检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第11期51卷 298-306页

作者：刘源龙戴华李张晨周倩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 南京邮电大学现代邮政学院南京210023 皇家墨尔本理工大学计算机工程学院墨尔本3001

随着云计算、大数据技术的不断发展,数据拥有者愈发倾向于将数据外包给云服务器。为了保证这些数据的安全,许多在云环境下进行的隐私保护密文检索技术被不断提出。但传统的隐私保护检索方案通常没有考虑关键词和文档之间的语义联系。为... 详细信息

随着云计算、大数据技术的不断发展,数据拥有者愈发倾向于将数据外包给云服务器。为了保证这些数据的安全,许多在云环境下进行的隐私保护密文检索技术被不断提出。但传统的隐私保护检索方案通常没有考虑关键词和文档之间的语义联系。为了解决这个问题,近年来,针对云环境的语义感知密文检索方案成为了研究的热点。针对基于云环境的语义感知密文检索问题,首先展示了现有研究工作主要采用的系统模型、安全模型和检索框架;接着按提取语义的核心技术对现有的语义感知密文检索方案进行分类并分别作研究和综述,阐述其优点与不足;最后,对现有研究工作进行总结,并对该领域未来的研究方向进行探讨。

关键词：云计算隐私保护语义感知关键词检索可搜索加密

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基于改进YOLOv8s的网线接线缺陷检测算法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年

作者：李文锋陆施楷沙超软件工程学院软件工程系金陵科技学院计算机学院计算机系南京邮电大学

针对YOLOv8s在网线接线缺陷检测中识别精度不高的问题，提出了基于改进YOLOv8s的网线接线缺陷检测算法。构建数据集的基础上，将YOLOv8s模型骨干网络中C2f模块替换为HA＿C2f模块，保留浅层特征的同时，增强了对局部特征的表征能力；引... 详细信息

针对YOLOv8s在网线接线缺陷检测中识别精度不高的问题，提出了基于改进YOLOv8s的网线接线缺陷检测算法。构建数据集的基础上，将YOLOv8s模型骨干网络中C2f模块替换为HA＿C2f模块，保留浅层特征的同时，增强了对局部特征的表征能力；引入SK注意力机制，加强不同大小的感受视野对于不同尺度的目标特征的处理。同时增加P2检测层强化了对细粒度特征的捕捉。实验结果表明，提出算法的mAPval50-95指标达85.5%，较YOLOv8s模型召回率提升了6%，检测精度提升3.1%，模型对网线连接缺陷检测有一定的效果。

关键词： YOLOv8s 小目标检测以太网线 SKN

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基于拟态防御和Paillier加密的智能物联网终端安全防护方法

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网络与信息安全学报 2024年第6期10卷 164-176页

作者：顾天晟曾福康邵思思聂一君纪宗凯郑雨璐石雨辰刘尚东季一木南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023 南京邮电大学物联网学院江苏南京210023 南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所江苏南京210023 国家高性能计算中心南京分中心江苏南京210023

智能物联网具有高灵活性、自适应性、持续演化等特性,为用户带来更加极致的体验的同时也带来了新的挑战,智能物联网难以杜绝的未知漏洞和后门等不确定威胁导致的物联网边域智能终端内生安全问题和安全传输问题正备受关注。为此,提出了... 详细信息

智能物联网具有高灵活性、自适应性、持续演化等特性,为用户带来更加极致的体验的同时也带来了新的挑战,智能物联网难以杜绝的未知漏洞和后门等不确定威胁导致的物联网边域智能终端内生安全问题和安全传输问题正备受关注。为此,提出了一种基于拟态防御和Paillier加密的智能物联网终端安全防护方法。首先,基于拟态防御理论构建了智能物联网终端安全防护架构,以确保边域智能终端在自身存在安全基因缺陷时仍能保障系统的可靠性和鲁棒性。然后,在该架构中设计了一种基于Paillier加密的安全盲签名(SBSPE,secure blind signing with paillier encryption)算法,以确保边域智能终端在数据处理全流程中的数据与隐私安全。SBSPE算法在Paillier半同态加密算法的基础上引入盲签名技术,在对数据加密的同时基于盲因子技术进行盲签名,使攻击者即使获得Paillier加密算法的解密密钥,也无法解密密文信息,有效支撑了智能物联网设备的数据高效、可靠传输。最后,以拟态智能物联网系统为应用场景,从性能和安全两方面对基于拟态防御的智能物联网终端半同态加密传输方法进行理论分析和实验验证,证明所提方法的有效性和安全性。

