检索结果-内蒙古大学图书馆

成都信息工程大学学报 2022年第6期37卷 615-621页

作者：郭楠馨林宏刚张运理陈麟成都信息工程大学网络空间安全学院四川成都610225 成都信息工程大学先进密码技术与系统安全四川省重点实验室四川成都610225 网络空间安全态势感知与评估安徽省重点实验室安徽合肥230027

针对现实网络中僵尸网络流量占比远小于正常网络流量,新出现的僵尸网络类型缺乏标记样本,以及传统深度学习依赖大量标记数据的问题,提出了基于元学习的僵尸网络检测模型,用于小样本场景下的僵尸网络检测。该模型分为特征提取模块和比较... 详细信息

针对现实网络中僵尸网络流量占比远小于正常网络流量,新出现的僵尸网络类型缺乏标记样本,以及传统深度学习依赖大量标记数据的问题,提出了基于元学习的僵尸网络检测模型,用于小样本场景下的僵尸网络检测。该模型分为特征提取模块和比较模块两个部分,都由CNN实现。特征提取模块从一对网络流量中学习流量特征,包含正常流量和僵尸网络流量,并引入非局部注意力机制,用来捕获长距离依赖关系,提高模型的准确率;比较模块用于获取这对网络流量特征图的相似度得分,进而判断两者是否为同一类型的样本。通过学习一定数量的小样本僵尸网络检测任务,使模型获得足够的先验知识,以便能通过极少量的标记样本实现对未知僵尸网络类型的检测。实验结果表明,1-shot设定下的小样本僵尸网络检测平均准确率达到96.79%,5-shot设定下的小样本僵尸网络检测平均准确率达到98.06%,验证了模型的有效性。

关键词：僵尸网络深度学习元学习小样本注意力机制 CNN

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

LiDAR点云深度学习模型的压缩和部署加速方法研究现状与展望(特邀)

引用

激光与光电子学进展 2024年第20期61卷 41-55页

作者：赵禄达胡以华赵楠翔汪菲王一程董骁韩飞豆正磊侯阿慧国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037 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 合肥综合性国家科学中心信息安全研究中心安徽合肥230037

使用LiDAR探测和预处理得到的点云数据是卫星遥感、自动驾驶、军事导航等领域完成预定任务的数据基础,随着深度学习算法和模型的不断发展,LiDAR点云处理也实现了智能化的跨越发展。然而相较于2D数据的处理,点云数据维度较高,深度学习网... 详细信息

使用LiDAR探测和预处理得到的点云数据是卫星遥感、自动驾驶、军事导航等领域完成预定任务的数据基础,随着深度学习算法和模型的不断发展,LiDAR点云处理也实现了智能化的跨越发展。然而相较于2D数据的处理,点云数据维度较高,深度学习网络在设计和处理的过程中会占用更大的计算和推理资源,在许多边缘设备上直接部署点云处理深度学习模型就受到了很大限制。所以,如何将点云处理深度学习模型压缩并实现硬件加速部署成为了一个热门的研究方向。为了全面地分析当前点云处理深度学习模型压缩和部署的研究进展,首先给出点云处理深度学习模型压缩方法的分类和在实际压缩过程中的一般思路,并从模型剪枝、量化、蒸馏、张量分解和紧凑这5个方面对点云处理深度学习模型压缩的相关文献进行总结和对比分析;然后总结点云处理深度学习模型的硬件部署加速方法和软硬件协同两种加速方法;最后对点云处理深度学习模型的压缩和部署进行展望和总结。

关键词： LiDAR点云深度学习模型压缩部署加速

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法

引用

郑州大学学报（理学版） 2020年第2期52卷 64-70页

作者：解滨董新玉梁皓伟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石家庄050024 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州303000

K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况。同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性。结合三... 详细信息

K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况。同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性。结合三支决策思想,对传统K-means算法进行了改进,提出了基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法。该算法通过动态阈值调整,可以优化聚类的数量,在一定程度上消除了固定k值对入侵检测效果的影响。将离群的不确定性网络数据进行分离和延迟判断,通过二次聚类重新划分后再做决策。在KDD Cup99数据集上实验结果表明,当攻击类型逐渐增多、攻击行为更加复杂时,改进后的K-means算法在检测率和误检率上显著优于传统K-means算法。

关键词：入侵检测 K-means算法三支聚类 KDD Cup99

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于异质信息网的短文本特征扩充方法

引用

计算机科学 2022年第9期49卷 92-100页

作者：吕晓锋赵书良高恒达武永亮张宝奇河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学软件学院石家庄050024 石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043

