检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2024年第9期34卷 116-123页

作者：刘宇侯阿龙方舒言高峰张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430072 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430072

基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作... 详细信息

基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作,即针对超图中的超边和节点进行扰动。通过对超边之间的包含、组合及相交等关系和节点之间交互关系的研究,提出了一系列面向超边和节点的基本扰动操作,并在此基础上对面向超边和节点之间的基本操作进行了组合,帮助模型进行学习。通过使用基本数据增强操作及其组合,生成用于超图对比学习模型进行学习的正负样本对,使用超图神经网络学习其表征信息并进行编码,通过损失函数指导模型训练,从而帮助模型学习到超图中的高阶关系。为了验证该方法的有效性,对Cora-CA、PubMed和ModelNet40等12个常用的超图基准数据集进行了节点分类实验。实验结果表明,相比于现有两个超图自监督方法Self和Con、超图对比学习方法HyperGCL和TriCL,该方法在节点分类准确率上提升了2%~7%。

关键词：超图对比学习数据增强超图原生结构超图神经网络自监督学习

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基于混合表征和协同训练的软件漏洞检测

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计算机技术与发展 2024年第5期34卷 126-132页

作者：陈浩东李琳乔梦晴叶彪武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

对于漏洞领域基准数据集较少导致的深度学习模型泛化能力较差,以及传统的基于规则引擎的漏洞检测工具性能较低的问题,提出了一种基于混合表征和协同训练的软件源代码漏洞检测方法。首先,基于预训练模型提取源代码文本特征,提取代码语义... 详细信息

对于漏洞领域基准数据集较少导致的深度学习模型泛化能力较差,以及传统的基于规则引擎的漏洞检测工具性能较低的问题,提出了一种基于混合表征和协同训练的软件源代码漏洞检测方法。首先,基于预训练模型提取源代码文本特征,提取代码语义信息,然后使用工具生成抽象语法树,通过自定义遍历规则提取源代码的AST(抽象语法树)特征,将两种特征进行混合丰富代码表征。其次,搭建多个深度模型,基于协同训练算法通过大量的无标签数据提升各模型的泛化能力。鉴于单一模型可能造成较高的漏报率和误报率,并可能被某一模型主导预测结果的问题,采用了基于加权投票机制的多模型集成方法。实验结果表明,该方法在一定程度上解决了数据集较少导致的模型泛化性差的问题,与漏洞检测领域一些主流检测方法相比,该方法在各指标上具有一定的优势,且检测性能高于规则引擎Fortify。

关键词：深度学习混合表征漏洞检测协同训练集成学习

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基于哈希值分组和信任主节点选取的共识机制

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计算机技术与发展 2024年第5期34卷 16-23页

作者：韩昊澎金瑜武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是当前最流行的共识机制之一,但其采用广播的通信模式导致该算法具有高通信复杂度;将节点分层进行共识的改进方式虽降低了通信规模,但改进后的算法在安全性和效率等方面仍存在不足。基于... 详细信息

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是当前最流行的共识机制之一,但其采用广播的通信模式导致该算法具有高通信复杂度;将节点分层进行共识的改进方式虽降低了通信规模,但改进后的算法在安全性和效率等方面仍存在不足。基于此,提出一种HBFT改进算法。首先,根据节点MAC地址的哈希值进行分组,增加节点分组的随机性并使拜占庭节点的分布更均匀;其次,优化算法的共识流程、通信内容和视图更换协议,进一步降低通信规模并提高主节点更换和故障处理的速度;最后,引入信誉机制并据此选取主节点,提升主节点的可靠性和算法的安全性。从理论、实验和安全的角度进行分析验证,结果表明HBFT算法的共识效率较PBFT算法和基于分层的改进算法分别提高96.1%~98.6%,51.3%~89.7%,且HBFT算法具有更高的安全性。

关键词：区块链共识机制哈希函数信誉模型共识效率

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基于依存句法的图像描述文本生成

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北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 431-440页

作者：毕健旗刘茂福胡慧君代建华武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430081 湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室长沙410081

现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则,但文本多为简单句,在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时,可使深度学习... 详细信息

