检索结果-内蒙古大学图书馆

网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 129-140页

作者：蔡骏黄添强郑翱鲲叶锋徐超福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117

随着人脸识别技术的日益普及,人们对个人隐私泄露的担忧逐渐加剧。尽管近年来一些研究尝试通过生成对抗样本来保护照片隐私,防止未经授权的人脸识别系统识别,但这类方法常因攻击成功率低和可转移性弱而受限。针对这一问题,提出了一种基... 详细信息

随着人脸识别技术的日益普及,人们对个人隐私泄露的担忧逐渐加剧。尽管近年来一些研究尝试通过生成对抗样本来保护照片隐私,防止未经授权的人脸识别系统识别,但这类方法常因攻击成功率低和可转移性弱而受限。针对这一问题,提出了一种基于多尺度频率分解与元学习的人脸识别有目标攻击算法。首先设计了一个多尺度频率分解模块。该模块将目标人脸图像精细划分为不同频率成分的频带,进而将频率信息与空间信息相融合,从而提取目标人脸图像的完整信息。随后构建了以循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks,CycleGAN)作为主体、妆容转移为核心的对抗攻击算法。该算法使用源人脸图像生成高质量的妆容,在这一过程中,新增的元学习攻击模块负责计算损失函数并更新参数。元学习攻击模块可以对妆容进行精细化处理,巧妙地将目标人脸的特征融入妆容中,以生成具有强大对抗性的妆容图像,从而实现对特定目标的有目标攻击。元学习攻击模块解决了以往针对白盒模型集成攻击时因过拟合而出现的泛化问题,使得生成的对抗样本具有更强的攻击性和泛化能力。通过对不同攻击策略的实验效果进行分析,该研究发现多尺度频率分解与元学习相结合的方法能大幅提高攻击人脸识别系统的成功率和鲁棒性。

关键词：人脸识别有目标攻击算法多尺度频率分解循环生成对抗网络元学习

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大邻域多约束无人机数据收集路径规划

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 158-168页

作者：潘淼鑫陈崇成福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福州350117 福建省高校大数据分析与应用工程技术研究中心福州350117 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350116

在公网受限的应急环境中,利用无人机辅助物联网能促进传感数据的及时传递。当考虑无线通信距离时,无人机作为移动收集器在有限续航时间内收集尽可能多的传感数据的路径规划可建模为足够近定向问题(CEOP)。现有求解CEOP的算法是逐个计算... 详细信息

在公网受限的应急环境中,利用无人机辅助物联网能促进传感数据的及时传递。当考虑无线通信距离时,无人机作为移动收集器在有限续航时间内收集尽可能多的传感数据的路径规划可建模为足够近定向问题(CEOP)。现有求解CEOP的算法是逐个计算目标节点的访问顺序及其邻域内的采集点,这在节点邻域较大并覆盖周围多个节点时效率低下,这些方法也没有考虑数据传输时间和无人机遥控距离等约束。为此,建立了大邻域多约束无人机数据收集路径规划的数学模型,提出了基于贪婪随机自适应搜索过程(GRASP)的GRASP-LN算法进行求解。该算法不重复计算重合的采集点,而是维护路径每个航点采集的节点集合,无人机在每个航点悬停一段时间以收集集合内节点的数据。公开的CEOP数据集的实验结果表明,GRASP-LN比GSOA、VNS和GRASP_(opt)具有更好的求解质量和更短的计算时间。与基线算法GRASP_(opt)相比,GRASP-LN的路径奖励平均提高了5.86%,最大提高了14.91%,执行时间平均减少了69%,特别在节点邻域平均覆盖4.67个以上节点时,GRASP-LN的路径奖励和稳定性均优于GRASP_(opt)。考虑数据传输时间和无人机遥控距离约束的实验验证了GRASP-LN算法对考虑这些约束的无人机数据收集路径规划问题的有效性。

关键词：无人机贪婪随机自适应搜索过程数据收集足够近定向问题路径规划物联网

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基于特征记忆库的三维点云域自适应语义分割

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福建师范大学学报(自然科学版) 2025年第2期41卷 35-42页

