检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2023年第12期53卷 2372-2385页

作者：张焘许长桥连一博康嘉文况晓辉北京邮电大学计算机学院北京100876 网络与交换技术国家重点实验室北京100876 广东工业大学自动化学院广州510062 军事科学院系统工程研究所北京100101 北京交通大学软件学院北京100044 智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现多种资源的高效协同,最大化资源利用率.算力网络边缘部分通常采用分布式软件定义网络架构,构建逻辑集中但物理分散的控制平面,并将其与数据平面分离,实现全网算力资源与网络资源的统一调度... 详细信息

算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现多种资源的高效协同,最大化资源利用率.算力网络边缘部分通常采用分布式软件定义网络架构,构建逻辑集中但物理分散的控制平面,并将其与数据平面分离,实现全网算力资源与网络资源的统一调度与编排.然而,攻击者极易将控制平面作为首要攻击目标,发起分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service,DDoS),使控制平面大面积失效,严重影响计算任务的实时传输.为了解决算力网络中的安全问题,本文创新性地提出了基于深度强化学习的算力网络主动防御方法.首先,构建了马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)模型来准确表征交换机与控制器映射关系的动态性,并设计了一种基于节点介数的奖励函数来反映DDoS攻击对控制器部署方案的影响.其次,综合考虑多种网络约束,将多控制器部署问题建模为约束满足问题,其可行解空间即为MDP模型的动作空间.最后,提出了一种基于深度强化学习的主动防御算法,迭代优化动作选择策略,智能化选择多控制器部署方案.实验结果表明,该方法在网络性能几乎无损的前提下,相比基准方法能够分别提升13%和8%的防御成功率.

关键词：算力网络分布式软件定义网络主动防御分布式拒绝服务攻击深度强化学习

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本地差分隐私下基于混合分布的真值发现算法

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电子与信息学报 2025年 1-15页

作者：张朋飞安建隆程祥张治坤孙笠张吉朱伊波安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 云南省服务计算重点实验室(云南财经大学) 昆明650221 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 浙江大学计算机科学与工程学院杭州310058 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 南昆士兰大学数学、物理和计算学院图文巴4350

移动群智感知是收集数据的重要手段之一，其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题，现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方... 详细信息

移动群智感知是收集数据的重要手段之一，其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题，现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方法往往没有充分考虑到数据中存在的表示工人质量的高斯噪音对噪音“真值”的准确度带来的负面影响。此外，直接采用拉普拉斯机制进行隐私保护会由于拉普拉斯分布的随机性和无界性导致大量噪音注入。为解决上述问题，该文提出一种基于混合分布的本地差分隐私真值发现算法(MOON)。该算法结合了工人质量的高斯噪音和隐私保护的拉普拉斯噪音，通过优化混合噪音模型，设计求解算法以提高“真值”精度。理论分析表明，MOON在保证隐私保护的同时，具有较低的计算和通信复杂度。在两个真实数据集上实验结果表明，相对于最新成果，在增加较少计算开销的前提下，MOON在求得的“真值”精度上提高了20%。

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私

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大模型主旨增强的图文多模态句子摘要生成方法

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数据分析与知识发现 2025年

作者：张乐许央科陈岩松张雷瀚北京信息科技大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室藏文信息处理教育部重点实验室(青海师范大学) 北京邮电大学经济管理学院

[目的] 运用图文信息进行摘要生成的过程中，针对图文信息不完全和参考摘要相关，直接融合导致噪声信息引入的问题，提出一种大模型主旨增强的图文多模态句子摘要生成方法。[方法] 对大语言模型进行微调以生成高质量的主旨和关键词信息... 详细信息

