检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 108-115页

作者：刘文杰朱奕帆吴青山南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省先进计算与智能服务工程研究中心南京210044

作为三维图数据的重要特征,等变性近年来一直受到研究者们的密切关注.研究者们通过设计针对不同等变性的量子门集来构建等变量子图神经网络,显著提升了图学习模型的性能.然而,三维图数据包含多种等变性,如旋转等变性、平移等变性、反射... 详细信息

作为三维图数据的重要特征,等变性近年来一直受到研究者们的密切关注.研究者们通过设计针对不同等变性的量子门集来构建等变量子图神经网络,显著提升了图学习模型的性能.然而,三维图数据包含多种等变性,如旋转等变性、平移等变性、反射等变性和排列等变性等,使研究者们难以构建满足所有等变性的量子等变图神经网络.为了解决上述问题,本文设计了一种三维图节点相对坐标计算方法,并提出了一种新型的量子群等变图神经网络.在该网络中,我们构建了一个群等变编码模块以编码相对坐标,并用一个排列等变卷积模块来学习编码的几何信息,最后采用一个纠缠模块来聚合全局特征.ModelNet40数据集和ShapeNet数据集上的分类实验表明,所提模型表现优于QGCNN,sQCNN-3D和PI-QSVM,同时在训练参数更少的情况下,准确度接近Q3DGL.

关键词：等变图神经网络三维图数据 E(3)等变群排列等变点云分类三维模型分类

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求解最小公倍数问题的量子安全多方计算协议

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计算机学报 2024年第6期47卷 1393-1412页

作者：李子贤刘文杰南京信息工程大学软件学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心南京210044

最小公倍数是解决很多数学问题的基础工具,在隐私保护的情况下如何对其进行多方协同计算具有一定的研究价值.部分经典安全多方计算协议虽然能够求解该问题,但计算复杂度为指数级.本文通过将最小公倍数问题转化为求多个周期函数的连接函... 详细信息

最小公倍数是解决很多数学问题的基础工具,在隐私保护的情况下如何对其进行多方协同计算具有一定的研究价值.部分经典安全多方计算协议虽然能够求解该问题,但计算复杂度为指数级.本文通过将最小公倍数问题转化为求多个周期函数的连接函数的周期,提出了一个基于量子周期查找算法的最小公倍数协议,将复杂度降为多项式级.在协议中,发起方对每个参与方发送一个粒子.每个参与方对粒子施加一个Oracle操作,其中Oracle函数的周期即各自的私有整数.然后,发起方通过运行量子周期查找算法来计算出连接函数的周期,即各自整数的最小公倍数.为了防御共谋和伪造攻击,采用星-环混合拓扑结构对粒子发送方进行诚实性检验.由于量子周期查找算法存在一定的失败概率,设计了一个量子匿名输出检验协议来检验最小公倍数结果的正确性.安全性分析表明了该协议在恶意模型下具有无条件安全性,且协议的计算复杂度和通信复杂度分别为O(n^(3)m^(2)log(nm))和O(n^(2)mlog(nm)),均为多项式级.此外,该协议具有较好的扩展性,可应用于安全多方最大公约数计算、有理数求和、最值计算等问题.

关键词：量子计算量子信息安全多方计算最小公倍数量子周期查找算法匿名输出检验隐私计算

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基于空地协同的动态车载边缘任务卸载方法

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计算机工程 2024年

作者：崔萌萌施静燕项昊龙南京信息工程大学软件学院江苏省先进计算与智能服务工程技术研究中心

近年来，车联网作为智能交通系统的核心组成部分，凭借其卓越的车辆互联特性，为用户提供智能化、便捷化和安全化的车载服务。为了进一步优化车载服务的服务质量（QoS），移动边缘计算（MEC）被深度整合于车联网中，旨在为车辆提供地理... 详细信息

近年来，车联网作为智能交通系统的核心组成部分，凭借其卓越的车辆互联特性，为用户提供智能化、便捷化和安全化的车载服务。为了进一步优化车载服务的服务质量（QoS），移动边缘计算（MEC）被深度整合于车联网中，旨在为车辆提供地理位置较近的计算资源，降低任务处理延迟和能耗。然而，传统的MEC服务器部署主要依赖于地面基站（BS），这不仅导致高昂的部署成本，而且限制其覆盖范围，难以确保为所有车辆提供无间断服务。为了应对上述挑战，空地协同车联网作为一种新兴的技术方案应运而生。无人机（UAV）能够借助其视距链路的灵活性动态地协助路边单元（RSU），为车辆用户提供更为灵活的计算资源，进而保障车载服务的连续性和高效性。因此，本文提出了一种基于空地协同的动态车载边缘任务卸载方法（DVETOM）。该方法采用车-路-空架构，构建了车辆到RSU链路（V2R）和车辆到UAV链路（V2U）。本文针对车辆任务的本地执行、卸载至RSU执行和卸载至UAV执行三种模式分别构建传输模型和计算模型，并以最小化系统时延和能耗作为联合优化目标构建目标函数。DVETOM将任务卸载问题转化为马尔可夫决策过程（MDP），基于深度强化学习（DRL）的分布式深度确定性策略梯度算法（D4PG）优化任务卸载策略。最后，通过与五种基准实验进行对比，DVETOM在提升车辆用户QoS的同时，在降低系统时延方面优于现有方法3.45%～23.7%，在降低系统能耗方面优于现有方法5.8%～23.47%。综上所述，本文提出的DVETOM方法有效地优化了车联网中的车载边缘任务卸载，为车联网用户提供了更高效、更节能的服务解决方案，展现了其在智能交通系统领域的广泛应用潜力。

