检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电力 2021年第1期54卷 96-103页

作者：王伟贤孙舟潘鸣宇张宝群李中伟叶麟国网北京市电力公司北京100075 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为定量评估电动汽车充电桩系统信息安全水平,发现其脆弱之处和安全隐患,基于模糊层次分析法设计电动汽车充电桩系统信息安全风险评估方案与流程;建立电动汽车充电桩系统资产安全价值层次分析模型、安全威胁层次分析模型及其评价指标体系... 详细信息

为定量评估电动汽车充电桩系统信息安全水平,发现其脆弱之处和安全隐患,基于模糊层次分析法设计电动汽车充电桩系统信息安全风险评估方案与流程;建立电动汽车充电桩系统资产安全价值层次分析模型、安全威胁层次分析模型及其评价指标体系;将电动汽车充电桩系统分为电动汽车充电桩、运营管理平台、用户资产及其之间的通信链路与通信数据,通过调研以及问卷调查的方式获得专家意见并进行量化。基于模糊层次分析法计算资产价值权重与安全威胁权重,在此基础上,计算得到各资产的风险值大小,有效识别出充电桩系统的脆弱点与安全风险,并给出安全防护措施及建议。

关键词：电动汽车充电桩信息安全评估模糊层次分析法

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基于GPU加速的快速全同态加密算法设计与实现

网络空间安全科学学报

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网络空间安全科学学报 2024年第3期2卷 41-52页

作者：谭泽玖赵鑫万俊平刘虎成蒋琳徐金明纪守领王轩哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055 浙江大学控制科学与工程学院杭州310058 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058 鹏城国家实验室深圳518000 广东省安全智能新技术重点实验室深圳518055

全同态加密算法支持直接对加密数据(密文)执行代数运算,但其密文评估中的数论变换(NTT)涉及大量高维度整系数多项式环运算,限制了其在隐私计算中的应用。针对CPU实现方案对NTT算法计算并行度较低的问题,提出一种CPU+GPU异构的CKKS全同... 详细信息

全同态加密算法支持直接对加密数据(密文)执行代数运算,但其密文评估中的数论变换(NTT)涉及大量高维度整系数多项式环运算,限制了其在隐私计算中的应用。针对CPU实现方案对NTT算法计算并行度较低的问题,提出一种CPU+GPU异构的CKKS全同态加密实现方案。首先,根据NTT算法数据内存访问规律,设计一种数据暂存共享内存策略,有效减少频繁的全局内存访问。其次,针对数据规模可变导致内核出现部分空闲线程的问题,设计线程工作负载动态分配机制,并采用不同基数的蝴蝶变换结构,提高数据输入的灵活性并优化并行策略。再次,提出单—多内核混合调用模式,通过NTT算法蝶形变换分组大小动态切换内核调用模式,充分利用GPU多核调用的并行潜力。最后,设计并实现并行程度更高、计算复杂度更低的NTT算法,利用该算法实现并行的同态乘法运算,并基于HElib库实现CPU+GPU异构的CKKS全同态加密算法。实验结果表明,与使用AVX-512加速的HElib库相比,所提的NTT/INTT计算时间减短近65%。

关键词：隐私计算全同态加密 GPU并行加速数论变换缓存策略卷积神经网络

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复杂3D空间中的3DR46模型的表示与推理

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计算机科学与探索 2020年第12期14卷 2004-2013页

作者：郝晓红李松郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了弥补已有方法在处理3D方向关系方面的不足,提出了3DR46方向关系模型,可有效表示和区分246种复杂的3D方向关系;为了处理3D方向关系的动态性,基于所提模型研究了3DR46方向关系模型的动态关系,给出了动态方向块的动态邻接关系,进一步... 详细信息

为了弥补已有方法在处理3D方向关系方面的不足,提出了3DR46方向关系模型,可有效表示和区分246种复杂的3D方向关系;为了处理3D方向关系的动态性,基于所提模型研究了3DR46方向关系模型的动态关系,给出了动态方向块的动态邻接关系,进一步提出了检验动态方向关系连续性的检验算法,对方向关系的连续性进行有效校验可提高判定预测的准确性。针对一些连续的无分离部分的形状规则的单纯3D目标对象,为了对复杂3D方向关系进行降维处理,提出了3DR46方向关系模型对应的双向映射关系。进一步进行了方法比较和实验分析。理论研究与实验表明,研究成果较适合处理复杂的3D动态方向关系和复杂方向关系的推理问题,增强了空间数据库对3D方向关系的表示和智能分析能力。

关键词： 3D方向关系空间数据库关系模型空间关系推理动态邻接关系

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人体摔倒行为识别研究中的自动化深度特征提取

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智能计算机与应用 2023年第11期13卷 298-302,F0003页

作者：潘道华刘宏伟哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 黑龙江民族职业学院电子信息工程系哈尔滨150001

