检索结果-内蒙古大学图书馆

网络与信息安全学报 2021年第3期7卷 141-148页

作者：陈圣楠范新民福建师范大学福建福州350117 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福建福州350117

移动设备上难以获取大量标签样本,而训练不足导致分类模型在人体动作识别上表现欠佳。针对这一问题,提出一种基于多视图半监督集成学习的人体动作识别算法。首先,利用两种内置传感器收集的数据构建两个特征视图,将两个视图和两种基分类... 详细信息

移动设备上难以获取大量标签样本,而训练不足导致分类模型在人体动作识别上表现欠佳。针对这一问题,提出一种基于多视图半监督集成学习的人体动作识别算法。首先,利用两种内置传感器收集的数据构建两个特征视图,将两个视图和两种基分类器进行组合构建协同学习框架;然后,根据多分类任务重新定义置信度,结合主动学习思想在迭代过程中控制预测伪标签结果;使用LightGBM对扩充后的训练集进行学习。实验结果表明,算法的精确率、召回率和F1值较高,能稳定、准确地识别多种人体动作。

关键词：人体动作识别半监督学习小样本 LightGBM

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基于图注意力机制的无地图场景轨迹预测方法

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计算机工程 2024年第7期50卷 144-153页

作者：刘建敏林晖汪晓丁福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福建福州350117

现有的轨迹预测工作大多依赖于高精地图,但高精地图的采集耗时长、成本高、处理复杂,难以快速适应智能交通的大面积普及。为解决无地图场景下车辆轨迹预测问题,提出一种基于多模态数据时空特征的轨迹预测方法。构建多个历史轨迹时空交互... 详细信息

现有的轨迹预测工作大多依赖于高精地图,但高精地图的采集耗时长、成本高、处理复杂,难以快速适应智能交通的大面积普及。为解决无地图场景下车辆轨迹预测问题,提出一种基于多模态数据时空特征的轨迹预测方法。构建多个历史轨迹时空交互图,交叉使用时间和空间注意力并进行深度融合,以建模道路上车辆之间的时空关联性。在此基础上,利用残差网络进行多目标多模态轨迹生成。在真实数据集Argoverse 2上进行模型的训练和测试,实验结果表明,相较于CRAT-Pred方法,该模型在单模态预测方面最小平均位移误差、最小最终位移误差和未命中率指标分别提升了3.86%、3.89%、0.48%,在多模态预测方面各项指标分别提升了0.78%、0.96%、0.42%。该方法能够有效地捕捉车辆移动轨迹的时间和空间特征,并可在自动驾驶等相关领域得到有效应用。

关键词：多模态任务轨迹预测时空特征注意力机制交叉注意力

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基于生成对抗网络的隐私增强联邦学习方案

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网络与信息安全学报 2023年第3期9卷 113-122页

作者：余锋林庆新林晖汪晓丁福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350017 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心(福建师范大学) 福建福州350017 福州大学至诚学院福建福州350002

联邦学习作为一种分布式机器学习范式,其具有隐私保护能力和异构协作等特性,引起了研究者极大的关注。然而,研究工作表明通过梯度可以确定一个确切的数据记录或一个具有特定属性的数据记录是否包含在其他参与者的批处理中,甚至揭露参与... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习范式,其具有隐私保护能力和异构协作等特性,引起了研究者极大的关注。然而,研究工作表明通过梯度可以确定一个确切的数据记录或一个具有特定属性的数据记录是否包含在其他参与者的批处理中,甚至揭露参与者的训练数据,通常称之为“梯度泄露”。同时,当前隐私增强联邦学习方法的工作可能存在准确率下降或者计算通信开销增加等问题,甚至引发新的不安全因素。因此,提出一种差分隐私增强的生成对抗网络模型,该模型向vanillaGAN中引入了识别器,通过生成器与鉴别器、生成器与识别器两个博弈过程,生成器合成的数据尽可能接近输入数据的同时满足差分隐私的约束。将此模型应用到联邦学习框架中,在一定程度上保证了模型准确率,并且提高了联邦学习框架的隐私保护能力。仿真实验验证了所提方案在客户端/服务器联邦学习架构下的有效性,相比DP-SGD方法,所提方案平衡了数据隐私性与实用性而不是以牺牲准确率为代价来增强隐私保护能力。从理论上分析了所提模型在点对点(P2P,peer-to-peer)架构下的可用性,并讨论了未来研究工作。

