检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2017年第3期43卷 390-397页

作者：朱叶申铉京陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

现有的复制–粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式(Color local binary patterns,Co LBP)的隐蔽性复制–粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即... 详细信息

现有的复制–粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式(Color local binary patterns,Co LBP)的隐蔽性复制–粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)特征;最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制–粘贴区域.实验结果表明,本算法对隐蔽性复制–粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性.

关键词：图像盲鉴别复制–粘贴篡改彩色局部二值模式灰度共生矩阵 kd树

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基于谱分解的不确定数据聚类方法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第5期47卷 1604-1611页

作者：李嘉菲孙小玉吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:... 详细信息

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。

关键词：人工智能不确定数据谱分解聚类数据降噪协方差结构

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改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用

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计算机应用研究 2018年第4期35卷 1042-1045页

作者：杨从锐钱谦王锋孙铭会昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、... 详细信息

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。

关键词：自适应遗传算法函数优化求解精度种群适应度

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基于密度峰值的重叠社区发现算法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第1期47卷 242-248页

作者：时小虎冯国香李牧李瑛吴春国吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学珠海学院计算机科学与技术系广东珠海519041 吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。... 详细信息

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。基于真实网络的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

关键词：计算机应用复杂网络社区发现重叠社区小世界特性模块度

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车载控制器局域网络总线的动态口令身份认证方法

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西安交通大学学报 2017年第6期51卷 97-102页

作者：吴尚则秦贵和刘毅郭森戚琦刘恬佳吉林大学软件学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对车载控制器局域网络(CAN)总线存在缺陷、严重威胁车载信息安全的问题,提出了一种基于挑战/应答模式的车载CAN总线动态口令身份认证方法。该方法考虑到CAN总线是使用极为广泛的标准车载总线及广播形式发送消息的特点,通过利用身份认... 详细信息

针对车载控制器局域网络(CAN)总线存在缺陷、严重威胁车载信息安全的问题,提出了一种基于挑战/应答模式的车载CAN总线动态口令身份认证方法。该方法考虑到CAN总线是使用极为广泛的标准车载总线及广播形式发送消息的特点,通过利用身份认证技术来确认消息的身份,保证了总线上消息传输的可信任性;根据对身份认证实现模式的研究,采用基于挑战/应答模式的动态认证方法,由于每次认证的挑战值都是随机的,因此每次生成的口令都是不同的;在每次通信时,所使用的认证码都是根据口令生成的,并通过哈希函数生成下次使用的口令。实验结果表明,与传统的CAN总线的方法相比,使用该方法后可以在保证CAN总线真实性的同时,保证传输消息的完整性,从而大幅度提高了车载信息安全级别。

关键词：车载信息安全车载控制器局域网络总线身份认证

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基于模型诊断中结合问题特征的新方法

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计算机研究与发展 2017年第3期54卷 502-513页

作者：欧阳丹彤周建华刘伯文张立明吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断一直是人工智能领域中热门的研究问题.近些年来,随着SAT求解器效率的逐渐提高,基于模型的诊断也被转换成SAT问题进行求解.在对基于模型诊断求解方法 CSSE-tree深入研究基础上,结合诊断问题和SAT求解过程的特征,给出先对包... 详细信息

基于模型诊断一直是人工智能领域中热门的研究问题.近些年来,随着SAT求解器效率的逐渐提高,基于模型的诊断也被转换成SAT问题进行求解.在对基于模型诊断求解方法 CSSE-tree深入研究基础上,结合诊断问题和SAT求解过程的特征,给出先对包含组件个数较多的候选诊断进行求解的方法,进而减小SAT求解问题的规模;在对极小诊断解和非极小诊断解剪枝方法的基础上,首次提出非诊断解定理及非诊断解空间的剪枝方法,有效地实现了对诊断的无解空间进行剪枝.根据组件个数较多的候选诊断先求解及有解无解剪枝方法特征,构建基于反向搜索的LLBRS-tree方法.实验结果表明:与CSSE-tree算法相比,LLBRS-tree算法减少了SAT求解次数、减小了求解问题规模,效率较好,尤其是求解多诊断时效率提高更为显著.

关键词：基于模型的诊断无解空间剪枝合取范式 SAT求解器枚举树

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一种基于密度的分布式聚类方法

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软件学报 2017年第11期28卷 2836-2850页

作者：王岩彭涛韩佳育刘露吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

聚类是数据挖掘领域中的一种重要的数据分析方法.它根据数据间的相似度,将无标注数据划分为若干聚簇.CSDP是一种基于密度的聚类算法,当数据量较大或数据维数较高时,聚类的效率相对较低.为了提高聚类算法的效率,提出了一种基于密度的分... 详细信息

聚类是数据挖掘领域中的一种重要的数据分析方法.它根据数据间的相似度,将无标注数据划分为若干聚簇.CSDP是一种基于密度的聚类算法,当数据量较大或数据维数较高时,聚类的效率相对较低.为了提高聚类算法的效率,提出了一种基于密度的分布式聚类方法 MRCSDP,利用MapReduce框架对实验数据进行聚类.该方法定义了独立计算单元和独立计算块的概念.首先,将数据拆分为若干数据块,构建独立计算单元和独立计算块,在集群中分配独立计算块的任务;然后进行分布式计算,得到数据块的局部密度,将局部密度合并得到全局密度,根据全局密度计算中心值,由全局密度和中心值得到每个数据块中候选聚簇中心;最后,从候选聚簇中心选举出最终的聚簇中心.MRCSDP在充分降低时间复杂度的基础上得到较好的聚类效果.实验结果表明,分布式环境下的聚类方法MRCSDP相对于CSDP更能快速、有效地处理大规模数据,并使各节点负载均衡.

