检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第8期49卷 1-12页

作者：王群李馥娟倪雪莉夏玲玲梁广俊江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链借助于密码学、共识算法、激励机制、点对点网络、分布式账本、智能合约等关键技术,在没有第三方权威机构参与的互不信任网络环境中,实现了对事务记录的分布式一致性、不可篡改性、可溯源性等功能特性,构成了一种崭新的可信、安... 详细信息

区块链借助于密码学、共识算法、激励机制、点对点网络、分布式账本、智能合约等关键技术,在没有第三方权威机构参与的互不信任网络环境中,实现了对事务记录的分布式一致性、不可篡改性、可溯源性等功能特性,构成了一种崭新的可信、安全、可编程的网络生态。与此同时,支撑区块链自身功能实现的相关技术及机制也带来了隐私安全问题。将隐私作为个人数据的一个子集进行研究,从而将区块链数据划分为事务数据和区块数据等2种类型,并通过对区块链数据的解构以及对所得信息的关联,分析隐藏在数据中的隐私信息。从数据传输方式和数据结构方面介绍区块链数据构成;在分析区块链数据特点的基础上,综合对隐私的理解、度量、泄露途径等因素,给出区块链隐私的定义,并从身份隐私、数据隐私、网络隐私等方面进行分析;通过对网络安全、密码学安全、跨链操作、共识算法等方面带来的隐私泄露风险的分析,指出区块链隐私威胁存在的挑战和未来研究方向。

关键词：区块链隐私威胁身份隐私数据隐私网络隐私

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基于几何先验和深度学习的点云法矢估算

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第1期34卷 9-17页

作者：郜金艳郭延文王连生汪俊魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 厦门大学计算机科学系厦门361005

法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合... 详细信息

法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.

关键词：三维点云法矢估算点云去噪深度学习双边滤波

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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 2025年第2期53卷 329-343页

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 东南大学软件学院江苏南京211189 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210000

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... 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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区块链隐私保护机制研究

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计算机工程 2023年第4期49卷 1-13页

区块链作为一类由多节点共同维护的分布式账本,综合运用P2P网络、共识算法、智能合约、密码学等技术,在开放网络环境中构建高效率、低成本的去中心化信任机制,实现防篡改、防伪造等安全功能,但同时面临严重的数据隐私泄露风险。基于对... 详细信息

区块链作为一类由多节点共同维护的分布式账本,综合运用P2P网络、共识算法、智能合约、密码学等技术,在开放网络环境中构建高效率、低成本的去中心化信任机制,实现防篡改、防伪造等安全功能,但同时面临严重的数据隐私泄露风险。基于对区块链隐私的理解和对隐私数据形成过程的分析,重点从身份隐私、数据隐私、网络隐私等3个方面分析目前区块链隐私保护的具体技术、工作机制和实现协议。针对身份隐私保护研究,在讨论混币技术的基础上,对比分析中心化混币技术和去中心化混币技术的实现原理和应用特点;针对数据隐私保护研究,介绍零知识证明和环签名技术在区块链隐私保护中的应用;针对网络隐私保护研究,讨论网络数据隐藏技术和通道隔离技术。从隐私内容、隐私威胁、隐私保护机制等3个方面对身份隐私、数据隐私和网络隐私进行对比分析,并结合当前区块链应用,在系统梳理隐私保护研究新进展的基础上,展望区块链隐私保护机制的未来发展趋势。

关键词：区块链隐私保护混币技术隐写通道隔离

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一种基于本地化差分隐私保护的高效用朴素贝叶斯分类方案

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第3期42卷 100-112页

作者：王慧婷陈燕俐彭春春南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

针对现有的基于本地差分隐私的朴素贝叶斯分类方案存在计算、通信开销较高,以及采样率过低引起采样误差的问题,设计了一种满足本地差分隐私的频数预测算法,并将其应用于基于本地差分隐私的朴素贝叶斯分类器的训练。该频数预测算法的扰... 详细信息