关键词：联邦学习梯度泄露隐私增强生成对抗网络差分隐私

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深度学习在Android恶意应用检测中的应用

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信息技术与信息化 2021年第7期 96-98页

作者：陈弘晟福建师范大学网络与数据中心福建福州350108 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福建福州350108

为更好地了解基于深度学习的Android恶意应用检测领域的研究现状,对该领域现有的研究工作进行了综述。首先介绍了Android恶意应用检测技术的发展以及主要方法,然后阐述了四种主流深度神经网络的基本原理,并从网络结构、特征工程和应用... 详细信息

为更好地了解基于深度学习的Android恶意应用检测领域的研究现状,对该领域现有的研究工作进行了综述。首先介绍了Android恶意应用检测技术的发展以及主要方法,然后阐述了四种主流深度神经网络的基本原理,并从网络结构、特征工程和应用效果等方面对深度神经网络在Android恶意应用检测中的应用现状进行了总结,最后对基于深度学习的Android恶意应用检测技术的未来研究方向进行了展望。可以看到,引入深度学习的Android恶意应用检测技术具有明显的优势,但也存在需要进一步改进的问题,如模型的鲁棒性、可解释性等。

关键词： Android 恶意应用检测深度学习

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面向半异步联邦学习的防御投毒攻击方法研究

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信息网络安全 2024年第10期24卷 1578-1585页

作者：吴立钊汪晓丁徐恬阙友雄林晖福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福州350117 中国热带农业科学院热带生物技术研究所海口571101 昌都市经济和信息化局昌都854000

联邦学习由于其分布式特性,容易遭受模型投毒攻击,即恶意客户端通过发送篡改的模型更新来破坏全局模型的准确性。在众多的联邦学习分支方法中,半异步联邦学习由于其对实时性要求较低,使得它在面对投毒攻击时显得尤为脆弱。目前,检测恶... 详细信息

联邦学习由于其分布式特性,容易遭受模型投毒攻击,即恶意客户端通过发送篡改的模型更新来破坏全局模型的准确性。在众多的联邦学习分支方法中,半异步联邦学习由于其对实时性要求较低,使得它在面对投毒攻击时显得尤为脆弱。目前,检测恶意客户端的主要手段是通过分析客户端更新的统计特征来进行区分。然而,这一方法并不适用于半异步联邦学习。由于陈旧更新中包含由延迟产生的噪声,导致现有的检测算法难以区分良性客户端的陈旧更新与攻击者的恶意更新。为了解决半异步联邦学习中的恶意客户端检测问题,文章提出了一种基于预测模型更新的检测方法SAFLD。该方法根据模型的历史更新来预测客户端的过时更新并评估恶意分数,在检测中分数较高的客户端将被标记为恶意更新客户端并移除。文章在两个基准数据集上进行了实验,结果表明,相比于现有的检测算法,SAFLD能够在半异步联邦学习场景中更加准确地检测出多种最先进的模型投毒攻击。

关键词：半异步联邦学习投毒攻击 L-BFGS 恶意客户端检测

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高校数据治理过程中数据自动回流技术研究

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信息系统工程 2021年第5期34卷 93-94页

作者：苏彬庭许力周赵斌福建师范大学网络与数据中心福建省网络安全与密码技术重点实验室网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心

数据治理为高校整合数据资产提供了实施方法和技术支撑。数据回流作为数据治理过程的重要组成部分,在解决数据清洗、纠错、补录等问题发挥至关重要的作用。传统的数据回流技术,由于操作复杂,在实施过程中难以开展。论文首先介绍了传统... 详细信息

数据治理为高校整合数据资产提供了实施方法和技术支撑。数据回流作为数据治理过程的重要组成部分,在解决数据清洗、纠错、补录等问题发挥至关重要的作用。传统的数据回流技术,由于操作复杂,在实施过程中难以开展。论文首先介绍了传统数据回流技术的框架,然后对该框架进行分析,最后基于该框架设计一种数据自动回流技术,并介绍技术实现方法。

关键词：高校数据治理数据回流

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基于教育云平台数据分类分级体系的访问控制模型

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信息安全研究 2022年第4期8卷 400-407页

作者：范新民林晖陈圣楠陈恩生福建师范大学网络与数据中心福州350117 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福州350117