随着计算机技术深度融入社会生活,越来越多的短文本信息遍布在网络平台上。针对短文本的数据稀疏问题,文中构建了一个鲁棒的异质信息网框架(HTE)来建模短文本,该框架可集成任何类型的附加信息并捕获它们之间的关系,以解决数据稀疏问题... 详细信息

随着计算机技术深度融入社会生活,越来越多的短文本信息遍布在网络平台上。针对短文本的数据稀疏问题,文中构建了一个鲁棒的异质信息网框架(HTE)来建模短文本,该框架可集成任何类型的附加信息并捕获它们之间的关系,以解决数据稀疏问题。基于该框架利用不同外部知识设计了6种短文本扩充方法,引入Wikipedia知识库和Freebase知识库的实体、实体类别、实体间关系等实体信息和文本主题等文本信息,以丰富短文本特征。最后使用相似性度量结果来验证所提出的短文本特征扩充方法的效果。通过与传统的3种相似性度量方法的6种文本扩充方法以及目前主流的短文本匹配算法在两个短文本数据集上进行比较,结果表明,所提的6种短文本扩充方法均有所提升,最佳方法的相似度度量结果与BERT相比提升了5.97%,证明了所提框架具有鲁棒性,可以包含多种类型的外部知识,能够解决短文本的数据稀疏性问题,以无监督的方式高精度地对短文本进行相似性度量。

关键词：异质信息网络短文本扩充方法短文本匹配知识库元路径

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时间因子和复合CNN结构的网络安全态势评估

引用

计算机科学 2021年第12期48卷 349-356页

作者：赵冬梅宋会倩张红斌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 河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018

为了解决传统的网络安全态势感知研究方法在网络信息复杂情况下准确率不高等缺陷,文中结合深度学习,提出了一种基于时间因子和复合CNN结构的网络安全态势评估模型,将卷积分解技术和深度可分离技术相结合,形成4层串联复合最优单元结构;... 详细信息

为了解决传统的网络安全态势感知研究方法在网络信息复杂情况下准确率不高等缺陷,文中结合深度学习,提出了一种基于时间因子和复合CNN结构的网络安全态势评估模型,将卷积分解技术和深度可分离技术相结合,形成4层串联复合最优单元结构;将一维网络数据转换为二维矩阵,以灰度值的形式载入神经网络模型,从而有效发挥卷积神经网络的优势。为充分利用数据间的时序关系,引入时间因子形成融合数据,使网络同时学习具备时序关系的原始数据和融合数据,增强模型的特征提取能力,同时利用时间因子和点卷积建立时序数据的空间映射,提高模型结构的完整性。实验结果证明,所提模型在两个数据集上的准确率分别达到了92.89%和92.60%,相比随机森林和LSTM算法提升了2%~6%。

关键词：态势感知卷积网络时间因子深度可分离卷积卷积分解

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于威胁情报的网络安全态势感知模型

引用

通信学报 2021年第6期42卷 182-194页

作者：张红斌尹彦赵冬梅刘滨河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 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 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018

为了解决现实环境中网络规模日益扩大导致网络攻击持续高发的现状,将威胁情报应用到态势感知,构建基于随机博弈的态势感知模型。将外源威胁情报与系统内部安全事件之间的相似度进行比较,对目标系统进行威胁察觉,根据系统内部的威胁信息... 详细信息

为了解决现实环境中网络规模日益扩大导致网络攻击持续高发的现状,将威胁情报应用到态势感知,构建基于随机博弈的态势感知模型。将外源威胁情报与系统内部安全事件之间的相似度进行比较,对目标系统进行威胁察觉,根据系统内部的威胁信息生成内源威胁情报;在此过程中,利用博弈论的思想量化系统当前的网络安全态势,评估网络的安全状况,最终实现对网络安全态势的预测。实验结果表明,基于威胁情报的网络安全态势感知模型能正确地反映网络安全状态的变化,对攻击行为进行准确的预测。

关键词：威胁情报态势感知网络安全博弈论纳什均衡

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

具有奖罚机制STDP的Spike-CNN模型的机械臂故障分类

引用

小型微型计算机系统 2022年第6期43卷 1285-1292页

作者：刘颖周恩辉张薇王秀青吕锋河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室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 河北师范大学数学科学学院石家庄050024 河北工业大学电子信息工程学院天津300400

在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲... 详细信息

在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%).