关键词：车联网边缘计算空地协同任务卸载深度强化学习

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多头注意力机制的全频图像去噪算法

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 236-247页

作者：江结林史明月杨海东崔燕南京信息工程大学软件学院南京210044 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心南京210044 内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特026208 南京特殊教育师范学院数学与信息科学学院南京210038

近年来,深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像去噪领域取得了显著成果。然而,现有的大部分去噪方法都是将噪声图像直接输入CNN模型训练,依赖于裁剪大量的图像训练块,重复裁剪的区域不仅浪费计算资源,还限制了特征... 详细信息

近年来,深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像去噪领域取得了显著成果。然而,现有的大部分去噪方法都是将噪声图像直接输入CNN模型训练,依赖于裁剪大量的图像训练块,重复裁剪的区域不仅浪费计算资源,还限制了特征提取的多样性,导致图像纹理细节的丢失。为解决这些问题,提出一种适用于去除加性高斯白噪声和真实图像噪声的全频增强多头注意力去噪网络。该方法将噪声图像分解为低频和高频分量,并与噪声图像一起输入网络进行训练,通过增加网络宽度来提取更丰富的图像特征。特征增强多头注意力机制关注图像级别的特征,能够保留更多的纹理细节。为了得到干净噪声映射,还设计了噪声学习模块来去除冗余特征并优化图像的残差特征。在Set12、CBSD68等多个数据集上验证了所提出方法的有效性。实验结果显示,该方法在灰度噪声图像去噪、彩色噪声图像去噪以及真实图像去噪方面均优于ADNet、AMDNet、MWDCNN等主流去噪方法,而且使用该方法去噪后的图像具有更清晰的视觉效果。

关键词：图像去噪高斯噪声多头注意力残差学习频率分解

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基于GAN的联邦学习成员推理攻击与防御方法

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通信学报 2023年第5期44卷 193-205页

作者：张佳乐朱诚诚孙小兵陈兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

针对联邦学习系统极易遭受由恶意参与方在预测阶段发起的成员推理攻击行为,以及现有的防御方法在隐私保护和模型损失之间难以达到平衡的问题,探索了联邦学习中的成员推理攻击及其防御方法。首先提出2种基于生成对抗网络(GAN)的成员推理... 详细信息

针对联邦学习系统极易遭受由恶意参与方在预测阶段发起的成员推理攻击行为,以及现有的防御方法在隐私保护和模型损失之间难以达到平衡的问题,探索了联邦学习中的成员推理攻击及其防御方法。首先提出2种基于生成对抗网络(GAN)的成员推理攻击方法:类级和用户级成员推理攻击,其中,类级成员推理攻击旨在泄露所有参与方的训练数据隐私,用户级成员推理攻击可以指定某一个特定的参与方;此外,进一步提出一种基于对抗样本的联邦学习成员推理防御方法(Def MIA),通过设计针对全局模型参数的对抗样本噪声添加方法,能够在保证联邦学习准确率的同时,有效防御成员推理攻击。实验结果表明,类级和用户级成员推理攻击可以在联邦学习中获得超过90%的攻击精度,而在使用Def MIA方法后,其攻击精度明显降低,接近于随机猜测(50%)。

关键词：联邦学习成员推理攻击生成对抗网络对抗样本隐私泄露

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面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法

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电子学报 2021年第4期49卷 661-664页

作者：李斌陈定山孙小兵薄莉莉扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

缺陷数据分析正成为软件工程领域的热点,现有缺陷分析技术无法有效处理复杂和冗余的缺陷数据,以高效地辅助缺陷修复工作.本文提出一种多特征匹配搜索算法——MMSBK(Multi-feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge).首先对... 详细信息

缺陷数据分析正成为软件工程领域的热点,现有缺陷分析技术无法有效处理复杂和冗余的缺陷数据,以高效地辅助缺陷修复工作.本文提出一种多特征匹配搜索算法——MMSBK(Multi-feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge).首先对缺陷问题进行分析,抽取其包含的缺陷实体及关系;然后,基于实体和关系匹配将缺陷问题与缺陷知识图谱关联,通过知识图谱的关联性和可视化帮助软件开发搜索缺陷知识;最后,基于匹配算法生成的缺陷关系三元组生成搜索结果子图.实验验证了MMSBK算法的有效性.

