检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2022年第5期39卷 336-341,349页

作者：于洋陈丹伟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

传统的僵尸网络检测方法无法及时可靠地发现不断进化的僵尸网络变种,机器学习方法被应用到僵尸网络的流量分析中,具有良好的效果。通过改进数据处理方法,剔除数据流中无效的信息,增加人工提取的特征来表现数据流的总体特征,然后使用卷... 详细信息

传统的僵尸网络检测方法无法及时可靠地发现不断进化的僵尸网络变种,机器学习方法被应用到僵尸网络的流量分析中,具有良好的效果。通过改进数据处理方法,剔除数据流中无效的信息,增加人工提取的特征来表现数据流的总体特征,然后使用卷积神经网络进行特征学习,提高检测的准确率。实验表明,改进后的僵尸网络检测准确率为99.02%,误报率为1.81%。

关键词：僵尸网络深度学习卷积神经网络数据处理流量分类

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基于知识表示向量的可解释深度学习模型及其疾病预测应用

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数据采集与处理 2023年第4期38卷 777-791页

作者：徐鹤郑群力谢作玲程海涛李鹏季一木南京邮电大学计算机学院/软件学院/网络空间安全学院南京210023 江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心南京210023 东南大学附属中大医院内分泌科南京210009

近年来,深度学习方法广泛应用于各种疾病预测任务,甚至在其中一些方面超过了人类专家。然而,算法的黑盒性质限制了其临床应用。对此,本文结合知识表示学习和深度学习方法构建了一种融入知识表示向量的可解释深度学习模型。该模型首先依... 详细信息

近年来,深度学习方法广泛应用于各种疾病预测任务,甚至在其中一些方面超过了人类专家。然而,算法的黑盒性质限制了其临床应用。对此,本文结合知识表示学习和深度学习方法构建了一种融入知识表示向量的可解释深度学习模型。该模型首先依据体检指标正常范围构建体检指标与检测值之间的关系图,并通过基于知识表示学习的深度学习模型对人体体检指标与检测值关系图进行编码,然后将患者体检数据表示为向量,输入到构建的自注意力机制和卷积神经网络构建的分类器中来实现疾病预测。将模型应用于糖尿病预测实验中,其准确率和召回率均优于对比的机器学习方法。与表现较优的随机森林算法相比,模型的准确率和召回率分别提升了0.81%和5.21%。实验结果表明,通过可解释性方法将知识表示学习和深度学习技术融合应用于糖尿病预测,可以达到对糖尿病的早期发现与辅助诊断的目的。

关键词：疾病预测知识表示学习深度学习自注意力机制卷积神经网络可解释性

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基于全局分割图卷积网络的骨骼双人交互行为识别

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软件导刊 2024年第6期23卷 157-162页

作者：徐寅虎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

图卷积网络(GCN)在双人交互识别方面应用非常广泛,但是传统图卷积网络对于节点特征的学习不够充分,尤其在双人交互行为中,每个节点的特征往往包含多个人的信息,导致节点特征不够准确。为了有效提取双人交互行为关节点之间的相关性特征,... 详细信息

图卷积网络(GCN)在双人交互识别方面应用非常广泛,但是传统图卷积网络对于节点特征的学习不够充分,尤其在双人交互行为中,每个节点的特征往往包含多个人的信息,导致节点特征不够准确。为了有效提取双人交互行为关节点之间的相关性特征,聚合双人之间的特征信息,提出全局分割图卷积网络(GS-GCN),进行基于骨骼的双人交互行为识别。GS-GCN包含全局分割图卷积(GSGC)和层次聚合注意力(HAA)模块,GSGC将图卷积(GCN)和全局分割图(GS-Graph)相结合,将双人交互识别看成全局性识别,并具有多个邻接矩阵,可提取单人特征和双人全局特征。此外,单人的层次和双人层次的重要性各不相同,为了突出交互行为之间的交互信息,引入层次聚合的注意力模块(HAA),突出交互行为中更加明显的语义信息。在NTU-RGB+D、NTU-RGB+D 120和SBU双人交互数据集上进行实验,验证了模型有效性,与其他双人交互识别方法相比,该模型性能更优。

