检索结果-内蒙古大学图书馆

第九届中国数据挖掘会议

作者：魏秀参徐书林安鹏杨健南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学) 南京21009 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学) 南京210094 社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室(南京理工大学) 南京210094 中国海洋石油集团有限公司信息技术中心北京100010

近年来多示例学习(multi-instance 1earning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变。然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学... 详细信息

近年来多示例学习(multi-instance 1earning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变。然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学的发展中不断出现新的议题、社交媒体中不断出现新的话题。由于存储限制或保密协议等原因,旧数据可能随着时间的发展变得不可见,这使得直接学习新的类别时模型会忘记曾经学过的知识。增量学习则被用于解决上述问题。因此,在多示例学习设定下进行增量数据挖掘十分有意义,然而目前针对多示例学习下的增量数据挖掘的工作十分稀少。提出一个基于注意力机制和原型分类器映射的多示例增量数据挖掘方法,通过注意力机制选择性地将多示例包的示例汇合为统一的特征表示,然后为每个类别生成类别原型表示并存储下来。类别原型通过原型分类器映射模块得到无偏鲁棒的类别分类器,并通过上一个增量阶段生成的分类器的预测结果对新增量阶段生成的分类器的预测结果进行知识蒸馏,使得模型能够在多示例学习下以极低的存储很好地保留模型的旧知识。实验结果表明：提出的方法能够有效地进行面向增量分类的多示例学习。

关键词：多示例学习增量学习注意力机制知识蒸馏原型

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城市感知网络中智慧居民的隐私保护方法研究

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信息通信 2014年第10期27卷 160-160页

作者：许捷党岚君西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

城市感知网络在快速发展的过程中暴露的突出问题就是隐私的保护。现有的隐私保护方法主要着眼于网络设施的软硬件环境完善与提高。文章首先给出了智慧居民的定义,其次给出了智慧居民的隐私保护原则及基本方法,建立"隐私—便捷"... 详细信息

城市感知网络在快速发展的过程中暴露的突出问题就是隐私的保护。现有的隐私保护方法主要着眼于网络设施的软硬件环境完善与提高。文章首先给出了智慧居民的定义,其次给出了智慧居民的隐私保护原则及基本方法,建立"隐私—便捷"关系的基本模型,最后对该隐私保护原则的完善提出了建议。

关键词：城市感知网络智慧居民隐私保护

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格上后向无关联性安全的验证者本地撤销群签名（英文）

引用

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2022年第6期23卷 879-896页

作者：张彦华刘西蒙胡予濮甘勇贾惠文郑州轻工业大学计算机与通信工程学院福州大学数学与计算机科学学院西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室郑州工程技术学院信息工程学院广州大学数学与信息科学学院

群成员可撤销的群签名中，验证者本地撤销机制似乎是一种更为灵活的选择，因为在签名验证过程中，仅需验证者获取最新的撤销信息，而不涉及签名者。与经典的数论型构造相对应，Langlois等人给出了后量子安全的首个格上验证者本地撤销群... 详细信息

群成员可撤销的群签名中，验证者本地撤销机制似乎是一种更为灵活的选择，因为在签名验证过程中，仅需验证者获取最新的撤销信息，而不涉及签名者。与经典的数论型构造相对应，Langlois等人给出了后量子安全的首个格上验证者本地撤销群签名。然而，截至目前，所有格上验证者本地撤销群签名方案暂不满足后向无关联性，该特性可保障群成员被撤销前其对消息签名的匿名性和无关联性。本文给出了首个格上后向无关联性安全的验证者本地撤销群签名方案，从而解决了这一公开问题。新方案为群公钥和群成员签名密钥节省了O(log N)的比特大小，并且没有任何公钥加密。特别地，新方案在随机谕言机模型下是可证明安全的，其困难性可归约至两个经典格上难题假设，即小整数解难题和差错学习难题。

关键词：群签名格密码验证者本地撤销后向无关联性小整数解难题

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