方法将该任务分解为论点挖掘和论点对抽取两个子任务,并对子任务进行联合建模,进行多任务学习。然而,在这类方法中,两个不同的子任务共享相同的... 详细信息

交互式论点对抽取的目的是从两篇相关的论辩性文本中抽取出多对具有交互性的论点对。现有的方法将该任务分解为论点挖掘和论点对抽取两个子任务,并对子任务进行联合建模,进行多任务学习。然而,在这类方法中,两个不同的子任务共享相同的句子语义表示,导致单个子任务获取的信息有所偏差。因此,提出了一种基于多语义表示的两阶段交互式论点对抽取方法。首先,论点挖掘阶段利用预训练语言模型和双向的编码器来捕获单篇文本的语义信息,从而实现对论点的识别;然后,论点对抽取阶段直接将两个论点建模为文本对进行语义表示,并利用大语言模型对冗长的论点内容进行关键信息抽取,生成新样本,引入关键语义信息,最终完成交互式论点对的识别。在两个基准数据集上进行了实验,结果表明,所提方法的性能优于基线方法,证明了所提方法的有效性。

关键词：多语义表示大语言模型交互式论点对抽取

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基于联邦学习的动态信任评估身份认证方法

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信息安全学报 2025年第2期 30-47页

作者：石瑞生付彤林子丁兰丽娜姜宁北京邮电大学网络空间安全学院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邮电大学人文学院

随着云计算、BYOD(Bring your own device)的流行,企业信息系统呈现出开放与动态互联的特征,这种趋势使得基于动态信任评估的零信任安全架构开始取代基于边界信任的一次性身份认证模式,成为工业界与学术界关注的研究热点。动态信任评估... 详细信息

随着云计算、BYOD(Bring your own device)的流行,企业信息系统呈现出开放与动态互联的特征,这种趋势使得基于动态信任评估的零信任安全架构开始取代基于边界信任的一次性身份认证模式,成为工业界与学术界关注的研究热点。动态信任评估模型为零信任架构提供持续信任评估的能力,可以对企业信息系统的安全性和隐私性进行有效的保护。然而,训练动态信任评估模型面临两个现实挑战:1)很多企业的用户异常登录行为数据很少,影响模型的训练效果,导致信任评估模型准确性不高,不利于身份认证系统的可靠性;2)用户行为数据中包含着用户的隐私信息,泄漏用户隐私的法律风险使得企业不愿意共享用户异常登录行为数据。针对这些问题,本文提出了一种基于联邦学习的动态信任评估身份认证方法,使得各个平台在不泄漏原始用户数据的情况下达到联合训练模型的目的,进而提高各平台身份认证系统的安全性。在假设各个平台提供了用户的行为原始数据的前提下,本方案会根据不同特征的实际含义提取离散型用户行为数据的统计学特征,并选取与风险用户相关性高的特征。为了保证数据安全性和训练数据的规模,本方法采用联邦学习技术联合多个企业进行训练,从而得到动态信任评估层的核心模型,其误识率和拒识率相较于单一平台有了一定的提升。通过该方案,身份认证系统可以在不泄露用户敏感信息的情况下,对用户身份进行有效评估,进而提升身份认证系统安全性和用户体验。本文还对不同的支持横向联邦学习的机器学习算法应用于动态信任评估模型的效果进行了比较,实验结果表明了在基于联邦学习的动态身份认证模型中使用SVM作为机器学习训练方法的效果优于其他机器学习训练方法。最后,本文从安全性和隐私性的角度出发还对动态信任评估系统自身以及联邦学习带来的安全性和隐私性的影响做了讨论。

关键词：联邦学习动态信任评估网络安全身份认证

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多模态视觉语言表征学习研究综述

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软件学报 2021年第2期32卷 327-348页

作者：杜鹏飞李小勇高雅丽可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

我们生活在一个由大量不同模态内容构建而成的多媒体世界中,不同模态信息之间具有高度的相关性和互补性,多模态表征学习的主要目的就是挖掘出不同模态之间的共性和特性,产生出可以表示多模态信息的隐含向量.主要介绍了目前应用较广的视... 详细信息

我们生活在一个由大量不同模态内容构建而成的多媒体世界中,不同模态信息之间具有高度的相关性和互补性,多模态表征学习的主要目的就是挖掘出不同模态之间的共性和特性,产生出可以表示多模态信息的隐含向量.主要介绍了目前应用较广的视觉语言表征的相应研究工作,包括传统的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于语言模型的预训练的方法.目前比较好的思路和解决方案是将视觉特征语义化,然后与文本特征通过一个强大的特征抽取器产生出表征,其中,Transformer作为主要的特征抽取器被应用表征学习的各类任务中.分别从研究背景、不同研究方法的划分、测评方法、未来发展趋势等几个不同角度进行阐述.

