检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第1期51卷 266-272页

作者：张文琼李云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 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

随着机器学习应用的日益普及,机器学习公平性问题引起了学术界和工业界的广泛关注,成为了可信人工智能的重要组成部分。为了评估和改善机器学习应用的公平性,研究人员提出了一系列公平性指标,这些指标有助于保障机器学习模型在不同个体... 详细信息

随着机器学习应用的日益普及,机器学习公平性问题引起了学术界和工业界的广泛关注,成为了可信人工智能的重要组成部分。为了评估和改善机器学习应用的公平性,研究人员提出了一系列公平性指标,这些指标有助于保障机器学习模型在不同个体、群体间的公平决策,并为改善和优化模型提供指导。但各界对于指标之间的区别与联系仍没有形成共识,对不同场景、不同任务的公平性定义没有明确的划分,公平性指标缺乏完善的分类体系。文中对公平性指标进行了全面的整理和归类,从指标的数学定义出发,根据是否基于概率统计将公平性指标分为两类,然后分别对这两类指标进行进一步的细粒度划分和阐述。为了便于读者理解和运用,结合一个实际案例,从适用场景和实现条件等方面指出各类指标的优势和面临的挑战,还结合数学定义讨论了指标之间的关系,并对未来趋势进行了展望。

关键词：机器学习机器学习公平性可信人工智能公平性指标公平决策

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

横向联邦学习中差分隐私聚类算法

引用

计算机应用 2024年第1期44卷 217-222页

作者：徐雪冉杨庚黄喻先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 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

聚类分析能够挖掘出数据间隐藏的内在联系并对数据进行多指标划分,从而促进个性化和精细化运营。然而,数据孤岛造成的数据碎片化和孤立化严重影响了聚类分析的应用效果。为了解决数据孤岛问题的同时保护相关数据隐私,提出本地均分扰动联... 详细信息

聚类分析能够挖掘出数据间隐藏的内在联系并对数据进行多指标划分,从而促进个性化和精细化运营。然而,数据孤岛造成的数据碎片化和孤立化严重影响了聚类分析的应用效果。为了解决数据孤岛问题的同时保护相关数据隐私,提出本地均分扰动联邦K-means算法(ELFedKmeans)。针对横向联邦学习模式,设计了一种基于网格的初始簇心选择方法和一种隐私预算分配方案。在ELFedKmeans算法中,各站点联合协商随机种子,以较小的通信代价生成相同的随机噪声,保护了本地数据的隐私。通过理论分析证明了该算法满足差分隐私保护,并将该算法与本地差分隐私K-means(LDPKmeans)算法和混合型隐私保护K-means(HPKmeans)算法在不同的数据集上进行了对比实验分析。实验结果表明,随着隐私预算不断增大,三个算法的F-measure值均逐渐升高;误差平方和(SSE)均逐渐减小。从整体上看,ELFedKmeans算法的F-measure值比LDPKmeans算法和HPKmeans算法分别高了1.7945%~57.0663%和21.2452%~132.0488%;ELFedKmeans算法的Log(SSE)值比LDPKmeans算法和HPKmeans算法分别减少了1.2042%~12.8946%和5.6175%~27.5752%。在相同的隐私预算下,ELFedKmeans算法在聚类质量和可用性指标上优于对比算法。

关键词：横向联邦聚类差分隐私本地扰动可用性 K-means算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应集成学习的异常流量检测

引用

信息安全研究 2024年第1期10卷 34-39页

作者：倪嘉翼陈伟童家铖李频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 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

提出了一种基于自适应集成学习的异常流量检测方法,使用离散傅里叶变换提取流量的频域特征,使得对流量特征提取过程中信息损失较小.用一种基于稳定性和准确性波动的评估指标来动态评估当前流量特征的可靠性,通过评估的特征数据块用于生... 详细信息

提出了一种基于自适应集成学习的异常流量检测方法,使用离散傅里叶变换提取流量的频域特征,使得对流量特征提取过程中信息损失较小.用一种基于稳定性和准确性波动的评估指标来动态评估当前流量特征的可靠性,通过评估的特征数据块用于生成新的子分类器.同时,设计了一种集成自适应分类器,其参数和子分类器会根据当前的情况进行实时调整.实验结果表明,该方法对于解决异常流量检测中的概念漂移问题和机器学习对抗攻击问题有良好的效果.