在人体摔倒行为识别的研究中,特征提取是非常重要的一个环节。目前,特征提取主要是通过手工法提取,提取的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征。这些传统的手工法提取的特征往往导致分类识别的准确性不够高。为了提高识别准确性和... 详细信息

在人体摔倒行为识别的研究中,特征提取是非常重要的一个环节。目前,特征提取主要是通过手工法提取,提取的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征。这些传统的手工法提取的特征往往导致分类识别的准确性不够高。为了提高识别准确性和特征提取的自动化程度,减少人为的干预,本文提出用基于卷积神经网络(CNN)进行深度特征的提取,然后再经过机器学习分类器算法进行识别,利用该方法可以大大提高分类识别的准确率。

关键词：特征提取摔倒行为识别 CNN 深度特征

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联邦学习后门攻击威胁与对抗性防御方法综述

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计算机学报 2025年

作者：吕晓婷刘敬楷刘芷辰陈政许光全罗文坚沈蒙王滨纪守领陈恺王伟北京交通大学网络空间安全学院智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室天津大学网络安全学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院 5北京理工大学网络空间安全学院浙江全省智能物联网络与数据安全重点实验室浙江大学计算机科学与技术学院中国科学院信息工程研究所

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习范式，允许多个参与方在私有数据不出本地的前提下协同训练机器学习模型。然而，联邦学习所面临的安全威胁日益凸显。后门攻击，因其具有隐蔽性强和破坏力大等特点，给联邦学习后门攻击的检测... 详细信息

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习范式，允许多个参与方在私有数据不出本地的前提下协同训练机器学习模型。然而，联邦学习所面临的安全威胁日益凸显。后门攻击，因其具有隐蔽性强和破坏力大等特点，给联邦学习后门攻击的检测和防御带来了巨大挑战，成为亟待解决的关键问题。本文全面调研、分析和总结了联邦学习后门攻击与防御方法，并展望了未来技术的发展方向。首先，剖析并总结了联邦学习后门攻击方法。基于不同的攻击目标系统，分别针对横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习以及异构联邦学习四类系统的后门攻击方法进行分析和总结。其次，分类并归纳了联邦学习后门防御方法。基于防御机制所依赖信息来源的数量，分别针对基于多客户端信息和单客户端信息两类后门防御方法进行分析和总结。再次，梳理并分析了实际应用场景中联邦学习所面临的后门攻击和相应的防御方法。基于不同的实际应用场景，分别针对联邦推荐、联邦图以及联邦物联网三种场景的后门攻击和防御进行讨论和分析。最后，探讨并展望了联邦学习后门攻击与防御方法的未来研究方向。基于不同的研究目标，分别针对技术增强的后门攻击、多层次综合性防御、鲁棒性、隐私性以及可用性的平衡，以及大语言模型在联邦训练框架下的后门脆弱性等方面进行探讨和展望。

关键词：隐私保护联邦学习后门攻击后门攻击防御

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软件中总故障个数相关的不完美排错可靠性模型建模机理与述评

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计算机科学 2025年第6期52卷 21-34页

作者：张策孙智超纪可行王金勇王宇彬哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院华为南京研究所山西大学自动化与软件学院

挖掘可靠性研究中，软件故障总数对测试资源分配、可靠性变动影响以及最优发布等具有重要意义，但迄今为止鲜有从故障总数的角度进行可靠性研究。针对贴近真实测试环境的不完美排错等问题，对软件中故障总数相关的可靠性增长模型进行深... 详细信息

挖掘可靠性研究中，软件故障总数对测试资源分配、可靠性变动影响以及最优发布等具有重要意义，但迄今为止鲜有从故障总数的角度进行可靠性研究。针对贴近真实测试环境的不完美排错等问题，对软件中故障总数相关的可靠性增长模型进行深入研究和系统述评。首先，对软件可靠性增长模型SRGM(Software Reliability Growth Model)进行评述，给出研究主题、本质与技术内涵，引出软件中故障总数分析。从排错的不完全角度引入不同的新故障模型视角，建立不完美排错模型，分类研究多种情况下软件中故障总数与累积检测到的故障数量二者的变动情况。然后，从排错的不完全性与引入新故障的角度，建立统一的二元一阶不完美排错微分方程组描述软件测试过程，求解得到相应的故障总数与累积检测故障数量表达式。对上述两大类情况下不完美排错模型在多个真实计算机工程系统失效数据集上进行验证，从拟合与预测角度分析不同模型的性能，进而分析软件中故障总数对可靠性的影响。结果表明，故障总数对可靠性模型具有明显影响，其自身性能能够支撑可靠性的增长与性能提升。最后，指出了下一步研究挑战与亟待解决的问题。

关键词：可靠性软件可靠性增长模型可靠性建模总故障个数不完美排错

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基于自监督图像对的弱监督语义分割算法

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计算机应用 2022年第S02期42卷 53-59页

作者：侯孝振陈斌中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401100

为了降低语义分割任务的标注成本,提出一种基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先,将一对图像分别输入骨干网络中提取图像对特征;然后,将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码;接着,将编码特征送入协同注意力模块(CoAM... 详细信息