关键词：双人交互识别图卷积网络邻接矩阵注意力模块

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基于全变分正则和L_(2,1)范数的视频去雨张量模型

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应用科学学报 2022年第2期40卷 233-245页

作者：卢星含郑钰辉张建伟南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

提出了一种基于全变分正则与L_(2,1)范数的视频去雨张量模型用于解决雨线遮挡问题。首先,对雨线成分与视频背景先验信息进行预处理,获取相应正则化条件的构建依据以增强各部分稀疏性,便于促进雨线分离。其次,考虑到视频图像存在不规则... 详细信息

提出了一种基于全变分正则与L_(2,1)范数的视频去雨张量模型用于解决雨线遮挡问题。首先,对雨线成分与视频背景先验信息进行预处理,获取相应正则化条件的构建依据以增强各部分稀疏性,便于促进雨线分离。其次,考虑到视频图像存在不规则动态对象,引入全变分正则项来抑制背景强度变化,缓解雨线的误判现象。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)可以有效地对所提出的张量模型进行求解,并在合成数据与真实数据集上开展大量实验。结果表明,所提方法在动态背景情况下有效去除视频图像雨线的同时,保留了更多背景细节信息。与相关先进方法相比,所提方法在峰值信噪比、结构相似性和残差三种综合性能量化指标上均具有较大的优势。

关键词：视频去雨张量模型范数全变分交替方向乘子法

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推动国家资助科研项目成果开源开放的国际经验借鉴及思考

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中国科学院院刊 2024年第1期39卷 152-162页

作者：隆云滔王哲许哲平王涛包云岗武延军朱其罡顾荣中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 清华大学公共管理学院北京100084 中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190 国防科技大学计算机学院长沙410073 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院软件研究所北京100190 开放原子开源基金会北京100176 计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京210023

数字经济时代,开源创新活动已成为从源头上激发创新活力的动力之源,正在成为数字公共产品高质量供给的重要来源。文章着眼于推动国家资助科研项目成果开源开放的重要性,总结全球主要国家地区对国家财政资助科研项目成果开源开放的实践... 详细信息

数字经济时代,开源创新活动已成为从源头上激发创新活力的动力之源,正在成为数字公共产品高质量供给的重要来源。文章着眼于推动国家资助科研项目成果开源开放的重要性,总结全球主要国家地区对国家财政资助科研项目成果开源开放的实践经验与政策举措,分析我国在推进政府资助科技项目成果开源开放的挑战。在此基础上,提出促进我国构建科技成果开源开放机制的建议。

关键词：国家资助科技项目开源创新数字公共产品科技成果

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基于PUF的无人机网络轻量级身份认证方案

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软件导刊 2024年第6期23卷 114-120页

作者：朱庆森宋翔飞何智旺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

在许多应用场景中,无人机收集的数据具有敏感性和私密性,必须考虑其安全性和隐私性。为此,提出基于PUF的无人机身份认证与密钥协商方案。该方案可以通过一次会话生成两架无人机之间的会话密钥,以及每架无人机与地面站之间的会话密钥,实... 详细信息

在许多应用场景中,无人机收集的数据具有敏感性和私密性,必须考虑其安全性和隐私性。为此,提出基于PUF的无人机身份认证与密钥协商方案。该方案可以通过一次会话生成两架无人机之间的会话密钥,以及每架无人机与地面站之间的会话密钥,实现了多项安全功能。与现有无人机认证协商方案的性能比较结果表明,该方案在计算开销方面减少了17%,在平均通信开销方面减少了12%。该方案适用于实时性强、计算资源不足的无人机互联网。

关键词：无人机 PUF 身份认证密钥协商安全性证明

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一种改进图神经网络的虚假评论检测方法

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软件导刊 2024年第3期23卷 27-33页

作者：袁紫烟任勋益黄家铭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

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法... 详细信息

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法。首先,通过构建虚假评论相关特征,计算出特征的重要性分数;其次,结合改进Trust⁃Rank方法计算评论的可疑值,利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域,以此改进GraphSAGE的随机采样算法;最后,使用Yelp数据集对该模型进行验证。结果表明,TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE,在准确率、召回率与F13个方面分别提升了5.86%、15.01%和10.12%。TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响,保证邻域信息的质量和数量,从而提高关联特征表示质量,为虚假评论检测提供了一种新方法。

关键词：虚假检测 TrustRank 图神经网络特征工程 GraphSAGE

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一种属性基可搜索加密的医疗数据共享方案

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软件导刊 2024年第5期23卷 146-155页

作者：谢杰彪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

实现医疗数据共享不仅可以避免医疗资源的大量浪费,而且能推动医疗科技创新、提高医疗服务质量。面对爆炸式增长的医疗数据,云服务器凭借其强大的性能成为医疗机构存储数据的首选。出于安全因素考虑,存储在云服务器中的数据通常是经过... 详细信息

