检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2021年第5期58卷 264-271页

作者：聂敏张彦朋杨光张美玲裴昌幸西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室陕西西安710071

量子卫星在自由空间的通信容易受到电离层、空间等离子体和冰晶粒子的干扰,这些因素会干扰量子卫星的正常通信。为了提高量子卫星链路的抗干扰能力,首先提出了基于量子纠缠反馈控制(quantum entanglement feedback control,QEFC)的优化... 详细信息

量子卫星在自由空间的通信容易受到电离层、空间等离子体和冰晶粒子的干扰,这些因素会干扰量子卫星的正常通信。为了提高量子卫星链路的抗干扰能力,首先提出了基于量子纠缠反馈控制(quantum entanglement feedback control,QEFC)的优化策略。QEFC是通过对腔中泄露的光子进行测量,利用测量得到的信息估计原子的状态,进而调节控制器,改变腔中原子的自旋。建立了不同环境因子与保真度、误码率之间的关系,并对采用QEFC前后的系统性能参数进行了比较,最后进行了性能仿真。结果表明,在振幅阻尼信道和退极化信道中,QEFC能够提高自然环境干扰下量子卫星通信系统的保真度;在空间等离子体环境中,当等离子粒子的半径为10μm,传输距离为200 km时,利用QEFC可将误码率从13.7×10^(−3)降低至9.4×10^(−3)。由此可见,QEFC能够有效提高量子卫星通信系统的链路性能。

关键词：量子光学量子通信纠缠反馈控制保真度误码率

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接收端基矢旋转对星舰量子密钥分发的影响

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激光与光电子学进展 2021年第3期58卷 274-278页

作者：聂敏张帆杨光张美玲孙爱晶裴昌幸西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西北工业大学电子信息工程学院陕西西安710072 西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室陕西西安710071

在星舰量子密钥分发系统中,发送量子密钥的量子卫星是低轨道卫星,追踪量子卫星的接收设备安装在船舰上。接收设备需要追踪卫星的运动,接收端基矢不可避免地会发生旋转。分析了导致基矢旋转的原因,针对BB84协议,建立了基矢旋转角与量子... 详细信息

在星舰量子密钥分发系统中,发送量子密钥的量子卫星是低轨道卫星,追踪量子卫星的接收设备安装在船舰上。接收设备需要追踪卫星的运动,接收端基矢不可避免地会发生旋转。分析了导致基矢旋转的原因,针对BB84协议,建立了基矢旋转角与量子误码率、获取信息量的定量关系。结果表明,当传输距离为200 km,基矢旋转角分别为2°和10°时,量子误码率和获取的信息量分别为8.255×10^(−5)和0.99、2.044×10^(−3)和0.91。基矢旋转角大于2°时,星舰量子密钥分发系统的性能有明显下降,这表明进行星舰量子密钥分发时,需根据基矢旋转角的大小提前进行自适应校正。

关键词：量子光学基矢旋转星舰量子密钥分发量子误码率安全密钥

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面向增量分类的多示例学习

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1723-1731页

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 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 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 learning,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... 详细信息

近年来多示例学习(multi-instance learning,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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前向安全的格基代理签名

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计算机研究与发展 2021年第3期58卷 583-597页

作者：谢佳胡予濮江明明河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046 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 淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

顾名思义,前向安全的代理签名具备前向安全性和可代理性,因而,自提出以来,已被广泛应用在移动通信、电子拍卖等众多应用场景中.目前现有的前向安全的代理签名基本上都是基于离散对数难题亦或是大整数分解问题.而这些问题随着量子计算机... 详细信息

顾名思义,前向安全的代理签名具备前向安全性和可代理性,因而,自提出以来,已被广泛应用在移动通信、电子拍卖等众多应用场景中.目前现有的前向安全的代理签名基本上都是基于离散对数难题亦或是大整数分解问题.而这些问题随着量子计算机逐渐成为现实,将会变得不再困难.因而,寻找量子计算环境下前向安全的代理签名已迫在眉睫.现存的量子安全的公钥密码体制有4类,分别为基于Hash的密码体制、基于编码的密码体制、多变量公钥密码体制以及格公钥密码体制.在这4类公钥密码体制中,格公钥密码以其量子免疫性,计算简单高效,任意实例下的安全性和最坏实例下的安全性相当等优势在近10年得到了快速发展,并已经取得了显著成就.在格上引入前向安全的代理签名这一概念并给出其安全性模型,基于格上已知NP困难的小整数解问题(small integer solution,SIS)提出了2个前向安全的格基代理签名.在这2个签名中,其中1个签名在随机预言机模型下被证明是不可伪造的,能够抵抗恶意原始签名人和未被授权代理签名人攻击,且与之前格基代理签名相比较,以牺牲效率为代价,达到了实现前向安全性的目的;另外1个签名在标准模型下是安全的,且能实现前向安全性.