作者：陈子宜叶锋福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350117

由于城市车载激光点云应用场景的复杂性,导致基于深度学习的语义分割模型面临着目标语义层面的域迁移现象,通常需要重新训练完整模型才能处理新增的语义类别。然而城市车载激光点云通常包括极大量的点,重新训练语义分割模型会浪费大量... 详细信息

由于城市车载激光点云应用场景的复杂性,导致基于深度学习的语义分割模型面临着目标语义层面的域迁移现象,通常需要重新训练完整模型才能处理新增的语义类别。然而城市车载激光点云通常包括极大量的点,重新训练语义分割模型会浪费大量的资源。通过基于特征记忆库的城市车载激光点云域自适应语义分割方法,解决城市车载激光点云之间的目标语义域迁移现象,使得新增语义类别数据时,只需提取新增语义类别的特征,而无需重新训练完整的语义分割模型,得到的语义分割性能对比重新训练完整模型仅有较小的损失。

关键词：三维点云车载激光语义分割域自适应增量学习计算机视觉

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基于多资产关联分析的企业数据风险评估模型

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系统科学与数学 2025年第4期 1064-1081页

作者：翟玮楠丁颖于建军张玲玲中国科学院大学经济与管理学院中国科学院信息工程研究所中国科学院大学网络空间安全学院中国科学院计算机网络信息中心中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室中国科学院大学数字经济监测预测预警与政策仿真教育部哲学社会科学实验室 (培育)

当前数据要素作为企业的重要战略资源,数据安全是企业生存和发展的基础,数据的失窃、泄露、篡改、破坏、滥用等问题,将给企业带来严重威胁和损害.文章重点解决基于企业数据资产的安全风险评估问题,从资产性、脆弱性、威胁性、防护性四... 详细信息

当前数据要素作为企业的重要战略资源,数据安全是企业生存和发展的基础,数据的失窃、泄露、篡改、破坏、滥用等问题,将给企业带来严重威胁和损害.文章重点解决基于企业数据资产的安全风险评估问题,从资产性、脆弱性、威胁性、防护性四个方面构建风险评价指标,提出基于主成分分析法实现不同指标之间的独立性分析.同时考虑数据资产间的关联特性,基于综合灰色关联度设计多资产关联分析的企业数据风险评估模型,有效解决关联资产重复风险评估的问题,提高企业数据资产风险评估的准确性,为企业数据的安全保护提供决策建议.

关键词：企业数据数据风险评估主成分分析法灰色关联度分析法

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基于摄像头域内域间合并的无监督行人重识别方法

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计算机研究与发展 2023年第2期60卷 415-425页

作者：陈利文叶锋黄添强黄丽清翁彬徐超胡杰福建师范大学计算机与网络安全学院福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心(福建师范大学) 福州350117 数字福建大数据安全技术研究所(福建师范大学) 福州350117

在刑事侦查、智能监控、图像检索等领域,行人重识别一直是研究的热点.由于现有的大部分方法依赖有标注数据集,因此标签的缺乏使得无监督的行人重识别技术变得更具挑战性.为了克服这一问题,提出了一个用于生成可靠伪标签的框架,这些生成... 详细信息

在刑事侦查、智能监控、图像检索等领域,行人重识别一直是研究的热点.由于现有的大部分方法依赖有标注数据集,因此标签的缺乏使得无监督的行人重识别技术变得更具挑战性.为了克服这一问题,提出了一个用于生成可靠伪标签的框架,这些生成标签可以为现有监督行人重识别模型提供监督信号.假设数据集内的大部分图片都满足同一个摄像头拍摄的图片差异主要在于前景(行人)、同一个行人被不同摄像头拍摄到的图片差异主要在于背景.为了消除图片背景带来的差异,首先把数据集中的图片依据摄像头编号分成若干个域,通过计算每个域内的图片间的欧式距离,建立图模型,执行最大团算法寻找最相似的若干个图片并认为它们属于同一个行人;紧接着计算不同摄像头域间的团的相似度,据此进行合并;最终给出全局伪标签.所提的框架无需人为标注数据,以一种无监督的方式运行,并在Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上进行实验,实验发现所提方法比其他相关方法具有更高的精度,从而进一步证明了所提方法的有效性.