关键词：聚类分布式计算 MapReduce 独立计算单元独立计算块

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优化求解约束满足问题的MDDc和STR3算法

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软件学报 2017年第12期28卷 3156-3166页

作者：杨明奇李占山李哲吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

广义弧相容是求解约束满足问题应用最广泛的相容性,MDDc,STR2和STR3是表约束上维持广义弧相容应用较多的算法,其中,MDDc基于对约束压缩表示的思想,将表约束表示成多元决策图,对各个元组之间存在较多交叠部分的约束具有很好的压缩效果;S... 详细信息

广义弧相容是求解约束满足问题应用最广泛的相容性,MDDc,STR2和STR3是表约束上维持广义弧相容应用较多的算法,其中,MDDc基于对约束压缩表示的思想,将表约束表示成多元决策图,对各个元组之间存在较多交叠部分的约束具有很好的压缩效果;STR3同STR2一样,基于动态维持有效元组的思想,当元组集规模缩减较慢时,STR3维持广义弧相容的效率高于STR2.通过深入分析发现,MDDc中查找节点的有效出边和STR3中检测并删除无效元组是耗时最多的操作.分别对MDDc和STR3提出一种自适应查找有效出边和检测删除无效元组的方法AdaptiveMDDc和AdaptiveSTR,对于同一操作,可以根据回溯搜索不同阶段的局势,自适应地选择代价最小的实现方法.得益于较低的判断代价以及回溯搜索不同阶段采用不同方法的效率差异,AdaptiveMDDc和AdaptiveSTR相比,原算法速度提升显著,其中,AdaptiveSTR在一些问题上相比STR3提速3倍以上.

关键词：约束满足问题(CSP) 广义弧相容(GAC) 自适应多元决策图(MDD) AdaptiveMDDc AdaptiveSTR

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熵选择多重二进制编码

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吉林大学学报（工学版） 2017年第1期47卷 218-226页

作者：赵宏伟王振杨文迪刘萍萍吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 华东师范大学计算机科学与软件工程学院上海200062

为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为低维二进制编码,并保证同一样本点在两种空间内的归一化距离满足相似性。从而在实现近邻检索任务时,可使... 详细信息

为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为低维二进制编码,并保证同一样本点在两种空间内的归一化距离满足相似性。从而在实现近邻检索任务时,可使用代价较低的汉明距离替换欧式距离,达到降低检索复杂度的目的。为保证由哈希函数生成的二进制编码具有较优的近邻检索性能,本文首先基于查找机制得到数据集适应空间分布特性的二进制标签,然后利用SVM算法得到二进制标签的分类平面,并选择其中具有最大熵值的平面函数作为最终的哈希映射函数。为了进一步提高近邻检索性能,在训练阶段,初始化多种不同的编码中心点用以生成多重二进制标签,并得到与此相应的多重哈希函数和多重二进制编码。在检索过程中,建立了基于多重二进制编码的近邻检索体系,返回具有较小平均汉明距离的样本点作为最终检索结果。实验结果表明:与其他现存优秀算法相比,本文算法可以快速、有效地将浮点型数据转化为二进制编码,而且基于这些二进制编码的近邻检索性能较优。

关键词：计算机应用近邻检索二进制特征哈希编码熵

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高级持续性威胁中隐蔽可疑DNS行为的检测

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计算机研究与发展 2017年第10期54卷 2334-2343页

作者：王晓琪李强闫广华玄光哲郭东吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 吉林大学大数据和网络管理中心长春130012

近年来,高级持续性威胁(advanced persistent threats,APT)危害企业、组织甚至国家安全,给目标带来了巨大的经济损失,其重要特征是攻击持续时间跨度大,在目标网络内长期潜伏.现有的安全防御措施还无法有效检测APT.现有研究认为通过分析... 详细信息

近年来,高级持续性威胁(advanced persistent threats,APT)危害企业、组织甚至国家安全,给目标带来了巨大的经济损失,其重要特征是攻击持续时间跨度大,在目标网络内长期潜伏.现有的安全防御措施还无法有效检测APT.现有研究认为通过分析APT攻击中目标网络的DNS请求,可以帮助检测APT攻击.增加DNS流量中的时间特征结合变化向量分析和信誉评分方法来检测隐蔽可疑的DNS行为.提出一种协助检测APT的框架APDD,通过分析大量的DNS请求数据检测长时间周期下APT中隐蔽可疑的DNS行为.将收集到的DNS请求数据执行数据缩减并提取特征;利用变化向量分析方法(change vector analysis,CVA)和滑动时间窗口方法分析待检测域名访问记录与现有APT相关域名之间的相似度;建立一个信誉评分系统对相似度较高的待检测域名访问记录进行打分;APDD框架输出一个可疑域名访问记录排名列表,可用于后续人工优先分析最可疑的记录,从而提高APT攻击的检测效率;利用一个大型校园网中收集的包含1 584 225 274条DNS请求记录的数据加入仿真攻击数据来验证框架的有效性与正确性,实验结果表明:提出的框架可以有效地检测到APT中隐蔽可疑的DNS行为.

关键词：高级持续威胁 DNS请求数据数据缩减变化向量分析信誉评分

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