检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于DFCNN-CTC和Transformer的中文语音识别

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火力与指挥控制 2022年第3期47卷 16-21页

作者：杨璐郭文明韩芳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 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理。因此,引入语音端点检测解决上述问题。同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大... 详细信息

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理。因此,引入语音端点检测解决上述问题。同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大等问题,提出一种以全序列卷积神经网络DFCNN作为声学模型,Transformer作为语言模型的语音识别系统。在Thchs30、ST-CMDS数据集上的实验表明,相较于DFCNN结合3-gram模型,该系统在最优模型上达到了12.8%的字符错误率,相对下降了6.9%。

关键词：语音识别语音端点检测 DFCNN Transformer

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基于MIMO-OTFS通感波形的FANET快速邻居发现方法

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现代防御技术 2025年第2期53卷 107-120页

作者：王为栋杨健尚佳栋高晖张前南张硕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 北京遥感设备研究所北京100854

针对基于定向传输的飞行器自组织网络(flying ad-hoc network,FANET)中拓扑变化频繁、链路质量波动以及初始建网困难等问题,提出了一种基于多输入多输出(multiple-input multipleoutput,MIMO)正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)通感一体化波形的感知辅助快速邻居发现方法,借助感知机制实时获取邻节点信息以加速建网效率,并采用新型的通感一体波形OTFS以对抗快变信道中的多普勒效应,提升链路质量。针对FANET场景研究物理层基于MIMOOTFS通感一体化波形的多目标检测技术;将物理层感知方案映射到上层网络中,设计感知辅助的高效邻居发现算法;最后提出一种多点通感协同机制,通过邻节点间交互感知信息和邻居发现表以间接感知及发现潜在目标,提升FANET初始建网的效率。仿真结果表明,所提方案相比传统通信组网协议可以极大降低FANET的初始建网耗时,增加目标感知精度,提升组网的整体性能。

关键词：正交时频空通感一体技术邻居发现多目标检测技术多输入多输出

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基于零知识证明的物联网单向增强验证模型

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武汉大学学报（理学版） 2023年第5期69卷 577-586页

作者：韩道岐朱江文陆月明喻涛刘洋陈亮北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 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 教育部教育管理信息中心北京100816 北京理工大学自动化学院北京100081 北京宇航系统工程研究所北京100000 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京分中心北京100029

面向物联网的大量端对端相互访问、综合性密码保护、多因素验证保护等需求,提出了基于零知识证明的单向增强验证模型。该模型由单向一次性计算类型任务组成,融合五种共识验证技术形成多因素的链式共识验证方法,通过区块链架构分布式共... 详细信息

面向物联网的大量端对端相互访问、综合性密码保护、多因素验证保护等需求,提出了基于零知识证明的单向增强验证模型。该模型由单向一次性计算类型任务组成,融合五种共识验证技术形成多因素的链式共识验证方法,通过区块链架构分布式共识机制,实现多因素的一次性难题任务链式增强处理,以及高性能的本地并发验证,支撑端到本地中心授权、点对点离线认证等应用。同时,通过动态设置令牌中零知识证据的种类,实现了弹性的访问控制和隐私保护。实验结果表明,该模型实现了动态难度策略的简明点对点验证,展示出毫秒级高性能和灵活性,并提升了物联网认证方法的安全性。

关键词：物联网零知识证明共识验证技术区块链

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StealthyFlow:一种对抗条件下恶意代码动态流量伪装框架

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计算机学报 2021年第5期44卷 948-962页

作者：韩宇方滨兴崔翔王忠儒冀甜甜冯林余伟强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 广州大学网络空间先进技术研究院广州510006 中国网络空间研究院北京100010 北京丁牛科技有限公司北京100081

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与... 详细信息

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与GAN结合,对恶意流量进行不影响攻击功能的伪装,旨在实现伪装后的对抗流量与良性流量的不可区分性,进而绕过基于机器学习算法的分类器.StealthyFlow具有如下优势:根据目标流量的变化动态调整对抗流量,实现动态流量伪装;伪装在恶意代码层面进行,保证攻击功能不被破坏;绕过目标不参与训练过程,保证恶意代码不会提前暴露.实验结果表明,StealthyFlow产生的攻击流量与良性流量相似度极高,在对抗环境中可以绕过机器学习分类器.因此,需要对此种恶意代码提起注意,并尽快研究防御对策.