关键词：异常流量检测频域特征概念漂移集成学习自适应学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双矫正机制的源域无关域适应学习

引用

计算机应用研究 2022年第12期39卷 3683-3687页

作者：邹聪汪云云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 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

标准域无监督域适应学习是从相关的源域学习知识迁移到目标域,通常假设源域数据在训练阶段是可直接使用的。但是由于隐私和安全问题,在一些现实的应用中,源域数据往往是不可直接获取的,如何有效利用目标域数据从而减少噪声类的输出或特... 详细信息

标准域无监督域适应学习是从相关的源域学习知识迁移到目标域,通常假设源域数据在训练阶段是可直接使用的。但是由于隐私和安全问题,在一些现实的应用中,源域数据往往是不可直接获取的,如何有效利用目标域数据从而减少噪声类的输出或特征的产生是源域无关域适应学习的巨大挑战。为解决这个问题,提出了一个基于双矫正机制的源域无关域适应学习模型(source-free domain adaptation with dual-correction mechanism,DCM)。首先,探索目标域样本信息结构,对噪声类输出进行矫正;其次,采用教师—学生模型指导特征的学习,最大化高置信度特征间的一致性以及低置信度特征间的差异性。最后,在数字集、Office-31和Office-Home数据集上的实验结果证实了DCM的有效性。

关键词：无监督域适应源域无关的域适应双矫正机制自监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

无线传感器网络安全MAX/MIN查询技术综述

引用

计算机科学与探索 2017年第8期11卷 1191-1203页

作者：戴华王敏易训杨庚叶庆群南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 墨尔本皇家理工大学科学学院

随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的广泛应用,对于具备安全保护能力的数据查询技术的需求日益迫切,安全MAX/MIN查询就是其中一种重要的数据查询方式。现有的安全MAX/MIN查询技术多数采用半诚实威胁模型,以保护感知节点... 详细信息

随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的广泛应用,对于具备安全保护能力的数据查询技术的需求日益迫切,安全MAX/MIN查询就是其中一种重要的数据查询方式。现有的安全MAX/MIN查询技术多数采用半诚实威胁模型,以保护感知节点采集数据和查询结果的私密性为研究重点,较少关注由于数据篡改、伪造等攻击手段导致的查询结果完整性验证问题。从数据隐私保护和查询结果完整性验证这两个角度出发,分别基于传统WSN和两层WSN对现有的安全MAX/MIN查询处理技术进行了总结,介绍了网络模型和查询模型,并给出了在两种网络结构中关于私密性和完整性的问题描述;全面分析了现有方法采用的关键技术和协议流程,讨论了各自的优点和不足,同时指出未来的研究方向。

关键词：无线传感器网络 MAX/MIN查询隐私保护完整性验证

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波-空间高阶特征聚合网络的遥感图像场景分类

引用

光学学报 2022年第24期42卷 204-213页

作者：倪康翟明亮王鹏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 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210023 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

提出一种小波-空间高阶特征聚合网络(WHFA-Net),该网络可分为小波域特征提取和空间域特征提取两个分支。首先,将Harr小波变换嵌入卷积神经网络(CNNs),保留深度卷积特征的低频分量作为小波深度特征;其次,利用最大池化进行深度特征学习,... 详细信息

提出一种小波-空间高阶特征聚合网络(WHFA-Net),该网络可分为小波域特征提取和空间域特征提取两个分支。首先,将Harr小波变换嵌入卷积神经网络(CNNs),保留深度卷积特征的低频分量作为小波深度特征;其次,利用最大池化进行深度特征学习,并将其输出作为空间深度特征;将两分支的深度特征进行向量化后,获取其自相关和互相关高阶深度特征向量,并依次进行特征正规化、特征聚合和特征归一化操作;最后,引入交叉熵损失函数进行端到端网络训练。在NWPU45(NWPU-RESISC45 Dataset)和AID(Aerial Image Dataset)数据集上的实验结果表明:相较于基准网络(VGG-16),本文所提WHFA-Net的场景分类准确率有5.13%~12.12%的提升;与DCCNN、APDC-Net、GBNet、LCNN-BFF、MSCP和Wavelet CNN相比,WHFA-Net的场景分类准确率均有不同程度的提升;通过消融实验验证了各模块和分支的有效性及其性能差异。因此,WHFA-Net可有效且稳定地抽取遥感场景图像不同特征域的高阶聚合特征,并提升场景分类准确率。

关键词：遥感场景分类卷积神经网络特征可辨别性特征聚合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

噪声不均条件下的模糊C均值聚类算法及应用

引用

计算机工程与应用 2018年第19期54卷 172-178页

作者：王文慧杨庚葛炜刘沛东钱晨南京邮电大学计算机学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210000 江苏亨通光电有限公司江苏苏州215200 南京邮电大学光电学院南京210000

随着工业生产和工艺的进步,人们对产品的质量要求越来越高。为提高光缆表面瑕疵分割的效果,克服模糊C均值聚类算法对噪声敏感的不足,提出了一种新的模糊C均值聚类(FCM)的瑕疵图像分割方法。该方法一方面考虑样本的邻域像素信息,使FCM的... 详细信息

随着工业生产和工艺的进步,人们对产品的质量要求越来越高。为提高光缆表面瑕疵分割的效果,克服模糊C均值聚类算法对噪声敏感的不足,提出了一种新的模糊C均值聚类(FCM)的瑕疵图像分割方法。该方法一方面考虑样本的邻域像素信息,使FCM的隶属度函数中包含像素的邻域信息,另一个方面使用一种新的距离度量方式代替传统的欧式距离。利用以上两种方法来增加算法的鲁棒性,此外,通过直方图法给聚类中心赋初值,使分割效果稳定。最后,分别对CCD相机获取的光缆图像添加椒盐噪声和高斯白噪声,使用改进的FCM算法和传统的FCM算法、FCMM算法进行光缆表面瑕疵分割实验。图像和分割正确率的对比实验结果表明,使用改进的FCM算法能更好地克服噪声,精确地将瑕疵从图像上提取出来,瑕疵轮廓更为清晰,提高了光缆表面瑕疵检测的效果。