现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则,但文本多为简单句,在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时,可使深度学习模型更具可解释性。图像结构注意力机制基于依存句法和图像视觉信息,用于计算图像区域间关系并得到图像区域关系特征;融合图像区域关系特征和图像区域特征,与文本词向量通过长短期记忆网络(LSTM),用于生成图像描述文本。在测试阶段,通过测试图像与训练图像集的内容关键词,计算2幅图像的内容重合度,间接提取与测试图像对应的依存句法模板;模型基于依存句法模板,生成多样的图像描述文本。实验结果验证了模型在改善图像描述文本多样性和句法复杂度方面的能力,表明模型中的依存句法信息增强了深度学习模型的可解释性。

关键词：图像描述文本生成依存句法图像结构注意力内容重合度深度模型可解释性

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基于多任务分支SSD的目标检测算法

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计算机工程与设计 2022年第3期43卷 677-684页

作者：洪哲昊陈东方王晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对原始SSD算法各检测特征层没有关联导致特征融合较差,使得检测效果不佳,而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于多任务分支的SSD目标检测算法。对特征金字塔进行研究,构建语义与定位级联模块和融合分裂模块用... 详细信息

针对原始SSD算法各检测特征层没有关联导致特征融合较差,使得检测效果不佳,而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于多任务分支的SSD目标检测算法。对特征金字塔进行研究,构建语义与定位级联模块和融合分裂模块用于两个不同分支,在通过两个分支模块之后得到两组多尺度特征,构建多尺度通道聚合模块进行融合和加权,得到最终用于检测的特征金字塔。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上达到79.6%的检测精度,与SSD、DSSD相比具有更好的准确率,检测速度优于DSSD,具有实时检测的能力。

关键词：目标检测特征金字塔多尺度通道聚合分裂融合实时检测

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基于字典的压缩加密查询方案研究

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 120-126页

作者：田萍芳郭万涛武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

RDF(资源描述框架,Resource Description Framework)压缩方案可以有效压缩庞大的RDF数据集,RDF加密方案可以有效提高数据的安全性。结合这两种方案,该文提出了一种基于字典的压缩加密查询方案。首先,通过原始的RDF数据集构建字典集,实... 详细信息

RDF(资源描述框架,Resource Description Framework)压缩方案可以有效压缩庞大的RDF数据集,RDF加密方案可以有效提高数据的安全性。结合这两种方案,该文提出了一种基于字典的压缩加密查询方案。首先,通过原始的RDF数据集构建字典集,实现数据的压缩;然后,通过字典集生成密文ID三元组,实现数据的加密。将字典集存放在可信区域,密文ID三元组存储在不可信区域。查询时,首先通过字典集将查询语句中的关键词转换成对应的密文关键词,然后在密文ID三元组上查询与密文关键词相关的数据,将得到的密文数据传送至可信区域,在可信区域进行解密和解压缩操作,得到最终的明文数据。该方案将查询操作与解密解压缩操作分开,查询只在不可信区域操作,解密解压缩则在可信区域操作,从而进一步提高数据的安全性。最后,在5个数据集上与其他RDF加密方案进行了对比实验,实验结果证明了该压缩加密查询方案在查询性能上有一定的提升,验证了该方案是可行的和有效的。

关键词： RDF压缩 RDF加密字典加密查询资源描述框架

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基于可追踪环签名的联盟链身份隐私保护方法

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计算机技术与发展 2024年第3期34卷 102-109页

作者：任正伟余易晋武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

作为目前被广泛使用的一种区块链,联盟链相较于公有链虽然具有更好的隐私性,但也仍然面临着因去匿名化方法而导致用户身份隐私泄露的问题。为了保护联盟链中用户的身份隐私,并且增加系统的容错性,提出了将可追踪环签名和实用拜占庭容错... 详细信息

作为目前被广泛使用的一种区块链,联盟链相较于公有链虽然具有更好的隐私性,但也仍然面临着因去匿名化方法而导致用户身份隐私泄露的问题。为了保护联盟链中用户的身份隐私,并且增加系统的容错性,提出了将可追踪环签名和实用拜占庭容错结合的联盟链身份隐私保护方法。该方法的核心思想是通过可追踪环签名来使联盟链中用户的身份具有条件匿名性,条件匿名性指的是用户在一定条件下是匿名的,即用户在正常交易时是匿名的,而当用户之间产生交易纠纷时,也可以对交易相关用户的身份进行去匿名化。此外,将可追踪环签名与实用拜占庭容错相结合,去匿名化的任务由联盟链中的节点通过实用拜占庭容错完成,减少了联盟链中心机构的权利和责任,即使用户对中心机构具有匿名性,也保证系统在中心机构出错时能够正常运行。通过实验分析和对比,该方案能够在合理的计算开销内保护用户身份隐私,并且保证较高的安全性和容错性。

