检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2022年第11期48卷 152-160,183页

作者：李哲铭张恒巍马军强王晋东杨博中国人民解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450001 中国人民解放军陆军参谋部北京100000

基于深度神经网络的图像分类模型能够以达到甚至高于人眼的识别度识别图像,但是因模型自身结构的脆弱性,导致其容易受对抗样本的攻击。现有的对抗样本生成方法具有较高的白盒攻击率,而在黑盒条件下对抗样本的攻击成功率较低。将数据增... 详细信息

基于深度神经网络的图像分类模型能够以达到甚至高于人眼的识别度识别图像,但是因模型自身结构的脆弱性,导致其容易受对抗样本的攻击。现有的对抗样本生成方法具有较高的白盒攻击率,而在黑盒条件下对抗样本的攻击成功率较低。将数据增强技术引入到对抗样本生成过程中,提出基于平移随机变换的对抗样本生成方法。通过构建概率模型对原始图像进行随机平移变换,并将变换后的图像用于生成对抗样本,有效缓解对抗样本生成过程中的过拟合现象。在此基础上,采用集成模型攻击的方式生成可迁移性更强的对抗样本,从而提高黑盒攻击成功率。在ImageNet数据集上进行单模型和集成模型攻击的实验结果表明,该方法的黑盒攻击成功率高达80.1%,与迭代快速梯度符号方法和动量迭代快速梯度符号方法相比,该方法的白盒攻击成功率虽然略有降低,但仍保持在97.8%以上。

关键词：深度神经网络对抗样本黑盒攻击平移随机变换迁移性

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基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法

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地震工程学报 2020年第2期42卷 410-415页

作者：陈利军王畅中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 河南经贸职业学院计算机工程学院河南郑州450018 华北水利水电大学信息工程学院河南郑州450046

电离层扰动变化可以作为地震的短临前兆,为提升电离层扰动数据分析准确性,剔除异常数据,提出了基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法。首先利用DBSCAN方法的中心思想,分析电离层扰动数据,结合无线传感器网络数据的特点,将欧式距... 详细信息

电离层扰动变化可以作为地震的短临前兆,为提升电离层扰动数据分析准确性,剔除异常数据,提出了基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法。首先利用DBSCAN方法的中心思想,分析电离层扰动数据,结合无线传感器网络数据的特点,将欧式距离设定为指标,对比不同电离层扰动数据并进行划分聚类,然后计算地震电离层扰动数据相似度。再利用DBSCAN方法提取相关的环境特征集,通过特征集实现地震电离层扰动异常数据检测。最后实验分析与传统方法相比,运行时间、误报率、漏报率以及检测率的对比结果。结果表明:所提方法的所需时间短,误报率和漏报率明显降低,检测率大大提高。

关键词： DBSCAN 地震电离层扰动异常数据检测

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基于异常值的拟态裁决优化方法

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计算机应用研究 2021年第7期38卷 2066-2071页

作者：高振斌贾广瑞张文建谭力波河北工业大学电子信息工程学院天津300401 战略支援部队信息工程大学信息技术研究所郑州450002 天津市滨海新区信息技术创新中心天津300450

针对拟态裁决器多数一致性表决算法的优化方法,提出用异常检测的方法直接量化数据可靠性来提升表决正确率。基于异常值的表决算法,通过构建拟态系统异构执行体输出数据集和训练深度学习异常检测模型量化了执行体输出数据异常值;使用权... 详细信息

针对拟态裁决器多数一致性表决算法的优化方法,提出用异常检测的方法直接量化数据可靠性来提升表决正确率。基于异常值的表决算法,通过构建拟态系统异构执行体输出数据集和训练深度学习异常检测模型量化了执行体输出数据异常值;使用权值优化算法优化加权分配,在表决时选择最优加权结果作为表决输出结果。实验结果表明,该方法能够提升拟态裁决器的表决输出正确率,具有一定共模逃逸检测能力,提升了系统的安全性和可靠性。

关键词：拟态防御裁决器表决算法深度学习异常检测

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求解子集和问题的采样格归约算法

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软件学报 2022年第11期33卷 3917-3929页

