检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第6期45卷 101-116页

作者：郑路冯涛苏春华兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050 日本会津大学计算机科学系福岛会津若松965-8580

为了解决现有车载网络的认证方案中普遍存在密钥托管带来的缺陷,以及没有考虑计算受限电子控制单元(ECU)轻量级部署和安全快速认证的问题,首先,针对计算不受限的ECU网络,提出了一种无双线性配对的轻量级无证书匿名认证和密钥协商方案,... 详细信息

为了解决现有车载网络的认证方案中普遍存在密钥托管带来的缺陷,以及没有考虑计算受限电子控制单元(ECU)轻量级部署和安全快速认证的问题,首先,针对计算不受限的ECU网络,提出了一种无双线性配对的轻量级无证书匿名认证和密钥协商方案,该方案通过椭圆曲线密码体制安全构建认证密钥对,通过哈希函数和异或等轻量级方法实现匿名认证和密钥协商。然后,针对计算受限的ECU网络,提出了一种无证书批量验证方案来降低认证成本。最后,提出了一种基于有色Petri网(CPN)和Dolev-Yao攻击者模型的安全验证方法,对整体方案进行形式化安全性评估。安全评估和性能分析表明,所提方案能有效抵抗重放、伪装、篡改、已知密钥、已知特定会话临时信息攻击等多种不同类型的攻击,在保证多重安全属性的同时有较小的计算与通信成本。

关键词：车载网络安全协议认证与密钥协商有色Petri网形式化验证

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基于分布感知优化的高鲁棒推荐方法

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计算机科学与探索 2025年

作者：檀彦超周子皓马国芳王石平黄维阳及李天瑞福州大学计算机与大数据学院浙江工商大学计算机科学与技术学院埃默里大学计算机科学系西南交通大学计算机与人工智能学院

随着个性化推荐系统在各类平台上的广泛应用，如何精确理解并建模复杂的用户行为和海量物品信息成为关键挑战。传统推荐系统经常忽视由好奇心或误操作产生的困难样本，这些未经处理的困难样本如果处理不当，则可能会导致模型偏差和性能... 详细信息

随着个性化推荐系统在各类平台上的广泛应用，如何精确理解并建模复杂的用户行为和海量物品信息成为关键挑战。传统推荐系统经常忽视由好奇心或误操作产生的困难样本，这些未经处理的困难样本如果处理不当，则可能会导致模型偏差和性能降低。此外，传统推荐系统往往仅考虑单一用户-物品交互，未能从分布的角度捕捉高阶关联。针对上述问题，本研究提出了一种基于分布感知优化的高鲁棒推荐方法（DORRec），旨在无监督条件下匹配全局用户分布与物品分布，同时甄别困难样本并建模分布匹配，以实现高鲁棒性推荐。具体来说，在基于分布的困难样本识别模块，我们通过利用放宽Sinkhorn距离下的正则化约束，计算复杂的用户-物品间匹配分数的闭式解，从而找到每个用户的困难样本；在基于自适应阈值的高鲁棒推荐模块，我们提出了一种个性化阈值机制，通过自适应调整交互权重以强化困难样本的训练，满足高鲁棒推荐需求。在四个公共数据集上的实验验证了本文方法的有效性，显示出DORRec在准确性和鲁棒性上的提升，通过与多个最先进推荐算法和高鲁棒组件在多个评价指标上进行比较分析，验证了DORRec在推荐性能上的显著优越性。

关键词：推荐系统困难样本分布感知鲁棒推荐最优传输

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形式化方法与应用专题前言

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软件学报 2023年第7期34卷 2979-2980页

作者：董云卫刘关俊毛晓光西北工业大学计算机学院陕西西安710129 同济大学计算机科学系上海201804 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

形式化方法是采用数学方法,对复杂计算机系统建立严格语法与语义规范的系统设计与验证方法,常用于复杂动态系统的需求规约、模型设计和属性验证,在计算机硬件设计、软件系统构造、控制系统模型设计与分析、通信系统协议验证和程序代码... 详细信息