针对现有的基于本地差分隐私的朴素贝叶斯分类方案存在计算、通信开销较高,以及采样率过低引起采样误差的问题,设计了一种满足本地差分隐私的频数预测算法,并将其应用于基于本地差分隐私的朴素贝叶斯分类器的训练。该频数预测算法的扰动机制基于指数机制设计,扰动输出的概率由效用函数决定,有效地提高了数据分类的效用。方案的用户端通过该扰动机制来完成本地隐私化的工作,服务器端通过收集用户扰动数据,对频数进行预测,恢复其统计特征。相较于传统的贝叶斯分类方案,不仅能够减少训练数据在收集过程中可能带来的隐私泄露问题,提高了分类准确率,而且降低了计算和通信开销。性能分析和实验结果验证了方案的隐私性、分类准确率以及有效性。

关键词：本地差分隐私频数预测朴素贝叶斯分类

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基于DeepLIFT算法的可解释多模态假新闻检测

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计算机系统应用 2025年第3期34卷 161-170页

作者：王炎应龙南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院南京210044

目前,大多数多模态可解释假新闻检测方法忽视了对解释数据和跨模态特征的进一步研究利用,导致可解释假新闻检测方法,虽然对模型的决策做出了解释,但是模型检测性能并没有优于先进的多模态检测方法.针对这些问题,提出了一种迭代的可解释... 详细信息

目前,大多数多模态可解释假新闻检测方法忽视了对解释数据和跨模态特征的进一步研究利用,导致可解释假新闻检测方法,虽然对模型的决策做出了解释,但是模型检测性能并没有优于先进的多模态检测方法.针对这些问题,提出了一种迭代的可解释多模态假新闻检测框架.该方法由主模型和解释模块构成,二者都接收多模态新闻作为输入.首先,解释模块中将DeepLIFT解释算法计算出的解释数据也作为主模型的输入之一,参与到主模型的决策过程.接着,主模型中通过多任务网络框架计算出跨模态相关特征和跨模态补充特征,并通过跨模态相关特征的粗预测分数对跨模态补充特征重新加权进行细化,多种特征拼接起来进行模型决策.最后,解释模块利用知识蒸馏从主模型转移决策知识进行训练.主模型和解释模块交替训练,整体构成了迭代的框架,在提供决策解释的同时,进一步提升模型检测性能.在两个公开的假新闻检测数据集上进行大量实验,实验结果证明所提出的方法优于最先进的多模态假新闻检测方法.

关键词：多模态假新闻检测解释算法知识蒸馏特征融合

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面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解及其应用

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软件学报 2025年第2期36卷 590-607页

作者：田树聪谢愈张远龙周正春高阳西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化... 详细信息

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化动作空间.这类动作空间的复杂性结构使得传统单一针对离散型或连续型的多智能体强化学习算法不在适用,因此研究能用于参数化动作空间的多智能体强化学习算法具有重要的现实意义.提出一种面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解算法,利用中心化策略梯度分解算法保证多智能体的有效协同,结合参数化深度确定性策略梯度算法中双头策略输出实现对参数化动作空间的有效耦合.通过在Hybrid Predator-Prey场景中不同参数设置下的实验结果表明该算法在经典的多智能体参数化动作空间协作任务上具有良好的性能.此外,在多巡航导弹协同突防场景中进行算法效能验证,实验结果表明该算法在多巡航导弹突防这类具有高动态、行为复杂化的协同任务中有效性和可行性.

