检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于进程通信语义的互联安全控制安全分析和优化

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天地一体化信息网络 2021年第3期2卷 35-47页

作者：卢波陆月明北京邮电大学网络空间安全学院可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

面对天地一体化信息网络多域安全控制需求,针对单进程正则匹配的方式制约了互联安全网关的性能问题,提出基于进程通信语义安全分析的互联安全控制高性能优化方法。该方法采用以进程概念为中心的并行程序设计语言描述主从进程的交互模型... 详细信息

面对天地一体化信息网络多域安全控制需求,针对单进程正则匹配的方式制约了互联安全网关的性能问题,提出基于进程通信语义安全分析的互联安全控制高性能优化方法。该方法采用以进程概念为中心的并行程序设计语言描述主从进程的交互模型,通过赋予状态转移系统语义,实现主从进程的组合语义精确的表达。通过形式化语义分析,该方法具有运行无死锁、饥饿,且等价于原有正则匹配的语义安全性。实验结果表明,该方法能够充分发挥多核硬件优势,使用进程绑定CPU方式,减少操作系统调度器的上下文切换开销,在复杂正则表达式情形下,比单核运行提高一个数量级。

关键词：形式化分析正则表达式匹配访问控制并行计算

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动态加权条件互信息的特征选择算法

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电子与信息学报 2021年第10期43卷 3028-3034页

作者：张俐陈小波江苏理工学院计算机工程学院常州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 中国人民银行常州市中心支行常州213001

特征选择是机器学习、自然语言处理和数据挖掘等领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。在一些基于信息论的特征选择算法中,存在着选择不同参数就是选择不同特征选择算法的问题。如何确定动态的非先验权重并规避预设先验参数就成为一个... 详细信息

特征选择是机器学习、自然语言处理和数据挖掘等领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。在一些基于信息论的特征选择算法中,存在着选择不同参数就是选择不同特征选择算法的问题。如何确定动态的非先验权重并规避预设先验参数就成为一个急需解决的问题。该文提出动态加权的最大相关性和最大独立性(WMRI)的特征选择算法。首先该算法分别计算新分类信息和保留类别信息的平均值。其次,利用标准差动态调整这两种分类信息的参数权重。最后,WMRI与其他5个特征选择算法在3个分类器上,使用10个不同数据集,进行分类准确率指标(fmi)验证。实验结果表明,WMRI方法能够改善特征子集的质量并提高分类精度。

关键词：特征选择分类信息平均值标准差动态加权

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基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法

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郑州大学学报（工学版） 2022年第1期43卷 7-13页

作者：陈浩杰黄锦左兴权韩静张百胜北京邮电大学计算机学院北京100876 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 中兴通讯股份有限公司广东深圳518057

针对无线网络流量长期预测问题,提出一种基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法。首先,利用S-H-ESD算法和数据平滑方法对网络流量数据进行预处理,以降低噪声数据对预测的影响;然后,将网络流量作为宽度&深度模型的深度部分(... 详细信息

针对无线网络流量长期预测问题,提出一种基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法。首先,利用S-H-ESD算法和数据平滑方法对网络流量数据进行预处理,以降低噪声数据对预测的影响;然后,将网络流量作为宽度&深度模型的深度部分(神经网络)的输入,将无线资源控制(RRC)连接数和物理资源块(PRB)利用率作为模型的宽度部分(线性模型)输入,通过结合深度部分和宽度部分来预测网络流量。所提方法为所有基站的网络流量建立一个预测模型,预测结果的均方根对数误差(RMSLE)为0.985,明显优于传统的季节性差分自回归滑动平均模型(RMSLE为2.095)和长短期记忆网络模型(RMSLE为3.281)。实验结果表明:宽度&深度模型通过结合线性模型的记忆能力和深度模型的泛化能力,能够更好地解决无线网络流量的长期预测问题。

关键词：宽度&深度模型深度学习基站网络流量流量预测时间序列预测神经网络

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基于双向长短时记忆网络的企业弹性能力预测模型

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计算机科学 2022年第11期49卷 197-205页

作者：宋美琦傅湘玲闫晨巍仵伟强任芸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 北京邮电大学-渤海银行智慧银行联合实验室天津300204

传统的风险管理方法专注于识别、预测和评估可能发生的潜在风险,但当企业面临突发的、不可预期的风险时,往往束手无策。因此,学术界逐渐将风险管理的视角由预测并规避风险转变为提升企业自身对风险的承受能力和从风险中恢复的能力,也就... 详细信息

传统的风险管理方法专注于识别、预测和评估可能发生的潜在风险,但当企业面临突发的、不可预期的风险时,往往束手无策。因此,学术界逐渐将风险管理的视角由预测并规避风险转变为提升企业自身对风险的承受能力和从风险中恢复的能力,也就是企业的弹性能力。文中提出了基于时序特征数据的企业弹性能力预测方法,使用Bi-LSTM对时序特征数据进行双向编码,获得企业的特征表示,并通过softmax分类器得到弹性能力分类结果。模型在中国上市公司的真实数据集中进行实验,macro-F1值达到89.0%,与RF,XGBoost和LightGBM等未使用时序特征数据的模型相比有一定提升。此外,进一步探讨了企业弹性能力的多种影响因素及其重要程度,并首次将机器学习方法应用到企业弹性能力的评估预测中,为企业应对突发风险提供了理论方法指导。