关键词：格公钥前向安全代理签名不可伪造性

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局部梯度轮廓变换的高光谱异常检测

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中国图象图形学报 2021年第8期26卷 1847-1859页

作者：胡静张钰婧赵明华李鹏李云松西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安电子科技大学综合业务网及关键技术国家重点实验室西安710071

目的高光谱异常检测由于其重要的应用价值,引起了研究人员的广泛关注,但大部分的检测算法,往往直接利用输入的高光谱遥感影像所携带的光谱信息或者空谱信息进行检测。考虑到由于成像过程的限制,如成像条件的复杂性以及光谱通道众多导致... 详细信息

目的高光谱异常检测由于其重要的应用价值,引起了研究人员的广泛关注,但大部分的检测算法,往往直接利用输入的高光谱遥感影像所携带的光谱信息或者空谱信息进行检测。考虑到由于成像过程的限制,如成像条件的复杂性以及光谱通道众多导致的每个通道光子数量有限等问题,所获取的高光谱遥感影像往往在一定程度上偏离真实场景,而这也制约了异常检测的精度。针对此问题,本文提出了一种局部梯度轮廓变换的高光谱遥感影像异常检测算法。方法为了在不影响算法性能的基础上减少计算复杂度,首先选取部分可能的异常像元,只对这些局部的异常像元可能位置进行梯度轮廓变换。其次,将变换后的梯度轮廓用于指导原始高光谱遥感影像的空域增强。最后,对增强后的高光谱遥感影像进行检测。通过将局部梯度轮廓用于影像的增强,避免了成像过程中由于细节损失而造成检测精度受限的情况。结果实验在来自4个数据集的6幅高光谱遥感影像上进行了性能验证。首先利用经典的Global-RX(Reed Xiaoli)检测算法同时检测本文算法增强后的影像和原始影像,分别取得的平均AUC(area under curve)值为0.9871和0.9336,本文算法带来了0.0535的精度提升;同时,通过与其他3种预处理方法进行比较,证明了本文局部梯度轮廓变换方法的有效性;更进一步,利用基于协同表示CRD(collaborative representation-based detector)的检测器对增强后的影像和原始影像分别进行检测,分别取得的平均AUC值为0.9907和0.9775,检测结果再次验证了本文算法能够有效提升影像的检测精度;通过对比,实验数据表明本文所采用的局部梯度轮廓变换可减少约37.82%的时间复杂度。结论本文算法通过将局部的梯度轮廓进行变换并用于指导原始影像的增强过程,使得影像的空间轮廓信息更为锐利,更为接近真实场景,从而获得异常检测结果的提升。

关键词：高光谱遥感影像异常检测梯度轮廓信息增强

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粗定位和协同表示的高光谱图像异常检测

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中国图象图形学报 2021年第8期26卷 1871-1885页

作者：胡静赵明华李鹏李云松西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安电子科技大学综合业务网及关键技术国家重点实验室西安710071

目的由于在军事和民用应用中的重要作用,高光谱遥感影像异常检测在过去的20~30年里一直都是备受关注的研究热点。然而,考虑到异常点往往藏匿于大量的背景像元之中,且只占据很少的数量,给精确检测带来了不小的挑战。针对此问题,基于异常... 详细信息

目的由于在军事和民用应用中的重要作用,高光谱遥感影像异常检测在过去的20~30年里一直都是备受关注的研究热点。然而,考虑到异常点往往藏匿于大量的背景像元之中,且只占据很少的数量,给精确检测带来了不小的挑战。针对此问题,基于异常点往往表现在高频的细节区域这一前提,本文提出了一种基于异常点粗定位和协同表示的高光谱遥感影像异常检测算法。方法对输入的原始高光谱遥感影像进行空间维的降质操作;通过衡量降质后影像与原始影像在空间维的差异,粗略定位可能的异常点位置;将粗定位的异常点位置用于指导像元间的协同表示以重构像元;通过衡量重构像元与原始像元的差异,从而进一步优化异常检测结果。结果在4个数据集上与6种方法进行了实验对比。对于San Diego数据集,次优算法和本文算法分别取得的AUC(area under curve)值为0.9786和0.9940;对于HYDICE(hyperspectral digital image collection equipment)数据集,次优算法和本文算法的AUC值为0.9936和0.9985;对于Honghu数据集,次优算法和本文方法的AUC值分别为0.9992和0.9993;对Grand Isle数据集而言,尽管本文方法以0.001的差距略低于性能第1的算法,但从目视结果图中可见,本文方法所产生的虚警目标远少于性能第1的算法。结论本文所提出的粗定位和协同表示的高光谱异常检测算法,综合考虑了高光谱遥感影像的谱间特性,同时还利用了其空间特性以及空间信息的先验分布,从而获得异常检测结果的提升。

关键词：高光谱遥感影像异常检测粗定位协同表示

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基于博弈论与区块链融合的k-匿名位置隐私保护方案

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计算机应用研究 2021年第5期38卷 1320-1326页

作者：杨少杰郑琨张辉张光华河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050000 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西安710071

基于移动用户的位置服务中,通常采用位置k-匿名技术保护用户的隐私安全性。然而,用户协作构建k-匿名组中难以保证请求用户和协作用户的诚信合作行为。针对以上问题,首先基于完全信息静态博弈理论分析请求用户和诚信用户的行为策略,计算... 详细信息

