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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物联网中基于信任抗丢包攻击的安全路由机制

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计算机科学 2019年第6期46卷 153-161页

作者：张光华杨耀红张冬雯李军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 河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024

在开放的物联网环境下,节点在路由过程中极易遭到恶意丢包攻击(包括黑洞攻击和灰洞攻击),这将严重影响网络的连通性,并导致网络的数据包投递率下降以及端到端延时增加。为此,在RPL协议的基础上,提出了一种基于信任的安全路由机制。根据... 详细信息

在开放的物联网环境下,节点在路由过程中极易遭到恶意丢包攻击(包括黑洞攻击和灰洞攻击),这将严重影响网络的连通性,并导致网络的数据包投递率下降以及端到端延时增加。为此,在RPL协议的基础上,提出了一种基于信任的安全路由机制。根据节点在数据转发过程中的行为表现,引入惩罚因子来评估节点间的直接信任关系,通过熵为直接信任值和间接信任值分配权重,进而得到被评估节点的综合信任值。利用模糊集合理论对节点间的信任关系进行等级划分,为路由节点选取信任等级较高的邻居节点进行数据转发,而信任等级较低的邻居节点将被隔离出网络。此外,为了避免正常节点由于某些非入侵因素而被当作恶意节点隔离出网络,为这类节点提供一个给定的恢复时间,从而进一步判断是否将其隔离出网络。利用Contiki操作系统及其自带的Cooja网络模拟器对所提方案进行仿真,实验结果表明,在节点数目和恶意节点比例不同时,本方案的恶意节点检测率、误检率、数据包投递率和端到端延时4个指标均有所改善。在安全性方面,本方案的恶意节点检测率和误检率明显优于tRPL协议;在路由性能方面,本方案的数据包投递率和端到端延时明显优于tRPL协议和MRHOF-RPL协议。仿真分析结果充分说明:所提方案不仅能够有效识别恶意节点,而且能够在恶意攻击存在的情况下保持较好的路由性能。

关键词：物联网信任评估丢包攻击恶意检测 RPL协议

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基于BP神经网络和改进D-S证据理论的目标识别方法

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计算机应用与软件 2018年第3期35卷 151-156页

作者：张志杨清海西安电子科技大学通信工程学院综合业务网理论及关键技术国家重点实验室

针对应用经典D-S证据理论时,其关键参数基本概率赋值(BPA)往往凭主观经验获得,导致决策可信度低的问题,提出通过构建BP神经网络来获取基本概率赋值的方法。该方法利用BP神经网络强大的自学习和非线性映射能力,归一化输出值得到基本概率... 详细信息

针对应用经典D-S证据理论时,其关键参数基本概率赋值(BPA)往往凭主观经验获得,导致决策可信度低的问题,提出通过构建BP神经网络来获取基本概率赋值的方法。该方法利用BP神经网络强大的自学习和非线性映射能力,归一化输出值得到基本概率赋值。同时,为了解决高冲突度证据合成结果有悖常理的问题,提出一种基于证据信任因子的新的融合方法。根据证据的信任因子赋予其相应的权重,加权平均后得到期望证据,再进行合成。实验结果表明,该改进方法消除了高冲突度证据对合成结果的影响,具有更高的目标识别准确度。

关键词： D-S证据理论 BP神经网络信息融合目标识别

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采用压缩感知的贝叶斯信道估计算法

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西安电子科技大学学报 2018年第2期45卷 13-18,25页

作者：吕治国李颖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 洛阳理工学院计算机与信息工程学院河南洛阳471003

高阶多输入多输出系统能有效提高能量效率和传输可靠性,但由于天线数量巨大,信道参数估计任务艰巨.虽然支持不可知的贝叶斯匹配追踪算法估计准确,但复杂度过高.为了解决这个问题,提出了一种期望修剪匹配追踪算法.在信道每一个稀疏度下,... 详细信息

高阶多输入多输出系统能有效提高能量效率和传输可靠性,但由于天线数量巨大,信道参数估计任务艰巨.虽然支持不可知的贝叶斯匹配追踪算法估计准确,但复杂度过高.为了解决这个问题,提出了一种期望修剪匹配追踪算法.在信道每一个稀疏度下,把与当前残差信号内积较大原子(测量矩阵列矢量)的所在位置添加到支撑集中,组成扩大支撑集;然后对扩大支撑集进行筛选,剔除可能选错的位置,并确定最佳支撑集;计算各个稀疏度最佳支撑集对应信道的估计值和相对发生概率,由此计算信道的数学期望,并作为最终的信道估计值.仿真结果表明,文中算法与支持不可知的贝叶斯匹配追踪算法相比,具有更低复杂度的期望修剪匹配追踪算法能保证信道估计精度和系统误比特率性能.