关键词：企业弹性能力时序特征风险管理双向长短时记忆网络

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CFGT:一种基于词典的中文地址要素解析模型

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计算机科学 2024年第9期51卷 233-241页

作者：黄威沈耀迪陈松龄傅湘玲北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

地址要素解析作为地理编码过程中的关键环节,直接影响到地理编码的准确性。由于中文地址表达的多样性和复杂性,两段相似的地址文本在地理表示上却可能完全不同。传统的通过词典匹配进行地址要素解析的方法无法较好地应对歧义词,从而导... 详细信息

地址要素解析作为地理编码过程中的关键环节,直接影响到地理编码的准确性。由于中文地址表达的多样性和复杂性,两段相似的地址文本在地理表示上却可能完全不同。传统的通过词典匹配进行地址要素解析的方法无法较好地应对歧义词,从而导致识别准确率欠佳。文中提出一种基于词典的中文地址要素解析模型(Collaborative Flat-Graph Transformer,CFGT),利用自匹配词、最近上下文等词汇信息增强地址文本字符序列表示,有效遏制了地址文本表达的歧义性。具体地,模型首先构建Flat-Lattice和Flat-Shift两种协作图,为地址字符捕获自匹配词和最近上下文词汇的知识,并设计融合层实现图之间的协作;其次,通过改进的相对位置编码,进一步强化词信息对地址文本字符序列的增强效果;最后,利用Transformer和条件随机场进行地址要素解析。在Weibo和Resume等多个公开数据集及Address私有数据集上开展的实验表明,CFGT模型的性能优于已有的中文地址要素解析模型和中文命名实体识别模型。

关键词：中文地址识别词典强化外部信息命名实体识别

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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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扩展角色的密文数据访问控制模型

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北京邮电大学学报 2011年第5期34卷 19-24页

作者：彭维平周亚建平源宋成王枞杨义先北京邮电大学信息安全中心北京100876 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 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 中国电子科技集团公司第二十九研究所电子信息控制重点实验室成都610036

提出了一种将分级密钥授权融入角色管理的密文数据访问控制(KRBAC)模型,并基于该模型提出了一种元素级的细粒度数据保护方案.KRBAC模型通过划分独立的密钥控制域,将传统的角色扩展为由角色、角色控制域和密钥控制域构成的具有偏序集继... 详细信息

提出了一种将分级密钥授权融入角色管理的密文数据访问控制(KRBAC)模型,并基于该模型提出了一种元素级的细粒度数据保护方案.KRBAC模型通过划分独立的密钥控制域,将传统的角色扩展为由角色、角色控制域和密钥控制域构成的具有偏序集继承关系和安全约束性质的三元组;在密钥分级的基础上,通过主密钥及数据的特征信息产生元素级的加解密密钥.分析结果表明,该模型能减少角色数量,降低访问控制的复杂度,提高权限分配的合理性,并能为细粒度的数据保护提供安全基础.

关键词：扩展角色访问控制模型授权管理密文数据库

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品牌对商品在线销量的影响——基于海量商品评论的在线声誉和品牌知名度的调节作用研究

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数据分析与知识发现 2018年第9期2卷 10-21页

作者：刘丽娜齐佳音张镇平曾丹北京邮电大学经济管理学院北京100876 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 北京邮电大学民族教育学院北京102209 上海对外经贸大学工商管理学院上海201620 北京邮电大学理学院北京100876

【目的】研究海量商品评论所隐含的商品在线声誉值对于品牌对商品在线销售量影响的调节作用。【方法】以京东商城手机商品的销售为背景,通过自然语言处理和机器学习等技术,利用联合分析法,精准而全面地计算商品的在线声誉值,并构建模型... 详细信息

【目的】研究海量商品评论所隐含的商品在线声誉值对于品牌对商品在线销售量影响的调节作用。【方法】以京东商城手机商品的销售为背景,通过自然语言处理和机器学习等技术,利用联合分析法,精准而全面地计算商品的在线声誉值,并构建模型探究品牌的两个维度(品牌竞争力和品牌来源国(地区))对于商品销量的影响,以及在线声誉和品牌知名度对上述影响的调节作用。【结果】在电子商务时代,品牌竞争力依然是影响商品销量的重要因素,在线声誉对于品牌竞争力对商品销售的影响起到正向调节作用,而商品知名度则会削弱品牌来源国(地区)对商品销量的影响。【局限】只针对搜索型商品进行相关分析,而体验型商品并未涉及。【结论】使用本文方法计算出的商品在线声誉加强了品牌竞争力对销售的影响,可以为电商平台的在线声誉系统提供更加客观而有益的补充,具有较高的商业化推广前景。

关键词：品牌海量商品评论在线声誉机器学习商品销量

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