检索结果-内蒙古大学图书馆

网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 92-105页

作者：孙旭张文琼龙显忠李云南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

深度神经网络在计算机视觉的各种任务中表现出优异的性能。然而,它们非常容易受到对抗攻击的威胁,这种攻击是在推理阶段向样本中加入人眼难以察觉的扰动来完成的。为了防御对抗攻击,目前已有部分工作研究对抗样本的欺骗逆向工程,这也被... 详细信息

深度神经网络在计算机视觉的各种任务中表现出优异的性能。然而,它们非常容易受到对抗攻击的威胁,这种攻击是在推理阶段向样本中加入人眼难以察觉的扰动来完成的。为了防御对抗攻击,目前已有部分工作研究对抗样本的欺骗逆向工程,这也被称为对抗样本归因。通过归因生成对抗样本的攻击算法和受害者模型,能够帮助防御者掌握攻击者拥有的知识及其攻击目标,从而设计针对相应攻击最有效的防御算法。已有方法更多地把对抗样本归因转化为单任务学习。随着攻击算法和受害者模型可取范围的扩大,单任务学习面临着组合爆炸问题。为了提升对抗样本归因的准确率及满足不同归因粒度的需求,对攻击算法和受害者模型进行了分层,并利用不同层次之间的依赖关系,提出了一种基于分层结构的多任务对抗样本归因方法。该方法在不同层次同时执行攻击算法和受害者模型的归因任务,并使用分层路径预测学习不同层次之间的依赖关系。实验结果表明,相比其他归因方法,所提方法能够获得更好的归因效果。

关键词：深度学习对抗样本归因多任务学习分层结构

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云网融合环境下服务组合的未来属性验证

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计算机工程 2025年第3期51卷 310-319页

作者：王湛张鹏程金惠颖吉顺慧河海大学计算机与软件学院江苏南京211100 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

随着云网融合技术以及空天地一体化网络的快速发展,越来越多的服务开始在云网融合环境下运行。在云网融合环境下,用户呈现移动性特征,导致服务组合过程变得愈发复杂,服务组合验证变得尤为关键。同时,在云网融合环境下用户要求服务组合... 详细信息

随着云网融合技术以及空天地一体化网络的快速发展,越来越多的服务开始在云网融合环境下运行。在云网融合环境下,用户呈现移动性特征,导致服务组合过程变得愈发复杂,服务组合验证变得尤为关键。同时,在云网融合环境下用户要求服务组合不仅在当前时间段内稳定运行,还需要在未来时间段内持续满足用户需求。为了解决以上问题,提出一种云网融合环境下的服务组合未来属性验证方法。首先,对云网融合中的服务组合过程进行形式化建模,同时考虑用户移动导致的云网环境下服务场景的转换关系;然后,为了准确描述用户需求,对云网融合场景下的用户需求进行形式化描述;最后,为了解决云网融合环境下用户对服务组合未来时间段内的验证需求,对服务组合未来时间段的服务属性进行预测,利用PRISM模型检验工具来进行云网融合环境下的服务组合验证,以确保在未来时间段内仍然满足性能和可用性要求。实验结果表明,在云网融合环境下,当服务数量达到1000时验证模型构建时间以及模型检测时间分别为3.372 s和0.075 s,通过云网融合环境下的服务组合案例说明了所提方法的有效性与可行性。

关键词：云网融合服务组合马尔可夫决策过程服务质量形式化验证

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基于能量感知的智能反射面辅助无人机时效数据收集策略

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 427-438页

作者：张涛张迁朱颖雯代陈江苏开放大学信息工程学院南京210000 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京邮电大学计算机学院南京210023

为了应对智能反射面(RIS)辅助的无人机(UAV)在物联网数据收集过程中能量高效利用与信息收集时效性之间的均衡问题,该文提出一种基于深度强化学习的数据收集优化策略。针对无人机在数据采集过程中的飞行能耗、通信复杂性及采集信息时效性... 详细信息

为了应对智能反射面(RIS)辅助的无人机(UAV)在物联网数据收集过程中能量高效利用与信息收集时效性之间的均衡问题,该文提出一种基于深度强化学习的数据收集优化策略。针对无人机在数据采集过程中的飞行能耗、通信复杂性及采集信息时效性(AoI)约束,设计了一种基于双深度Q网络(DDQN)的联合优化方案,涵盖无人机轨迹规划、物联网设备调度以及智能反射面相位调整。该方案有效缓解了传统Q学习方法中Q值过估计的问题,使无人机能够根据实时环境动态调整飞行轨迹和通信策略,从而在提升数据传输效率的同时降低能量消耗。仿真结果表明,与传统方法相比,所提方案能够显著提高数据收集效率。此外,通过合理分配能量与通信资源,所提方案能够动态适应不同通信环境参数变化,确保系统在能耗与AoI之间达到最佳均衡。

