检索结果-内蒙古大学图书馆

网络与信息安全学报 2024年第1期10卷 33-47页

作者：王金伟张子荷罗向阳马宾南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京信息工程大学网络空间安全学院江苏南京210044 数字工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 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

随着互联网不断发展,网络上的篡改图像越来越多,掩盖篡改痕迹的手段越来越丰富。而现在大多数检测模型没有考虑到图像后处理操作对篡改检测算法的影响,限制了其在实际生活中的应用。为了解决上述问题,提出了一种通用的基于强化样本的伪... 详细信息

随着互联网不断发展,网络上的篡改图像越来越多,掩盖篡改痕迹的手段越来越丰富。而现在大多数检测模型没有考虑到图像后处理操作对篡改检测算法的影响,限制了其在实际生活中的应用。为了解决上述问题,提出了一种通用的基于强化样本的伪孪生网络图像篡改定位模型。所提模型利用伪孪生网络,一方面学习真实图像中的篡改特征;另一方面通过约束卷积,抑制图像内容,从而能够更加关注篡改残留的痕迹信息。网络的两分支结构可以达到充分利用图像特征信息的目的。模型利用强化样本,可以自适应地生成当前最需要学习的篡改类型图片,实现对模型有针对性地训练,使得模型在各个方向上学习收敛,最终得到全局最优模型。利用数据增强思路,自动生成丰富的篡改图像以及其对应的掩膜,这很好地解决了篡改数据集有限的问题。在4个数据集上的大量实验证明了所提模型在像素级操作检测方面的可行性和有效性。尤其是在Columbia数据集上,算法的F1值提高了33.5%,Matthews correlation coefficirnt(MCC)得分提高了23.3%,说明所提模型利用深度学习模型的优点,显著提高了篡改定位的检测效果。

关键词：强化样本篡改定位伪孪生网络数据增强篡改图像

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基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割

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计算机系统应用 2024年第7期33卷 63-73页

作者：王军张霁云程勇南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学科技产业处南京210044

在语义分割任务中,编码器的下采样过程会导致分辨率降低,造成图像空间信息细节的丢失,因此在物体边缘会出现分割不连续或者错误分割的现象,进而对整体分割性能产生负面影响.针对上述问题,提出基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割模... 详细信息

在语义分割任务中,编码器的下采样过程会导致分辨率降低,造成图像空间信息细节的丢失,因此在物体边缘会出现分割不连续或者错误分割的现象,进而对整体分割性能产生负面影响.针对上述问题,提出基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割模型EASSNet.首先,使用边缘检测算子计算原始图像的边缘图,通过池化下采样和卷积运算提取边缘特征.接着,将边缘特征融合到经过编码器提取的深层语义特征当中,恢复经过下采样的特征图像的空间细节信息,并且通过注意力机制来强化有意义的信息,从而提高物体边缘分割的准确性,进而提升语义分割的整体性能.最后,EASSNet在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达到85.9%和76.7%,与当前流行的语义分割网络相比,整体分割性能和物体边缘的分割效果都具有明显优势.

关键词：语义分割空间细节信息边缘特征特征融合注意力机制

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一种基于强化学习的自适应多邻域人工蜂群算法

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计算机学报 2024年第7期47卷 1521-1546页

作者：周新宇尹子悦高卫峰谭贵森易玉根江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 西安电子科技大学数学与统计学院西安710126 江西师范大学软件学院南昌330022

邻域拓扑是提高人工蜂群算法性能的一种有效手段.然而,现有相关工作主要是在种群层次上实现了单一邻域拓扑,这种方式忽略了不同类型的邻域拓扑能优势互补,使得算法性能还有一定局限性.为此,本文结合强化学习,提出在个体层次上实现多邻... 详细信息

