检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2021年第3期51卷 1060-1066页

作者：李锦青周健底晓强长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 长春理工大学吉林省网络与信息安全重点实验室长春130022 长春理工大学信息化中心长春130022

为克服光学图像加密方法受光学器件性能限制和随机相位掩膜板制造工艺复杂的问题,提出了一种基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的学习型光学图像加密方案。首先,使用经典双随机相位编码加密明文样本图像,构造出明文图像-密文图像训练集。... 详细信息

为克服光学图像加密方法受光学器件性能限制和随机相位掩膜板制造工艺复杂的问题,提出了一种基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的学习型光学图像加密方案。首先,使用经典双随机相位编码加密明文样本图像,构造出明文图像-密文图像训练集。然后,将其作为循环生成对抗网络的输入,自动学习光学图像加密的加密特性,训练得到光学图像加密学习模型。最后,利用仿真实验对使用CycleGAN训练的加密模型生成的图像进行加密解密性能测试。数据分析表明,该模型能够有效保护图像信息的安全和较好地恢复密文图像,学习型光学加密模型具有加密性能不受光学加密器件限制的优点,可以实现批量图像的快速加密。

关键词：图像安全性循环生成对抗网络深度学习光学图像加密双随机相位编码

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基于边缘计算的支持多密钥的加密图像检索

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通信学报 2020年第4期41卷 14-26页

作者：李颖莹马建峰苗银宾西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071 陕西省网络与系统安全重点实验室陕西西安710071

针对现有加密图像检索方案未考虑不同密钥加密图像集的情况,基于局部敏感哈希、安全近邻及代理重加密技术提出了基于边缘计算的支持多密钥的加密图像检索系统(包含基础方案和改进方案)。所提方案不但提高了图像查询效率、精度,而且降低... 详细信息

针对现有加密图像检索方案未考虑不同密钥加密图像集的情况,基于局部敏感哈希、安全近邻及代理重加密技术提出了基于边缘计算的支持多密钥的加密图像检索系统(包含基础方案和改进方案)。所提方案不但提高了图像查询效率、精度,而且降低了查询用户的额外计算开销。安全性分析表明,所提基础方案仅可抵抗已知密文攻击,而所提改进方案可抵抗已知背景攻击。基于实际数据集的实验性能测试表明,所提方案在实际应用场景中是可行的。

关键词：多密钥局部敏感哈希代理重加密已知密文攻击已知背景攻击

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基于相似网络和联合注意力的图嵌入模型

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河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 36-44页

作者：王静红李昌鑫杨家腾于富强河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北工程技术学院人工智能与大数据学院石家庄050020

图注意力网络(graph attention network, GAT)将注意力机制与图神经网络融合,但模型只关注节点的一阶邻域节点,缺乏对高阶相似节点的考虑,同时在计算注意力分数时缺乏对节点结构特征的关注.为此提出一种基于相似网络和联合注意力的图嵌... 详细信息

图注意力网络(graph attention network, GAT)将注意力机制与图神经网络融合,但模型只关注节点的一阶邻域节点,缺乏对高阶相似节点的考虑,同时在计算注意力分数时缺乏对节点结构特征的关注.为此提出一种基于相似网络和联合注意力的图嵌入模型.首先计算网络中的节点相似性,并将高相似度且未连接的节点对构建新边以形成相似网络.其次,引入结构相关性和内容相关性的概念,分别用于表征节点之间的结构关系和内容特征.通过融合两种相关性得分计算得到联合注意力分数.最后使用联合注意力分数对节点特征加权聚合,得到最终的节点嵌入表示.将本文所提算法在Cora、Citeseer和Pubmed 3个数据集上进行节点分类任务,准确率分别达到85.70%、74.30%、84.10%,与原始图注意力网络模型相比分别提高了2.70%、3.94%和2.60%.可见,所提出的算法可以得到更好的节点嵌入表示.

关键词：图嵌入图注意力网络节点相似性相似网络节点分类

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基于拉格朗日对偶的小样本学习隐私保护和公平性约束方法

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计算机科学 2024年第7期51卷 405-412页

作者：王静红田长申李昊康王威河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北工程技术学院人工智能与大数据学院石家庄050020

小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型... 详细信息

小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型的训练中存在隐私泄露的风险和公平性问题。此外,在许多领域中,由于隐私或安全等,数据很难或无法获取。同时在差分隐私模型中,噪声的引入不仅会导致模型效用的降低,也会引起模型公平性的失衡。针对这些挑战,提出了一种基于Rényi差分隐私过滤器的样本级自适应隐私过滤算法,利用Rényi差分隐私以实现对隐私损失的更精确计算。进一步,提出了一种基于拉格朗日对偶的隐私性和公平性约束算法,该算法通过引入拉格朗日方法,将差分隐私约束和公平性约束加到目标函数中,并引入拉格朗日乘子来平衡这些约束。利用拉格朗日乘子法将目标函数转化为对偶问题,从而实现同时优化隐私性和公平性,通过拉格朗日函数实现隐私性和公平性的平衡。实验结果证明,该方法既提升了模型性能,又保证了模型的隐私性和公平性。

