检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2025年

作者：范锦涛陈艳平杨采薇林川贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

针对现有对比学习(CL)方法在嵌套命名实体识别(NER)任务中存在以下两个主要缺点：1）枚举生成的候选实体作为对比学习的对象，缺失上下文语义依赖和边界信息；2）产生不必要的噪音和无效信息，增加模型的计算负担并弱化了对比学习的性... 详细信息

针对现有对比学习(CL)方法在嵌套命名实体识别(NER)任务中存在以下两个主要缺点：1）枚举生成的候选实体作为对比学习的对象，缺失上下文语义依赖和边界信息；2）产生不必要的噪音和无效信息，增加模型的计算负担并弱化了对比学习的性能。提出两阶段命名实体识别框架。在第一阶段，通过边界识别模型生成候选实体边界，并通过边界集成模块生成候选实体，减少不必要的负候选实体的生成；同时，在候选实体两侧插入注意力线索，生成对应的候选实体文本，使得模型能够感知上下文语义和边界信息。在第二阶段，提出一个双编码框架用于识别实体，通过对比学习将候选实体文本和实体类型注释映射到相同向量表征空间中，对比的对象不再是候选实体，而是带有注意力线索的句子。此外，设计带有标签语义的分类参数矩阵，丰富模型对候选实体的理解能力。与Binder方法相比，所提方法在GENIA、ACE2005和ACE2004三种嵌套数据集上，性能提升了1.22个百分点，3.42个百分点，2.31个百分点的F1值，验证了所提方法对嵌套命名实体识别任务的有效性。

关键词：对比学习边界信息双编码器标签语义嵌套命名实体识别

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融合边界交互信息的命名实体识别方法

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第3期43卷 1-11页

作者：何安康陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

命名实体识别是自然语言处理领域中的一项基本任务，旨在识别和分类文本中的命名实体。目前，基于跨度的方法在实体识别方面取得一定进展，但这些方法往往忽视了候选跨度的质量差异。针对该问题，本文提出一种融合边界交互信息的命名实... 详细信息

命名实体识别是自然语言处理领域中的一项基本任务，旨在识别和分类文本中的命名实体。目前，基于跨度的方法在实体识别方面取得一定进展，但这些方法往往忽视了候选跨度的质量差异。针对该问题，本文提出一种融合边界交互信息的命名实体识别方法。该方法通过一个边界交互模块评估边界间的语义关联和交互强度，生成边界交互信息矩阵，用于识别边界间潜在的语义联系，引导模型识别和标记出高质量的候选跨度。此外，该方法集成多尺度空洞卷积模块，利用跨度之间的语义关系来减轻非实体噪声的影响。实验表明，本文方法在ACE2005中文数据集、ACE2005英文数据集和Weibo数据集上的F1值分别达到89.78%、87.37%和72.10%,与基准模型相比分别提升0.67、0.95和0.69个百分点，验证了该方法对命名实体识别的有效性。

关键词：自然语言处理命名实体识别信息抽取边界交互

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基于国密SM2的数字藏品网络拍卖隐私保护方法

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软件学报 2025年第3期36卷 1289-1303页

作者：邵宽张镇勇杨科迪朱俊彦王鑫田有亮马建峰公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州贵阳550025 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 山东济南250014 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710126

近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐... 详细信息

近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐私保护方案,该方案在保护用户竞价隐私同时,兼顾了竞价信息的可用性.具体来说,通过设计同态加密计算方法,加密竞标者的竞价信息和运用同态运算对竞价信息添加噪声这两个步骤,保障拍卖过程竞标者竞价隐私.根据网络拍卖隐私保护协议执行效率需求设计了基于CRT-BSGS的国密SM2同态算法,相较于Paillier算法具有显著的效率提升.最后,通过实验证明了所提方案的安全性和高效性.

关键词：数字藏品网络拍卖隐私保护同态加密

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反事实注意力引导的背景抑制跨域行人重识别方法

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重庆理工大学学报(自然科学) 2025年第4期39卷 157-165页

作者：刘志刚李琪王晴杜娟刘苗苗东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 黑龙江省石油大数据与智能分析重点实验室黑龙江大庆163318

无监督域自适应行人重识别任务中,由于源域与目标域之间存在显著的视觉差异,模型难以区分行人特征和背景噪声。为解决此问题,构建了一种基于反事实注意力的背景抑制网络。提出了基于高斯加权的背景抑制方法,为远离行人区域的背景像素赋... 详细信息

无监督域自适应行人重识别任务中,由于源域与目标域之间存在显著的视觉差异,模型难以区分行人特征和背景噪声。为解决此问题,构建了一种基于反事实注意力的背景抑制网络。提出了基于高斯加权的背景抑制方法,为远离行人区域的背景像素赋予较低权重,降低背景噪声对特征学习过程的影响。将背景抑制图像作为教师模型的输入,以减少模型对背景区域的关注度。设计了基于反事实注意力的背景抑制方法,使用教师网络的反向注意力图对学生模型进行反事实干预,为学生网络的注意力学习提供监督信号,量化注意力图的质量。在5个基准数据集上的实验结果证实了方法的有效性。