关键词：恶意代码加密流量 StealthyFlow 绕过动态流量伪装

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基于图表示学习的消息回复关系判断方法

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信息安全学报 2021年第5期6卷 199-214页

作者：梁永明田恬杨小雨张熙邱莉榕北京邮电大学网络空间安全学院北京中国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中国100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京中国100876

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式... 详细信息

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式,消息间的回复行为下隐藏着消息间和用户间的关系。群组消息间回复通常是隐式和非连续的,大部分群组消息间没有指定明确的回复关系,当前消息也不一定是上一条临近消息的回复,回复关系要根据具体的聊天场景确定。当消息间没有显示指定回复关系时,回复不易于分析和理解群组聊天内容,阻碍了对群组聊天内容的整体性分析。本论文针对群组消息间的回复关系,提出了基于图表示学习的消息回复关系判断方法,该方法不同于以往方法仅使用部分群组要素,是在综合学习消息的文本信息、发送消息的用户信息和上下文信息的基础上,根据群组内容构建群组图和生成自适应消息图,得到了多种群组要素信息和要素间关系组成的图结构,利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习,图模型输出群组消息的表示向量,拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。在消息间回复关系的学习过程中,图模型通过任务学习更新图中消息节点,同时更新图中用户节点向量表示,经过用户向量分析实验验证了该模型输出的用户向量的有效性和合理性。在公开数据集和标注数据集上进行了对比实验和显著性检验分析,结果显示模型在多个评估指标上大幅优于对比模型,如在F1指标上,比单纯依赖BERT的句子对分类模型提高了接近20%。

关键词：图模型对话系统消息回复自然语言推理会话分析自适应构图群组分析

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基于DRS-CMM的国家信息安全服务资质测评应用

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信息技术与标准化 2022年第5期 156-161页

作者：孙明亮张晓菲王琰可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 中国信息安全测评中心

基于灾难恢复服务形式,结合能力成熟度模型理论,构造DRS-CMM模型;围绕模型的域维与能力维架构设置,对灾难恢复服务提供一个二维技术模型。通过域维中灾难恢复服务过程、项目过程和组织过程、资源配置三方面能力要素开展测评,运用模型中... 详细信息

基于灾难恢复服务形式,结合能力成熟度模型理论,构造DRS-CMM模型;围绕模型的域维与能力维架构设置,对灾难恢复服务提供一个二维技术模型。通过域维中灾难恢复服务过程、项目过程和组织过程、资源配置三方面能力要素开展测评,运用模型中能力维公共特征对测评对象进行能力评定。全生命周期的灾难恢复服务覆盖产业既有形式,科学、灵活的可裁剪性更好地指导产业应用,提升产业发展。

关键词：灾难恢复 DRS-CMM 能力成熟度域维能力维过程域公共特征

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三维颌面对称参考平面智能构建的深度学习算法

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北京大学学报(医学版) 2025年第1期57卷 113-120页

作者：朱玉佳沈华温奥楠高梓翔秦庆钊单珅瑶李文博傅湘玲赵一姣王勇北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心北京100081 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京大学医学部医学技术研究院北京100191

目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数... 详细信息

目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法:收集2018年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医院无显著颌面畸形临床患者400例,通过数据增强的方式获得2000例三维颌面数据用于MDGR-Net算法训练与测试,其中训练集1600例、验证集200例、内部测试集200例,MDGR-Net模型包含构造本体与镜像点云(X和Y)中关键点的特征向量,基于特征向量获取点云X和Y中关键点的对应关系,以及通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)计算旋转和平移矩阵R,t。基于MDGR-Net模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法获得MDGR-Net关联法对称参考平面。基于决定系数(coefficient of determination,R 2)指标对内部测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,并对200例内部测试集与40例外部测试集临床数据,基于MDGR-Net关联法与“真值”迭代最近点(iterative closest point,ICP)关联法构建的三维颌面对称参考平面进行角度误差评价。结果:基于200例内部测试集三维颌面数据测试MDGR-Net旋转矩阵R 2为0.91,平移矩阵R^(2)为0.98。在内部与外部测试集上,角度误差平均值分别为0.84°±0.55°、0.58°±0.43°,临床构建40例三维颌面对称参考平面仅需3 s,在正畸骨性Ⅲ类、高角、安氏Ⅲ类错牙合畸形受试者表现最佳。结论:基于点云智能配准的MDGR-Net关联法为口腔临床三维颌面对称参考平面构建提供了新的解决方案,可显著提升诊疗效率和效果,降低专家依赖性。