教育云平台是教育数字化建设的重要基础设施之一,其核心是通过统一来自不同部门和机构的业务数据消除信息孤岛,避免信息系统的重复建设.然而,教育云平台在实现数据共享的同时,也因其自身的开放性和动态性严重影响了数据资源安全.针对教... 详细信息

教育云平台是教育数字化建设的重要基础设施之一,其核心是通过统一来自不同部门和机构的业务数据消除信息孤岛,避免信息系统的重复建设.然而,教育云平台在实现数据共享的同时,也因其自身的开放性和动态性严重影响了数据资源安全.针对教育云平台中的数据管控,提出一种基于数据分类分级体系的访问控制模型.该模型综合考虑了数据分类、安全等级、生命周期和敏感性等安全特性,为数据打上多维度安全标签;将安全标签与基于角色的访问控制策略融合,通过粗粒度过滤和细粒度控制的2级授权集中管理数据权限.经原型系统验证,该模型能有效实现云平台中数据的受限共享,防止用户越权操作.

关键词：云平台数据安全访问控制模型数据分类分级安全标签 RBAC

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中小学人工智能课程一体化教学平台构建与应用

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计算机教育 2023年第11期 180-185页

作者：蒋佳龙林木辉福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建师范大学教育学院福建福州350117 网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福建福州350117

针对我国中小学人工智能课程体系不连贯、缺乏有效教学环境支撑的问题,分析目前我国中小学人工智能课程教育现状,提出一套集教、学、练为一体的人工智能教学平台总体建设方案,介绍平台构建过程及教学应用情况,以期为促进中小学人工智能... 详细信息

针对我国中小学人工智能课程体系不连贯、缺乏有效教学环境支撑的问题,分析目前我国中小学人工智能课程教育现状,提出一套集教、学、练为一体的人工智能教学平台总体建设方案,介绍平台构建过程及教学应用情况,以期为促进中小学人工智能教育发展提供参考。

关键词：中小学人工智能课程一体化教学平台

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基于多约束安全工作流的漏洞管理系统

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信息安全研究 2022年第7期8卷 700-706页

作者：陈圣楠范新民许力福建师范大学网络与数据中心福州350117 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 网络与教育信息化福建省高校工程研究中心福州350117

当前网络空间安全形势日益严峻,层出不穷的网络安全漏洞使许多企事业单位痛苦不堪,造成难以估量的经济损失,成为大多数企事业单位的痛点和难点.漏洞管理需要协同人、资源和工具共同完成,必须设计一套高效的、安全的工作流.针对这一情况... 详细信息

当前网络空间安全形势日益严峻,层出不穷的网络安全漏洞使许多企事业单位痛苦不堪,造成难以估量的经济损失,成为大多数企事业单位的痛点和难点.漏洞管理需要协同人、资源和工具共同完成,必须设计一套高效的、安全的工作流.针对这一情况,在基于任务-角色的访问控制策略基础上,添加时间、空间、上下文等属性约束,构建多约束安全工作流模型并将其应用于漏洞管理流程.实践表明,流程可覆盖漏洞全生命周期管理,确保相关人员权责统一.同时,流程能轻松完成对数据及时定位、处理、分析和存档,使漏洞管理全过程可追踪、可回溯.

关键词：漏洞管理安全工作流全生命周期管理细粒度访问控制网络安全

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基于微信平台的校园门禁管理系统设计与实现

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实验室科学 2024年第4期27卷 161-166页

作者：林传銮许力李溢明史炳强福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350108 福建师范大学网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心福建福州350108 福州校企邦网络科技有限公司福建福州350108

为加强入校人员管控精准施策,创新校园安全管理模式,进一步提升校园门禁管理效能,利用微信公众平台,在数据治理、信息监测、学生返校管理、硬件对接的基础上,依托微信服务号与B/S结构的HTML5页面,应用二维码、人脸识别、微服务分布式架... 详细信息

为加强入校人员管控精准施策,创新校园安全管理模式,进一步提升校园门禁管理效能,利用微信公众平台,在数据治理、信息监测、学生返校管理、硬件对接的基础上,依托微信服务号与B/S结构的HTML5页面,应用二维码、人脸识别、微服务分布式架构、大数据分析等技术设计与实现了校园门禁系统,主要功能包括审批追溯、记录登记、凭证防伪、数据分析等。实践结果表明,基于微信平台的校园门禁系统用户体验佳、兼容性强、开发效率高,实现了入校人员信息化闭环管控。

关键词：微信平台门禁系统闭环管控

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