邻域拓扑是提高人工蜂群算法性能的一种有效手段.然而,现有相关工作主要是在种群层次上实现了单一邻域拓扑,这种方式忽略了不同类型的邻域拓扑能优势互补,使得算法性能还有一定局限性.为此,本文结合强化学习,提出在个体层次上实现多邻域拓扑。将种群中的个体视作智能体,设计了基于邻域拓扑的状态和动作,选用4种不同特征的邻域拓扑用于构建邻域候选池,之后采用Q-learning方法根据个体的奖励情况为其自适应选择不同的邻域拓扑.该方式相对于现有的单一邻域拓扑,更能充分发挥不同邻域信息对算法搜索的引导作用.在CEC2013和CEC2017两套测试集以及两个实际优化问题上进行了大量实验,与4种邻域相关ABC和4种知名改进ABC进行了性能对比,结果表明该算法的收敛精度和速度均有更好表现,可有效增强邻域人工蜂群算法的性能.

关键词：群智能人工蜂群个体强化学习邻域拓扑

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一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法

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控制与决策 2024年第12期39卷 4136-4140页

作者：徐森高婷徐秀芳许贺洋郭乃瑄卞学胜花小朋陈致远盐城工学院信息工程学院江苏盐城224002 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

聚类集成算法在数据挖掘和模式识别等领域应用广泛.现有的聚类集成算法虽取得了显著的进展,但鲜有同时考虑如何处理冗余成员和关注成员内部多样性的算法.对此,设计一种簇的不确定性度量指标,并提出一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法... 详细信息

聚类集成算法在数据挖掘和模式识别等领域应用广泛.现有的聚类集成算法虽取得了显著的进展,但鲜有同时考虑如何处理冗余成员和关注成员内部多样性的算法.对此,设计一种簇的不确定性度量指标,并提出一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法.首先,利用平均差异性度量和筛选聚类成员,并引入信息熵衡量簇的不确定性,给簇赋予相应的权重;其次,在基于成员选择的簇加权共协矩阵和高置信度矩阵的基础上构建增强矩阵;最后,在增强矩阵上执行层次聚类算法得到最终的聚类集成结果.采用多个UCI数据集进行实验,将所提算法与主流的聚类集成算法进行比较,实验结果表明,所提出的算法可以获得更好的聚类集成效果,且具有较高的鲁棒性和稳定性.

关键词：聚类集成数据挖掘成员选择簇加权信息熵共协矩阵

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基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型

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广西科学 2024年第5期31卷 1002-1010页

作者：徐雨芯曹建军王保卫翁年凤顾楚梅国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异... 详细信息

为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异性最大为目标,得到基分类器集合和对应特征子集集合。利用聚类方法将验证集划分为若干类,以验证集分类准确率最高为目标,为每簇验证集选择最优的基分类器子集和对应的特征子集。在测试阶段,对测试集进行聚类,仅比较每簇测试样本和每簇验证样本数据分布的最大均值差异值,减少运算时间。每簇测试样本在相似度最高的验证集所对应的特征子集集合和基分类器子集下进行预测,并根据不同权重基分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的必要性和优越性,将本文方法与传统集成学习方法进行对比,结果表明,本文方法在信噪比分别为10、5 dB的条件下,分类准确率均提升约5%,具有更好的分类效果和泛化性能。

关键词：特征选择动态选择性集成支持向量机蚁群优化算法辐射源个体识别二分类问题

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基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 44-55页

作者：卢官明卢峻禾陈晨南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体... 详细信息

人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响,人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结,着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理,以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向,拓展研究思路。

关键词：人体姿态估计单人体姿态估计多人体姿态估计深度学习关键点检测

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基于PAC学习的组合式概率障碍证书生成

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软件学报 2025年第5期36卷 1907-1923页

作者：杨紫萱曾霞任勐鑫王建林曾振柄杨争峰华东师范大学软件工程学院上海200062 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475001 上海大学理学院上海200444

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概... 详细信息

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概率统计意义下的形式化描述.通过建立和求解基于大M法的混合整数规划方法,将障碍证书的求解转化为约束优化问题.通过微分中值定理将非线性不等式进行区间线性化.最后,实现组合式PAC障碍证书生成工具CPBC,并在11个基准系统上评估其性能.实验结果表明,CPBC均能成功验证每个动力系统在指定不同的安全需求阈值下的安全性.与现有方法相比,所提方法可以更高效地为复杂系统或高维系统生成可靠的概率障碍证书,验证的样例规模已高达百维.