[目的] 运用图文信息进行摘要生成的过程中，针对图文信息不完全和参考摘要相关，直接融合导致噪声信息引入的问题，提出一种大模型主旨增强的图文多模态句子摘要生成方法。[方法] 对大语言模型进行微调以生成高质量的主旨和关键词信息，运用注意力机制有效地融合主旨和图片信息以减少多模态特征内存在的噪声信息；将原文本和关键词进行融合以获得增强主旨信息的多模态语义补充特征，最后融合两种特征生成多模态摘要。[结果] 在公开数据集MMSS上与目前先进的Vision-GPLM模型效果相比，在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L值上分别提升2.79、2.20和2.28个百分点。[局限] 大语言模型微调的提示模板在设计上较为单一，未对大参数量版本的模型进行微调尝试；方法设计上，对于大语言模型生成的低质量摘要在融合效果上有所欠缺。[结论] 本文借助于微调大语言模型的方法来减少多模态特征内存在的噪声信息，使不同模态在融合的同时增强模型对于主旨内容的把握以提升摘要的质量。

关键词：多模态摘要主旨大语言模型微调注意力

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大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法

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数据分析与知识发现 2025年

作者：张乐陈岩松张雷瀚北京信息科技大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室藏文信息处理教育部重点实验室(青海师范大学) 北京邮电大学经济管理学院

[目的]多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，抑制了多种模态协同决策情感的效果。针对该问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。[方法]为了缓解各模态之间的冲突情感信息，提高共性情... 详细信息

[目的]多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，抑制了多种模态协同决策情感的效果。针对该问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。[方法]为了缓解各模态之间的冲突情感信息，提高共性情感特征的表达，借助多模态大语言模型提取模态内部辅助性情感信息。利用层次化交叉注意力机制学习模态间的共性情感特征并挖掘模态内的辅助性情感特征，以提高共性情感语义的表达。在融合阶段，提出一种模态注意力的加权融合方法，有效平衡共性情感特征与辅助性情感特征的贡献，并引入融合多模态与单模态的损失函数用于解决情感语义不一致问题。[结果]相对于已有方法，本文提出的模型在公开数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的效果均优于对比模型，在CH-SIMS上二分类准确率和F1值分别提升了1.77和1.63个百分点，在CMU-MOSI上二分类准确率和F1值分别提升了0.43和0.41个百分点，在CH-SIMS情感不一致数据上二分类准确率和F1值分别提升了1.80和1.72个百分点，可以有效解决不同模态间的情感语义不一致问题。[局限]视频中人物具有个性化信息，未考虑到人物的个性化信息所带来的影响。[结论]本文利用层次化交叉注意力机制有效融合各模态特征，提高共性语义的表达，可以有效解决不同模态间的情感语义不一致问题。

关键词：多模态情感分析情感不一致大模型特征增强

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基于Stackelberg博弈的无人机辅助无线供能物联网能量优化

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通信学报 2022年第12期43卷 146-156页

作者：黄旭民张旸余荣蒋丽田辉吴远广东工业大学自动化学院广东广州510006 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室中国澳门999078 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 澳门大学计算机与信息科学系中国澳门999078

无人机结合无线能量传输的技术可为物联网终端设备提供能量供应。为了解决充电用户与无人机之间自由公平的能量交易问题,提出一种基于Stackelberg博弈的能量交易方案,赋予用户主方角色,由其决策服务奖励,各无人机作为从方通过能量供应... 详细信息

无人机结合无线能量传输的技术可为物联网终端设备提供能量供应。为了解决充电用户与无人机之间自由公平的能量交易问题,提出一种基于Stackelberg博弈的能量交易方案,赋予用户主方角色,由其决策服务奖励,各无人机作为从方通过能量供应来竞争获取奖励,参考无线能量传输过程中的平均信道增益决策服务用户的充电时长。运用逆向归纳法分析并求解Stackelberg均衡解。实验仿真表明,所提方案可有效减少用户在能量交易中的经济开销,提高用户满意度,实现用户侧能量优化。

关键词：无人机无线能量传输 Stackelberg博弈用户侧能量优化

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基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法

