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语言

  • 286 篇 中文
检索条件"机构=福州大学数学与计算机科学学院信息安全实验室"
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排序:
一种采用SmoteTomek和LightGBM算法的Web异常检测模型
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小型微型计算机系统 2020年 第3期41卷 587-592页
作者: 魏志强 张浩 陈龙 福州大学数学与计算机科学学院 福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350116
Web服务在网络服务中得到了广泛的应用,因此也成为了不法分子的主要攻击对象.现阶段针对Web攻击的检测技术可分为误用检测与异常检测.基于误用检测的Web异常检测存在规则特征库臃肿,维护困难,无法检测变形或新型Web攻击等不足;而基于异... 详细信息
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半监督异常流量检测研究综述
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小型微型计算机系统 2020年 第11期41卷 2371-2379页
作者: 李杰铃 张浩 福州大学数学与计算机科学学院 福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350116
随着信息网络的高速发展,特别是高速互联网、5G网络、物联网等的发展,网络流量信息的获取也变得更加容易,但对流量数据进行标记面临着不可逾越的困难.半监督学习能够将少量标记的流量与大量未标记的流量同时进行训练,也因此成为网络安... 详细信息
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一种实用的移动AR实验解决方案
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实验技术与管理 2020年 第7期37卷 47-52页
作者: 谢伙生 杨铮 林晶 福州大学数学与计算机科学学院 福建福州350116 福州大学网络信息安全与计算机技术国家级实验教学示范中心 福建福州350116
传统移动AR实验的底层开发实现较复杂,不便于AR技术的普及,同时在开发过程中也较难获取到移动端传感器数据。针对该问题提出了一种更为直观和便捷的移动AR实验解决方案,利用Android Studio和Unity3D通信机制进行传感器数据传输,并融合An... 详细信息
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面向手写体识别的DCNN抗噪性能研究
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软件导刊 2021年 第5期20卷 1-6页
作者: 蔡际杰 陈德旺 张璜 福州大学数学与计算机科学学院 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室 福建福州350108 福州理工学院计算与信息科学学院 福建福州350506
深度卷积神经网络(DCNN)是人工智能研究领域前沿方向。DCNN结构复杂、参数非常多、可解释性与鲁棒性不强,对图像数据集的清晰度要求很高,而目前关于DCNN抗噪性能研究还较欠缺。通过给手写体数据集DigitDataset的测试集添加4种不同幅度噪... 详细信息
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用户可动态撤销及数据可实时更新的云审计方案
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软件学报 2020年 第2期31卷 578-596页
作者: 韩静 李艳平 禹勇 丁勇 陕西师范大学数学与信息科学学院 陕西西安710119 陕西师范大学计算机科学学院 陕西西安710119 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004
随着云存储的出现,越来越多的用户选择将大量数据存储在远程云服务器上,以节约本地存储资源.如何验证用户远程存储在云端数据的完整性,成为近年来学术界的一个研究热点.虽然现已提出了很多云审计方案,但大多数方案都假设个人和企业在使... 详细信息
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基于Zoneout的跨尺度循环神经网络及其在短期电力负荷预测中的应用
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计算机科学 2020年 第9期47卷 105-109页
作者: 庄世杰 於志勇 郭文忠 黄昉菀 福州大学数学与计算机科学学院 福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350116
通过精确的电力负荷预测,智能电网可以提供比传统电网更高效、可靠和环保的电力服务。现实生活中,电力负荷数据往往存在着与历史数据较高的时间相关性,而传统的神经网络却很少关注它。近年来,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN... 详细信息
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深度学习中的对抗攻击与防御
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网络与信息安全学报 2020年 第5期6卷 36-53页
作者: 刘西蒙 谢乐辉 王耀鹏 李旭如 福州大学数学与计算机科学学院 福建福州350108 广东省数据安全与隐私保护重点实验室 广东广州510632 华东师范大学计算机与科学学院 上海200241
对抗样本是被添加微小扰动的原始样本,用于误导深度学习模型的输出决策,严重威胁到系统的可用性,给系统带来极大的安全隐患。为此,详细分析了当前经典的对抗攻击手段,主要包括白盒攻击和黑盒攻击。根据对抗攻击和防御的发展现状,阐述了... 详细信息
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新工科背景下的网络空间安全人才培养模式
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计算机教育 2021年 第8期 91-95页
作者: 张浩 郭文忠 董晨 李杰铃 福州大学数学与计算机科学学院 福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福建福州350116
针对网络空间安全中的人才培养问题,提出网络空间人才培养建设目标,给出人才培养建设思路,以现有信息安全人才培养机制为基础,依据新工科理论,从强化课程思政、交叉学科融合、课内外实践互补、多主体协同育人和完善持续改进机制的网络... 详细信息
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基于深度学习的点云分割方法综述
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计算机工程与应用 2020年 第1期56卷 38-45页
作者: 俞斌 董晨 刘延华 程烨 福州大学数学与计算机科学学院 福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350116 福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室 福州350116
点云分割是点云数据理解中的一个关键技术,但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作,按基本思想分为基于视图和投影的方法、基于体素的方... 详细信息
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基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法
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模式识别与人工智能 2019年 第2期32卷 97-107页
作者: 刘秉瀚 李振达 柯逍 福州大学数学与计算机科学学院 福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350116
提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最... 详细信息
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