作者：曹金政程庆丰史闻博鲁宁战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710126

子集和问题是计算机科学中的重要问题,也是构建多种公钥密码体制的基础.提出了采样归约算法,使用随机采样方法降低问题维度,将原问题分解并归约为多个更小规模的格上最短向量,降低了构造格的半径,从而提高求解的效率,得到原问题的精确... 详细信息

子集和问题是计算机科学中的重要问题,也是构建多种公钥密码体制的基础.提出了采样归约算法,使用随机采样方法降低问题维度,将原问题分解并归约为多个更小规模的格上最短向量,降低了构造格的半径,从而提高求解的效率,得到原问题的精确解或提高近似解的逼近程度.给出了理论上采样归约算法最差情况的成功率.更进一步地,在目标解重量较低的情况下,可以进行分段采样,对问题增加限定条件,提高解题效率.实验结果表明,对于高维度的子集和问题,与CJLOSS等已有的格归约子集和问题方法相比,该算法可以更高效地求解出问题的精确解,而且可以提高近似解的逼近程度,输出近似解的平均长度达到了CJLOSS算法的0.55倍、DR算法的0.64倍.

关键词：子集和问题格归约方法降维算法近似解

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结合模型预测与目标规划的原材料订购策略

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计算机时代 2022年第6期 37-39,43页

作者：王慧宋栋郭渊博战略支援部队信息工程大学密码工程学院河南郑州450001 北京卫星信息工程研究所

研究如何在产量柔性条件下确定供货量和订购量,以助企业取得最佳的预期收益。首先运用SARIMA模型预测未来24周里每周供货商应满足的订货量,然后以保障生产稳定性和原材料订购结构优化为目标,建立目标规划模型;同时,考虑到实际供货量可... 详细信息

研究如何在产量柔性条件下确定供货量和订购量,以助企业取得最佳的预期收益。首先运用SARIMA模型预测未来24周里每周供货商应满足的订货量,然后以保障生产稳定性和原材料订购结构优化为目标,建立目标规划模型;同时,考虑到实际供货量可能多于或少于订货量,引入风险因子反映供货量的波动特征;最后制定每周最经济的订购策略。实验结果表明,该模型具有良好的鲁棒性。

关键词：订购决策目标规划 SARIMA模型风险因子

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基于新工科理念的密码科学与技术专业实践体系构建研究

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高教学刊 2024年第13期10卷 5-8,15页

作者：郭渊博马骏曹春杰海南大学密码学院海口570228 战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450004

密码科学与技术是教育部2021年发布的工科新专业。该文结合信息工程大学密码工程学院在密码专业工程教育领域多年的经验积累,基于新工科的教学建设理念指引,对如何构建密码专业实践教学体系进行研究探索。在分析现有问题的基础上,按照... 详细信息

密码科学与技术是教育部2021年发布的工科新专业。该文结合信息工程大学密码工程学院在密码专业工程教育领域多年的经验积累,基于新工科的教学建设理念指引,对如何构建密码专业实践教学体系进行研究探索。在分析现有问题的基础上,按照整合集成、优化贯通的方式构建课内、课外相结合的体系化的密码领域实践教学体系,设计包括知识目标、能力目标、素养目标的密码专业实践教学目标体系;设计以基础实践为根基、以专业实践为主体、以综合创新实践为导向,涵盖密码理论、工程、攻防、测评和运用等各方面实训科目的三层递进实践教学内容体系;实现“实物+仿真”融合联动、系统配套、可动态重构的“对抗式、场景化”密码专业实践教学支撑平台。经多年教学实践,效果良好。

关键词：密码科学与技术专业新工科实践教学体系实物+仿真动态重构

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基于改进时间卷积网络的日志序列异常检测

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计算机工程 2020年第8期46卷 50-57页

作者：杨瑞朋屈丹朱少卫钱叶魁唐永旺中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院郑州450002 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院(郑州校区) 郑州450002

基于循环神经网络的日志序列异常检测模型对短序列有较好的检测能力,但对长序列的检测准确性较差。为此,提出一种基于时间卷积网络的通用日志序列异常检测框架。将日志模板序列建模为自然语言序列,把基于神经网络训练的词嵌入作为模型... 详细信息