关键词：光缆表面瑕疵分割模糊C均值聚类样本邻域像素欧式距离

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向低占空比传感网的最小代价充电调度优化

引用

微电子学与计算机 2024年

作者：王坤徐力杰南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室

低占空比传感网中的充电调度优化是一个重要且具有挑战性的问题。为此，提出了一个新颖的付费充电服务模型，并基于该模型研究了面向低占空比传感网的充电代价最小化问题，即如何在一个有限的充电调度时间约束下找到一个满足低占空比传... 详细信息

低占空比传感网中的充电调度优化是一个重要且具有挑战性的问题。为此，提出了一个新颖的付费充电服务模型，并基于该模型研究了面向低占空比传感网的充电代价最小化问题，即如何在一个有限的充电调度时间约束下找到一个满足低占空比传感网中所有传感器设备充电需求的充电调度决策，以实现充电服务费用和网络服务质量的权衡优化。首先形式化定义了低占空比工作模型下的网络服务质量干扰度和充电代价，对目标问题进行了建模并证明了其NP困难性，然后通过构造一个非负且单调非递减的子模函数，将目标问题转化为一个等价的最小代价子模覆盖问题，进一步设计了一个高效的多项式时间贪心算法，同时分析了该方法的近似比性能。最后，通过广泛的仿真实验从传感器设备数量变化、充电站数量变化、电池容量变化、充电调度时间变化、充电服务费用单价变化、充电功率变化、各种模型参数变化等多个维度将所提出的算法和其它三种对比算法进行比较，实验结果表明其充电代价分别至少平均降低了14.6%、12.4%和17.1%，验证了所提算法的性能优越性。

关键词：低占空比传感网付费充电服务模型充电代价最小化服务质量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向移动对象的松散型传染模式挖掘方法

引用

浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 280-287页

作者：陈玉戴华李博涵杨庚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 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

针对现有研究方案中对病毒或病菌的传染模式定义过于严格,可能丢失重要且正确的传染事件的问题,提出面向移动对象的松散型传染模式挖掘算法.给出松散型传染事件的模式定义;提出基于滑动窗口的松散型传染模式挖掘算法(LIPMA),按照传染事... 详细信息

针对现有研究方案中对病毒或病菌的传染模式定义过于严格,可能丢失重要且正确的传染事件的问题,提出面向移动对象的松散型传染模式挖掘算法.给出松散型传染事件的模式定义;提出基于滑动窗口的松散型传染模式挖掘算法(LIPMA),按照传染事件发生的时间先后顺序,从初始传染源开始,利用滑动窗口机制,依次对每一个待检测对象进行分析处理,进而挖掘所有传染事件;提出基于R-tree索引的优化挖掘算法LIPMA+,该优化算法在每一轮的处理过程中,通过降低每一轮待检测对象的规模,实现挖掘效率的提升.实验结果表明,所提出的传染模式挖掘算法能够对松散型传染事件进行高效、正确的挖掘,且能够挖掘更多潜在的传染事件;优化算法的挖掘效率显著提升,LIPMA+的平均挖掘时间仅占LIPMA的2%.

关键词：移动对象数据挖掘传染模式地理空间数据 R树

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向云环境的一致性可验证单关键词检索方法

引用

计算机科学 2018年第12期45卷 92-97,110页

作者：戴华保静静朱向洋易训杨庚南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 墨尔本皇家理工大学理学院

在云环境资源外包服务模式下,数据拥有者不再参与对其外包数据的直接管理,这就使得验证数据使用者获得的检索结果是否满足一致性成为具有挑战性的问题。现有的研究工作重点聚焦于解决云服务提供商满足"诚实而好奇"模型假设下... 详细信息

在云环境资源外包服务模式下,数据拥有者不再参与对其外包数据的直接管理,这就使得验证数据使用者获得的检索结果是否满足一致性成为具有挑战性的问题。现有的研究工作重点聚焦于解决云服务提供商满足"诚实而好奇"模型假设下的隐私保护问题,但并不能解决恶意攻击威胁模型下的检索结果一致性验证问题。针对云服务提供商恶意攻击威胁模型,提出了一种面向云环境的基于偏序约束链的一致性可验证单关键词检索方法——IVSKS。数据拥有者根据文档与关键词的相关度的偏序关系,构造用于检索结果一致性验证的偏序约束链验证编码信息,并将该信息与文档集共同外包存储至云端;数据使用者在执行单关键词检索时,云端返回检索结果文档集以及相应的验证编码;最后,数据使用者根据获得的检索结果重构验证编码,实现针对检索结果的一致性验证。实验表明,与同类方法相比,IVSKS在检索结果冗余度以及一致性验证时间开销上具有更好的表现。

关键词：云计算关键词检索一致性验证 Top-k 偏序约束链

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：