检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第5期34卷 734-742页

作者：陈北京李天牧王金伟赵国英南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044 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 Center for Machine Vision and Signal Analysis University of Oulu Oulu FI-90014

基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指... 详细信息

基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指纹提取模块采用孪生四元数U-Net提取噪声指纹特征;分类模块基于提取的噪声指纹特征采用四元数ResNet区分真实人脸和生成人脸;使用基于距离的逻辑回归损失函数和交叉熵损失函数对参数进行寻优.采用公开的自然人脸数据集CelebA进行实验,基于其利用多种GAN模型得到不同生成人脸数据集.4组消融实验验证了该算法在4个方面的改进的有效性.一种GAN生成人脸数据训练多种GAN测试的结果以及鲁棒性实验结果表明,所提算法比对比算法具有更强的泛化性以及较好的抵抗JPEG攻击的鲁棒性.

关键词：生成式对抗网络生成人脸四元数离散傅里叶变换 ResNet

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基于解压缩模块的JPEG同步重压缩检测

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电子学报 2023年第4期51卷 850-859页

作者：王金伟胡冰涛张家伟马宾罗向阳南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 齐鲁工业大学山东省计算机网络重点实验室山东济南250353 数学工程与高级计算国家重点实验室河南郑州450001

现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为... 详细信息

现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为经验所设计的,无法取得解压缩过程的最优解,限制了JPEG重压缩检测算法的精度上限.针对这些问题,本文提出了一种基于解压缩模块的JPEG重压缩检测方法,该方法利用卷积模拟JPEG解压缩过程,设计了解压缩模块,将JPEG解压缩过程并入网络中从而实现端到端,省去了繁重的预处理步骤;同时,利用深度学习能够自动优化参数的特性,自动去寻找解压缩过程的最优解,减少了由于人工处理导致的图像信息的二次损失,进一步提升了JPEG重压缩检测算法的性能上限.实验结果表明,本文所提出的JPEG同步重压缩检测算法在超过半数的实验组上都取得了较好的取证表现,在UCID数据集上比现有方法平均精度最多提高1.8%.

关键词：数字图像取证卷积神经网络 JPEG重压缩解压缩模块

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基于抽象语法树变异的漏洞样本生成方法

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软件学报 2025年

作者：郑炜李云帆桂奎吴潇雪陈翔邓沛然西北工业大学软件学院扬州大学信息工程学院南通大学人工智能与计算机学院

随着信息技术的持续发展,软件产品的数量和种类不断增加,然而即使是高质量的软件也可能存在漏洞.此外,软件更新速度快,软件架构愈发复杂,这导致漏洞逐渐进化成新的形态,传统的漏洞检测方法和规则难以适用于新的漏洞特征.由于零日漏洞样... 详细信息

随着信息技术的持续发展,软件产品的数量和种类不断增加,然而即使是高质量的软件也可能存在漏洞.此外,软件更新速度快,软件架构愈发复杂,这导致漏洞逐渐进化成新的形态,传统的漏洞检测方法和规则难以适用于新的漏洞特征.由于零日漏洞样本的稀缺性,软件演化过程中出现的零日漏洞难以被发现,这为软件安全带来很大的潜在风险.提出一种基于抽象语法树变异的漏洞样本生成方法,能够模拟真实漏洞的结构和语法规则,生成更符合实际情况的漏洞样本,它可以为软件安全性和可靠性提供更加有效的解决方案.该方法通过分析Eclipse CDT生成的抽象语法树结构,提取节点中的语法信息,重构节点和抽象语法树,优化抽象语法树结构,并设计一系列变异算子,然后在优化后的抽象语法树上进行变异操作.该方法可以生成具有UAF和CUAF漏洞特征的变异样本,这些样本可以用于零日漏洞的检测,有助于提高零日漏洞的检测率.实验结果表明,该方法比传统检测方法中的随机变异方法平均减少了34%的无效样本量,并且可以生成更加复杂的变异样本;此外,该方法可以生成更加复杂的变异样本,提高检测的覆盖率和准确率.

关键词：抽象语法树零日漏洞变异算子漏洞样本生成

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针对BMP格式掩盖的JPEG同步重压缩检测方法

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软件学报 2024年第12期35卷 5653-5670页

作者：王金伟王伟王昊罗向阳马宾数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 南京理工大学自动化学院江苏南京210094 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院山东济南250353

检测JPEG(joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG... 详细信息

检测JPEG(joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG重压缩图像,则这些方法将难以直接应用.为了解决该问题,提出一种基于双阈值的量化步长估计方法,从而获取量化表并提取特征.此外,根据质量因子100时JPEG压缩的特殊性定义最小误差,通过去除特征中的最小误差,进一步提高特征的检测性能.最后,基于反量化后JPEG系数的收敛特性提取一阶相对误差特征,进一步提高所提方法在质量因子较低时的检测性能.实验结果表明,所提方法在不同质量因子时的性能均优于当前先进算法.