形式化方法是采用数学方法,对复杂计算机系统建立严格语法与语义规范的系统设计与验证方法,常用于复杂动态系统的需求规约、模型设计和属性验证,在计算机硬件设计、软件系统构造、控制系统模型设计与分析、通信系统协议验证和程序代码合成等方面得到了成功的应用.近年来,在深度学习、区块链、量子计算、物理信息融合系统等新兴领域,形式化方法也逐步应用和适配,对提升系统的安全性和可靠性起到了极大的促进作用.

关键词：形式化方法计算机硬件计算机系统复杂动态系统协议验证区块链软件系统深度学习

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双环多杆天线展开机构运动学与动力学分析

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农业机械学报 2023年第5期54卷 407-415,426页

作者：韩博高超韩媛媛许允斗姚建涛赵永生燕山大学机械工程学院秦皇岛066004 衡水学院数学与计算机科学系衡水053000

针对一种双环多杆天线展开机构进行了运动学与动力学特性分析,首先分析了展开机构构型特征,并对整体机构进行了单元分解,基于螺旋理论,绘制了单元机构的螺旋约束图;进而建立了单元机构的螺旋约束方程组,然后通过螺旋速度递推求得机构中... 详细信息

针对一种双环多杆天线展开机构进行了运动学与动力学特性分析,首先分析了展开机构构型特征,并对整体机构进行了单元分解,基于螺旋理论,绘制了单元机构的螺旋约束图;进而建立了单元机构的螺旋约束方程组,然后通过螺旋速度递推求得机构中构件的角速度和质心线速度,采用坐标转换求导法得到了速度雅可比矩阵,利用螺旋导数并基于螺旋加速度合成法则得到了构件的螺旋加速度和角加速度以及质心线加速度;最后基于拉格朗日方程,建立了整体机构的动力学方程,通过数值计算与模拟仿真,分析得到了不同构件的运动学与动力学特性,验证了理论推导的正确性。本文分析的双环多杆天线展开机构为单自由度机构,整体结构简单,仅需一个驱动便可收拢和展开,基于螺旋理论和拉格朗日法相结合的运动学和动力学建模分析方法物理意义明确,可以较好地应用于此类空间可展开机构的分析中。

关键词：双环多杆机构可展开天线螺旋理论运动学动力学

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基于搜索信息反馈策略的MaxSAT非完备求解算法

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计算机学报 2023年第4期46卷 711-726页

作者：徐振兴何琨李初民刘燕丽郑迥之华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 亚眠大学计算机科学系亚眠法国800393 武汉科技大学理学院武汉430081

MaxSAT问题是SAT可满足性问题的优化形式,具有NP难度.本文分析了传统的MaxSAT局部搜索求解器对工业算例求解存在的局限性,并基于此分析提出了新的初始解构造算法***是一个基于树形赋值的初始解构造算法,其中包含了一个全局信息反馈策略... 详细信息

MaxSAT问题是SAT可满足性问题的优化形式,具有NP难度.本文分析了传统的MaxSAT局部搜索求解器对工业算例求解存在的局限性,并基于此分析提出了新的初始解构造算法***是一个基于树形赋值的初始解构造算法,其中包含了一个全局信息反馈策略.该算法选取并定义了构造过程中有意义的统计量,使用这些量设计了一个全局搜索信息更新反馈机制,对初始解构造过程中的经验进行积累并为后续解的构造提供指导信息,再根据后续解的构造情况对全局经验进行反馈和更新,从而有效利用了解构造过程中的经验和信息.进一步地,将ASIF作为初始解构造算法,结合IPBMR算法中的路径截断(PB)策略,提出了新的算法PB-ASIF.实验设计与比较共分为三个阶段.第一阶段,将ASIF在300秒内首次找到的可行解与IPBMR求解300秒的结果进行对比.ASIF初始可行解更优的数量是IPBMR在300秒内求解的可行解更优数量的两倍多,其中非加权偏类算例更优解数量上前者更是后者的3.68倍.该阶段的实验结果表明,ASIF算法能快速构造优质的初始可行解.第二阶段,将PB-ASIF与IPBMR进行对比实验,在300秒求解时间内,PB-ASIF求得更优解的数量总体上是IPBMR的2.38倍,在非加权偏类算例更优解数量上前者更是后者的3.85倍.该阶段的实验结果表明,PB-ASIF算法求解工业算例的能力明显超过了IPBMR算法,有效改进了使用PB策略求解工业算例的效果.第三阶段,将PB-ASIF与其它优秀求解器进行联合求解,包括CCEHC求解器和SATLike3.0求解器.该阶段的实验结果表明,PB-ASIF算法与其它局部搜索类算法有很强的互补性,有提升其它求解器求解效果的能力.

