检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2017年第8期11卷 1191-1203页

作者：戴华王敏易训杨庚叶庆群南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 墨尔本皇家理工大学科学学院

随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的广泛应用,对于具备安全保护能力的数据查询技术的需求日益迫切,安全MAX/MIN查询就是其中一种重要的数据查询方式。现有的安全MAX/MIN查询技术多数采用半诚实威胁模型,以保护感知节点... 详细信息

随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的广泛应用,对于具备安全保护能力的数据查询技术的需求日益迫切,安全MAX/MIN查询就是其中一种重要的数据查询方式。现有的安全MAX/MIN查询技术多数采用半诚实威胁模型,以保护感知节点采集数据和查询结果的私密性为研究重点,较少关注由于数据篡改、伪造等攻击手段导致的查询结果完整性验证问题。从数据隐私保护和查询结果完整性验证这两个角度出发,分别基于传统WSN和两层WSN对现有的安全MAX/MIN查询处理技术进行了总结,介绍了网络模型和查询模型,并给出了在两种网络结构中关于私密性和完整性的问题描述;全面分析了现有方法采用的关键技术和协议流程,讨论了各自的优点和不足,同时指出未来的研究方向。

关键词：无线传感器网络 MAX/MIN查询隐私保护完整性验证

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横向联邦学习中PCA差分隐私数据发布算法

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计算机应用研究 2022年第1期39卷 236-239,248页

作者：朱骁杨庚南京邮电大学计算机学院南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布数据隐私的前提下,联合使用PCA进行降维和数据发布,提出横向联邦PCA差分隐私数据发布算法。引入随机种子联合协商方案,在各站点之间以较少通信代价生成相同随机噪声矩阵。提出本地噪声均... 详细信息

为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布数据隐私的前提下,联合使用PCA进行降维和数据发布,提出横向联邦PCA差分隐私数据发布算法。引入随机种子联合协商方案,在各站点之间以较少通信代价生成相同随机噪声矩阵。提出本地噪声均分方案,将均分噪声加在本地协方差矩阵上。一方面,保护本地数据隐私;另一方面,减少了噪声添加量,并且达到与中心化差分隐私PCA算法相同的噪声水平。理论分析表明,该算法满足差分隐私,保证了本地数据和发布数据的隐私性,较同类算法噪声添加量降低。实验从隐私性和可用性角度评估该算法,证明该算法与同类算法相比具有更高的可用性。

关键词：横向联邦PCA 差分隐私本地扰动数据发布可用性

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对话场景下的情感引导问题生成模型

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计算机科学 2024年第11期51卷 265-272页

作者：胥备许鹏南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 江苏大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

人机对话系统已在多种智能服务场景中得到广泛应用。当前的人机对话系统可以感知对话者的情感,并根据上下文给出具备特定情感的响应。但是,具备特定情感的响应难以确保能够有效地引导人们产生特定的情感,例如,一个具备“高兴”情感的响... 详细信息

人机对话系统已在多种智能服务场景中得到广泛应用。当前的人机对话系统可以感知对话者的情感,并根据上下文给出具备特定情感的响应。但是,具备特定情感的响应难以确保能够有效地引导人们产生特定的情感,例如,一个具备“高兴”情感的响应并不能保证人们产生高兴的情感。在一些场景中,人机对话系统需要引导用户达到某种特定的情感状态,以利于对话的持续开展或提升交互效率,如对话心理陪护或在线智能教学。当前的人机对话系统仅针对“积极/消极”等粗粒度情感引导进行了探索,难以应对细粒度情感引导任务。同时,针对对话的心理研究指出,“问题”会显著影响对话方情感的走向。基于上述背景,提出了一种对话场景下的情感引导问题生成模型。该模型基于GPT预训练模型,将需要引导对话方产生的情感作为情感知识引入模型的响应生成过程之中,同时引入了上下文情感感知机制和常识知识融合机制,并采用多任务学习的方法增强了模型的情感感知能力和对话响应生成能力。鉴于这是首次提出面向细粒度情感引导的问题生成任务,因此构建了情感引导数据集用于训练和实验,并且提出了基于提示学习的自动评价方法。最终,自动评价和人工评价的结果表明,所提模型能有效地生成问题,以引导对话方产生特定的情感。

关键词：情感引导问题生成情感对话提示学习多任务学习

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面向云环境的一致性可验证单关键词检索方法

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计算机科学 2018年第12期45卷 92-97,110页

作者：戴华保静静朱向洋易训杨庚南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 墨尔本皇家理工大学理学院