关键词：无人机辅助通信时效性深度强化学习智能反射面

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基于ELWE的多密钥全同态加密方案

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 90-98页

作者：祁正华何菲菲何校漫南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

格上基于容错学习(LWE)的多密钥全同态加密方案在密钥生成阶段通常直接选取随机矩阵和秘密向量,攻击者容易获得足够多低范数秘密向量或低范数的误差向量,从而获得秘密向量,使得公钥加密的安全性受到削弱。规避LWE(ELWE)是非标准LWE的一... 详细信息

格上基于容错学习(LWE)的多密钥全同态加密方案在密钥生成阶段通常直接选取随机矩阵和秘密向量,攻击者容易获得足够多低范数秘密向量或低范数的误差向量,从而获得秘密向量,使得公钥加密的安全性受到削弱。规避LWE(ELWE)是非标准LWE的一种变体,指即使敌手额外获得了短高斯前像,加密方案仍可以避免归零攻击。首先基于ELWE构造了一个选择明文安全的单密钥全同态加密方案;其次利用线性组合算法提出了一种密文扩展算法,将单密钥方案扩展为多密钥加密方案。方案的扩展扩大了应用空间,且构造的多密钥方案与其他方案的对比表明,所提方案将解密噪声从8(8m4+m)mkδ降低为2(2m+1)mkδ,具有更强的实用性。

关键词：多密钥全同态加密规避容错学习格

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融合图Transformer和Vina-GPU+的多模态虚拟筛选新方法

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南京大学学报(自然科学版) 2025年第1期61卷 83-93页

作者：张豪张堃然阮晓东沐勇吴建盛南京邮电大学化学与生命科学学院南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学计算机学院南京210023

现代药物发现面临对大规模化合物库进行虚拟筛选的挑战,提高分子对接的速度与精度是核心问题.AutoDock Vina是最受欢迎的分子对接工具之一,我们的Vina-GPU和Vina-GPU+方法在确保对接准确性的同时,分别实现了对AutoDock Vina最高50倍和6... 详细信息

现代药物发现面临对大规模化合物库进行虚拟筛选的挑战,提高分子对接的速度与精度是核心问题.AutoDock Vina是最受欢迎的分子对接工具之一,我们的Vina-GPU和Vina-GPU+方法在确保对接准确性的同时,分别实现了对AutoDock Vina最高50倍和65.6倍的加速.近年来,大规模预训练模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,这种范式对解决虚拟筛选面临的重大挑战也具有巨大潜力.因此,提出一种多模态虚拟筛选新方法Vina-GPU GT,结合了Vina-GPU+分子对接技术和预训练的Graph Transformer(GT)模型,以实现快速精确的虚拟筛选.该方法包括三个连续步骤:(1)通过对已有分子属性预测的预训练GT模型进行知识蒸馏,学到一个小的SMILES Transformer(ST)模型;(2)通过ST模型推理化合物库中所有分子,并根据主动学习规则微调ST模型;(3)利用微调后的ST模型进行虚拟筛选.在三个重要靶点和两个化合物库上进行了虚拟筛选实验,并与两种虚拟筛选方法进行了比较,结果表明,Vina-GPU GT的虚拟筛选性能最优.

关键词：虚拟筛选 Graph Transformer Vina-GPU+ 多模态知识蒸馏主动学习

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面向卷积神经网络泛化性和健壮性权衡的标签筛选方法

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软件学报 2025年第5期 2114-2129页

作者：王益民龙显忠李云熊健南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院

虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓... 详细信息

虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓解这一问题,提出了标签筛选权重参数正则化方法,在模型训练过程中利用样本的标签信息权衡模型的泛化性和健壮性.先前的许多健壮模型训练方法存在下面两个问题:1)大多通过增加训练集样本的数量或复杂度来提高模型的健壮性,这不仅弱化了干净样本在模型训练过程中的主导作用,也使得训练任务的工作量大大提高; 2)样本的标签信息除了被用于与模型预测结果对比来控制模型参数的更新方向以外,在模型训练中几乎不被另作使用,这无疑忽视了隐藏于样本标签中的更多信息.所提方法通过样本的正确标签和对抗样本的分类标签筛选出模型在分类该样本时起决定性作用的权重参数,对这些参数进行正则优化,达到模型泛化性和健壮性权衡的效果.在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验和分析表明,提出的方法能够取得很好的训练效果.