关键词：脉冲神经网络 STDP学习规则卷积神经网络机械臂故障诊断分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于影响力的跨社交网络谣言扩散模型与抑制方法

引用

计算机应用与软件 2022年第7期39卷 73-79,153页

作者：郭宏刚杨芳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 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心河北石家庄050024 河北公安警察职业学院警务科研处河北石家庄050091

传统在线社交网络谣言分析模型均考虑单一的社交网络,而当前谣言通常跨多个社交网络进行传播,传播速度极快,影响极大。针对这种情况,提出一种基于社交影响力的跨多个社交网络谣言传播模型,基于该模型给出贪婪谣言抑制方法。通过用户与... 详细信息

传统在线社交网络谣言分析模型均考虑单一的社交网络,而当前谣言通常跨多个社交网络进行传播,传播速度极快,影响极大。针对这种情况,提出一种基于社交影响力的跨多个社交网络谣言传播模型,基于该模型给出贪婪谣言抑制方法。通过用户与其邻居的外部聚类系数决定社交网络的影响力节点,保留高影响力节点的谣言扩散连接,从而降低模型的复杂度,以贪婪算法为基础,预测传播能力强的种子节点,通过失活种子节点集对谣言进行快速抑制。实验结果表明,该模型能够较为准确地模拟谣言的传播趋势,同时算法能够快速抑制谣言的传播。

关键词：在线社交网络网络安全公共安全谣言传播贪婪算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向身心健康的精神与生理障碍知识库构建与图谱关联研究

引用

情报理论与实践 2023年第6期46卷 185-194页

作者：张卫崔露方孔玲王昊陈艳张光绪 Song Min 南京大学信息管理学院江苏南京210023 延世大学图书情报系韩国首尔03722 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 国家计算机网络与信息安全管理中心吉林分中心吉林长春130000 南京农业大学信息管理学院江苏南京210095 南京大学生命科学学院江苏南京210023 南京医科大学附属脑科医院江苏南京210029

[目的/意义]近年来,人们在工作、求学、社交、生活过程中的压力正在持续损害着其身心健康,仅关注心理或身体单方面因素往往容易忽略患者精神与生理障碍间的关联,从而影响医学信息决策的准确性。[过程/方法]提出从精神障碍(心理)与生理障... 详细信息

[目的/意义]近年来,人们在工作、求学、社交、生活过程中的压力正在持续损害着其身心健康,仅关注心理或身体单方面因素往往容易忽略患者精神与生理障碍间的关联,从而影响医学信息决策的准确性。[过程/方法]提出从精神障碍(心理)与生理障碍(身体)双重视角构建领域知识库的设想和实现方法。首先,从在线医疗问诊网站爬取“心身科”和“精神科”病人的医疗问诊记录,通过文本特征提取归纳领域核心概念搭建精神与生理障碍知识本体。接着,基于该知识本体获取每个概念的领域相关词库,并利用该词库筛选出包含精神与生理障碍两方面信息的问诊记录作为研究语料,采取术语匹配的方式获得每位患者精神与生理障碍的术语知识。随后,参考精神与生理医学标准,在领域专家的指导下制定精神和生理障碍程度等级的分类标准体系与数据标注流程及方法,最终完成标注工作。[结果/结论]将术语知识与程度标签融合并采取Cypher语法进行图数据库存储,构建了包含12673个节点和82195条关系的精神与生理障碍领域知识库,并通过图谱知识关联可知:“抑郁症”患者共病的生理疾病主要包括“失眠”“耳鸣”“腹泻”“高血压”“便秘”等;“胃炎”患者共病的精神疾病主要包括“焦虑症”“抑郁症”“强迫性障碍”“躯体化障碍”等;对于同时患有“抑郁症”与“胃炎”的患者,其精神障碍的程度等级相比生理障碍往往较深。所构建的精神与生理障碍语料库将支撑后续医学信息学与人工智能研究,领域知识库将为心身医学、精神与生理共病分析等研究领域提供参考。

关键词：精神障碍生理障碍知识本体术语知识图谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图核的异质信息网络链路预测方法

引用

计算机应用研究 2021年第10期38卷 3125-3130页

作者：赵妍赵书良马秋微河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024

链路预测是图挖掘主要研究的问题,其研究重点是提取图的特征信息,现有研究方法大多只关注网络拓扑结构而忽略了节点属性信息。针对该问题,提出了基于图核的链路预测方法NGLP。该方法能挖掘有效、可用的元路径;基于元路径对预测对象生成... 详细信息

链路预测是图挖掘主要研究的问题,其研究重点是提取图的特征信息,现有研究方法大多只关注网络拓扑结构而忽略了节点属性信息。针对该问题,提出了基于图核的链路预测方法NGLP。该方法能挖掘有效、可用的元路径;基于元路径对预测对象生成带节点属性的子图,使用子图表示被预测的链路;然后利用图核方法计算子图之间的相似性;最后训练SVM得出链路预测结果。实验结果表明,提出方法与其他方法相比具有更高的精度和更强的稳定性。

关键词：异质信息网络链路预测图核元路径

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：