基于移动用户的位置服务中,通常采用位置k-匿名技术保护用户的隐私安全性。然而,用户协作构建k-匿名组中难以保证请求用户和协作用户的诚信合作行为。针对以上问题,首先基于完全信息静态博弈理论分析请求用户和诚信用户的行为策略,计算请求用户的诚信阈值,协作用户根据请求阈值与协同阈值的比较决定是否参与匿名组构建;其次,构建信誉机制将用户的近期表现与收益结合,约束参与匿名组构建的请求用户及协作用户的不诚信行为;最后,使用区块链存储博弈过程和协作用户的位置信息,当发现请求用户和协作用户的不诚信行为时,对不诚信的用户进行信誉值和收益降低的处罚。安全分析表明,该方案能有效保护用户的位置隐私,促进请求用户与协作用户的诚信合作,同时激励更多的人参与匿名组的构建。

关键词：位置隐私保护静态博弈信誉机制区块链

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基于N-Gram静态分析技术的恶意软件分类研究

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计算机科学 2022年第8期49卷 336-343页

作者：张光华高天娇陈振国于乃文河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018 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西安710071 华北科技学院河北省物联网监控工程技术研究中心河北廊坊065201

为了解决恶意软件分类准确率不高的问题,提出了一种基于N-Gram静态分析技术的恶意软件分类方法。首先,通过N-Gram方法在恶意软件样本中提取长度为2的字节序列;其次,根据提取的特征利用KNN、逻辑回归、随机森林、XGBoost训练基于机器学... 详细信息

为了解决恶意软件分类准确率不高的问题,提出了一种基于N-Gram静态分析技术的恶意软件分类方法。首先,通过N-Gram方法在恶意软件样本中提取长度为2的字节序列;其次,根据提取的特征利用KNN、逻辑回归、随机森林、XGBoost训练基于机器学习的恶意软件分类模型;然后,使用混淆矩阵和对数损失函数对恶意软件分类模型进行评价;最后,将恶意软件分类模型在Kaggle恶意软件数据集中进行训练和测试。实验结果表明,XGBoost和随机森林的恶意软件分类模型准确率分别达到了98.43%和97.93%,Log Loss值分别为0.022240和0.026946。与已有方法相比,通过N-Gram进行特征提取的方法可以更准确地对恶意软件进行分类,保护计算机系统免受恶意软件的攻击。

关键词： N-Gram 静态分析机器学习恶意软件

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基于动态伪装网络的主动欺骗防御方法

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通信学报 2020年第2期41卷 97-111页

作者：王硕王建华裴庆祺汤光明王洋刘小虎信息工程大学密码工程学院河南郑州450001 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 西安电子科技大学陕西省区块链与安全计算重点实验室陕西西安710071

针对现有蜜罐易被攻击者识破而导致其抵御渗透攻击时经常失效的问题,提出一种基于动态伪装网络的主动欺骗防御方法。首先,给出动态伪装网络定义并描述基于动态伴随网络的主动欺骗攻防场景;然后,在分析攻防交互过程的基础上,构建信号博... 详细信息

针对现有蜜罐易被攻击者识破而导致其抵御渗透攻击时经常失效的问题,提出一种基于动态伪装网络的主动欺骗防御方法。首先,给出动态伪装网络定义并描述基于动态伴随网络的主动欺骗攻防场景;然后,在分析攻防交互过程的基础上,构建信号博弈模型来指导最优欺骗策略选取;进一步,设计基于双层威胁渗透图的攻防策略收益量化方法;最后,提出一种统一纯策略与混策略的博弈均衡求解方法。实验结果表明,基于动态伪装网络,精炼贝叶斯均衡能够为防御者实施最优防御策略提供有效指导,实现防御者收益最大化。此外,还总结了利用动态伪装网络进行主动欺骗防御的特点与规律。

关键词：蜜罐网络欺骗防御动态伪装网络信号博弈博弈均衡

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一种提升最小距离的CRC-Polar码设计方法

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西安电子科技大学学报 2020年第6期47卷 72-77页

作者：宋嘉伟郑惠娟童胜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 西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121

鉴于级联CRC-Polar码在短码长时的优异纠错性能,5G标准已经采纳级联CRC-Polar码作为eMBB场景下控制信道的信道编码方案。为了提升级联CRC-Polar码的最小汉明距离,改善其在高信噪比时的纠错性能,同时考虑了循环冗余校验码的优化设计和极... 详细信息

鉴于级联CRC-Polar码在短码长时的优异纠错性能,5G标准已经采纳级联CRC-Polar码作为eMBB场景下控制信道的信道编码方案。为了提升级联CRC-Polar码的最小汉明距离,改善其在高信噪比时的纠错性能,同时考虑了循环冗余校验码的优化设计和极化码信息位选择对级联编码最小距离的影响,提出了一种新的级联CRC-Polar码设计方案。采用所提方案设计的CRC-Polar码在相同参数下能够减少最小重量码字数目,甚至在某些参数下能够提升级联CRC-Polar码的最小距离。仿真结果验证了所提设计方法的有效性。

关键词：极化码循环冗余校验最小距离

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