基于循环神经网络的日志序列异常检测模型对短序列有较好的检测能力,但对长序列的检测准确性较差。为此,提出一种基于时间卷积网络的通用日志序列异常检测框架。将日志模板序列建模为自然语言序列,把基于神经网络训练的词嵌入作为模型的输入,以表示目标词在当前日志序列中的语义规则,并通过降维提高整个框架的运算效率。此外,提出用带参数的ReLU替换ReLU,用自适应平均池化层替换全连接层,将日志序列的异常检测问题建模成自然语言序列生成问题。实验结果表明,该检测框架的总体准确率高于TCN+Linear、TCN+AAP等方法。

关键词：异常检测日志时间卷积网络激活函数自适应平均池化

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基于Bi-GRU和自注意力的智能电网虚假数据注入攻击检测

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计算机应用与软件 2021年第7期38卷 339-344,349页

作者：陈冰唐永旺河南工业大学漯河工学院河南漯河462000 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法无法提取FDIA数据深层特征的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)和自注意力的检测方法... 详细信息

针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法无法提取FDIA数据深层特征的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)和自注意力的检测方法。采用Bi-GRU学习量测序列,输出各时间步的隐状态;引入自注意力机制计算各时间步隐状态的线性加权和作为量测序列的深层特征;通过全连接神经网络层和Softmax层输出预测概率。在IEEE 30-bus和IEEE 14-bus中的仿真实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率平均提高7.1%,正报率平均提高3.95%,误报率平均降低38.85%。

关键词：双向门控循环单元自注意力智能电网虚假数据注入攻击隐状态

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通信受限条件下的多节点信号快速关联算法

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电讯技术 2023年第8期63卷 1213-1219页

作者：朱明军黄渊凌纪晓婷中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院 450001 盲信号处理国家级重点实验室成都600041

多节点采集信号关联是多无人机协同信号处理的关键前置步骤。为了解决通信受限条件下多节点信号快速关联问题,提出了一种基于抽取互相关检测的信号快速关联算法,各无人机节点将抽取后的信号传输至数据处理节点进行互相关判决,从而实现... 详细信息

多节点采集信号关联是多无人机协同信号处理的关键前置步骤。为了解决通信受限条件下多节点信号快速关联问题,提出了一种基于抽取互相关检测的信号快速关联算法,各无人机节点将抽取后的信号传输至数据处理节点进行互相关判决,从而实现信号的快速关联。为了在保证关联性能的同时提升关联速度,基于方差伽马分布推导了抽取互相关检测的性能描述模型,基于该模型实现了对算法参数的优化配置。仿真结果表明,与高斯近似性能描述模型相比,所提性能描述模型更加精确,采用该模型优化的算法在满足关联性能的前提下能够有效降低通信流量需求,提升关联速度。

关键词：多无人机协同信号关联通信受限条件抽取互相关检测方差伽马分布

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基于数据挖掘下的自动化推荐系统

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现代电子技术 2020年第5期43卷 113-115,120页

作者：陈利军中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450000 河南经贸职业学院计算机工程学院河南郑州450018

针对传统的推荐系统中获取关键词倾向性单一的问题,设计数据挖掘下的自动化推荐系统。系统在原有的硬件结构基础上,在接口模块中设置页面跳转拦截器和会话控制拦截器,将其与中心处理模块相连,在中心处理模块中使用nRF905无线芯片,形成... 详细信息

针对传统的推荐系统中获取关键词倾向性单一的问题,设计数据挖掘下的自动化推荐系统。系统在原有的硬件结构基础上,在接口模块中设置页面跳转拦截器和会话控制拦截器,将其与中心处理模块相连,在中心处理模块中使用nRF905无线芯片,形成新的系统硬件构造。数据挖掘下,依据用户信息挖掘关联规则,确定相似量度,搜索出近邻信息,获得最终推荐内容。利用软件程序代码实现自动化推荐,至此自动化推荐系统设计完成。测试结果表明,在使用相同的用户信息情况下,与传统的推荐系统相比,数据挖掘下的自动化推荐系统获得的推荐词汇多了3~5种,关键词的倾向性更广泛,适合应用在实际项目中。

关键词：推荐系统拦截器设置数据挖掘关联规则近邻信息搜索推荐内容获得

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