检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第3期46卷 28-44页

作者：郭佳琦马智王文胜田聪段振华西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,... 详细信息

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,并结合四叉默克哈希树和高效短签名,实现搜索结果的可验证性。安全性和性能分析表明,所提方案在保证索引和查询安全性的同时,显著降低了索引和查询的加密计算复杂度及密钥存储开销。所提方案在提高图像检索精度和安全性的同时,优化了计算与存储资源,适用于云辅助物联网环境。

关键词：图像安全检索安全k近邻算法容错学习问题物联网

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解决动态约束多目标问题的复合预测进化算法

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控制理论与应用 2025年第2期42卷 335-343页

作者：郭知业魏静萱西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分... 详细信息

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分为2类,并针对两类变化提出2个约束预测器,用以追踪可行区域;其次,将约束预测器与非线性预测器组合成复合预测策略,根据问题的不同变化情况使用策略中的对应预测器,消耗较少的资源获得预测解,加速寻优过程;再次,应用基于分解的多目标优化算法,将预测解优化得到最终的最优解.所提出的基于复合预测的动态多目标优化算法在8个动态变化的问题上与6个典型算法进行对比测试,实验结果表明,所提算法获得的解集在收敛性和多样性上具有显著优势,复合预测策略的预测性能较优.

关键词：动态多目标优化进化算法动态约束条件

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DoTI:面向数据业务的TEE融合技术研究

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通信学报 2025年第2期46卷 18-28页

作者：马承彦卢笛马鑫迪习宁王锦锦马建峰西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 伯明翰大学计算机科学学院英国伯明翰B152TT

协同平台面临系统和数据安全的挑战,可信执行环境(TEE)通过硬件隔离技术实现基于明文的机密计算,确保代码和数据的机密性与完整性。然而,异构的TEE技术使得同一份代码或程序无法直接在不同TEE架构中直接运行并相互提供可信的数据操作接... 详细信息

协同平台面临系统和数据安全的挑战,可信执行环境(TEE)通过硬件隔离技术实现基于明文的机密计算,确保代码和数据的机密性与完整性。然而,异构的TEE技术使得同一份代码或程序无法直接在不同TEE架构中直接运行并相互提供可信的数据操作接口,导致跨TEE场景下任务协同执行的安全问题。为了解决上述问题,提出一种基于数据操纵语言的TEE融合技术DoTI,从数据处理的业务层解决跨TEE的数据安全交互问题,并结合基于属性加密的密码学方法保持多TEE协同的隔离性。实验结果表明,在DoTI环境下迁移至TEE的数据库性能约为原始数据库的119.15%,且网络通信能力优于现有方案,能够满足协同平台数据共享的可用性和安全性要求。

关键词：协同平台可信执行环境数据操纵语言基于属性的加密

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反馈集与子集反馈集问题的计算复杂性研究进展

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 104-118页

作者：白天肖鸣宇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是... 详细信息

反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是反馈集问题的一种更一般化的形式,更加具有普适性和实用性.近年来,这2个问题在计算复杂性上的分类工作已逐步完善,在算法领域也已出现许多重要的突破.相关研究工作分为2个部分进行介绍.第1部分详尽地介绍了反馈集和子集反馈集各种不同版本的问题,梳理了它们之间的一些重要关系,并介绍了这些问题在一般图上的计算复杂性.第2部分系统性地介绍了反馈集和子集反馈集问题在一些重要子图类上的计算复杂性,包括度有界的图类、平面图类、竞赛图图类、相交图类、禁止图图类和二部图图类.最后对反馈集和子集反馈集问题的研究现状进行分析和总结,概括了目前主流的研究趋势.