关键词：小样本学习隐私与公平 Rényi差分隐私公平性约束拉格朗日对偶

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基于元路径属性融合的异质网络表示学习

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山东大学学报（理学版） 2024年第3期59卷 1-13页

作者：王静红吴芝冰黄鹏杨家腾李笔河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室(河北师范大学) 河北石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心(河北师范大学) 河北石家庄050024 河北师范大学商学院河北石家庄050024

针对信息网络的表示学习进行研究,提出了一种基于元路径信息融合的异质图神经网络(metapath attribute fusion graph neural network,MAFGNN),通过在异质网络中引入元路径之前将目标节点的邻居信息包括元路径信息融入到节点中,实现目标... 详细信息

针对信息网络的表示学习进行研究,提出了一种基于元路径信息融合的异质图神经网络(metapath attribute fusion graph neural network,MAFGNN),通过在异质网络中引入元路径之前将目标节点的邻居信息包括元路径信息融入到节点中,实现目标节点和邻居信息的融合。该方法首先将不同类型的节点属性特征进行维度转换便于后续的融合操作,通过计算目标节点和邻居节点权重值完成目标节点信息的融合操作。然后根据特定元路径对目标节点进行融合,最后在不同元路径间实现不同语义信息的融合操作。在多个异质信息数据集上进行实验表明,MAFGNN模型在处理异质网络节点嵌入方面相比于最先进的基准实验有最好的性能和更加准确的预测结果。

关键词：元路径异质信息网络异质图嵌入信息融合注意力机制

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一种基于规则的自动程序修复方法

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西安电子科技大学学报 2020年第4期47卷 117-123页

作者：黄昱铭马建峰刘志全冯丙文魏凯敏暨南大学信息科学技术学院广东广州510632 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 广东省信息安全技术重点实验室广东广州520006 广东省智能信息处理重点实验室/深圳市媒体信息内容安全重点实验室广东深圳518060

为解决基于测试集自动程序修复方法修复缺陷正确率低的问题,提出一种基于规则的自动程序修复方法——RuleFix。该方法首先通过挖掘代码中的隐式编程规则定位缺陷位置,然后根据隐式编程规则选取合适的补丁,最后采用程序合成工具对补丁进... 详细信息

为解决基于测试集自动程序修复方法修复缺陷正确率低的问题,提出一种基于规则的自动程序修复方法——RuleFix。该方法首先通过挖掘代码中的隐式编程规则定位缺陷位置,然后根据隐式编程规则选取合适的补丁,最后采用程序合成工具对补丁进行校验以保证修复结果的正确性。此外,为解决现有规则挖掘算法无法有效挖掘低频规则的问题,提出一种低频规则挖掘算法,根据已有规则推演生成新的规则,以提升规则挖掘的能力。基于所提方法实现了原型工具,并与现有的自动程序修复方法进行对比。实验结果表明,与现有的GenProg和PAR方法相比,所提方法有明显更高的修复率和正确率。

关键词：自动程序修复基于规则静态分析测试集

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基于优化局部抑制的轨迹数据发布隐私保护算法

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计算机工程 2020年第8期46卷 112-118页

作者：俞庆英王燕飞叶梓彤张双桂陈传明安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室安徽芜湖241002

针对轨迹数据发布中由轨迹序列引起的隐私泄露问题,提出一种基于优化局部抑制的轨迹隐私保护算法TPL-Local。识别轨迹数据集中的最小违反序列集合并判断最小违反序列的抑制方式,对序列中的实例构建得分表,根据分值高低选择相应的实例并... 详细信息

针对轨迹数据发布中由轨迹序列引起的隐私泄露问题,提出一种基于优化局部抑制的轨迹隐私保护算法TPL-Local。识别轨迹数据集中的最小违反序列集合并判断最小违反序列的抑制方式,对序列中的实例构建得分表,根据分值高低选择相应的实例并进行抑制。采用以局部抑制代替全局抑制的方式实现轨迹数据的隐私保护,通过减少全局抑制损失的实例来降低数据损失率并提高轨迹数据的可用性。在合成数据集上进行数据实用性损失对比实验,结果表明,相比KCL-Local算法,TPL-Local算法能够在保证轨迹数据安全性的同时提高数据的可用性。