关键词：多模态表征学习表征学习多模态机器学习深度学习

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物联网环境下数据转发模型研究

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软件学报 2018年第1期29卷 196-224页

作者：李继蕊李小勇高雅丽高云全方滨兴可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学软件学院北京100876

随着5G移动通信技术、软件定义网络、命名数据网、移动边缘计算或雾计算等新兴技术或方法的出现及深入研究,物联网应用得到进一步升华.在这种应用场景多样化、服务质量高要求、参与对象普及化的环境下,隶属物联网子范畴的传统无线传感... 详细信息

随着5G移动通信技术、软件定义网络、命名数据网、移动边缘计算或雾计算等新兴技术或方法的出现及深入研究,物联网应用得到进一步升华.在这种应用场景多样化、服务质量高要求、参与对象普及化的环境下,隶属物联网子范畴的传统无线传感器网络数据转发模型已经不能完全适应这种时代需求,更加适合物联网应用的数据转发模型成为物联网连续性服务保障的基础性问题及研究热点.首先对物联网架构及其应用环境下的数据转发的关键问题进行了分析;其次,对目前具有代表性的物联网数据转发相关研究成果进行了分类总结;然后,选取不同物联网场景下典型的数据转发模型及其使用的数学方法进行评述、分析和对比;最后,指出目前研究中存在的问题及相应的解决方案,并对未来的发展方向进行了展望.研究表明:5G等新兴技术的出现,为物联网环境下数据转发模型的研究带来了新的机遇和挑战,今后的工作重点是对物联网环境下数据转发的节能模型和方法进行攻关,为实际应用提供坚实的理论基础.

关键词：物联网数据转发无线传感网移动机会网络命名数据网络移动边缘计算

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基于元多任务提示学习的零样本谣言检测方法

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北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 77-82页

作者：石宇于宁孙亚伟刘建毅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

针对现有谣言检测方法在微调大语言模型时导致的高内存占用,以及提示学习方法对初始点选择敏感的问题,提出一种基于元多任务提示学习的零样本谣言检测方法。首先,基于提示学习范式调整零样本谣言检测任务目标,通过设计提示模板使这一任... 详细信息

针对现有谣言检测方法在微调大语言模型时导致的高内存占用,以及提示学习方法对初始点选择敏感的问题,提出一种基于元多任务提示学习的零样本谣言检测方法。首先,基于提示学习范式调整零样本谣言检测任务目标,通过设计提示模板使这一任务目标与大语言模型的训练任务目标保持一致,以充分利用大语言模型积累的先验知识。其次,利用元学习的参数更新策略以定位适用于零样本谣言检测任务的提示模板初始点,从不同的元任务中学习通用知识来实现参数优化。最后,引入情感分析作为辅助元任务进一步调整和优化模型参数。在多个公开数据集上的对比实验结果表明,所提方法在零样本谣言检测任务中表现出色,其性能指标优于基准方法。

关键词：谣言检测提示学习元学习多任务学习

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NFT仿冒欺诈的测量与检测技术

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计算机学报 2024年第5期47卷 1065-1081页

作者：廖鹏方滨兴刘潮歌王志张云涛崔翔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 广州大学网络空间安全学院广州510006 中关村实验室北京100094

近年来非同质化代币(Non-Fungible Token,NFT)繁荣发展,但安全问题也日益凸显,尤其是NFT的仿冒问题.在去中心化的环境下,仿冒已有的NFT作品变得相对容易,而辨别真伪却尤其困难.本文围绕仿冒NFT的测量与仿冒检测方法的评估进行了系统深... 详细信息

近年来非同质化代币(Non-Fungible Token,NFT)繁荣发展,但安全问题也日益凸显,尤其是NFT的仿冒问题.在去中心化的环境下,仿冒已有的NFT作品变得相对容易,而辨别真伪却尤其困难.本文围绕仿冒NFT的测量与仿冒检测方法的评估进行了系统深入的研究.建立了包括形式化定义、仿冒过程和仿冒特征在内的NFT仿冒威胁模型,给出了 NFT仿冒定义,分析了 NFT仿冒方式,给出了判定仿冒NFT的一般性方法.大规模采集了全球最大的NFT交易平台OpenSea上50 000个NFT项目的智能合约地址和历史交易数据,并从以太坊区块链上采集了这些NFT项目的名称、创建时间、元数据以及链下存储的NFT图像数字载体,从中选取668个交易量排名靠前的NFT项目围绕NFT仿冒问题开展了测量工作,结果表明其中95个项目被仿冒248次,交易金额超过2600万美元,足见NFT生态所面临的仿冒欺诈问题之严重.本文采用了 22种图像数据增强方法,构造了 5000个扰动较小的攻击测试样本数据集,评估了 OpenSea和知名的第三方商业检测平台Fnftf对仿冒NFT检测的鲁棒性,测试结果表明有6种图像数据增强方法构造的攻击测试样本能够轻易绕过检测,揭示了 NFT行业仿冒欺诈检测产品的脆弱性.为提高对仿冒NFT检测的鲁棒性,本文提出并实现了一种基于深度学习的NFT图像仿冒检测模型,实验表明其AUC值相较于Fnftf提升了 15.9%.