关键词：智能物联网边域智能终端拟态防御 DHR架构 Paillier加密算法

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基于动态加权张量距离的多聚类算法

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计算机应用 2023年第11期43卷 3449-3456页

作者：薛状状李鹏樊卫北张宏俊孟凡朔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 南京邮电大学网络安全与可信计算研究所南京210023

基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DW... 详细信息

基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DWTD-MC)。首先,为提升各特征空间属性重要性衡量的准确性,建立了自-关联张量模型;其次,构建多视图权重张量模型,在不同特征空间选择下通过动态加权策略满足多聚类分析的需求;最后,使用DWTD衡量数据点的相似性,生成最终的多聚类结果。在真实数据集上的仿真实验结果表明,DWTD-MC在杰卡德指数(JI)、邓恩指数(DI)、DB指数(DB)和轮廓系数(SC)评价指标上均优于TMC等对比算法,而且可以在获得较高质量的聚类结果的同时,使各聚类结果之间保持较低的冗余度,满足多聚类分析的任务需求。

关键词：异构数据多聚类张量张量距离动态加权社会物理信息系统

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基于渐进扩展的二进制程序数据流分析方法

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软件学报 2022年第9期33卷 3249-3270页

作者：潘家晔庄毅孙炳林南京邮电大学现代邮政学院江苏南京210003 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

二进制程序分析技术广泛应用于软件的安全性评估,恶意代码分析等领域.动态分析技术能够准确体现程序真实的运行状态,但面临目标程序运行负载过高、难以深入了解内部结构信息等挑战.提出一种基于渐进扩展的二进制程序数据流分析方法.方... 详细信息

二进制程序分析技术广泛应用于软件的安全性评估,恶意代码分析等领域.动态分析技术能够准确体现程序真实的运行状态,但面临目标程序运行负载过高、难以深入了解内部结构信息等挑战.提出一种基于渐进扩展的二进制程序数据流分析方法.方法旨在充分利用在线数据流分析的能力,在局部细粒度分析的基础上逐渐扩展分析范围,从而使分析能够覆盖整个目标程序.通过设计的分治策略,可降低对目标程序运行时的性能影响,从而可使对延迟敏感的目标代码段能成功地执行.并在此基础上,进一步提出基于内存引用关系的函数参数相关性分析方法,从函数调用层面获取数据流传递信息,可辅助恢复参数的内部结构信息.通过对大量真实案例进行研究和实验,验证了所提出方法的可行性与有效性,在降低对目标程序影响的同时未引入显著的额外分析开销,能够用于实际环境下二进制程序的分析.

关键词：二进制程序数据流分析污点跟踪恶意代码逆向分析

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一种随机森林增强的车载容迟网络路由算法

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1188-1195页

作者：吴家皋芮琦刘林峰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

针对车载容迟网络(Vehicular Delay Tolerant Network,VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点的移动模式,提出了一种随机森林增强的VDTN路由算法.首先,引入与车辆节点运动相联系的属性并利用动态相遇奖励机... 详细信息

针对车载容迟网络(Vehicular Delay Tolerant Network,VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点的移动模式,提出了一种随机森林增强的VDTN路由算法.首先,引入与车辆节点运动相联系的属性并利用动态相遇奖励机制对车辆节点进行分类,以此构建初始随机森林模型.接着,从决策树的分类性能和多样性两个方面优化模型,选择分类性能好、多样性高的决策树构造改进的随机森林模型,其中,决策树的分类性能和多样性分别根据每棵树分类错误率及相应的惩罚权重和由不合度量定义的决策树之间的相似度来衡量.最后,根据改进的随机森林模型提出新的VDTN路由算法.仿真实验证明,所提出的路由算法能显著提高消息的投递率,降低消息的投递时延,从而验证了其有效性.

关键词：车载容迟网络随机森林路由算法分类性能多样性

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面向成本优化的电动汽车弹性充电策略

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小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 132-138页

作者：孙磊冯智伟韩美灵邓庆绪东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 南京邮电大学现代邮政学院南京210023

电动汽车的续航里程和充电速度受电池技术的制约,由此产生的里程焦虑问题阻碍了电动汽车的普及.为了解决这一问题,降低用户成本,本文从用户的需求和使用方式出发,根据当前充电设施的发展趋势提出弹性充电策略,利用动态规划的方法在保障... 详细信息

电动汽车的续航里程和充电速度受电池技术的制约,由此产生的里程焦虑问题阻碍了电动汽车的普及.为了解决这一问题,降低用户成本,本文从用户的需求和使用方式出发,根据当前充电设施的发展趋势提出弹性充电策略,利用动态规划的方法在保障电量可靠供给的前提下优化充电成本.针对动态规划的复杂性,本文进而提出改进的近似算法,在降低计算复杂度的同时使充电策略更符合用户使用习惯.本文采用一辆主流型号的电动汽车对上述方法进行了实际测试,结果表明该方法能够有效降低用户充电成本.

