检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2025年

作者：张朋飞翟睿辰程祥张治坤刘西蒙王杰安徽理工大学计算机科学与工程学院北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 浙江大学计算机科学与技术学院福州大学计算机与大数据学院安徽理工大学安全科学与工程学院

为空间众包中的工人分配任务是后续收集位置相关数据的重要前提.为了应对可能的位置隐私泄露问题，研究者往往结合地理不可区分性进行保护.现有满足地理不可区分性的任务分配方法通常针对一对一场景，其研究目标一般集中在最小化平均旅... 详细信息

为空间众包中的工人分配任务是后续收集位置相关数据的重要前提.为了应对可能的位置隐私泄露问题，研究者往往结合地理不可区分性进行保护.现有满足地理不可区分性的任务分配方法通常针对一对一场景，其研究目标一般集中在最小化平均旅行距离，而不是最大化任务分配数量；同时，它们假设工人能分配去执行任意的任务.此外，这些研究往往结合平面拉普拉斯机制实现地理不可区分性.上述机制的随机性和无界性会导致工人上传的位置数据包含过量噪音，进而降低任务分配的效用，导致工人平均旅行距离较大或者任务无法完全分配.为解决以上问题，本文提出满足地理不可区分性的偏好感知多对多任务分配算法MONITOR(Many-to-many task allOcation under geo-iNdIsTinguishability for spatial crOwdsouRcing).该算法主要思想是对工人的偏好任务进行分组加噪并上传工人真实位置到模糊偏好任务位置之间的距离以代替直接上传工人的模糊位置.在MONITOR中，为了收集任务分配必需的工人到任务的距离信息，设计了基于分组的模糊距离收集方法 GroCol(Group-based obfuscated distance Collection)；同时为了提高任务分配的效用，设计了参数无关的模糊距离比较方法 ParCom(Parameter-free obfuscated distance Comparison).此外，本文进一步从理论上分析了MONITOR的隐私、效用和复杂度.在2个真实数据集和1个模拟数据集上的实验结果表明MONITOR取得与非隐私任务分配类似的任务分配数量，且较基准方法的旅行距离降低了20%以上.

关键词：空间众包任务分配隐私保护地理不可区分性平均旅行距离

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基于图像边缘检测的扭曲文档矫正

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第4期59卷 660-668页

作者：徐远东熊永平张铮伍贵宾张兴王伟北京邮电大学计算机科学与技术学院(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 华润数字科技有限公司广州518049

扭曲的文档图像会干扰文档图像的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR).为了对扭曲形变的文档图像进行矫正,提高扭曲文档识别的正确率,基于目标检测与分割的网络,提出文档图像的边缘检测方法,使用贝塞尔(Bezier)曲线拟合文... 详细信息

扭曲的文档图像会干扰文档图像的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR).为了对扭曲形变的文档图像进行矫正,提高扭曲文档识别的正确率,基于目标检测与分割的网络,提出文档图像的边缘检测方法,使用贝塞尔(Bezier)曲线拟合文档图像的边缘曲线,通过目标检测的算法回归Bezier曲线的控制点.将文档图像的边缘检测转化为边缘曲线Bezier控制点的回归,使用文档的边缘点计算扭曲文档矫正后的矩形模板,然后将文档图像通过薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)算法重映射到矩形模板中,完成文档的矫正.实验结果表明,提出的矫正方法能够对扭曲文档进行精确的边缘提取,和其他算法相比,经该算法矫正后的文档图像,其OCR的正确率有较大的提升.

关键词：目标检测贝塞尔曲线文档图像矫正光学字符识别薄板样条插值

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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

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云南省服务计算重点实验室(云南财经大学) 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室浙江大学计算机科学与工程学院华北电力大学控制与计算机工程学院南昆士兰大学数学物理和计算学院

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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基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法

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软件学报 2025年

作者：张朋飞朱伊波程祥张治坤刘西蒙孙笠方贤进张吉安徽理工大学计算机科学与工程学院北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 浙江大学计算机科学与技术学院福州大学计算机与大数据学院华北电力大学控制与计算机工程学院 School of Mathematics Physics and Computing University of Southern Queensland

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了... 详细信息

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了感知数据中的异常值对本地差分隐私下真值发现精度的影响.这些异常值往往具有极大的取值范围,导致注入数据中的噪音量较大.而且在现实世界中,工人出于对隐私泄露的担心,移动群智感知服务器无法在无隐私保护的情况下预先处理数据.为解决以上问题,提出基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法NATURE.该算法的核心思想是考虑数据中蕴含的噪音类型来自适应剪枝掉不需要的工人的所有值或者某些任务值.在NATURE中,为便于剪枝,在形式化约束优化问题的基础上,设计基于优化问题的噪音感知的权重和重要性估计方法;为进行剪枝,在证明最优剪枝问题是NP-hard的基础上,设计具有多项式时间复杂度的效用感知的自适应剪枝方法.进一步从理论上分析NATURE的隐私、效用和复杂度.在两个真实数据集和一个合成数据集上的实验结果表明,相较于对比算法, NATURE在求得噪音“真值”的精度上至少提高20%.

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私自适应剪枝

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一种联合时延和能耗的依赖性任务卸载方法

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计算机研究与发展 2023年第12期60卷 2770-2782页

作者：张俊娜鲍想陈家伟赵晓焱袁培燕王尚广河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室(河南师范大学) 河南新乡453007 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 北京100876

边缘计算通过在靠近用户的网络边缘侧部署计算和存储资源,使用户可将高延迟、高耗能应用程序卸载到网络边缘侧执行,从而降低应用延迟和本地能耗.已有的卸载研究通常假设卸载的任务之间相互独立,且边缘服务器缓存有执行任务所需的所有服... 详细信息

边缘计算通过在靠近用户的网络边缘侧部署计算和存储资源,使用户可将高延迟、高耗能应用程序卸载到网络边缘侧执行,从而降低应用延迟和本地能耗.已有的卸载研究通常假设卸载的任务之间相互独立,且边缘服务器缓存有执行任务所需的所有服务.然而,在真实场景中,任务之间往往存在依赖关系,且边缘服务器因其有限的存储资源只能缓存有限的服务.为此,提出一种在边缘服务器计算资源和服务缓存有限的约束下,权衡时延和能耗(即成本)的依赖性任务卸载方法.首先,松弛研究问题中的约束将其转换为凸优化问题;采用凸优化工具求最优解,并用解计算卸载任务的优先级.然后,按照优先级将任务卸载到成本最小的边缘服务器,若多个依赖任务卸载到不同的边缘服务器,为了使总成本最小,则采用改进粒子群算法求解边缘服务器的最佳传输功率.最后,为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验.实验结果表明,所提方法与其他方法相比能够降低总成本8%~23%.

关键词：边缘计算任务卸载依赖性任务服务缓存改进粒子群优化

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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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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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基于深度强化学习的算力网络主动防御方法

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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

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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