检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2213-2228页

作者：王振宁曹越江恺林海周欢武汉大学国家网络安全学院武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 武汉430072 西北工业大学计算机学院西安710129

车辆群智感知旨在利用智能车辆配备的车载传感器和计算资源,收集一系列区域的感知数据.目前,根据车辆轨迹是否可更改,通常可将感知车辆分为机会型车辆和参与型车辆.其中,机会型车辆轨迹路线固定,不可随意更改.而参与型车辆轨迹路线可根... 详细信息

车辆群智感知旨在利用智能车辆配备的车载传感器和计算资源,收集一系列区域的感知数据.目前,根据车辆轨迹是否可更改,通常可将感知车辆分为机会型车辆和参与型车辆.其中,机会型车辆轨迹路线固定,不可随意更改.而参与型车辆轨迹路线可根据现实需求进行更改.因此,如何选择合适的机会型车辆完成感知任务,以及如何规划参与型车辆的轨迹是一项挑战性研究问题.这里,以2种类型感知车辆的不同移动特性为出发点,通过群智感知平台(CSP)管理2种类型的车辆,并分别针对机会型车辆和参与型车辆解决不同的问题.首先,针对机会型车辆,需选择特定的车辆集合,以完成感知任务并最小化CSP开销.为解决此问题,提出一项基于反向拍卖的激励机制以选择开销最小的车辆集合完成感知任务,主要包括获胜车辆选择和报酬支付2个阶段,同时验证了所提方法可保证机会型车辆的个体合理性和真实性;其次,针对参与型车辆,需通过CSP调度以规划每个参与型车辆的轨迹,执行感知任务并最小化CSP的开销.为解决此问题,提出一项基于深度强化学习的方法以调度车辆行驶轨迹,为车辆分配不同的感知任务.此外,在最小化CSP开销的同时,还考虑感知任务执行的公平性问题,引入感知公平指数以确保不同子区域感知任务完成的均衡性.最后,基于真实世界数据集的广泛评估表明,所提方法效果良好,并优于其他基准方案.

关键词：车辆群智感知机会型车辆感知参与型车辆感知公平性反向拍卖深度强化学习

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新型内存硬件环境中的事务管理系统综述

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计算机研究与发展 2023年第3期60卷 572-591页

作者：胡浩梁文凯李诗逸王鸿鹏夏文哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 广东省安全智能新技术重点实验室(哈尔滨工业大学(深圳)) 广东深圳518055

大数据爆发的时代产生了各种新的业务类型,业务数据驱动着事务管理系统创新性的迭代发展.由于传统持久化介质的制约,传统的事务管理系统无法高效执行事务.并且,解决事务冲突的额外开销仍然会限制事务管理系统的吞吐.新型硬件的商业化应... 详细信息

大数据爆发的时代产生了各种新的业务类型,业务数据驱动着事务管理系统创新性的迭代发展.由于传统持久化介质的制约,传统的事务管理系统无法高效执行事务.并且,解决事务冲突的额外开销仍然会限制事务管理系统的吞吐.新型硬件的商业化应用为事务管理系统注入了更多的可能性,在学术界和工业界均得到了广泛关注.硬件事务内存可以为事务管理系统提供硬件级别的事务冲突检测.而且,相对于固态硬盘,非易失性内存的字节寻址和持久化特性可以显著降低事务延迟并提升事务管理系统的性能.但是,现有的事务管理系统技术无法充分地利用硬件本身带来的性能提升,因此需要重构事务架构来解决这个问题.首先对新型硬件环境下的事务管理系统进行总结分析;之后总结了当前基于新型硬件事务管理系统的技术路线,明确了硬件事务内存和非易失性存储硬件下的事务管理系统的优势和不足;最后指明了新型硬件环境中事务管理系统未来可能的发展方向以及新的挑战.