关键词：反馈集问题子集反馈集问题图论计算复杂性图算法

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基于图卷积自编码器的多视图属性网络异常检测算法

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中国科学:信息科学 2025年第2期55卷 269-283页

作者：李贺彭以冲张万园马小科崔江涛黄健斌西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710126

属性网络上的异常检测已经在垃圾邮件检测、金融欺诈检测和网络安全中的入侵检测等领域得到了广泛应用.然而,现有的研究大多将属性网络中不同类别的数据等同对待,无法精准检测出多类别的节点异常.为了解决这个问题,本文提出了一个基于... 详细信息

属性网络上的异常检测已经在垃圾邮件检测、金融欺诈检测和网络安全中的入侵检测等领域得到了广泛应用.然而,现有的研究大多将属性网络中不同类别的数据等同对待,无法精准检测出多类别的节点异常.为了解决这个问题,本文提出了一个基于图卷积自编码器的多视图属性网络异常检测框架AMEAN(anomaly detection on multi-view attribute networks).具体来说,AMEAN首先根据节点分类拆分多视图,再利用属性网络中丰富的语义信息,使用图卷积网络对每个视图进行处理.由于图卷积运算的低通特性过滤了大部分异常信号(高频信号),AMEAN还引入了自编码器模块.异常程度越大的节点,经过图卷积自编码器的重构误差越大.通过图卷积和自编码器的这种协同作用,AMEAN可以从结构和属性两个角度来衡量不同类别节点的异常程度.在合成数据集和真实世界数据集上的实验结果表明,AMEAN优于现有的模型,能精准检测出属性网络中的多类别异常节点.

关键词：多视图属性网络异常检测图卷积网络自编码器

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基于状态位索引方法的小状态流密码算法Draco-F

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 271-278页

作者：张润莲范欣赵昊武小年韦永壮桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541000

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针... 详细信息

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针对Draco算法存在的安全缺陷等问题,该文提出一种基于状态位索引和动态初始化的改进算法Draco-F算法。首先,Draco-F算法通过使用状态位索引的方法增加了选择函数的周期并降低硬件成本;其次,在保障非线性反馈移位寄存器(NFSR)状态位使用均匀性的前提下,Draco-F算法通过简化输出函数进一步降低算法的硬件成本;最后,Draco-F算法引入动态初始化技术以防止密钥回溯。对Draco-F算法的安全性分析和软硬件测试结果表明:相对于Draco算法,Draco-F算法避免了Draco算法的安全漏洞,可以以128 bit的实际内部状态提供128 bit的安全级别;同时,Draco-F算法具有更高的密钥流吞吐率和更小的电路面积。

关键词：流密码初始向量和密钥前缀组合 Draco 状态位索引动态初始化

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基于自监督对抗学习的多尺度知识蒸馏方法

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控制与决策 2025年第3期40卷 880-888页

作者：张建梁兴柱张康林玉娥夏晨星安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 西安电子科技大学微电子学院西安710126

针对离线知识蒸馏中因教师与学生之间规模差距过大,知识难以有效传递,导致学生性能不佳的问题,提出一种基于自监督对抗学习的多尺度知识蒸馏方法(SAMKD),并利用自监督和对抗学习进一步开发中间多尺度特征与网络末端输出特征logits的潜力... 详细信息

针对离线知识蒸馏中因教师与学生之间规模差距过大,知识难以有效传递,导致学生性能不佳的问题,提出一种基于自监督对抗学习的多尺度知识蒸馏方法(SAMKD),并利用自监督和对抗学习进一步开发中间多尺度特征与网络末端输出特征logits的潜力.首先,引入多角度几何变换图像监督网络学习;然后,设计多分支辅助网络提取主干网络的多尺度特征,进而获得更多监督信息;最后,利用对抗学习的二元博弈思想进行多阶段对抗训练,将多层次的知识通过蒸馏方法充分传递.在3个具有挑战性的公开数据集CIFAR-10、CIFAR-100和Tiny-ImageNet上进行广泛评估,实验结果表明所提出方法相较其他先进知识蒸馏方法具有强大的竞争力.

