检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2021年第5期58卷 927-943页

作者：周纯毅陈大卫王尚付安民高艳松南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

不同于集中式深度学习模式,分布式深度学习摆脱了模型训练过程中数据必须中心化的限制,实现了数据的本地操作,允许各方参与者在不交换数据的情况下进行协作,显著降低了用户隐私泄露风险,从技术层面可以打破数据孤岛,显著提升深度学习的... 详细信息

不同于集中式深度学习模式,分布式深度学习摆脱了模型训练过程中数据必须中心化的限制,实现了数据的本地操作,允许各方参与者在不交换数据的情况下进行协作,显著降低了用户隐私泄露风险,从技术层面可以打破数据孤岛,显著提升深度学习的效果,能够广泛应用于智慧医疗、智慧金融、智慧零售和智慧交通等领域.但生成对抗式网络攻击、成员推理攻击和后门攻击等典型攻击揭露了分布式深度学习依然存在严重隐私漏洞和安全威胁.首先对比分析了联合学习、联邦学习和分割学习3种主流的分布式深度学习模式特征及其存在的核心问题.其次,从隐私攻击角度,全面阐述了分布式深度学习所面临的各类隐私攻击,并归纳和分析了现有隐私攻击防御手段.同时,从安全攻击角度,深入剖析了数据投毒攻击、对抗样本攻击和后门攻击3种安全攻击方法的攻击过程和内在安全威胁,并从敌手能力、防御原理和防御效果等方面对现有安全攻击防御技术进行了度量.最后,从隐私与安全攻击角度,对分布式深度学习未来的研究方向进行了讨论和展望.

关键词：深度学习分布式深度学习隐私攻击隐私保护后门攻击

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基于区域卷积神经网络的图像秘密共享方案

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 1065-1074页

作者：刘雁孝吴萍孙钦东西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

数字图像在如今网络高速发展时代已成为重要的信息载体,而对图像信息的安全保护也成为安全领域的重要研究课题.图像秘密共享方案是一种基于门限的密码学方案,能够为多个用户提供一种保护图像秘密信息的方案.该方案将秘密图像加密成若干... 详细信息

数字图像在如今网络高速发展时代已成为重要的信息载体,而对图像信息的安全保护也成为安全领域的重要研究课题.图像秘密共享方案是一种基于门限的密码学方案,能够为多个用户提供一种保护图像秘密信息的方案.该方案将秘密图像加密成若干个影子图像,分配给不同的用户.当用户的个数达到门限值后,原始图像可以被重构,否则用户无法获得原始图像的任何信息.图像信息的分类和识别是图像秘密共享的前提和基础,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像分类和识别中具有较高的准确性和较快的速度.将基于卷积神经网络的图像识别和分类与图像秘密共享结合起来,将深度学习工具应用于图像信息保护,可以提高基于传统人工图像识别的图像保护方案的效率.首先采用区域卷积神经网络(region CNN,RCNN)模型对图像进行识别,根据所包含的信息内容将图像分割成重要性级别不同的若干区域,然后在此基础上构造2种图像秘密共享方案,渐进式重构图像秘密共享方案以及具有重要影子图像的图像秘密共享方案.其中重要性级别较高的图像区域在图像重构中需要较高的门限,这一特性使得图像秘密共享方案能够适用于更多的应用场景.与传统的基于人工特征的图像识别方法相比,神经网络的引用能够提升图像分类和识别的效率,从而进一步提升了图像秘密共享的应用价值.

关键词：安全图像秘密共享门限图像识别卷积神经网络

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面向机器学习的安全外包计算研究进展

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计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1450-1466页

作者：陈珍珠周纯毅苏铓高艳松付安民南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

依靠机器学习,传统产业的数字化转型带来了海量数据增长,而产品服务的智能化提升则刺激了算力需求.云计算的灵活资源调配可以为资源有限的企业和用户提供便宜便捷的外包计算服务,实现机器学习的模型训练和模型托管,加快产品和服务的智... 详细信息