关键词：颌面部对称参考平面成像,三维深度学习算法

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基于攻击流量自生成的DNS隐蔽信道检测方法

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计算机学报 2022年第10期45卷 2190-2206页

作者：刁嘉文方滨兴田志宏王忠儒宋首友王田崔翔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 广州大学网络空间先进技术研究院广州510006 中国网络空间研究院北京100010 北京丁牛科技有限公司北京100081 丁牛信息安全科技(江苏)有限公司江苏南通226014

高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)是当前最为严重的网络安全威胁之一.DNS隐蔽信道(DNS Covert Channel,DCC)由于其泛在性、隐蔽性成为攻击者手中理想的秘密信息传输通道,受到诸多APT组织的青睐.人工智能赋能的DCC检测方... 详细信息

高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)是当前最为严重的网络安全威胁之一.DNS隐蔽信道(DNS Covert Channel,DCC)由于其泛在性、隐蔽性成为攻击者手中理想的秘密信息传输通道,受到诸多APT组织的青睐.人工智能赋能的DCC检测方法逐步流行,但APT攻击相关恶意样本获取难、活性低等原因造成训练数据不平衡问题明显,严重影响了模型的检测性能.同时,已有检测工作使用DCC工具流量及少数恶意样本来评估系统,测试集覆盖范围有限,无法对系统进行全面、有效的评估.针对上述问题,本文基于攻击战术、技术和程序(Tactics,Techniques,and Procedures,TTPs)设计DCC流量生成框架并生成完备度可控的、覆盖大样本空间的、大数据量的恶意流量数据集.基于本研究生成的数据集,训练可解释性较强的机器学习模型,提出基于攻击流量自生成的DCC检测系统——DCCHunter.本研究收集了8个DCC恶意软件流量样本,复现了已被APT组织恶意运用的3个DCC工具产生流量,基于上述真实恶意样本评估系统对其未知的、真实的DCC攻击的检测能力.结果发现,系统对DCC的召回率可达99.80%,对数以亿计流量的误报率为0.29%.

关键词： DNS隐蔽信道检测数据不平衡攻击流量自生成恶意软件未知样本

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基于深度学习点云配准的三维颜面正中矢状面构建算法研究

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中华口腔医学杂志 2023年第11期58卷 1178-1183页

作者：朱玉佳刘真光温奥楠高梓翔秦庆钊傅湘玲王勇陈晋鹏赵一姣北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心、口腔修复教研室、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 北京邮电大学计算机学院、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京100876

目的基于可变图结构配准网络(DGRNet)模型,建立一种可实现三维点云智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,以实现三维颜面正中矢状面的自动化构建,为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法收集200例2020年10月至2022年10月就诊于北京... 详细信息

目的基于可变图结构配准网络(DGRNet)模型,建立一种可实现三维点云智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,以实现三维颜面正中矢状面的自动化构建,为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法收集200例2020年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医学院·口腔医院修复科、正颌外科和口腔正畸科的无明显颜面畸形的牙体缺损或缺失或错畸形患者的三维颜面数据。通过数据增强(平移和旋转)的方式获得1200例三维颜面数据,分为训练集(800例)、验证集(200例)、测试集(200例),用于DGRNet模型训练与测试。DGRNet模型包含构造本体与镜像点云中关键点的特征向量、基于特征向量获取本体和镜像点云中关键点的对应关系,并通过奇异值分解计算旋转矩阵和平移矩阵。基于DGRNet模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析算法获得DGRNet模型正中矢状面。基于决定系数R 2指标对测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,以迭代最近点(ICP)算法构建的三维颜面正中矢状面作为真值。选择上述200例临床患者中的50例数据,对DGRNet模型与ICP算法构建的三维颜面正中矢状面进行角度误差评价。结果基于200例三维颜面数据测试DGRNet模型旋转矩阵R 2为0.90,平移矩阵R 2为0.94。构建50例三维颜面数据正中矢状面共用时3 s,DGRNet模型与ICP算法构建的三维颜面正中矢状面角度误差为1.05°±0.56°,最小误差为0.13°,1.50°以内的准确率为78%(39/50),2.00°以内的准确率为90%(45/50)。结论本项研究提出的基于三维点云智能配准的DGRNet模型可构建三维颜面正中矢状面,并在一定程度上提升诊疗效率和效果。

关键词：人工智能口腔医学图像处理,计算机辅助面部深度学习正中矢状面

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