关键词：知识蒸馏自监督学习对抗学习多尺度特征

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基于大型语言模型的可信多模态推荐算法

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计算机研究与发展 2025年

作者：闫萌徐偲黄海槟赵伟管子玉西安电子科技大学计算机科学与技术学院

序列推荐的核心在于从用户的交互序列中挖掘其偏好和行为模式.现有研究已经认识到单一模态交互数据存在不足，因此借助大量多模态数据（如商品评价、主页图片等）来丰富交互信息，提升推荐系统的性能.然而，这些多模态数据中常常夹杂着... 详细信息

序列推荐的核心在于从用户的交互序列中挖掘其偏好和行为模式.现有研究已经认识到单一模态交互数据存在不足，因此借助大量多模态数据（如商品评价、主页图片等）来丰富交互信息，提升推荐系统的性能.然而，这些多模态数据中常常夹杂着不可避免的噪音，可能会限制用户个性化偏好的探索.尽管可以通过抑制模态间不一致的信息来减少噪声干扰，但要完全消除用户生成的多模态内容中的噪音几乎是不可能的.针对上述挑战，提出了一种基于大型语言模型的可信多模态推荐算法，旨在于含噪多模态数据场景下提供可信的推荐结果.具体而言，该算法依托于大型语言模型卓越的自然语言理解能力，高效过滤多模态数据中的噪音，实现对用户偏好更为精确和细致的建模.此外，还设计了一种可信决策机制，用于动态评估推荐结果的不确定性，以确保在高风险场景下推荐结果的可用性.在4个广泛使用的公开数据集上的实验结果显示，相较于其他基线算法，提出的算法有更好的性能表现.代码可以在https://***/hhbray/Large-TR获取.

关键词：序列推荐多模态用户生成内容可信决策大型语言模型

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基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展

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计算机学报 2025年第2期48卷 284-316页

作者：黄年昌杨阳张强韩军功西安电子科技大学高性能电子装备机电集成制造全国重点实验室西安710071 西安电子科技大学机电工程学院西安710071 谢菲尔德大学计算机科学系谢菲尔德英国S102TN

显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。

关键词：显著性目标检测 RGB图像深度图像深度学习多模态图像处理

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面向WaaS平台的多工作流容错调度策略

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西安电子科技大学学报 2025年第1期52卷 181-195页

作者：支文韬赵辉孟繁鑫王静万波王泉西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 西安电子科技大学杭州研究院浙江杭州311231 陕西省智能人机交互与可穿戴技术重点实验室陕西西安710071

随着科学计算复杂性提高,工作流成为实现科学计算自动化的重要模型。WaaS平台从IaaS供应商处租用虚拟机,为用户提供科学工作流计算服务。目前针对WaaS平台的工作流调度研究并未考虑虚拟机宕机导致任务运行失败以及虚拟机供应延迟的情况... 详细信息

随着科学计算复杂性提高,工作流成为实现科学计算自动化的重要模型。WaaS平台从IaaS供应商处租用虚拟机,为用户提供科学工作流计算服务。目前针对WaaS平台的工作流调度研究并未考虑虚拟机宕机导致任务运行失败以及虚拟机供应延迟的情况。针对此问题,提出一种面向WaaS平台的多工作流容错调度策略。首先,针对WaaS平台不直接调度硬件资源而是在虚拟机和容器层面调度工作流的特点,考虑虚拟机宕机以及供应延迟对调度的影响,建立适合WaaS平台的工作流调度模型。其次,提出一种WaaS平台下多工作流容错调度策略,包括预处理、容错方法选择、任务分配和资源调整四个阶段。其中,设计一种截止时间划分算法来确定调度顺序,通过将任务复制和重新提交相结合的方式选择容错算法,考虑任务属性和虚拟机供应延迟来进行虚拟机选择与任务分配,设计资源调整算法为即将开始的任务提前部署资源,以避免虚拟机或容器的供应延迟。最后,通过在不同虚拟机宕机概率、工作负载和截止时间约束下的实验对比,证明了提出的WaaS平台容错调度策略的有效性。

关键词：多工作流容错调度算法工作流即服务平台资源供应延迟

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