关键词：行人重识别无监督域自适应背景抑制知识蒸馏反事实干预

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基于掩码注意力与多特征卷积网络的关系抽取方法

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第3期43卷 12-22页

作者：卢展跃陈艳平杨卫哲黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

关系抽取旨在抽取2个命名实体之间的语义关系。近年来，提示学习通过拼接提示模板并进行掩码预测的方式，统一了预训练语言模型训练和微调过程的优化目标，在关系抽取领域取得优异的性能。然而，固定的提示模板与关系实例间的弱语义关... 详细信息

关系抽取旨在抽取2个命名实体之间的语义关系。近年来，提示学习通过拼接提示模板并进行掩码预测的方式，统一了预训练语言模型训练和微调过程的优化目标，在关系抽取领域取得优异的性能。然而，固定的提示模板与关系实例间的弱语义关联导致模型对复杂关系的语义感知能力差。针对这一问题，本文提出一种基于掩码注意力与多特征卷积网络的关系抽取方法。该方法采用三仿射注意力机制将提示模板中的掩码与关系实例的语义空间进行交互映射，形成二维掩码语义，并利用多特征卷积网络和多层感知机提取二维掩码语义中的关系信息。该方法通过建立掩码与关系实例间的显式语义依赖，增强提示模型对复杂关系的语义感知能力。该方法在数据集SemEval、SciERC和CLTC上的F1值分别达到91.4%、 91.2%和82.6%,验证了该方法的有效性。

关键词：自然语言处理关系抽取提示学习三仿射注意力机制卷积神经网络

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基于持久性的多目标节点隐藏方法

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计算机应用 2025年

作者：吕乐张博瀚荆军昌刘栋河南师范大学计算机与信息工程学院教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室

社区检测尽管能深度揭示网络潜在的结构特征以及节点之间关系，但也产生了隐私泄露问题。社区隐藏方法能够有效对抗社区检测算法，从而实现网络节点信息的隐私保护。但传统的社区隐藏方法大多关注网络中单一目标或单一社区的隐私保护，... 详细信息

社区检测尽管能深度揭示网络潜在的结构特征以及节点之间关系，但也产生了隐私泄露问题。社区隐藏方法能够有效对抗社区检测算法，从而实现网络节点信息的隐私保护。但传统的社区隐藏方法大多关注网络中单一目标或单一社区的隐私保护，当前研究中仍然缺乏一种能够针对任意目标集合进行隐藏的方法。针对上述问题，提出一种持久性损失最大化的多目标节点隐藏（BPMNH）方法，该方法可以自由配置拟隐藏的目标节点集合，并根据网络规模自适应地给出持久性损失最大化方案，在最小的网络拓扑扰动代价下，实现不同社区的多个目标节点隐藏。实验结果表明，该方法能够有效实现多目标节点社区隐藏。

关键词：社区隐藏社区检测多目标节点持久性复杂网络

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基于局部梯度平滑的解释鲁棒性对抗训练方法

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计算机科学 2025年第2期52卷 374-379页

作者：陈自刚潘鼎冷涛朱海华陈龙周由胜重庆邮电大学网络空间安全监测与治理重庆市重点实验室重庆400065 四川警察学院智能警务四川省重点实验室四川泸州646000 重庆邮电大学网络空间大数据智能安全教育部重点实验室重庆400065

深度学习可解释性在发展的同时,也面临着安全性方面的巨大挑战。模型对输入数据的解释结果存在被恶意操纵攻击的风险,此攻击严重限制了可解释性技术的应用场景并阻碍了人类对模型的探索与认知。针对此问题,提出一种使用模型梯度作为相... 详细信息

深度学习可解释性在发展的同时,也面临着安全性方面的巨大挑战。模型对输入数据的解释结果存在被恶意操纵攻击的风险,此攻击严重限制了可解释性技术的应用场景并阻碍了人类对模型的探索与认知。针对此问题,提出一种使用模型梯度作为相似性约束的解释鲁棒性对抗训练方法。首先,沿解释方向采样生成对抗训练数据;其次,结合训练过程中样本的梯度信息来计算采样数据解释之间的多种相似性指标,用以对模型正则化,平滑模型的曲率;最后,为验证所提出的解释鲁棒性对抗训练方法的有效性,在多个数据集和解释方法上进行验证,实验结果表明,所提方法在防御对抗解释样本上具有显著效果。

关键词：深度学习可解释性对抗攻击对抗训练对抗样本

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基于VO2与光敏硅的双功能可切换THz超材料吸收器

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电子学报 2025年第02期53卷 395-408页

作者：葛宏义贾柯柯蒋玉英张元季晓迪贾志远补雨薇张玉洁河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南省粮食光电检测与控制重点实验室河南工业大学信息科学与工程学院河南工业大学人工智能与大数据学院