关键词：硬件事务内存非易失性内存并发控制软硬协同事务管理系统

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基于空间向量分解的边界剥离密度聚类

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自动化学报 2023年第6期49卷 1195-1213页

作者：张瑞霖郑海阳苗振国王鸿鹏哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518071 鹏城实验室深圳518000 广东省安全智能新技术重点实验室深圳518000

作为聚类的重要组成部分,边界点在引导聚类收敛和提升模式识别能力方面起着重要作用,以BP(Border-peeling clustering)为最新代表的边界剥离聚类借助潜在边界信息来确保簇核心区域的空间隔离,提高了簇骨架代表性并解决了边界隶属问题.然... 详细信息

作为聚类的重要组成部分,边界点在引导聚类收敛和提升模式识别能力方面起着重要作用,以BP(Border-peeling clustering)为最新代表的边界剥离聚类借助潜在边界信息来确保簇核心区域的空间隔离,提高了簇骨架代表性并解决了边界隶属问题.然而,现有边界剥离聚类仍存在判别特征不完备、判别模式单一、嵌套迭代等约束.为此,提出了基于空间向量分解的边界剥离密度聚类(Density clustering based on the border-peeling using space vector decomposition,CBPVD),以投影子空间和原始数据空间为基准,从分布稀疏性(紧密性)和方向偏斜性(对称性)两个视角强化边界的细粒度特征,进而通过主动边界剥离反向建立簇骨架并指导边界隶属.与同类算法相比,40个数据集(人工、UCI、视频图像)上的实验结果以及4个视角的理论分析表明了CBPVD在高维聚类和边界模式识别方面具有良好的综合表现.

关键词：聚类空间向量分解边界剥离投影子空间高维密度

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零知识证明硬件加速研究综述

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信息安全研究 2024年第7期10卷 594-601页

作者：谢明东郝萌杨洪伟何慧张伟哲哈尔滨工业大学网络空间安全学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 鹏城实验室新型网络研究部广东深圳518055

零知识证明(zeroknowledge proofs,ZKP)是一种允许证明者向验证者证明某一陈述正确性而无需泄露任何其他信息的密码学协议.主要介绍了零知识证明的加速研究,尤其关注了基于二次算术程序(QAP quadratic arithmetic program)和内积证明(... 详细信息

零知识证明(zeroknowledge proofs,ZKP)是一种允许证明者向验证者证明某一陈述正确性而无需泄露任何其他信息的密码学协议.主要介绍了零知识证明的加速研究,尤其关注了基于二次算术程序(QAP quadratic arithmetic program)和内积证明(inner product argument,IPA)的ZKP.研究表明,零知识证明的计算效率可以通过硬件加速技术显著提高,包括使用GPU,ASIC,FPGA等.首先介绍了零知识证明的定义与分类及目前零知识证明应用所遇到的困难.其次详细讨论了不同硬件系统的加速方法、实现原理及其相对于传统CPU的性能提升.例如,cuZK和GZKP利用GPU实现了多标量乘法(multiscalar multiplication,MSM)和数论变换(number theoretic transform,NTT),而PipeZK,PipeMSM,BSTMSM则通过ASIC和FPGA加速这些计算过程.此外,也提到了零知识证明在区块链中隐藏交易细节等方面的应用案例,如ZCash的隐秘交易.最后,提出了未来研究的方向,包括加速更多类型的ZKP和将硬件加速应用到实际的应用场景中,以解决效率低下问题,推动零知识证明技术的广泛应用.

关键词：零知识证明硬件加速计算并行计算密码学协议区块链隐私

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隐私计算环境下深度学习的GPU加速技术综述

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信息安全研究 2024年第7期10卷 586-593页

作者：秦智翔杨洪伟郝萌何慧张伟哲哈尔滨工业大学网络空间安全学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 鹏城实验室新型网络研究部广东深圳518055

随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型的训练时间越来越长,使用GPU计算对神经网络训练进行加速便成为一项关键技术.此外,数据隐私的重要性也推动了隐私计算技术的发展.首先介绍了深度学习、GPU计算的概念以及安全多方计算、同态加密... 详细信息