为了降低语义分割任务的标注成本,提出一种基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先,将一对图像分别输入骨干网络中提取图像对特征;然后,将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码;接着,将编码特征送入协同注意力模块(CoAM)以及双向自注意力模块(BiAM)中进行信息相互表征;最后,将图像区域掩码模型(MRM)以及图像对匹配(IPM)两种自监督任务用于网络训练,学习图像对中的全局关联以及局部关联,以此得到更加精确的初始化种子。仅使用图像级标签进行弱监督语义分割,在Pascal VOC 2012验证和测试集上分别实现了69.8%和70.3%的平均交并比(mIoU),相较于同样为图像对输入的算法GroupWSSS(Group-Wise Semantic mining for weakly Supervised Semantic Segmentation),验证集、测试集上的mIoU分别提高了1.6、1.8个百分点。实验结果表明,所提算法可以获得更加完整的目标激活区域。

关键词：语义分割弱监督学习自监督学习弱监督的语义分割深度学习

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矢量元胞自动机中的邻域影响力度量——以深圳市为例

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测绘地理信息 2021年第3期46卷 92-97页

作者：张丁文唐琳王轩哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 深圳市不动产评估中心广东深圳518040

基于矢量元胞自动机(cellular automata, CA),对深圳市城市土地利用变更模拟中的邻域影响力进行了讨论,选取矢量密度因子及矢量邻域索引构建邻域影响力函数。根据深圳市路网数据及相关参数权重,计算地块通达度及发展为居住或生产用地的... 详细信息

基于矢量元胞自动机(cellular automata, CA),对深圳市城市土地利用变更模拟中的邻域影响力进行了讨论,选取矢量密度因子及矢量邻域索引构建邻域影响力函数。根据深圳市路网数据及相关参数权重,计算地块通达度及发展为居住或生产用地的适宜度,同时结合政府规划的土地利用分区状态进行土地利用变更的模拟。使用Kappa系数对模拟结果与实际数据的一致性进行评估,评估结果表明,邻域距离半径为50 m时结合邻域影响力函数能获得比较好的模拟结果。

关键词：矢量元胞自动机邻域影响力土地利用变更模拟 Kappa系数

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近邻场优化算法研究与应用综述

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计算机工程与应用 2022年第9期58卷 1-8页

作者：伍洲张洪瑞张海军宋晴重庆大学自动化学院重庆400044 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 北京邮电大学人工智能学院北京100876

近邻场优化算法(neighborhood field optimization,NFO)是一种受生物个体向邻居学习行为启发的新型群体智能优化算法,该算法具有参数较少、结构简单和局部寻优性能强等优点,吸引了国内外众多学者的关注和研究。简单阐述NFO算法的寻优原... 详细信息

近邻场优化算法(neighborhood field optimization,NFO)是一种受生物个体向邻居学习行为启发的新型群体智能优化算法,该算法具有参数较少、结构简单和局部寻优性能强等优点,吸引了国内外众多学者的关注和研究。简单阐述NFO算法的寻优原理和搜索步骤,并分析了现有的算法的改进研究,包括混合算法、编码方式以及搜索步长等改进策略,同时对算法在能源效率、路径规划、经济调度等方面的应用进行概括总结。结合NFO算法的特点及现有研究成果,对算法的未来研究内容与方向做出展望。

关键词：近邻场优化群体智能仿生人工智能智能建造

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基于分割注意力机制残差网络的城市区域客流量预测

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智能系统学报 2022年第4期17卷 839-848页

作者：李伯涵郭茂祖赵玲玲北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

客流量预测是城市交通资源和公共安全智能化管理的重要依据。为了综合考虑城市乘客人群流动自身的既有周期性、趋势性和突发性,以及与城市物理和社会空间的耦合关系,在时空残差网络的基础上,本文提出了基于深度时空数据的分割注意力机... 详细信息

客流量预测是城市交通资源和公共安全智能化管理的重要依据。为了综合考虑城市乘客人群流动自身的既有周期性、趋势性和突发性,以及与城市物理和社会空间的耦合关系,在时空残差网络的基础上,本文提出了基于深度时空数据的分割注意力机制残差网络的城市细粒度客流量预测模型。首先以不同时空间隔的区域客流量历史数据为基础,引入分割注意力机制模块,为各模态的数据分配不同的权重,动态捕捉更高相关性的抽象数据特征;在时空数据的基础上,引入城市功能区属性作为联合特征,结合节假日、气候等外部特征,形成deep&wide网络结构,有效记忆重要特征对客流量变化的贡献。基于北京出租车数据的区域客流量对比实验表明,相比于传统的深度时空残差网络和其他经典机器学习模型,引入了分割注意力机制和城市功能区特征的预测模型能够更好地提取数据多元化的特征,预测精度明显优于其他同类别方法。

关键词：客流量预测时空数据深度学习分割注意力机制残差网络城市功能区特征提取智慧城市智能交通

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