关键词：非同质化代币区块链以太坊深度学习对抗攻击

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基于Transformer和MLP的眼底血管分割算法

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北京邮电大学学报 2023年第1期46卷 26-31页

作者：荣震宇刘建毅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

为了解决眼底血管分割中存在的分割效果不佳、数据过拟合和正负样本不均衡等问题,提出了一种转换器(Transformer)和多层感知机(MLP)结合的眼底血管分割算法。首先,为预防数据过拟合问题,训练图像在输入模型前会执行多种数据增强操作;其... 详细信息

为了解决眼底血管分割中存在的分割效果不佳、数据过拟合和正负样本不均衡等问题,提出了一种转换器(Transformer)和多层感知机(MLP)结合的眼底血管分割算法。首先,为预防数据过拟合问题,训练图像在输入模型前会执行多种数据增强操作;其次,设计一个融合了卷积模块的Transformer组成多尺度编码器对图像进行特征提取,以此获得鲁棒的多级特征信息;最后,使用MLP结构的解码器对特征图完成像素级的分类。为解决正负样本不均衡的问题,引入了Tversky损失和二进制交叉熵损失的组合损失函数。所提算法在多个数据集上都取得了良好的实验结果,优于现有的其他网络模型算法。

关键词：深度学习多头自注意力多层感知机图像分割眼底血管

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基于特定主题的社交网络影响力评估方法

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应用科学学报 2020年第3期38卷 352-366页

作者：蒋沁吟张熙北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 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京100876

针对用户在社交网络应用中的影响力评价方法,以往的研究重点关注网络结构和转发行为对用户影响力的影响,基于用户发布内容和主题的影响力评估研究较少,且未考虑主题间的交互关系.为此提出了一种半监督的主题提取方法,通过在初始化过程... 详细信息

针对用户在社交网络应用中的影响力评价方法,以往的研究重点关注网络结构和转发行为对用户影响力的影响,基于用户发布内容和主题的影响力评估研究较少,且未考虑主题间的交互关系.为此提出了一种半监督的主题提取方法,通过在初始化过程中引入种子词并赋予不同的权重,更好地提取目标主题.此外,为了提高用户影响力评估的效果,该文考虑了不同主题之间的交互,将主题之间的相似性叠加于用户相似性的计算.在真实数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：社交网络用户影响力评估特征交互特定主题

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一种基于领域语义关系图的短文本实时分析模型

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 239-247页

作者：田钟林吴旭颉夏青许晋陆月明北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 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京100876 北京邮电大学图书馆北京100876

【目的】对网络社区相关舆情领域判别问题进行研究,提出基于领域语义关系图的短文本分析模型,弥补基于知识库和基于机器学习方法的不足,提高模型准确度和时效性。【方法】以高校学生舆情领域为实验对象,从多源网络社区获取478303篇文本... 详细信息

【目的】对网络社区相关舆情领域判别问题进行研究,提出基于领域语义关系图的短文本分析模型,弥补基于知识库和基于机器学习方法的不足,提高模型准确度和时效性。【方法】以高校学生舆情领域为实验对象,从多源网络社区获取478303篇文本数据,结合语义抽取规则,构建总计5248节点、16488条边的高校舆情领域语义关系图;并实现该图的自动扩展;同时,提出一种基于领域语义关系图的短文本分析模型,实现社区文本领域分析。【结果】在文本领域相关性判别方面,本文模型准确度F值最高可达83.94%,相比同等环境中的支持向量机方法、朴素贝叶斯方法和基于深度学习卷积神经网络方法,准确度分别提升8.56%、5.97%、4.27%。【局限】网络社区文本数据量有限;参数反馈机制不够完善。【结论】与基于机器学习方法比较,本文模型准确度有所提升;时效方面,能够达到秒级别处理,实现实时分析。

关键词：语义关系图文本分析语义计算

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基于多策略的群聊话题检测技术

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数据分析与知识发现 2021年第5期5卷 1-9页

作者：吴旭陈春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 北京邮电大学图书馆北京100876

【目的】更好地解决群聊话题纠缠的问题,减少稀疏文本特征对聚类的影响,实现对多类型消息混合的连续群聊信息的话题检测。【方法】提出一种基于多策略的群聊话题检测技术,通过构建话题序列解决话题交叉,利用消息的用户、时间、类型等属... 详细信息

【目的】更好地解决群聊话题纠缠的问题,减少稀疏文本特征对聚类的影响,实现对多类型消息混合的连续群聊信息的话题检测。【方法】提出一种基于多策略的群聊话题检测技术,通过构建话题序列解决话题交叉,利用消息的用户、时间、类型等属性提升聚类效果。【结果】本方法处理三份群聊记录样本的纯文本数据时的F值较对比算法分别提升2.9%、6.1%和3.0%,速度分别提高约27.6%、32.1%和47.1%。本方法还能处理传统算法无法应对的混合类型数据,且比处理对应的纯文本数据时的性能分别提升约29.4%、27.1%和22.5%。【局限】对群聊消息文本特征的利用率不足,算法所设阈值过多。【结论】本文方法能够在一定程度上提高群聊话题检测效果,并扩大了话题检测所能应对的消息类型的广度,提升了舆情分析效率。

关键词：群聊消息话题检测短文本

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