关键词：连续动力系统障碍证书 PAC 区间线性化混合整数规划

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基于TCN-BiGRU的网络异常检测研究

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微电子学与计算机 2024年

作者：尹春勇曹儒商王琪凯南京信息工程大学计算机学院网络空间安全学院成都信息工程大学软件工程学院

网络流量数据呈现指数级增长，如何检测出流量数据中的攻击性行为变得至关重要。考虑到当前网络安全形势的严峻性以及数据冗余，数据不平衡和传统网络异常检测模型特征学习不全面的问题，本文提出了一种基于TCN-BiGRU的深度学习异常检... 详细信息

网络流量数据呈现指数级增长，如何检测出流量数据中的攻击性行为变得至关重要。考虑到当前网络安全形势的严峻性以及数据冗余，数据不平衡和传统网络异常检测模型特征学习不全面的问题，本文提出了一种基于TCN-BiGRU的深度学习异常检测模型。针对数据冗余问题，使用了SD-DMM特征选择方法进行特征筛选，使用合成少数类的方法解决数据不平衡问题，最后将TCN与BiGRU相结合来提取数据的时间和空间特征，在NSL-KDD数据集准确率达到99.32%，在UNSW-NB15数据集上准确率达到了82.36%。结果表明，该模型能有效识别网络流量的攻击类型。

关键词：异常检测深度学习 TCN BiGRU

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协同边缘网络中智能计算卸载与资源优化算法

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电讯技术 2023年第12期63卷 1894-1901页

作者：李斌徐天成南京信息工程大学计算机学院南京210044 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

针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题,提出了一种基于优先级的深度优先搜索调度策略。考虑到用户能量受限和移动性,构建了一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型,并在此基础上建立了端到端优化目... 详细信息

针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题,提出了一种基于优先级的深度优先搜索调度策略。考虑到用户能量受限和移动性,构建了一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型,并在此基础上建立了端到端优化目标函数。结合任务优先级及时延约束,利用深度强化学习自学习的优势,将任务卸载决策问题建模为马尔科夫模型,并设计了基于任务相关性的Dueling Double DQN(D3QN)算法对问题进行求解。仿真数据表明,所提算法较其他算法能够满足更多用户的时延要求,并能减少9%~10%的任务执行时延。

关键词：协同边缘网络移动边缘计算计算卸载深度强化学习

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基于时间自动机的数据流通控制建模及验证

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通信学报 2025年第3期46卷 13-27页

作者：李恒李凤华梁琬珩郭云川张玲翠周紫妍中国科学院信息工程研究所北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 网络空间安全防御全国重点实验室北京100085 自然资源部国家基础地理信息中心北京100830 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

为了解决数据跨域流通控制策略生成、传递与执行的可行性、正确性和安全性验证难题,提出了一种基于时间自动机和计算树时序逻辑的形式化建模及验证方法。该方法首先针对数据流通控制流程,以及数据交易场景(模式)下的数据提供者、数据使... 详细信息

为了解决数据跨域流通控制策略生成、传递与执行的可行性、正确性和安全性验证难题,提出了一种基于时间自动机和计算树时序逻辑的形式化建模及验证方法。该方法首先针对数据流通控制流程,以及数据交易场景(模式)下的数据提供者、数据使用者(含数据经纪人)和数据监管者等实体分别进行形式化建模;随后给出了数据交易过程中,安全需求性质和流通控制属性的计算树时序逻辑形式化规约描述;最后,对上述时间自动机模型进行仿真,并对其性质和属性进行形式化验证与分析。实例分析表明,所提方法可以有效验证数据流通控制机制的可行性、正确性和安全性。

关键词：数据要素流通访问控制时间自动机延伸控制形式化方法验证

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