关键词：数字图像取证 JPEG重压缩量化步长估计最小误差收敛特性

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基于格的身份基认证密钥交换协议

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密码学报（中英文） 2024年第2期11卷 441-454页

作者：赵之祥廉欢欢沈剑南京信息工程大学雷丁学院数学与应用数学系南京210044 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 浙江理工大学信息科学与工程学院杭州310020

基于格理论密码体制已逐渐成为后量子领域的研究热点.身份基认证密钥交换协议在通信领域中应用广泛,具有很强的实用性.然而大多数格上构造的此类协议计算复杂度较大,并且没有实现完美前向安全性.本文基于环上带误差学习问题构造了一个... 详细信息

基于格理论密码体制已逐渐成为后量子领域的研究热点.身份基认证密钥交换协议在通信领域中应用广泛,具有很强的实用性.然而大多数格上构造的此类协议计算复杂度较大,并且没有实现完美前向安全性.本文基于环上带误差学习问题构造了一个格上基于身份的认证密钥交换协议.协议采用Peikert式误差协调机制实现密钥比特的均匀性,并且在系统初始化阶段不需要额外运算生成主公钥;此外,协议提供了双向认证、完美前向安全以及临时密钥泄露安全性.形式化的安全性分析和性能评估表明所提协议是安全且高效的.

关键词：格身份基认证密钥交换环上带误差学习问题完美前向安全

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一种光谱图像压缩和重建的新过渡连接空间:MLabPQR

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光谱学与光谱分析 2023年第11期43卷 3347-3350页

作者：吕聪李长军孙红岩高程辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色,因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。为了解决以上问题,研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩,并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据... 详细信息

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色,因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。为了解决以上问题,研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩,并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据进行重建,而过渡连接空间决定了转换的效果。Derhak等[JIST,50:53-63,2006]提出了一种名为LabPQR的6个维度的ICS。这个空间的前三个维度是给定光谱r在指定光观察环境(用加权表矩阵H表示)下的三刺激值向量t,后三个维度是同色异谱黑r_(b)在由主成分分析获得的同色异谱黑空间前三个基向量(记为矩阵B)下的组合系数t PQR。同色异谱黑r_(b)由基于三刺激值t的光谱分解式r_(b)=r-Mt给出,这里的映射矩阵M为熟知的“R-矩阵”,同色异谱黑空间是由光谱图像数据或独立反射率训练集对应的所有同色异谱黑构成。重建的反射率r_(p)=Mt+Bt PQR。该研究提出一个改进的LabPQR过渡连接空间,记为MLabPQR。两者之间的差别就在于光谱分解式中的映射矩阵M的选取。该方法选取M为“Wiener估计矩阵”。Wiener估计矩阵不仅依赖于光环境H,而且还依赖于训练光谱数据,因此期望通过Wiener估计矩阵更能反映出光谱图像的光谱特性,从而提高反射率重建精度。使用NCS光谱反射率数据和一幅光谱图像作为测试样本,分别用Munsell反射率数据集和测试样本集作为训练样本。采用均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)为重建光谱精度指标,以CIELAB色差为色度精度指标对本方法进行综合评估,并与现有的LabPQR、LabRGB、XYZLMS和LabW2P ICSs进行比较。比较结果表明,该研究的新ICS不论从光谱精度还是色度精度都优于其他ICSs。因此新方法对光谱反射率压缩及跨媒体多光谱图像再现等相关领域有着重要的应用价值。

关键词：过渡连接空间光谱压缩重建维纳估计均方根误差拟合优度系数

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基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期45卷 77-85页

作者：卢官明柯润宇卢峻禾丁佳伟魏金生南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学计算机学院

针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题，提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型（GNN-LSTUP）。首先，基于所有会话构建全局会话图，通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机... 详细信息

针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题，提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型（GNN-LSTUP）。首先，基于所有会话构建全局会话图，通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖掘用户长期偏好；然后，通过构建局部会话图并利用图神经网络和注意力机制来捕捉用户短期偏好；最后，通过求和池化操作融合用户长、短期偏好，以便更准确地预测用户下一次交互行为。在Diginetica、Tmall和Nowplaying数据集上进行了实验，结果表明，提出的GNN-LSTUP在Diginetica数据集上取得的P@20和MRR@20分别为54.19%和18.94%，在Tmall数据集上取得的P@20和MRR@20分别为34.68%和16.96%，在Nowplaying数据集上取得的P@20和MRR@20分别为23.32%和8.62%，优于其他已有的会话推荐模型。

关键词：会话推荐图神经网络用户偏好相关性

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改进LuGre模型的挖掘机器人摩擦补偿控制

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电子测量与仪器学报 2024年第2期38卷 139-147页

作者：姜金叶冯浩常潇丹殷晨波曹东辉李春彪谢家学南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044 雄宇重工集团股份有限公司无锡214100 南京工业大学挖掘机关键技术联合研究所南京211816 三一重机有限公司昆山215300