关键词：电动汽车里程焦虑充电站弹性充电充电调度策略

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基于鲲鹏处理器的LU并行分解优化算法

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计算机科学 2024年第9期51卷 51-58页

作者：徐鹤周涛李鹏秦芳芳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 南京邮电大学理学院南京210023

ScaLAPACK(Scalable Linear Algebra PACKage)是并行计算软件包,适用于分布式存储的MIMD(Multiple Instruction,Multiple Data)并行计算机,被广泛应用于基于线性代数运算的并行应用程序开发。然而在进行LU分解过程中,ScaLAPACK库中的例程并不是通信最优的,没有充分利用当前的并行架构。针对上述问题,提出一种基于鲲鹏处理器的LU并行分解优化算法(Parallel LU Factorization,PLF),实现了负载均衡,适配国产鲲鹏环境。PLF对不同进程的不同分区的数据进行差异化处理,并将每个进程所拥有的部分数据分配给根进程进行计算,之后再由根进程散播回各个子进程,这有利于充分利用CPU资源,实现负载均衡。在单节点Intel 9320R处理器以及鲲鹏(Kunpeng)920处理器环境中进行测试,其中,Intel平台下使用Intel MKL(Math Kernel Library),Kunpeng平台下使用PLF算法。对比两个平台关于不同规模的方程组求解的性能发现,Kunpeng平台的求解性能有显著优势。在NUMA数进程和单线程的情况下,优化后的计算效率在小规模平均达到4.35%,相比Intel的1.38%提升了215%;中规模平均达到4.24%,相比Intel平台的1.86%提升了118%;大规模平均达到4.24%,相比Intel的1.99%提升了113%。

关键词： ScaLAPACK LU分解并行计算 MKL

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面向车辆边缘计算的任务合作卸载

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工程科学与技术 2024年第1期56卷 89-98页

作者：鲁蔚锋印文徐王菁费汉明徐佳南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 国铁吉讯科技有限公司北京100081

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展,车辆边缘计算越来越引起学者的关注。车辆如何有效地利用其周边的各种通信、计算和缓存资源,结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元,已经成为目前车联网研究的热点。由于... 详细信息

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展,车辆边缘计算越来越引起学者的关注。车辆如何有效地利用其周边的各种通信、计算和缓存资源,结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元,已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备计算资源的有限性,车辆用户的任务计算需求无法满足,需要提升车辆周边计算资源的利用率来完成计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制,以最小化车辆任务的计算时延。首先,考虑周边停泊车辆以及路边单元的计算资源,设计了由云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层组成的任务合作卸载3层系统架构,通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载,充分利用系统的空闲计算资源,进一步提高了系统的资源利用率。然后,基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分,并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法,对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后,通过将本文算法和其他算法方案进行实验仿真对比,仿真结果表明,本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现,可以降低23%的系统时延,并且能提升28%的系统吞吐量。

关键词：边缘计算车辆边缘计算合作卸载 k-聚类计算卸载

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基于图像增强的模型防窃取研究

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信息安全研究 2025年第3期11卷 214-220页

作者：武于新陈伟杨文馨张怡婷范渊南京邮电大学计算机学院南京210023 杭州安恒信息技术股份有限公司杭州310051

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型被广泛应用于图像分类任务,并取得较好的成果,但是这些模型也会成为被窃取的对象.针对现有防窃取措施中高度依赖算法的检测准确性和事后知识产权验证的问题,提出了一种新型的避免图... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型被广泛应用于图像分类任务,并取得较好的成果,但是这些模型也会成为被窃取的对象.针对现有防窃取措施中高度依赖算法的检测准确性和事后知识产权验证的问题,提出了一种新型的避免图像分类任务中的CNN模型被窃取的方法,利用图像增强技术提高私有模型的泛化能力.然后使用宽松的可疑行为检测规则检测查询行为,对于可疑的查询图像使用增强图像技术进行处理,再将处理后的图像输入到增强模型中进行预测.最后输出模型的预测类别置信度组成的向量,实现了输入输出不对等,这个过程中将阻止可疑用户获得其输入图像对应的模型预测信息,以达到模型防窃取的目的.使用3种常见的图像数据集和4种卷积神经网络结构进行实验,发现该方法可以实现模型防窃取的目的,并且保证私有模型可以正常完成其分类任务.

关键词：人工智能卷积神经网络模型窃取模型防窃取图像增强

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