关键词：卷积神经网络对抗学习标签信息正则化

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混合博弈问题的求解与应用综述

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软件学报 2025年第1期36卷 107-151页

作者：董绍康李超杨光葛振兴曹宏业陈武兵杨尚东陈兴国李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 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

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达... 详细信息

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达到或超过人类专家水平.这些应用集中在双人、两队或者多人的零和博弈问题中,而对于混合博弈问题的研究缺乏实质性的进展与突破.区别于零和博弈,混合博弈需要综合考虑个体收益、集体收益和均衡收益等诸多目标,被广泛应用于公共资源分配、任务调度和自动驾驶等现实场景.因此,对于混合博弈问题的研究至关重要.通过梳理当前混合博弈领域中的重要概念和相关工作,深入分析国内外研究现状和未来发展方向.具体地,首先介绍混合博弈问题的定义与分类;其次详细阐述博弈解概念和求解目标,包含纳什均衡、相关均衡、帕累托最优等解概念,最大化个体收益、最大化集体收益以及兼顾公平等求解目标;接下来根据不同的求解目标,分别对博弈论方法、强化学习方法以及这两种方法的结合进行详细探讨和分析;最后介绍相关的应用场景和实验仿真环境,并对未来研究的方向进行总结与展望.

关键词：混合博弈博弈论强化学习

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融合事件类型的中文事件抽取方法

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 214-220页

作者：王瑾睿李劼北京邮电大学计算机学院北京100876

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采... 详细信息

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采用序列标注BIO完成抽取任务,但此类方法容易存在标签歧义问题。因此又有学者提出在事件文本特征中融入特征知识以避免歧义,可现有的融合方法忽略了事件抽取各个子任务间的依赖关系。为解决以上问题,针对事件抽取任务采用联合学习的算法框架,通过门融合机制将事件类型信息作为新知识融入事件的文本表示中,再进行事件触发词抽取与事件论元抽取。实验结果证明该算法模型在论元抽取任务上较之基线方法表现更优异。

关键词：文本事件抽取预训练语言模型门融合

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基于地理不可区分性且WiFi可灵活部署的室内定位安全方案

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信息安全研究 2025年第2期11卷 107-114页

作者：杜昊睿张应辉李琦西安邮电大学网络空间安全学院西安710121 南京邮电大学计算机学院南京210023 南京邮电大学通达学院江苏扬州225127

在室内定位服务中,WiFi指纹技术因其覆盖面积广、定位精度高而受到人们的广泛关注.然而,对于在线阶段的位置查询,用户的个人敏感信息容易受到恶意攻击而造成位置隐私泄露.现有基于WiFi指纹的室内定位技术仅考虑室内单一空旷平面,这使得W... 详细信息

在室内定位服务中,WiFi指纹技术因其覆盖面积广、定位精度高而受到人们的广泛关注.然而,对于在线阶段的位置查询,用户的个人敏感信息容易受到恶意攻击而造成位置隐私泄露.现有基于WiFi指纹的室内定位技术仅考虑室内单一空旷平面,这使得WiFi部署的灵活性受到限制.而当WiFi部署在多维场景时,空间位置隐私问题亟待解决.提出了一种基于地理不可区分性的WiFi指纹室内定位隐私保护方案,用户利用自身接收信号强度生成一个新的接收信号强度向量,并通过加噪混淆将得到的数据发送给位置服务提供商,同时引入数字签名技术,在混淆位置被发送给位置服务提供商实现定位之前确保客户端身份不被伪造.基于模拟实验平台的实验结果表明,该方案支持WiFi的灵活部署,能够在保护位置隐私的同时,首次实现12个WiFi接入点灵活部署情况下的高精度定位,保证定位误差小于1 m.

关键词： WiFi指纹室内定位位置服务隐私保护差分隐私地理不可区分性

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基于设备WiFi重连流量的隐蔽智能摄像头检测方法

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信息安全研究 2025年第2期11卷 173-180页

作者：郭回马骏臣吴礼发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

随着物联网技术的快速发展,智能摄像头由于易用性和低成本,在个人及公共安全方面得到广泛使用.然而,未授权录像问题也引发了人们对于隐私安全的担忧,因此特定环境内隐蔽智能摄像头的检测和识别具有重要意义.现有隐蔽智能摄像头检测方法... 详细信息

随着物联网技术的快速发展,智能摄像头由于易用性和低成本,在个人及公共安全方面得到广泛使用.然而,未授权录像问题也引发了人们对于隐私安全的担忧,因此特定环境内隐蔽智能摄像头的检测和识别具有重要意义.现有隐蔽智能摄像头检测方法无法准确地检测出那些将数据延迟传输或保存到本地的摄像头,因为这些方法主要依赖用户查看监控时所产生的摄像头音视频网络流量.针对这一问题,提出了一种基于设备WiFi重连流量的隐蔽智能摄像头检测方法.该方法通过MDK4泛洪攻击使得已接入WiFi热点的所有智能设备下线重连,然后嗅探和分析环境内智能设备重连WiFi过程中产生的加密流量,利用机器学习方法检测出其中的隐蔽智能摄像头设备.实验结果表明,没有接入WiFi的情况下,对于延迟传输或数据被保存在本地的隐蔽智能摄像头设备,该方法仍然具有较高的检测准确率.

关键词：加密流量隐蔽智能摄像头检测 WiFi 机器学习物联网安全

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