依靠机器学习,传统产业的数字化转型带来了海量数据增长,而产品服务的智能化提升则刺激了算力需求.云计算的灵活资源调配可以为资源有限的企业和用户提供便宜便捷的外包计算服务,实现机器学习的模型训练和模型托管,加快产品和服务的智能化建设,促进数字经济增长.然而,数据和模型外包伴随控制权转移,可能带来数据泄露风险和计算安全问题.近年来,机器学习的外包安全问题受到越来越多研究者的关注,并取得了一些显著成果.通过对2018—2022年这5年国内外机器学习安全外包研究工作调研,首先对现有主流的外包模型进行分类和特征归纳,依据任务阶段将外包模型划分为模型训练和模型托管模式,以及依据云服务商数量将外包模式划分为单云模式和多云模式.其次重点从逻辑回归、朴素贝叶斯分类、支持向量机、决策树和神经网络等典型机器学习算法角度对机器学习安全外包计算相关研究进展进行了深入阐述和分析.最后从不同角度分析和讨论了目前机器学习安全外包研究存在的不足,并展望未来面临的挑战和机遇.

关键词：云计算外包计算机器学习迁移学习隐私保护

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提示学习启发的无监督情感风格迁移研究

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 146-155页

作者：蔡国永李安庆桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

文本样式迁移是在保留文本内容信息的同时移植具有某种所需样式属性的文本生成任务。为了提高在非平行样式语料下的迁移质量,提出了一种指导填充掩码模型将句子重写为目标样式的新方法。该方法总体上基于“删除-检索-生成”样式迁移框架... 详细信息

文本样式迁移是在保留文本内容信息的同时移植具有某种所需样式属性的文本生成任务。为了提高在非平行样式语料下的迁移质量,提出了一种指导填充掩码模型将句子重写为目标样式的新方法。该方法总体上基于“删除-检索-生成”样式迁移框架,但采用大型无监督预训练语言模型和Transformer架构。根据Transformer的工作机理,改进了从源语句中筛选样式属性的方法,通过提示学习方法挖掘预训练模型的内部知识以实现对目标样式词的生成。在两个情感基准数据集上的实验表明,该方法在文本样式迁移任务上明显优于现有的编辑类方法,综合指标的相对分数平均提高了14%以上。

关键词：文本生成文本样式迁移情感迁移提示学习 Transformer

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基于网格聚类的情感分析研究

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中国科学技术大学学报 2016年第10期46卷 874-882页

作者：缪裕青高韩刘同来文益民桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

传统基于语义词典和基于机器学习的中文情感分析方法,其情感分析结果受人的主观因素影响较大,在一定程度上依赖于人工建立的词典,词典的可扩展性不强.本文对于不被包括在知网情感词典中但又含有一定情感倾向的词语,使用点互信息PMI算法... 详细信息

传统基于语义词典和基于机器学习的中文情感分析方法,其情感分析结果受人的主观因素影响较大,在一定程度上依赖于人工建立的词典,词典的可扩展性不强.本文对于不被包括在知网情感词典中但又含有一定情感倾向的词语,使用点互信息PMI算法、设置参数阈值等方法,进行自动识别、提取和分类,从而达到扩充词典的目的.在此基础上,建立商品评论的特征向量模型,提出情感分类算法SCG,通过网格聚类算法建立分类模型,在网格聚类过程中引入动态衰减因子,周期性地移除稀疏网格,减少计算量.实验结果表明,相比Naive Bayes,SMO(sequential minimal optimization)等分类算法,SCG算法具有更高的准确率和领域适应性.

关键词：情感分析网格聚类点互信息分类

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复数域符号相乘的差分网络编码

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系统工程与电子技术 2018年第5期40卷 1142-1147页

作者：李民政丁健苗春伟肖海林桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西信息科学实验中心广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

传统差分网络编码在解码转发方式下编码环节繁杂、中继检测复杂度高。基于此,文中提出复数域符号相乘的差分网络编码,并构建了中继检测方法一和中继检测方法二,能显著降低中继的检测和编解码复杂度。同时,将提出的编码方法拓展到多中继... 详细信息

传统差分网络编码在解码转发方式下编码环节繁杂、中继检测复杂度高。基于此,文中提出复数域符号相乘的差分网络编码,并构建了中继检测方法一和中继检测方法二,能显著降低中继的检测和编解码复杂度。同时,将提出的编码方法拓展到多中继协作方式以获取高阶协作分集增益,并得到随机差分空时网络编码,其能获得的分集增益阶数为解码正确的中继个数。仿真实验和理论分析均验证了提出的复数域符号相乘的差分网络编码方法在单中继和多中继协作方式下的有效性。