关键词：轨迹数据局部抑制全局抑制隐私保护数据可用性

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基于光子波形恢复的高通量面阵激光成像(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第20期61卷 1-7页

作者：胡以华侯阿慧国防科技大学脉冲功率激光技术国家重点实验室安徽合肥230037 国防科技大学电子制约技术安徽省重点实验室安徽合肥230037 国防科技大学先进激光技术安徽省实验室安徽合肥230037 合肥综合性国家科学中心信息安全研究中心安徽合肥230037

单光子激光雷达受限于首光子偏置效应,为避免探测信号失真,传统方法要求信号处于低通量状态,使得探测时间较长,无法满足快速探测成像的需求。本文从高通量光子信号失真原理出发,结合高通量光子探测概率模型,提出一种基于光子波形恢复的... 详细信息

单光子激光雷达受限于首光子偏置效应,为避免探测信号失真,传统方法要求信号处于低通量状态,使得探测时间较长,无法满足快速探测成像的需求。本文从高通量光子信号失真原理出发,结合高通量光子探测概率模型,提出一种基于光子波形恢复的单光子面阵成像重构算法,有效缓解了高通量下面阵成像失真问题。仿真演示了算法提取高精度距离和强度信息的作用过程,分析表明,信号通量由传统的0.05光子拓展至7光子时,距离误差仍小于1 cm,强度误差小于0.13。最后,开展了高通量面阵成像实验,信号通量为3时,平均距离误差为0.476 cm,强度误差为0.081,强度动态范围提升了5倍。所提算法打破了光子成像对低通量的依赖,有效实现了单光子激光雷达在多反射率、多层次目标等复杂场景中的准确成像。

关键词：光子成像波形恢复高通量光子探测激光成像

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双路自编码器的属性网络表示学习

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计算机应用 2023年第8期43卷 2338-2344页

作者：王静红周志霞王辉李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室(河北师范大学) 石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心(河北师范大学) 石家庄050024 河北工程技术学院石家庄050091

属性网络表示学习的目的是在保证网络中节点性质的前提下,结合结构和属性信息学习节点的低维稠密向量表示。目前属性网络表示学习方法忽略了网络中属性信息的学习,且这些方法中的属性信息与网络拓扑结构的交互性不足,不能高效融合网络... 详细信息

属性网络表示学习的目的是在保证网络中节点性质的前提下,结合结构和属性信息学习节点的低维稠密向量表示。目前属性网络表示学习方法忽略了网络中属性信息的学习,且这些方法中的属性信息与网络拓扑结构的交互性不足,不能高效融合网络结构和属性信息。针对以上问题,提出一种双路自编码器的属性网络表示学习(DENRL)算法。首先,通过多跳注意力机制捕获节点的高阶邻域信息;其次,设计低通拉普拉斯滤波器去除高频信号,并迭代获取重要邻居节点的属性信息;最后,构建自适应融合模块,通过结构和属性信息的一致性及差异性约束来增加对重要信息的获取,并通过监督两个自编码器的联合重构损失函数训练编码器。在Cora、Citeseer、Pubmed和Wiki数据集上的实验结果表明,与DeepWalk、ANRL(Attributed Network Representation Learning)等算法相比,DENRL算法在3个引文网络数据集上聚类准确率最高、算法运行时间最少,在Cora数据集上聚类准确率为0.775和运行时间为0.460 2 s;且DENRL算法在Cora和Citeseer数据集上链路预测精确率最高,分别达到了0.961和0.970。可见,属性与结构信息的融合及交互学习可以获得更强的节点表示能力。

关键词：属性网络网络表示学习自编码器交互学习注意力机制

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基于改进TF-IDF的多态蠕虫特征自动提取算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第2期48卷 79-84页

作者：王方伟杨少杰赵冬梅王长广河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024

提出一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)的多态蠕虫特征自动提取算法.首先,利用特征哈希方法对不同位置的子串赋予不同的位置权重,且把高维子串向量压缩成低维向量提高效率;其次,引入校验值对传统IDF算法进行修正,减小稀有子串的权重... 详细信息

提出一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)的多态蠕虫特征自动提取算法.首先,利用特征哈希方法对不同位置的子串赋予不同的位置权重,且把高维子串向量压缩成低维向量提高效率;其次,引入校验值对传统IDF算法进行修正,减小稀有子串的权重;最后,按权值排序得到子串序列,生成最终蠕虫特征.利用多类多态蠕虫样本对该算法进行测试,并与已有方法进行比较.实验结果表明:该算法在噪声干扰下能准确高效地提取出多态蠕虫特征,准确性和效率均优于已有方法,并可对特征提取进行状态保存,具有良好的可扩展性.

关键词：多态蠕虫特征提取词频-逆文档频率蠕虫检测入侵检测系统

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