传统可调谐太赫兹宽带吸收器大多具有结构复杂和功能单一等特点，使其实际应用场景受到局限.针对这一问题，本文基于二氧化钒（VO2）的热相变特性与光敏硅（Si）的泵浦光敏感特性提出了一种双功能THz超材料吸收器.通过调节VO2与Si的电... 详细信息

传统可调谐太赫兹宽带吸收器大多具有结构复杂和功能单一等特点，使其实际应用场景受到局限.针对这一问题，本文基于二氧化钒（VO2）的热相变特性与光敏硅（Si）的泵浦光敏感特性提出了一种双功能THz超材料吸收器.通过调节VO2与Si的电导率不仅可实现宽带吸收与电磁诱导透明（Electromagnetically Induced Transparency,EIT）之间的动态切换，还可以动态调节吸收率与EIT谐振峰的振幅值.当σ（VO2）=2×10～5 S/m且σ（Si）=10 S/m时，吸收器在1.24～3.65 THz范围内表现为平均吸收率在94%以上的宽频带吸收.当σ（VO2）=20 S/m且σ（Si）=1×10～6 S/m时，吸收器的透射传输曲线表现为EIT效应，在1.50～2.50 THz范围内形成了幅度大于90%的谐振透明窗口.此外，利用阻抗匹配和等效电路理论进一步分析了吸收器的物理机制.随后分析了EIT谐振峰的折射率传感特性，f1和f2的传感灵敏度分别为224 GHz/RIU和310 GHz/RIU,Q值分别为3.82和18.5，具有良好的传感性能.最后分析了EIT窗口的慢光效应，结果表明该器件具有良好的慢光效果.本文提出的吸收器结构简单、工作频带宽、可调谐范围大并且双功能可切换，未来在光学器件、电磁隐身和传感检测等领域具有潜在的应用前景.

关键词：太赫兹超材料吸收器宽带吸收电磁诱导透明

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CBFuzzer:基于执行上下文导向及保护突破的程序缺陷模糊检测

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 790-807页

作者：唐成华蔡维嘉杨萌萌强保华广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 联邦科学与工业研究组织Data61 澳大利亚墨尔本3168 广西云计算与大数据协同创新中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

大量的应用实践证明了模糊测试用于检测程序脆弱性的有效性.现有的模糊测试方法缺少针对具体测试任务表现的差异性进行分析并适当地调整测试策略,更多的是采取统一流程导致测试结果差强人意.有必要根据测试过程中的具体信息对策略进行... 详细信息

大量的应用实践证明了模糊测试用于检测程序脆弱性的有效性.现有的模糊测试方法缺少针对具体测试任务表现的差异性进行分析并适当地调整测试策略,更多的是采取统一流程导致测试结果差强人意.有必要根据测试过程中的具体信息对策略进行修正以达到更好的测试表现,提出了一种新的基于执行上下文导向的程序缺陷模糊测试方法,并能突破保护机制,通过捕获并分析受检程序对输入测试用例实际处理过程中的具体上下文信息,快速探索程序结构特征,对样本突变策略进行优化.同时,在相关算法的基础上实现了基于执行上下文导向的程序缺陷模糊检测原型工具CBFuzzer.实验结果表明,CBFuzzer能有效地实现对程序内部结构的快速探索(包括对保护机制的突破)、非常规程序状态转换的模拟以及更高效的脆弱点暴露.与对照方法相比,CBFuzzer在脆弱点暴露能力方面有6.8%~36.76%不同程度的提升,实际脆弱点的检出数量提升率最高达到66.67%.在可接受范围内的少量额外测试资源的投入下,CBFuzzer不仅在常规漏洞类型的检出效果上得到提高,并且对于隐匿性强的漏洞类型有更高的检测能力.截至2023年8月10日,通过CBFuzzer在13个测试任务中共发现了126个新的漏洞(已报告给软件开发者,并提交给CVE?组织).

关键词：程序缺陷执行上下文保护机制模糊测试漏洞检测

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面向APT攻击的溯源和推理研究综述

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软件学报 2025年第1期36卷 203-252页

作者：杨秀璋彭国军刘思德田杨李晨光傅建明武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学国家网络安全学院) 湖北武汉430072 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵州贵阳550025

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主... 详细信息

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主,缺乏全面及深入地梳理APT攻击溯源和推理领域的工作.基于此,围绕APT攻击的溯源和推理的智能化方法开展综述性研究.首先,提出APT攻击防御链,有效地将APT攻击检测、溯源和推理进行区分和关联;其次,详细比较APT攻击检测4个任务的相关工作;然后,系统总结面向区域、组织、攻击者、地址和攻击模型的APT攻击溯源工作;再次,将APT攻击推理划分为攻击意图推理、攻击路径感知、攻击场景还原、攻击阻断和反制这4个方面,对相关研究进行详细总结和对比;最后,讨论APT攻击防御领域的热点主题、发展趋势和挑战.

关键词：高级可持续威胁网络安全攻击溯源攻击推理人工智能

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