关键词：缺陷知识图谱知识搜索缺陷实体缺陷关系

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一种基于验证的量子私有集合计算协议

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量子电子学报 2024年第2期41卷 330-339页

作者：刘文杰杨奇李文博李子贤南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心江苏南京210044

私有集合计算是安全多方计算的重要组成部分,可以在不暴露合法参与者私有信息的情况下解决参与者之间的某些集合计算问题(如交集、并集)。然而现有的量子私有集合计算协议基本上没有考虑验证性,参与者无法确定计算结果是否正确。针对此... 详细信息

私有集合计算是安全多方计算的重要组成部分,可以在不暴露合法参与者私有信息的情况下解决参与者之间的某些集合计算问题(如交集、并集)。然而现有的量子私有集合计算协议基本上没有考虑验证性,参与者无法确定计算结果是否正确。针对此问题,提出了一种基于验证的量子私有集合计算协议。此外,该协议还能够可选择地求解私有交集或并集问题。性能分析中通过实例证明了该协议的正确性与可验证性,并通过外部攻击和参与者攻击证明了协议的安全性。

关键词：量子通信私有集合计算交集并集可验证

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车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略研究

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电子学报 2024年

作者：许小龙杨威杨辰翊程勇齐连永项昊龙窦万春南京信息工程大学软件学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省先进计算与智能服务工程研究中心东南大学软件学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算... 详细信息

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡，进而影响车联网服务的实时响应.为此，本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言，首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络（Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN）进行交通流量预测.然后，设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法（DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA），该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段，即首先通过深度强化学习得到卸载策略，再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案，降低了决策过程的复杂度.最后，通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性，以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性.

关键词：移动边缘计算深度强化学习车联网图神经网络(GNN) 任务卸载

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Patch-Locator:一种基于排序学习的开源软件漏洞补丁定位方法

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2551-2560页

作者：杨云帆薄莉莉魏颖吴潇雪孙小兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

日益增多的开源软件漏洞对软件安全带来了巨大的风险,补丁在应对这一风险的过程中扮演了非常重要的角色.不幸的是,尽管大部分漏洞的补丁在被披露前就已经开发完毕,但仅有部分补丁会随漏洞同步公开.现有的研究发现了漏洞与其补丁之间存... 详细信息

日益增多的开源软件漏洞对软件安全带来了巨大的风险,补丁在应对这一风险的过程中扮演了非常重要的角色.不幸的是,尽管大部分漏洞的补丁在被披露前就已经开发完毕,但仅有部分补丁会随漏洞同步公开.现有的研究发现了漏洞与其补丁之间存在一定的相关性,并基于这些相关性特征对提交进行了排序,以定位漏洞的补丁,但仍旧存在漏洞数据部分缺失、定位准确率不佳等问题.本文提出了Patch-Locator,一种新的基于排序学习的补丁定位方法,通过扩展漏洞数据源对漏洞数据进行补充,并根据漏洞与补丁文本的相似性、漏洞产生的原因和导致的结果等更能反映漏洞与补丁间关联的因素提取了更具有针对性的相关性特征,并使用LambdaMart排序学习模型对提交基于其具有的相关性特征进行排序以定位安全补丁.本文用来自10个开源软件项目的1669个漏洞来评估Patch-Locator.实验结果表明,Patch-Locator的Recall@1指标为92.22%,Recall@5指标为95.51%,Manual Effort@5指标为1.2455,均优于现有方法.

关键词：开源软件安全补丁排序学习补丁定位

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基于模板的软件缺陷修复推荐方法

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小型微型计算机系统 2022年第5期43卷 1096-1101页

作者：薄莉莉朱轩锐孙小兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

软件中长期累积的历史遗留问题导致软件产品的规模和复杂性逐渐增大.为了有效提高软件缺陷修复的效率,本文针对源代码文件中的修复前代码版本和修复后代码版本之间的差异,根据预定义的细粒度更改操作提取缺陷修复模板,并基于此修复模板... 详细信息

软件中长期累积的历史遗留问题导致软件产品的规模和复杂性逐渐增大.为了有效提高软件缺陷修复的效率,本文针对源代码文件中的修复前代码版本和修复后代码版本之间的差异,根据预定义的细粒度更改操作提取缺陷修复模板,并基于此修复模板提出了一种缺陷修复推荐方法.结果表明,模板的覆盖范围可达67.11%,并且5位参评者评估其有效,认为此修复模板适用于软件缺陷并且能够解决部分缺陷问题.

关键词：软件缺陷修复修复模板修复推荐

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