非线性摩擦会降低挖掘机器人电液伺服系统的动静态性能,引起轨迹爬行、平峰和稳态误差等现象。经典LuGre摩擦模型仅与速度有关,内部鬃毛状态变量无法准确测量,无法全面描述复杂的挖掘机器人电液伺服系统摩擦特性。本文综合考虑电液伺服... 详细信息

非线性摩擦会降低挖掘机器人电液伺服系统的动静态性能,引起轨迹爬行、平峰和稳态误差等现象。经典LuGre摩擦模型仅与速度有关,内部鬃毛状态变量无法准确测量,无法全面描述复杂的挖掘机器人电液伺服系统摩擦特性。本文综合考虑电液伺服系统位置、速度和方向等信息,设计了一种改进的LuGre摩擦模型,同时引入速度阈值解决了弹性鬃毛平均变形状态观测器不稳定问题。其次,为了解决传统优化算法陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,通过引入惯性权重、异步变化和精英突变操作改进基本粒子群优化算法,以精准快速辨识出改进LuGre摩擦模型中的6个未知参数。最后,结合辨识出的摩擦模型,基于结构不变性原理设计前馈摩擦补偿控制器,并在23吨挖掘机器人进行了正弦和三角波不同工况下的轨迹跟踪实验。实验结果表明,传统的比例积分微分控制器跟踪误差最大,三角轨迹最大跟踪误差达到了29.68 mm,基于改进LuGre模型设计的前馈摩擦补偿控制器仅为9.70 mm,误差减小了67.31%,基于改进LuGre模型设计的前馈摩擦补偿控制器可以有效提升挖掘机器人的轨迹跟踪精度。

关键词：电液伺服系统摩擦辨识粒子群优化算法摩擦补偿 LuGre模型

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耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成

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计算机工程与科学 2023年第12期45卷 2186-2196页

作者：白志远杨智翔栾鸿康孙玉宝南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机学院江苏省大数据分析技术实验室江苏南京210044

文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单... 详细信息

文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单独训练,文本信息利用不充分,容易导致生成的图像与文本不匹配的问题。针对该问题,提出了一种耦合单词级与句子级文本特征的图像对抗级联生成模型(Union-GAN),在每个图像生成阶段引入了文本图像联合感知模块(Union-Block),使用通道仿射变换和跨模态注意力相结合的方式,充分利用了文本的单词级语义与整体语义信息,促使生成的图像既符合文本语义描述又能够保持清晰结构。同时联合优化鉴别器,将空间注意力加入到对应的鉴别器中,使来自文本的监督信号促使生成器生成更加相关的图像。在CUB-200-2011数据集上将其与AttnGAN等多个当前的代表性模型进行了对比,实验结果表明,Union-GAN的FID分数达到了13.67,与AttnGAN相比,提高了42.9%,IS分数达到了4.52,提高了0.16。

关键词：文本生成图像生成对抗网络多模态任务

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基于掩蔽自监督语音特征提取的帕金森病检测方法

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电子与信息学报 2023年第10期45卷 3502-3510页

作者：季薇杨茗淇李云郑慧芬南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学计算机学院南京210023 南京医科大学附属老年医院南京210024

帕金森病是一种常见的慢性神经系统疾病,构音障碍是帕金森病的早期症状之一。基于语音进行帕金森病的辅助诊疗有助于更早发现病情和观测病情的发展。传统方法常通过对语音特征(如频率微扰、振幅微扰等)的参数计算来进行疾病评估,然而这... 详细信息

帕金森病是一种常见的慢性神经系统疾病,构音障碍是帕金森病的早期症状之一。基于语音进行帕金森病的辅助诊疗有助于更早发现病情和观测病情的发展。传统方法常通过对语音特征(如频率微扰、振幅微扰等)的参数计算来进行疾病评估,然而这些特征可能无法全面反映所有的病理现象,从而影响了检测和评估的准确率。为更好地提取帕金森病患者语音中的病理信息,提升检测和评估的准确率,该文提出一种基于掩蔽自监督语音特征提取的帕金森病检测方法。首先,从帕金森病患者的原始语音中提取Mel语谱图特征,得到患者富含病理特征的全局时序化表示;然后,对部分Mel语谱图特征进行掩蔽,并通过掩蔽自监督模型对掩蔽部分进行重构,从而学习到帕金森病患者语音特征的更高级表示。为解决帕金森病语音数据稀缺的问题,该文先在LibriSpeech公开数据集上进行掩蔽自监督模型的预训练,然后基于迁移学习的思想,利用帕金森病语音数据对预训练好的掩蔽自监督模型进行微调和加权求和,以提升该模型特征表示学习的性能。最终,使用随机森林和支持向量机分类器分别对提取好的语音特征进行分类,以实现帕金森病的检测。该文在MaxLittle公开数据集和课题组自采数据集上,采用10折交叉验证的方法验证了所提方法的有效性。结果表明,与传统的Mel语谱图特征检测方法和其他经典的自监督特征提取方法相比,所提方法在准确率、敏感度、特异度性能方面均有明显提升。

关键词：帕金森病自监督学习迁移学习特征提取

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