实现医疗数据共享不仅可以避免医疗资源的大量浪费,而且能推动医疗科技创新、提高医疗服务质量。面对爆炸式增长的医疗数据,云服务器凭借其强大的性能成为医疗机构存储数据的首选。出于安全因素考虑,存储在云服务器中的数据通常是经过加密处理的,虽然这样可以保证数据的机密性,但是不利于用户进行后续的数据检索与共享。为解决以上问题,提出一种属性基可搜索加密的医疗数据共享方案。该方案结合区块链技术以及属性基可搜索加密技术,在一对多数据共享场景下实现用户搜索权限的细粒度访问控制,同时解决了因用户属性发生变化而对应的细粒度搜索权限需要及时撤销的问题。此外,该方案还实现了访问策略隐藏以及多关键字可搜索加密,进一步提高了方案的安全性以及密文检索效率。通过安全性证明以及性能分析,结果表明该方案是安全且高效的。

关键词：医疗数据共享区块链属性基可搜索加密策略隐藏

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DFE3D:双重特征增强的三维点云类增量学习

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计算机系统应用 2024年第8期33卷 132-144页

作者：孙昊帅惠许翔刘青山南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 南京航空航天大学南京211106 南京邮电大学南京210023

随着点云采集技术的发展和三维应用需求的增加,实际场景要求针对流动数据持续动态地更新点云分析网络.对此,提出了双重特征增强的三维点云类增量学习方法,通过增量学习使点云目标分类技术能够适应新数据中不断出现新类别目标的场景.该... 详细信息

随着点云采集技术的发展和三维应用需求的增加,实际场景要求针对流动数据持续动态地更新点云分析网络.对此,提出了双重特征增强的三维点云类增量学习方法,通过增量学习使点云目标分类技术能够适应新数据中不断出现新类别目标的场景.该方法通过对点云数据特性和旧类信息的研究分别提出了差异性局部增强模块和知识注入网络,以缓解类增量学习中的新类偏好问题.具体而言,差异性局部增强模块通过感知丰富的局部语义,表征出三维点云物体中不同的局部结构特性.随后,根据目标中每个局部结构的全局信息获得各个局部的重要性权重,强化对差异性局部特征的感知,从而提高新旧类特征差异性.另外,知识注入网络将旧模型中的旧知识注入新模型的特征学习过程中,增强后的混合特征能够更有效缓解旧类信息不足导致的新类偏好加剧现象.在三维点云数据集ModelNet40,ScanObjectNN,ScanNet,ShapeNet上的实验表明,该方法与现有最优方法相比,在4个数据集上的平均增量准确率有2.03%、2.18%、1.65%、1.28%提升.

关键词：三维点云目标分类类增量学习差异性局部增强知识注入灾难性遗忘点云表征

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一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案

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软件导刊 2024年第5期23卷 114-122页

作者：李虎陈云芳张伟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

加密货币已成为许多犯罪分子犯案的金融工具,而目前对阻止异常资金在加密货币体系中流通的研究尚不足。结合智能合约与可编辑区块链技术,提出一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案。该方案首先利用智能合约技术从博弈论视角对是否将... 详细信息

加密货币已成为许多犯罪分子犯案的金融工具,而目前对阻止异常资金在加密货币体系中流通的研究尚不足。结合智能合约与可编辑区块链技术,提出一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案。该方案首先利用智能合约技术从博弈论视角对是否将一笔资金加入黑名单的投票过程进行设计,通过设置奖励和惩罚的措施以促使局中人选择诚实的策略;然后对于已确认的异常资金,设计UTXO异常度这一字段,对处于不同阶段的异常资金,利用可编辑区块链的特性选择回溯或赋予异常度的处理措施。实验结果表明,在区块整体打包过程中,被赋予最高异常度的交易被选中的平均概率仅为19.5%;原本被选中的交易被赋予最高异常度后,被选中的平均概率降低到68.4%;同时,被赋予不同等级异常度的交易被选中的概率呈阶梯式递减。基于投票机制的黑名单公有链方案解决了以往黑名单方案中记录添加依据不合理、执行力度不强的问题,能够有效阻止异常资金流通。

关键词：黑名单智能合约博弈论可编辑区块链投票机制

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