关键词：区块链联盟链身份隐私可追踪环签名实用拜占庭容错

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MedKGGPT:基于知识图谱的医疗大型语言模型设计方法

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计算机技术与发展 2024年第6期34卷 178-184页

作者：顾鹏辉李涛高阳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGL... 详细信息

大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGLM的模型,并提出一种面向医疗领域的知识图谱(Knowledge Graphs,KGs)和LLM相结合的框架。框架主要包含两个部分:首先,通过KG三元组中的实体和关系,提出了一种基于KG结构数据的提示工程方法,使得LLM更加具有医学领域的专用知识,提高LLM的可解释性;其次,提出一种利用KG来对齐LLM的方法,将LLM的输出与KG的相关知识进行比较,验证LLM输出结果的一致性和准确性,从而增强了LLM在医疗领域的安全性。实验结果表明,最终生成的MedKGGPT模型能够输出更加具有安全性的结果,说明KG能够有效增强LLM的可解释性,为LLM应用在医疗领域提供了帮助。

关键词：大型语言模型医疗知识图谱提示工程 ChatGLM

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基于模型库的安卓恶意软件检测方法

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计算机应用与软件 2022年第1期39卷 328-333,338页

作者：余东豪李涛武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北省智能信息处理与工业实时系统重点实验室湖北武汉430065

单一算法生成的识别器普适性不足,对不同种群安卓软件进行识别产生的效果不稳定。针对这种情况,提出一种基于模型库的安卓恶意软件检测方法。通过Python程序进行爬虫与权限提取工作,得到应用的权限信息;使用SMO按照应用的权限信息分类... 详细信息

单一算法生成的识别器普适性不足,对不同种群安卓软件进行识别产生的效果不稳定。针对这种情况,提出一种基于模型库的安卓恶意软件检测方法。通过Python程序进行爬虫与权限提取工作,得到应用的权限信息;使用SMO按照应用的权限信息分类得到不同种群的数据;将应用的种群信息输入到模型库中,得到恶意检测结果,并根据结果对模型库进行演化,使模型库的检测能力不断增强。实验结果表明,对于相同数据集,演化后的模型库方法比一般算法准确率都有小幅提高;对于多种群数据集,模型库方法相比一般算法准确率提高约10百分点,说明模型库方法能有效对安卓恶意软件进行检测,并且模型库的演化使检测能力有增强效果。

关键词：安卓恶意软件检测模型库 SMO

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基于多角度感知和边缘引导的图像反射消除算法

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计算机技术与发展 2024年第9期34卷 38-46页

作者：张玲王国浩武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

图像拍摄时,经常会因为玻璃、窗户等反光破坏目标图像的清晰度和完整度,这些给人类视觉造成干扰的部分叫做反射层。真实场景下的反射图像是背景层与反射层的复杂耦合,且分离困难,现有的图像反射消除方法中,利用反射图像本身的信息引导... 详细信息

图像拍摄时,经常会因为玻璃、窗户等反光破坏目标图像的清晰度和完整度,这些给人类视觉造成干扰的部分叫做反射层。真实场景下的反射图像是背景层与反射层的复杂耦合,且分离困难,现有的图像反射消除方法中,利用反射图像本身的信息引导反射消除的研究并不多,而且如何有效利用这些信息也是一个关键的问题。该文提出了一个基于多角度感知模块和边缘引导的网络用于图像的反射消除,首先构建一个多角度感知恢复网络来获得一个初步的反射消除结果,然后提出的边缘引导消除网络利用图像的边缘结构信息对初步结果进行优化,生成最终的反射消除结果。其中,提出的多角度感知模块用于增强模型对图像背景特征和语义信息的感知能力,抑制反射序列的生成。此外,图像的边缘结构从不同尺度上为图像的重建提供了结构引导,进一步恢复图像丢失的细节特征。实验证明,该网络模型相对于现阶段的反射消除方法性能更加优越。

关键词：反射消除深度学习多角度感知边缘结构细节特征

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