关键词：参数化动作空间多智能体强化学习中心化策略梯度分解多巡航导弹突防

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基于大语言模型辅助的防洪调度规则标签设计方法

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水利学报 2024年第8期55卷 920-930页

作者：冯钧吕志鹏范振东孔旭陆佳民周思源河海大学水利部水利大数据重点实验室江苏南京211100 河海大学计算机与软件学院江苏南京211100 中国电建华东勘测设计研究院有限公司浙江杭州311122

防洪调度规则的信息抽取对于防洪调度自动化具有重要意义,而标签体系设计在信息抽取任务中至关重要。一般的设计方式经常由于理解偏差和疏漏,导致设计出来的标签体系存在过度概括、不全面和不易区分等问题,这些问题被称为标签体系的非... 详细信息

防洪调度规则的信息抽取对于防洪调度自动化具有重要意义,而标签体系设计在信息抽取任务中至关重要。一般的设计方式经常由于理解偏差和疏漏,导致设计出来的标签体系存在过度概括、不全面和不易区分等问题,这些问题被称为标签体系的非完美性。针对这一问题,本研究重点面向防洪调度文本中的规则抽取,提出了一种创新性的非完美标签优化方法,旨在改进文本信息抽取的标签设计方法。方法利用大语言模型进行辅助,通过标签细化、标签生成和标签更名等措施,来提高标签的准确性和表达能力。此外,本文还提出了一种针对数据集标签较多的实体关系三元组分组抽取方法。通过对实体关系三元组进行分组,并按照分组训练模型与识别结果,有效改善了数据集标签较多情况下模型的信息抽取效果。最终,研究利用Neo4j形成了可视化的防洪调度知识图谱。本文研究成果为后续的防洪调度工作以及相关的知识抽取工作提供了基础资源,对防洪调度领域的知识抽取进行了探索。

关键词：知识抽取标签设计防洪调度知识图谱自然语言处理

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云计算智慧机房建设与运维管理研究

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信息与电脑 2024年第9期36卷 162-164页

作者：侯婷河海大学计算机与软件学院江苏南京210098

文章首先揭示了传统数据中心的局限性并强调高校云计算智慧机房建设的必要性,然后分析智慧机房的基本理论和前沿趋势,在此基础上对智慧机房智能化的架构建设与关键技术进行了细致分析,最后从四个角度探讨了如何实现机房运维的智能化与... 详细信息

文章首先揭示了传统数据中心的局限性并强调高校云计算智慧机房建设的必要性,然后分析智慧机房的基本理论和前沿趋势,在此基础上对智慧机房智能化的架构建设与关键技术进行了细致分析,最后从四个角度探讨了如何实现机房运维的智能化与自动化。

关键词：云计算智慧机房运维管理

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基于多元时序和模式挖掘的终端区交通流预测

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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 2023年第5期40卷 595-606页

作者：祝玮琦陈海燕刘莉袁立罡田文南京航空航天大学计算机科学与技术学院中国南京211106 南京航空航天大学民航学院中国南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心中国南京210023

为了提高终端区不同气象场景下的交通流预测准确率,提出一种融合多元时序和模式挖掘(Multivariate time series and pattern mining,MTSPM)的终端区交通流预测模型。首先,给出了一种基于多元时间序列的终端区交通流预测模型,通过深度学... 详细信息

为了提高终端区不同气象场景下的交通流预测准确率,提出一种融合多元时序和模式挖掘(Multivariate time series and pattern mining,MTSPM)的终端区交通流预测模型。首先,给出了一种基于多元时间序列的终端区交通流预测模型,通过深度学习模型CNN-GRUA将终端区的交通需求、天气和策略特征进行融合并用于交通流预测;其次,针对交通流这一单变量时间序列,设计了一种基于趋势分段符号化的时间序列BOP(Bag-of-pattern)表示方法——TSSBOP,通过基于趋势的分段、符号化和模式表示来挖掘交通流序列中的内在模式;最后,根据两个模型在验证集上的预测精度进行加权融合,得到最终的终端区交通流预测值。在广州终端区的历史数据集上的对比实验表明,所提出的TSSBOP表示法能够有效挖掘出原始序列中的模式,所提出的基于MTSPM的终端区交通流预测模型能有效提高不同气象场景下的交通流预测性能。

关键词：交通流预测多元时间序列时间序列表示模式挖掘深度学习

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