关键词：组合优化最大可满足性问题非完备算法搜索信息反馈赋值算法

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工作流可满足性的约简增量模式回溯法

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计算机集成制造系统 2023年第11期29卷 3624-3638页

作者：翟治年刘关俊卢亚辉向坚吴茗蔚丰明坤浙江科技学院信息与电子工程学院浙江杭州310023 同济大学计算机科学系上海201804 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

在大量云/服务化资源造成的性能压力下,增量模式回溯法(Incremental Pattern Backtracking, IPB)及其k指派技术是工作流可满足性求解的首选途径,但对“欠约束”实例,其模式枚举性能显著下降,不利于大量可行解的优化选择。针对该问题提... 详细信息

在大量云/服务化资源造成的性能压力下,增量模式回溯法(Incremental Pattern Backtracking, IPB)及其k指派技术是工作流可满足性求解的首选途径,但对“欠约束”实例,其模式枚举性能显著下降,不利于大量可行解的优化选择。针对该问题提出新颖的简指派图概念,证明其可取代k指派图用于模式授权匹配验证,且尽管其块邻域大小耦合了图的整体信息,但仍可以增量方式计算。进而,分析了增量化简指派的实施条件和效果,及其主要影响因素。由此建立了约简增量模式回溯法(Reduced Incremental Pattern Backtracking, RIPB)。在资源配比为2~100的两个仿真实例集上测试,实验结果表明:在其基本子集上,RIPB较IPB有0.96~1.24倍时间性能优势;当资源比例升高或约束密度降低时,RIPB的优势有不同程度扩大;特别地,对资源配比为10而授权比例在1/2左右的两个子集,RIPB的平均优势分别可达1.29和1.61倍。

关键词：可满足性工作流授权约束资源分配模型计数模式

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资源独立工作流可满足性的最小增量模式回溯

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软件学报 2023年第4期34卷 1543-1569页

作者：翟治年卢亚辉刘关俊雷景生向坚吴茗蔚浙江科技学院信息与电子工程学院浙江杭州310023 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 同济大学计算机科学系上海201804

工作流可满足性是业务安全规划的基本问题,正在面临高资源配比(资源数n显著大于步骤数k)造成的性能挑战.在资源独立约束下,其最高效求解途径是模式空间上的增量回溯法IPB.为克服结点真实性验证的性能瓶颈,它增量计算模式k指派(二部)图及... 详细信息

工作流可满足性是业务安全规划的基本问题,正在面临高资源配比(资源数n显著大于步骤数k)造成的性能挑战.在资源独立约束下,其最高效求解途径是模式空间上的增量回溯法IPB.为克服结点真实性验证的性能瓶颈,它增量计算模式k指派(二部)图及其(左完备)匹配,分别需要O(kn)和O(k^(2))时间.利用父子模式的原子差异增量计算完全指派图,只需O(n)时间,特别是其实际性能,将随模式块规模增长迅速提高.但该图的O(kn)规模导致了同样的增量匹配时间.进而引入完备k核心匹配概念,证明其存在性等价于左完备匹配,且其增量计算时间为O(k^(2)).由此,建立了时间复杂度更低的最小增量模式回溯法.在含互斥和两种全局值势约束而授权比例约为1/4的扩展公开实例集上进行实验,结果表明:当n/k=10(及n/k=100),而k变化时,该方法较IPB有平均超过2(及5)倍、最低1.5(及2.9)倍的性能优势;当k=18(及k=36),而n/k=2~4096(及n/k=2~2048)时,该方法有平均超过2.6(及3.6)倍优势;而较2021年Minizinc挑战赛的冠军求解器Google OR-Tools CP-SAT,该方法最低有超过3倍优势.