在云环境资源外包服务模式下,数据拥有者不再参与对其外包数据的直接管理,这就使得验证数据使用者获得的检索结果是否满足一致性成为具有挑战性的问题。现有的研究工作重点聚焦于解决云服务提供商满足"诚实而好奇"模型假设下... 详细信息

在云环境资源外包服务模式下,数据拥有者不再参与对其外包数据的直接管理,这就使得验证数据使用者获得的检索结果是否满足一致性成为具有挑战性的问题。现有的研究工作重点聚焦于解决云服务提供商满足"诚实而好奇"模型假设下的隐私保护问题,但并不能解决恶意攻击威胁模型下的检索结果一致性验证问题。针对云服务提供商恶意攻击威胁模型,提出了一种面向云环境的基于偏序约束链的一致性可验证单关键词检索方法——IVSKS。数据拥有者根据文档与关键词的相关度的偏序关系,构造用于检索结果一致性验证的偏序约束链验证编码信息,并将该信息与文档集共同外包存储至云端;数据使用者在执行单关键词检索时,云端返回检索结果文档集以及相应的验证编码;最后,数据使用者根据获得的检索结果重构验证编码,实现针对检索结果的一致性验证。实验表明,与同类方法相比,IVSKS在检索结果冗余度以及一致性验证时间开销上具有更好的表现。

关键词：云计算关键词检索一致性验证 Top-k 偏序约束链

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图趋势过滤诱导的噪声容错多标记学习模型

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计算机应用 2021年第1期41卷 8-14页

作者：林腾涛查思明陈蕾龙显忠南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络安全学院南京210003 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学) 南京210003

针对多标记学习中特征噪声和标记噪声经常共同出现的问题,提出了一种图趋势过滤诱导的噪声容错多标记学习模型(GNTML)。该模型通过组稀疏约束桥接增强的标记,从而同时容忍特征噪声和标记噪声。模型的关键之处在于标记增强矩阵的学习。... 详细信息

针对多标记学习中特征噪声和标记噪声经常共同出现的问题,提出了一种图趋势过滤诱导的噪声容错多标记学习模型(GNTML)。该模型通过组稀疏约束桥接增强的标记,从而同时容忍特征噪声和标记噪声。模型的关键之处在于标记增强矩阵的学习。为了在混合噪声场景下学习到合理的标记增强矩阵,首先通过引入图趋势过滤(GTF)机制来容忍含噪示例特征与标记之间关联的不一致性,从而减轻特征噪声对标记增强矩阵学习的影响;然后通过引入组稀疏约束的标记保真惩罚来减轻标记噪声对标记增强矩阵学习的影响,同时引入标记关联矩阵的稀疏约束来刻画标记之间的局部关联特性,使得样本标记能够在相似样本之间得到更好的传播;最后在7个真实多标记数据集上进行5个不同评价指标下的实验。实验结果表明,提出的模型在66.67%的情况下取得最优值或次优值,优于其他5个多标记学习算法,能有效地提高多标记学习的鲁棒性。

关键词：多标记学习噪声容错组稀疏标记增强图趋势过滤

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基于半朴素贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第3期39卷 76-81页

作者：吴家皋周虹宇刘林峰南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

在真实环境下的车载容迟网中,节点的移动模式通常具有一定的时间周期性。基于这个特性,文中提出了基于半朴素贝叶斯分类器的路由算法。该算法基于节点周期性移动的网络属性(比如数据包转发的时间和地点)划分节点类别并以此进行路由决策... 详细信息

在真实环境下的车载容迟网中,节点的移动模式通常具有一定的时间周期性。基于这个特性,文中提出了基于半朴素贝叶斯分类器的路由算法。该算法基于节点周期性移动的网络属性(比如数据包转发的时间和地点)划分节点类别并以此进行路由决策。相较于现有基于先验概率的算法和朴素贝叶斯算法,该算法基于包含更多信息的后验概率并着重考虑属性间的依赖关系。仿真实验结果表明,该算法相较于传统的路由算法提升了报文投递率,并减少了网络开销。

关键词：车载容迟网络半朴素贝叶斯分类器路由算法报文投递率

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云环境下可验证关键词密文检索研究综述

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计算机科学 2022年第10期49卷 272-278页

作者：周倩戴华盛文杰胡正杨庚南京邮电大学现代邮政学院南京210023 南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

云计算便捷高效的特点使其拥有巨大的发展潜力,越来越多的企业与个人通过使用云计算提供的各类外包服务而获得实际收益。为了保护云端外包数据的私密性和一致性,具有隐私保护能力的可验证密文检索技术正逐渐成为当前云计算领域的一个研... 详细信息