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软件学报 2023年第7期34卷 3188-3205页

作者：谷勇浩王翼翡刘威歆吴铁军孟国柱智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 广东省信息安全技术重点实验室(中山大学) 广东广州510006 绿盟科技集团股份有限公司北京100089 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

现有恶意软件相似性度量易受混淆技术影响,同时缺少恶意软件间复杂关系的表征能力,提出一种基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法RG-MHPE(API relation graph enhanced multiple heterogeneous ProxEmbed)解决上述问题.方法首先利用... 详细信息

现有恶意软件相似性度量易受混淆技术影响,同时缺少恶意软件间复杂关系的表征能力,提出一种基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法RG-MHPE(API relation graph enhanced multiple heterogeneous ProxEmbed)解决上述问题.方法首先利用恶意软件动静态特征构建多重异质图,然后提出基于关系路径的增强型邻近嵌入方法,解决邻近嵌入无法应用于多重异质图相似性度量的问题.此外,从MSDN网站的API文档中提取知识,构建API关系图,学习Windows API间的相似关系,有效减缓相似性度量模型老化速度.最后,通过对比实验验证所提方法RG-MHPE在相似性度量性能和模型抗老化能力等方面表现最好.

关键词：恶意软件相似性多重异质图邻近嵌入 API关系图模型老化

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基于视频流谱特征空间的深度伪造检测

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中国科学：信息科学 2024年第11期54卷 2572-2588页

作者：肖景博殷琪林卢伟罗向阳郭世泽中山大学计算机学院广州510006 中山大学人工智能研究院珠海519082 信息技术教育部重点实验室广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广州510006 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450002 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

随着深度伪造技术的快速发展,深度伪造视频在每一帧上表现得极为真实,现有检测方法难以有效识别出深度伪造视频.针对这一问题,本文首次提出了一种基于视频流谱特征空间的深度伪造检测方法.该方法基于流谱理论构建了一个视频流谱特征空间... 详细信息

随着深度伪造技术的快速发展,深度伪造视频在每一帧上表现得极为真实,现有检测方法难以有效识别出深度伪造视频.针对这一问题,本文首次提出了一种基于视频流谱特征空间的深度伪造检测方法.该方法基于流谱理论构建了一个视频流谱特征空间,通过视频流谱基底模型将视频流从视频特征隐空间映射到视频流谱特征空间,精准刻画视频流中不一致性信息,获取可分离度更高的视频流谱不一致性特征,从而实现深度伪造视频的检测.具体而言,首先提出了一种视频流谱特征空间的构建方法,通过对视频特征隐空间进行基底映射,得到一个近似同构的视频流谱特征描述空间,在视频流谱特征空间中融合视频流不同视角的高维表征,实现对视频流的精准刻画与分析;然后设计了一个视频不一致性流谱映射模型,通过视频流谱变换算子,从时序角度将视频流的空域信息聚合映射到视频流谱特征空间,建模深度伪造视频的不一致性信息,构建数据可分离度更高的视频表征.实验结果表明,所提方法在Celeb-DF数据集上达到99.23%的准确率,在DFDC数据集上达到95.24%的准确率.

关键词：深度伪造检测流谱理论视频流谱特征空间视频流谱基底模型时序不一致性

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基于高维量子系统的可认证匿名秘密共享协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第11期53卷 175-186页

作者：李国栋许奕晞王庆乐庄志豪程文川华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海200031

秘密共享协议通过将秘密分割存储,达到分散风险和容忍入侵的目的,能有效地防止外部敌手的攻击和内部参与者的背叛.然而,公开的接收者身份存在被攻击的风险.本文给出了量子匿名秘密共享的定义并提出一种基于d维量子系统的可认证匿名秘密... 详细信息