关键词：行人重识别无监督学习最大团算法伪标签聚类

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大数据与现代警务人才培养

大数据与现代警务人才培养

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中国·东盟及周边国家大数据警务国际交流合作论坛

作者：许发见杨杰福建警察学院数字福建社会安全大数据研究所

通过分析大数据警务应用现状,证明大数据在警务工作中起到的重要作用,从而提出以大数据应用为抓手,在大数据应用基础平台建设、数据资源建设中培养有大数据思维的综合性现代警务人才.本文重点提出了用大数据的思维从小处着手,学习正则... 详细信息

通过分析大数据警务应用现状,证明大数据在警务工作中起到的重要作用,从而提出以大数据应用为抓手,在大数据应用基础平台建设、数据资源建设中培养有大数据思维的综合性现代警务人才.本文重点提出了用大数据的思维从小处着手,学习正则表达式、灰色预测系统、电子表格函数和图表、宏录制和VBA编程、可视化关联技术和BI展示,锻炼数据挖掘、分析的基本技能,培养现代警务人才.

关键词：公安院校警务人才培养策略大数据思维

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基于模型后门的联邦学习水印

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软件学报 2024年第7期35卷 3454-3468页

作者：李璇邓天鹏熊金波金彪林劼福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117

高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一... 详细信息

高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一种基于模型后门的联邦学习水印(federated learning watermark based on backdoor,FLWB)方案,能够允许各参与训练的用户在其本地模型中分别嵌入私有水印,再通过云端的模型聚合操作将私有后门水印映射到全局模型作为联邦学习的全局水印.之后提出分步训练方法增强各私有后门水印在全局模型的表达效果,使得FLWB方案能够在不影响全局模型精度的前提下容纳各参与用户的私有水印.理论分析证明了FLWB方案的安全性,实验验证分步训练方法能够让全局模型在仅造成1%主任务精度损失的情况下有效容纳参与训练用户的私有水印.最后,采用模型压缩攻击和模型微调攻击对FLWB方案进行攻击测试,其结果表明FLWB方案在模型压缩到30%时仍能保留80%以上的水印,在4种不同的微调攻击下能保留90%以上的水印,具有很好的鲁棒性.

关键词：联邦学习产权保护模型水印后门任务模型聚合

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考虑地方政府部门协同和居民信息隐私关注的智慧社区建设演化博弈分析

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运筹与管理 2024年第4期33卷 92-98页

作者：檀哲沈燕梅李富声曹惠真福建警察学院数字福建社会安全大数据研究所福建福州350007 福建警察学院公安管理系福建福州350007 厦门大学管理学院福建厦门361005

智慧社区在建设的过程中存在跨部门协同和居民信息隐私顾虑的问题。为研究建设的推进路径,本文分别构建地方政府部门间主从博弈模型和地方政府-社区居民间演化博弈模型,给出不同协同模式下政府部门的最优努力水平以及建设的演化规律。... 详细信息

智慧社区在建设的过程中存在跨部门协同和居民信息隐私顾虑的问题。为研究建设的推进路径,本文分别构建地方政府部门间主从博弈模型和地方政府-社区居民间演化博弈模型,给出不同协同模式下政府部门的最优努力水平以及建设的演化规律。研究表明:居民信息隐私关注水平低于特定阈值是建成智慧社区的必要条件,该阈值与居民对公共服务、部门协同的感知有关;协同能力强弱是影响政府模式选择的关键因素;高回报系数不但促使政府部门付出更多努力,还有利于提高政府和居民效用。最后,结合计算机仿真开展案例分析,验证了居民信息隐私关注水平和公共服务感知水平对演化收敛的影响。论文的研究结论对优化智慧社区建设机制有一定启示。

关键词：智慧社区政府部门协同信息隐私关注演化博弈

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碳税政策下考虑双寡头竞争的再制造决策研究

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管理工程学报 2024年第6期38卷 187-200页

作者：缪朝炜上官莉莉许舒婷檀哲朱荣景厦门大学管理学院福建厦门361005 清华大学经济管理学院北京100084 厦门理工学院经济与管理学院福建厦门361024 福建警察学院数字福建社会安全大数据研究所福建福州350007