随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型的训练时间越来越长,使用GPU计算对神经网络训练进行加速便成为一项关键技术.此外,数据隐私的重要性也推动了隐私计算技术的发展.首先介绍了深度学习、GPU计算的概念以及安全多方计算、同态加密2种隐私计算技术,而后探讨了明文环境与隐私计算环境下深度学习的GPU加速技术.在明文环境下,介绍了数据并行和模型并行2种基本的深度学习并行训练模式,分析了重计算和显存交换2种不同的内存优化技术,并介绍了分布式神经网络训练过程中的梯度压缩技术.介绍了在隐私计算环境下安全多方计算和同态加密2种不同隐私计算场景下的深度学习GPU加速技术.简要分析了2种环境下GPU加速深度学习方法的异同.

关键词：深度学习 GPU计算隐私计算安全多方计算同态加密

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基于联盟式区块链的域名系统根区管理体系

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信息安全研究 2024年第7期10卷 602-615页

作者：张宇冯禹铭张伟哲方滨兴哈尔滨工业大学网络空间安全学院哈尔滨150001 广州大学网络空间先进技术研究院广州510006 鹏城实验室新型网络研究部广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

当前互联网域名系统的中心化根体系伴随着长期的担忧:一方面担忧国家代码顶级域可能由于根权威职能被破坏而失控;另一方面担忧去中心化的根替代方案会导致域名空间分裂.上述担忧的根源在于当前和替代的根区管理在自治化和透明化上不足,... 详细信息

当前互联网域名系统的中心化根体系伴随着长期的担忧:一方面担忧国家代码顶级域可能由于根权威职能被破坏而失控;另一方面担忧去中心化的根替代方案会导致域名空间分裂.上述担忧的根源在于当前和替代的根区管理在自治化和透明化上不足,导致对当前的根权威或替代方案的不信任.为解决上述问题,提出一种新的域名系统根区管理体系——根共识链,通过增强互信缓解各方担忧.根共识链中多个自治的注册局共同参与根区管理,每个注册局下辖国家代码顶级域和根服务器运营者,共同构建一个基于联盟式区块链的根区管理体系.根共识链在维护统一域名空间和唯一全球根权威的同时,通过根共识链管理者们建立根共同体提高自治性,通过区块链记录和执行各方协议以及根区操作提高透明性.基于现网科研测试床的实验结果表明,根共识链能够有效应对上述担忧,具有良好的可行性与实用性.

关键词：域名系统根服务器根区管理联盟式区块链注册局

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犯罪数据可视化研究进展

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第7期35卷 979-989页

作者：丁伟杰梁荣华孙国道柴叶王勋郑滋椀浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江警察学院大数据与网络安全研究院杭州310053 基于大数据架构的公安信息化应用公安部重点实验室杭州310053 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江警察学院计算机与信息安全系杭州310053

犯罪数据分析与挖掘已成为大数据时代犯罪学研究及现代社会治理的基础手段,犯罪数据挖掘在揭示犯罪模式、分析犯罪原因、评估犯罪防控效果等方面具有重要作用.首先,以犯罪模式发现与预测、警力资源配置与优化、案件侦查分析与研判3种业... 详细信息

犯罪数据分析与挖掘已成为大数据时代犯罪学研究及现代社会治理的基础手段,犯罪数据挖掘在揭示犯罪模式、分析犯罪原因、评估犯罪防控效果等方面具有重要作用.首先,以犯罪模式发现与预测、警力资源配置与优化、案件侦查分析与研判3种业务为导向,对犯罪数据可视分析任务进行归纳,系统地梳理了犯罪数据可视化领域的研究与应用现状;其次,针对犯罪时空数据、犯罪文本数据、犯罪网络关系数据等不同类型数据的可视化方式和技术手段,展开了系统性的分析;最后,总结和展望了犯罪数据可视化面临的挑战和发展方向.