云计算便捷高效的特点使其拥有巨大的发展潜力,越来越多的企业与个人通过使用云计算提供的各类外包服务而获得实际收益。为了保护云端外包数据的私密性和一致性,具有隐私保护能力的可验证密文检索技术正逐渐成为当前云计算领域的一个研究热点。针对关键词密文检索的一致性验证问题,阐述现有研究工作主要采用的系统模型、威胁模型和通用框架;从可验证单关键词密文检索和可验证多关键词密文检索两个角度,综述现有研究工作的技术方案,并分析这些技术方案的优缺点;最后,通过综合分析和对比现有研究工作的研究重点及其所使用的关键技术,对现有工作进行总结,并展望未来可能的研究方向和趋势。

关键词：云计算隐私保护一致性验证关键词检索

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多接入边缘计算中相关性任务的联合调度算法

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通信学报 2023年第4期44卷 87-98页

作者：鲁蔚锋李宁徐佳徐力杰徐建南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

多接入边缘计算已经成为资源密集型应用程序的有前途的计算范式。不过,先前大部分研究工作没有考虑到任务的相关性,这可能导致不可行的调度决策。考虑应用程序上有些任务必须要在本地完成,研究了相关性任务在本地和边缘侧的联合调度方法... 详细信息

多接入边缘计算已经成为资源密集型应用程序的有前途的计算范式。不过,先前大部分研究工作没有考虑到任务的相关性,这可能导致不可行的调度决策。考虑应用程序上有些任务必须要在本地完成,研究了相关性任务在本地和边缘侧的联合调度方法,并考虑了多接入边缘计算卸载场景下的另一个不可忽视的能耗问题。将问题形式化为在满足应用程序的完成截止时间约束的条件下最小化系统中的能耗,并提出联合调度(JS)算法解决该问题。最后通过仿真实验分析JS算法在应用程序的完成率和系统能耗两方面的性能。仿真结果表明,JS算法在应用程序的完成率上优于其他对比算法并且至少可以节省43%的系统能耗。

关键词：多接入边缘计算相关性任务能耗任务调度联合调度算法

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结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法

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计算机科学 2024年第10期51卷 227-233页

作者：刘祖龙陈可佳南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学) 南京210023 南京大学软件新技术重点实验室南京210023

近年来,图神经网络(GNNs)已成为图学习领域的热点研究问题。受益于消息传递机制,GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设,然而,节点在结构影响力和邻域标签异配性等方面... 详细信息

近年来,图神经网络(GNNs)已成为图学习领域的热点研究问题。受益于消息传递机制,GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设,然而,节点在结构影响力和邻域标签异配性等方面具有明显的差异。为此,提出了一种结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法(SILC-GCL),基于节点的训练难度对GNNs模型进行课程学习。首先,设计了一种综合考虑节点的PageRank影响力值以及邻域标签冲突程度的训练难度测量器;其次,采用了一个训练调度器,用于在每个训练阶段选择训练难度合适的节点并生成一个由易到难的训练节点序列;最后在GNNs骨架模型上进行训练。在6个现实网络数据集上进行的节点分类实验均验证了SILC-GCL方法的有效性。

关键词：图表示学习图神经网络课程学习节点分类

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网络基础设施中重要网元子图的确定

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厦门大学学报（自然科学版） 2018年第4期57卷 558-564页

作者：刘峥郭舒婷周绮凤李涛南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 厦门大学航天航空学院福建厦门361005

网元子图是指大规模网络基础设施中包含承载具体业务网元的拓扑子图,网元子图可用于网络基础设施运维中的故障排查、诊断与修复.首先定义重要网元的概念;其次,为确定重要网元子图,提出一个统一框架来度量网元在结构和业务两方面的影响力... 详细信息

网元子图是指大规模网络基础设施中包含承载具体业务网元的拓扑子图,网元子图可用于网络基础设施运维中的故障排查、诊断与修复.首先定义重要网元的概念;其次,为确定重要网元子图,提出一个统一框架来度量网元在结构和业务两方面的影响力,将其作为重要网元的衡量标准,并设计了从重要网元扩展生成重要网元子图的高效算法.基于真实的网络基础设施数据以及合成的业务承载数据进行实验,实验结果验证了该方法可以高效地找到高质量的重要网元子图,并用于网络基础设施的运维,提高运维的效率,节省运维的成本.

关键词：网元子图邻域影响度故障网元网络基础设施运维

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