本文构建了双寡头垄断竞争市场中两家制造商的斯坦克尔博格博弈模型。其中一家企业(厂商)作为领导者,同时生产新产品和再制造品,另外一家企业(竞争者)作为追随者,只生产新产品。本文分别研究了在无碳税和有碳税情况下两家企业的生产决... 详细信息

本文构建了双寡头垄断竞争市场中两家制造商的斯坦克尔博格博弈模型。其中一家企业(厂商)作为领导者,同时生产新产品和再制造品,另外一家企业(竞争者)作为追随者,只生产新产品。本文分别研究了在无碳税和有碳税情况下两家企业的生产决策问题,得到厂商选择再制造的条件,并分别从实施碳税和再制造策略两个角度对模型结果进行分析比较。结果表明:实施碳税有助于降低碳总排放量;合理的碳税可以鼓励厂商采取再制造策略;碳税情况下厂商再制造带来的利润提升以及碳排放量改善绩效是否优于无碳税情况主要受其再制造成本特点的影响。本文进一步构建了竞争者作为领导者、厂商作为追随者的博弈拓展模型,不同博弈模型的比较结果表明:当生产成本较高的一方作为市场中的领导者时,环境绩效能够得到提升;此外,高碳税会削弱领导者的成本优势和先动优势。

关键词：可持续性再制造碳税环境绩效

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面向人脸修复篡改检测的大规模数据集

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中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1834-1848页

作者：李伟黄添强黄丽清郑翱鲲徐超福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福州350117

目的图像合成方法随着计算机视觉的不断发展和深度学习技术的逐渐成熟为人们的生活带来了丰富的体验。然而,用于传播虚假信息的恶意篡改图像可能对社会造成极大危害,使人们对数字内容在图像媒体中的真实性产生怀疑。面部编辑作为一种... 详细信息

目的图像合成方法随着计算机视觉的不断发展和深度学习技术的逐渐成熟为人们的生活带来了丰富的体验。然而,用于传播虚假信息的恶意篡改图像可能对社会造成极大危害,使人们对数字内容在图像媒体中的真实性产生怀疑。面部编辑作为一种常用的图像篡改手段,通过修改面部的五官信息来伪造人脸。图像修复技术是面部编辑常用的手段之一,使用其进行面部伪造篡改同样为人们的生活带来了很大干扰。为了对此类篡改检测方法的相关研究提供数据支持,本文制作了面向人脸修复篡改检测的大规模数据集。方法具体来说,本文选用了不同质量的源数据集(高质量的人脸图像数据集CelebA-HQ及低质量的人脸视频数据集FF++),通过图像分割方法将面部五官区域分割,最后使用两种基于深度网络的修复方法CTSDG(image inpainting via conditional texture and structure dual generation)和RFR(recurrent feature reasoning for image inpainting)以及一种传统修复方法 SC(struct completion),生成总数量达到60万幅的大规模修复图像数据集。结果实验结果表明,由FF++数据集生成的图像在基准检测网络ResNet-50下的检测精度下降了15%,在Xception-Net网络下检测精度下降了5%。且不同面部部位的检测精度相差较大,其中眼睛部位的检测精度最低,检测精度为0.91。通过泛化性实验表明,同一源数据集生成的数据在不同部位的修复图像间存在一定的泛化性,而不同的源数据制作的数据集间几乎没有泛化性。因此,该数据集也可为修复图像之间的泛化性研究提供研究数据,可以在不同数据集、不同修复方式和不同面部部位生成的图像间进行修复图像的泛化性研究。结论基于图像修复技术的篡改方式在一定程度上可以骗过篡改检测器,对于此类篡改方式的检测方法研究具有现实意义。提供的大型基于修复技术的人脸篡改数据集为该领域的研究提供了新的数据来源,丰富了数据多样性,为深入研究该类型的人脸篡改和检测方法提供了有力的基准。数据集开源地址https://***/s/1-9HIBya9X-geNDe5zcJldw?pwd=thli。

关键词：图像篡改深度学习图像修复数据集基准

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