秘密共享协议通过将秘密分割存储,达到分散风险和容忍入侵的目的,能有效地防止外部敌手的攻击和内部参与者的背叛.然而,公开的接收者身份存在被攻击的风险.本文给出了量子匿名秘密共享的定义并提出一种基于d维量子系统的可认证匿名秘密共享协议以解决秘密共享协议中接收者身份的匿名问题.在该协议中,秘密分发者首先利用Greenberger-Horne-Zeilinger态对所有的参与者进行身份认证,然后在指定的匿名接收者集合中构建匿名纠缠.最后利用构建的匿名纠缠为秘密共享任务提供消息保密性和接收者身份匿名性保护.正确性分析表明,匿名接收者可以正确获得秘密份额并合作恢复出秘密.在安全性方面,协议可以同时抵抗来自外部敌手和内部参与者的攻击.最后,匿名性分析表明,协议不会泄露任何有关接收者身份的信息.量子匿名秘密共享的提出为保护用户隐私和确保信息安全提供了新思路,也为未来量子网络中的通信协议提供了新的可能性.

关键词：量子密码量子秘密共享量子身份认证匿名性保密性

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基于预测的数据中心间混合流量调度算法

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计算机研究与发展 2021年第6期58卷 1307-1317页

作者：王然张宇超王文东徐恪崔来中北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京 100876 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 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 清华大学计算机科学与技术系北京 100084 深圳大学计算机与软件学院广东深圳 518060

为解决在线流量和离线流量共用一个数据中心传输网络,且2种类型的流量在链路中的分配模式固定不变而导致的链路利用率低的问题,提出了一种基于在线流量预测的离线流量调度方式.首先使用结合了 EWMA方法和贝叶斯拐点检测算法的Sliding-k... 详细信息

为解决在线流量和离线流量共用一个数据中心传输网络,且2种类型的流量在链路中的分配模式固定不变而导致的链路利用率低的问题,提出了一种基于在线流量预测的离线流量调度方式.首先使用结合了 EWMA方法和贝叶斯拐点检测算法的Sliding-k算法对链路中需要优先保障的在线流量进行预测,使预测既能在网络环境突然变化时灵敏响应,又能在网络平稳时减少不必要的重调整.根据预测结果计算出离线流量的可用剩余空间,实现动态的带宽分配之后,使用能够同时考虑流量截止时间和流量大小2个维度的SEDF算法对离线流量进行调度.实验结果表明:Sliding-k能够同时满足网络突变和网络无变化情况下的预测需求,并且能够提高传统EWMA方法的准确率,它和SEDF的结合能够提高数据中心链路的利用率.

关键词：数据中心流量工程预测算法调度指数加权移动平均

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异构边缘计算环境下异步联邦学习的节点分组与分时调度策略

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通信学报 2023年第11期44卷 79-93页

作者：马千飘贾庆民刘建春徐宏力谢人超黄韬网络通信与安全紫金山实验室未来网络研究中心江苏南京211111 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 中国科学技术大学苏州高等研究院江苏苏州215123 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

为了克服异构边缘计算环境下联邦学习的3个关键挑战,边缘异构性、非独立同分布数据及通信资源约束,提出了一种分组异步联邦学习(FedGA)机制,将边缘节点分为多个组,各个分组间通过异步方式与全局模型聚合进行全局更新,每个分组内部节点... 详细信息

为了克服异构边缘计算环境下联邦学习的3个关键挑战,边缘异构性、非独立同分布数据及通信资源约束,提出了一种分组异步联邦学习(FedGA)机制,将边缘节点分为多个组,各个分组间通过异步方式与全局模型聚合进行全局更新,每个分组内部节点通过分时方式与参数服务器通信。理论分析建立了FedGA的收敛界与分组间数据分布之间的定量关系。针对分组内节点的通信提出了分时调度策略魔镜法(MMM)优化模型单轮更新的完成时间。基于FedGA的理论分析和MMM,设计了一种有效的分组算法来最小化整体训练的完成时间。实验结果表明,FedGA和MMM相对于现有最先进的方法能降低30.1%~87.4%的模型训练时间。

关键词：边缘计算联邦学习非独立同分布数据异构性收敛分析

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