关键词：工作流授权约束资源独立资源分配可满足

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计算机软件设计中的分层技术分析

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电子技术(上海) 2024年第10期53卷 246-247页

作者：康建萍山西旅游职业学院计算机科学系山西030031

阐述分层技术中的三层架构、MVC模式、微服务架构的应用。针对计算机软件技术开发中分层技术面临的挑战,提出相应的解决措施,包括性能瓶颈、过度设计、技术债务、数据一致性解决策略。

关键词：软件工程分层技术编码规范数据一致性

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联邦忘却学习研究综述

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计算机学报 2024年第2期47卷 396-422页

作者：王鹏飞魏宗正周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室美国西北大学计算机科学系吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据... 详细信息

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据流通和共享过程中保护数据隐私已成为研究热点.联邦忘却学习（Federated Unlearning）撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全.本文综述了联邦忘却学习的研究工作，首先简要阐述了联邦学习架构，并引出忘却学习和联邦忘却学习的概念和定义;其次，根据修正对象的不同将联邦忘却学习算法分为面向全局模型和面向局部模型两类，并详细分析各类算法的实现细节以及优缺点;然后，本文还详述联邦忘却学习中常用评价指标，将评价指标划分为模型表现指标、遗忘效果指标和隐私保护指标三类，并分析不同类型评价指标的优缺点;最后，本文对联邦忘却学习未来的研究方向进行展望.

关键词：联邦学习联邦忘却学习数字经济隐私保护边缘智能

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基于协同决策的SDN交换机迁移方案

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计算机学报 2025年

作者：熊兵夏红芳赵锦元张锦赵宝康李克勤长沙理工大学计算机学院长沙师范学院信息科学与工程学院国防科技大学计算机学院纽约州立大学新帕尔兹分校计算机科学系

在软件定义网络(Software-Defined Networking， SDN)中，为解决控制器负载随网络流量波动而变化引起控制平面负载不均衡，甚至控制器过载的问题，本文提出一种基于协同决策的SDN交换机迁移方案，在保证控制平面负载均衡的同时，尽可能... 详细信息

在软件定义网络(Software-Defined Networking， SDN)中，为解决控制器负载随网络流量波动而变化引起控制平面负载不均衡，甚至控制器过载的问题，本文提出一种基于协同决策的SDN交换机迁移方案，在保证控制平面负载均衡的同时，尽可能降低控制平面和数据平面之间的平均链路距离，以提升SDN网络性能。该方案首先在全面感知SDN网络运行状态的基础上，以需迁出交换机的过载控制器为中心，将邻近可用的控制器作为候选迁移目标，进而组成协同决策域。然后，综合考虑候选目标控制器的负载接收能力、过载控制器管理的交换机负载水平、以及候选目标控制器和交换机之间的链路距离，逐步协商选出最佳交换机-控制器组合，最终形成SDN交换机迁移方案。最后，实验模拟仿真典型的SDN网络拓扑，对本文所提的SDN交换机迁移方案进行性能验证。实验结果表明：本文所提方案的过载率、平均链路距离和负载失衡因子比现有最优方案分别降低78.1%、8%和27.4%，可显著提升控制平面的可靠性和健壮性，优化SDN网络整体性能。

关键词：软件定义网络交换机迁移协同决策平均链路距离负载均衡程度

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