关键词：犯罪数据可视化犯罪模式研究进展

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面向数据差量压缩的高效压缩率估计方法

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计算机工程 2024年第12期50卷 70-82页

作者：邹翔宇魏灿夏文李诗逸哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518071 广东省安全智能新技术重点实验室广东深圳518071

差量压缩不仅会消除数据中相同的数据块,还会消除数据中相似数据块之间的重复部分,因此可以实现比数据去重更高的数据压缩率。目前它已经被应用于许多商业产品中。然而,进一步挖掘数据的可压缩性会额外引入大量的开销,包括从存储设备中... 详细信息

差量压缩不仅会消除数据中相同的数据块,还会消除数据中相似数据块之间的重复部分,因此可以实现比数据去重更高的数据压缩率。目前它已经被应用于许多商业产品中。然而,进一步挖掘数据的可压缩性会额外引入大量的开销,包括从存储设备中读取相似的数据块以获知它们的重复部分,这使得差量压缩的速度通常只有数据去重的1/7。但是如此大的开销不能保证总是可以得到更好的压缩率,因为并不是所有的数据都有足够的可压缩性可供挖掘。因此,当考虑在存储系统中使用差量压缩时,需要迅速了解当前的数据是否值得进行差量压缩。提出差量压缩估计框架EDCR,它通过数据块的相似特征值来快速判断它们之间的可压缩性,从而对数据进行差量压缩的价值做出快速而准确的判断。另外,该框架引入采样和补偿方案,进一步提升了压缩率估计的效率和准确性。最终,在多个真实数据集上的测试表明,EDCR的估计错误率可以控制在1.5%以下。同时,相对于实际的差量压缩框架,EDCR估计框架在固态硬盘(SSD)上的运行速度快18~24倍,在机械磁盘(HDD)上的运行速度快16~146倍。

关键词：差量压缩压缩率估计相似性特征采样估计修正

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基于主题提示学习的零样本立场检测方法

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中文信息学报 2025年第1期39卷 112-120页

作者：陈子潇梁斌徐睿峰哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 广东省安全智能新技术重点实验室广东深圳518055

零样本立场检测目的是针对未知目标数据进行立场极性预测。一般而言,文本的立场表达是与所讨论的目标主题紧密联系的。针对未知目标的立场检测,该文将立场表达划分为两种类型:一类在说话者面向不同的主题和讨论目标时表达相同的立场态度... 详细信息

零样本立场检测目的是针对未知目标数据进行立场极性预测。一般而言,文本的立场表达是与所讨论的目标主题紧密联系的。针对未知目标的立场检测,该文将立场表达划分为两种类型:一类在说话者面向不同的主题和讨论目标时表达相同的立场态度,称为目标无关的表达;另一类在说话者面向特定主题和讨论目标时才表达相应的立场态度,该文称为目标依赖的表达。对这两种表达进行区分,有效学习到目标无关的表达方式并忽略目标依赖的表达方式,有望强化模型的可迁移能力,使其更加适应零样本立场检测任务。据此,该文提出了一种基于主题提示学习的零样本立场检测方法。具体而言,受自监督学习的启发,该文为零样本立场检测设置了一个代理任务框架。其中,代理任务通过掩盖上下文中的目标主题词生成辅助样本,并基于提示学习分别预测原样本和辅助样本的立场表达,随后判断原样本和辅助样本的立场表达是否一致,从而在无须人工标注的情况下判断样本的立场表达是否依赖于目标的代理标签。然后,将此代理标签提供给立场检测模型,对应学习可迁移的立场检测特征。在两个基准数据集上的大量实验表明,该文提出的方法在零样本立场检测任务中相比基线模型取得了更优的性能。

关键词：零样本立场检测提示学习代理任务

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基于生成对抗网络技术的医疗仿真数据生成方法

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通信学报 2022年第3期43卷 211-224页

作者：向夏雨王佳慧王子睿段少明潘鹤中庄荣飞韩培义刘川意北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 国家信息中心信息与网络安全部北京100045 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 鹏城实验室网络部广东深圳518066

对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采... 详细信息

对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采用高斯耦合的生成对抗网络技术合成结构化的电子健康档案。实验表明,该方法生成的训练数据能够在保证隐私性的前提下,实现与原始数据仅相差2%的可用性差异。

关键词：生成对抗网络表示学习隐私性与可用性分析电子健康档案

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