检索结果-内蒙古大学图书馆

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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采用多任务学习预测短时公交客流

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计算机工程与应用 2023年第24期59卷 360-366页

作者：张鹏祯左兴权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

现有公交线路短时客流预测方法主要依赖于单条线路的信息,忽略了多条线路之间的相关关系对客流预测的提升效果。针对这一问题,提出一种基于相关度分析和多任务学习的公交客流预测方法。利用灰色关联分析和皮尔逊相关系数获取公交线路之... 详细信息

现有公交线路短时客流预测方法主要依赖于单条线路的信息,忽略了多条线路之间的相关关系对客流预测的提升效果。针对这一问题,提出一种基于相关度分析和多任务学习的公交客流预测方法。利用灰色关联分析和皮尔逊相关系数获取公交线路之间的关联度系数,计算当前线路的相关线路集合;将相关线路的客流预测作为当前线路客流预测的辅助任务,建立基于门控循环单元(GRU)神经网络的多任务深度学习模型来预测客流。实验结果表明,该多任务学习模型在预测精度方面优于传统的时间序列预测模型以及仅考虑单条线路信息的神经网络预测模型。

关键词：公交短时客流预测门控循环单元(GRU)神经网络多任务学习灰色关联分析

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体系化人工智能与大语言模型在智能情报场景中的应用

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北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 11-19,28页

作者：韩旭孙亚伟赵璐中国科学技术信息研究所北京100038 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

对体系化人工智能与大语言模型在智能情报收集、分析、决策中的场景应用进行研究。首先,对体系化人工智能与大语言模型的发展现状进行综述,明确相关技术在智能情报场景应用中的优势,并提出了将其融合进智能情报研究的理论框架。其次,对... 详细信息

对体系化人工智能与大语言模型在智能情报收集、分析、决策中的场景应用进行研究。首先,对体系化人工智能与大语言模型的发展现状进行综述,明确相关技术在智能情报场景应用中的优势,并提出了将其融合进智能情报研究的理论框架。其次,对框架的各个功能模块详细解读并就对应的技术点深入分析,探索在此框架体系下对应的具体落地场景。最后,分析了体系化人工智能对智能情报工作效率和准确性的提升,并探讨了在实际应用中可能面临的风险和挑战及未来探索和发展的方向。

关键词：体系化人工智能大语言模型智能情报场景化应用

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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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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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联邦学习通信优化方法综述

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网络与信息安全学报 2024年第6期10卷 1-23页

作者：杨智凯刘亚萍张硕孙哲严定宇广州大学网络空间安全学院广东广州510006 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

随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展和普及,其不断暴露的安全问题已经成为影响网络空间安全的巨大挑战。传统的以云为中心的分布式机器学习通过收集参与方的数据来训练模型或优化模型表现,在数据交换过程中容易受到安全攻击和隐... 详细信息

随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展和普及,其不断暴露的安全问题已经成为影响网络空间安全的巨大挑战。传统的以云为中心的分布式机器学习通过收集参与方的数据来训练模型或优化模型表现,在数据交换过程中容易受到安全攻击和隐私攻击等网络安全风险的影响,进而造成整体系统效能下降或隐私数据泄露等后果。联邦学习作为一种具有隐私保护能力的分布式机器学习模式,通过客户端与参数服务器的频繁通信进行模型参数交换,在原始数据不离开本地的情况下训练联合模型,这极大降低了隐私数据泄露风险,在一定程度上保证了数据安全。但是随着深度学习模型的规模越来越大,联邦学习任务越来越复杂,通信开销也逐渐增加,最终成为联邦学习应用落地的阻碍。因此,针对联邦学习通信优化方法的探索成为联邦学习研究中的热点。介绍了联邦学习的技术背景和工作流程、分析了其通信瓶颈的来源和造成的影响。根据影响通信效率的因素,从模型参数压缩、模型更新策略、系统架构和通信协议等优化目标对现有联邦学习通信优化方法进行全面梳理和分析,并给出了该研究领域的发展脉络。最后总结了现有联邦学习通信优化方法所面临的问题,并对未来的发展趋势与研究方向进行展望。

关键词：联邦学习边缘计算通信优化模型压缩

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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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现代处理器低功耗漏洞发现与利用

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中国科学:信息科学 2025年第2期55卷 297-325页

作者：邱朋飞孙日辉王春露汪东升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 哈尔滨工业大学计算机科学与技术系哈尔滨150006 清华大学计算机科学与技术系北京100084

低功耗是现代处理器设计的重要目标之一,为了降低功耗,现代处理器广泛应用了动态电压频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术.本文聚焦DVFS技术的安全性开展研究工作,发现主流处理器的DVFS单元在电压和频率管理方面... 详细信息

低功耗是现代处理器设计的重要目标之一,为了降低功耗,现代处理器广泛应用了动态电压频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术.本文聚焦DVFS技术的安全性开展研究工作,发现主流处理器的DVFS单元在电压和频率管理方面存在安全缺陷,由此造成3个硬件漏洞:通用处理器的低电压故障注入漏洞、图形处理器(graphics processing unit,GPU)的低电压故障注入漏洞和通用处理器的频率隐藏通道漏洞.基于此,提出软件控制的低电压故障注入攻击和频率隐藏通道攻击两种新的攻击方法,整个攻击过程完全使用软件实现但是不利用任何软件漏洞.通过4个攻击实例验证了所提出的方法的有效性,实现了攻破主流可信执行环境ARM TrustZone和Intel软件防护扩展(software guard extensions,SGX)、使GPU上的人工智能模型失效以及构建数据秘密传送通道等目标.本文分别从硬件和软件两个角度提出防御措施,可助力处理器设计人员设计新一代安全低功耗技术.

关键词：处理器安全漏洞挖掘与利用动态电压频率调节故障注入攻击隐藏通道攻击

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