关键词：差分网络编码随机空时编码协作分集

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微积分基础的新视角

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中国科学（A辑） 2009年第2期39卷 247-256页

作者：张景中冯勇成都电子科技大学计算机推理与可信计算实验室成都610054 广州大学计算机与教育软件学院广州510006 华中师范大学教育信息技术工程研究中心武汉430079

微积分是大学数学教学的难点,也是数学机械化研究的重点.如能将其初等化,不仅能解决微积分学教学的难点,同时也能为微积分学的机械化研究提供另一条切实可行的途径.目前国内外学者在微积分初等化方面做了一些工作,但他们所给出的微分与... 详细信息

微积分是大学数学教学的难点,也是数学机械化研究的重点.如能将其初等化,不仅能解决微积分学教学的难点,同时也能为微积分学的机械化研究提供另一条切实可行的途径.目前国内外学者在微积分初等化方面做了一些工作,但他们所给出的微分与积分定义中的不等式都来源于极限定义所采用的不等式.本文提出了一个函数差商是另一个函数的中值的概念,这个概念刻画了原函数与导数的本质特征.在此基础上,得到了强可导和一致可导的充分必要条件并给出了积分系统更直观的定义.由此,简单完整地建立起了基于初等数学的微积分系统,为微积分系统机械化作了必要的准备;另外,本文的结果也显示了微积分学中许多常用定理的成立不依赖于实数理论的建立.

关键词：微积分初等化数学机械化导数积分

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可信计算中的可信度量机制

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北京工业大学学报 2010年第5期36卷 586-591页

作者：张立强张焕国张帆武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018

为了解决可信计算中完整性度量架构过于复杂、难以扩展以及没有体现行为可信的问题,在分析完整性度量机制的基础上,对可信的概念进行扩展,引入信任度量机制,依据可信度量的需求和目标,给出需求导向、多目标融合的度量对象树模型以及对... 详细信息

为了解决可信计算中完整性度量架构过于复杂、难以扩展以及没有体现行为可信的问题,在分析完整性度量机制的基础上,对可信的概念进行扩展,引入信任度量机制,依据可信度量的需求和目标,给出需求导向、多目标融合的度量对象树模型以及对应的可信度量模型,通过与完整性度量模型的分析对比,可信度量模型能给出综合性的可信评估结果,具有可灵活扩展的特点,更加符合可信度量的实际需求.

关键词：可信度量完整性度量可信计算

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基于双注意力多层特征融合的视觉情感分析

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计算机工程 2021年第9期47卷 227-234页

作者：蔡国永储阳阳桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

为获得更具判别性的视觉特征并提升情感分类效果,构建融合双注意力多层特征的视觉情感分析模型。通过卷积神经网络提取图像多通道的多层次特征,根据空间注意力机制对多通道的低层特征赋予空间注意力权重,利用通道注意力机制对多通道的... 详细信息

为获得更具判别性的视觉特征并提升情感分类效果,构建融合双注意力多层特征的视觉情感分析模型。通过卷积神经网络提取图像多通道的多层次特征,根据空间注意力机制对多通道的低层特征赋予空间注意力权重,利用通道注意力机制对多通道的高层特征赋予通道注意力权重,分别强化不同层次的特征表示,将强化后的高层特征和低层特征进行融合,形成用于训练情感分类器的判别性特征。在3个真实数据集TwitterⅠ、TwitterⅡ和EmotionROI上进行对比实验,结果表明,该模型的分类准确率分别达到79.83%、78.25%和49.34%,有效提升了社交媒体视觉情感分析的效果。

关键词：社交媒体视觉情感分析卷积神经网络注意力特征融合

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基于注意力机制与评论文本深度模型的推荐方法

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计算机工程 2019年第9期45卷 176-182页

作者：黄文明卫万成张健邓珍荣桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语... 详细信息

传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语义,引入注意力机制对输入内容进行重新赋权,通过并行的卷积神经网络挖掘用户和项目评论数据中的隐含特征,将两组特征耦合输入并采用因子分解机进行评分预测,得到推荐结果。实验结果表明,该方法可有效提高推荐准确率,均方误差较DeepCoNN方法提升2 %以上。

关键词：推荐系统特征提取注意力机制卷积神经网络因子分解机

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