关键词：贝叶斯估计压缩感知稀疏重建信道估计

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一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

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电子学报 2018年第6期46卷 1390-1396页

作者：张俊林王彬汪洋刘明骞解放军信息工程大学信息系统工程学院河南郑州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

正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple)信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先... 详细信息

正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple)信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.

关键词： OFDM α稳定分布调制识别参数估计广义循环平稳

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密码学现状、应用及发展趋势

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无线电通信技术 2019年第1期45卷 1-8页

作者：王保仓贾文娟陈艳格西安电子科技大学综合业务理论与关键技术国家重点实验室陕西西安710071 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 许昌学院信息工程学院河南许昌461000

回顾了密码学发展的3个阶段,从Hash函数及其应用、对称密码体制、非对称密码体制、密码学的应用以及密码学的发展趋势5个方面对现代密码学进行了系统阐述。主要介绍了面向软件的流密码SOSE-MANUK、面向硬件的流密码Grain-128以及消息认... 详细信息

回顾了密码学发展的3个阶段,从Hash函数及其应用、对称密码体制、非对称密码体制、密码学的应用以及密码学的发展趋势5个方面对现代密码学进行了系统阐述。主要介绍了面向软件的流密码SOSE-MANUK、面向硬件的流密码Grain-128以及消息认证码;公钥密码的最大特点是使用2个不同但相关的密钥将加密和解密能力分开,公钥密码算法的应用一般分为加/解密、数字签名和密钥交换3种,算法的安全性主要取决于构造算法所使用的数学问题的困难性,故设计公钥密码算法的关键是先找到一个合适的单向函数;密码学在实际生活中的应用有公钥基础设施、区块链及电子信封技术实现等,重点介绍了公钥基础设施;量子计算机的出现使得研究抗量子攻击的密码体制的重要性被提升到一个前所未有的高度,目前用于构建后量子密码系统的数学技巧主要有格、多变量方程、代数编码、Hash函数及同源问题等,主要介绍了格密码的发展。

关键词：密码学对称密码非对称密码 Hash函数格密码

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格上无匿名性撤销的隐藏的属性签名

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计算机学报 2018年第2期41卷 481-492页

作者：张彦华胡予濮陈江山郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州450002 西安电子科技大学综合业务网理论与关键技术国家重点实验室西安710071 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000

隐藏的属性签名的签名者可利用其属性的任意子集签署消息,同时验证者可以有效地由消息的合法签名判定该消息的确是由拥有某些属性的签名者签署,而无法确定签名者的具体身份.隐藏的属性签名能够保证签名者即使被撤销,其匿名性仍然存在,... 详细信息

隐藏的属性签名的签名者可利用其属性的任意子集签署消息,同时验证者可以有效地由消息的合法签名判定该消息的确是由拥有某些属性的签名者签署,而无法确定签名者的具体身份.隐藏的属性签名能够保证签名者即使被撤销,其匿名性仍然存在,即验证者无法确定哪些消息是由该签名者签署;而且不拥有某些属性的签名者无法伪造一个由该属性签署的合法签名.基于格上小整数解困难问题,文中利用Boyen给出的格基剪接技术,构造出第1个随机预言机模型下抵抗选择属性和适应性选择消息攻击的存在性不可伪造的格上无匿名性撤销的隐藏的属性签名方案;进一步地,利用格混合和陷门消失的完全安全的短签名方案,可将上述方案扩展到标准模型.

关键词：属性签名隐藏匿名性格小整数解标准模型

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基于生成对抗网络的异质人脸图像合成:进展与挑战

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2019年第6期11卷 660-681页

作者：黄菲高飞朱静洁戴玲娜俞俊杭州电子科技大学计算机学院/复杂建模与仿真教育部重点实验室杭州310018 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/电子工程学院西安710071

异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以... 详细信息

异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要回顾了异质人脸图像合成的发展历史,并从异质人脸图像合成的应用进展、模型结构、性能评估、数据集和定性分析等方面综述了该领域最新的关键技术的发展情况,展望了异质人脸图像合成面临的挑战以及其关键技术的发展趋势.

关键词：生成对抗网络异质人脸图像合成图像风格转换深度学习数字艺术

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云环境下基于静态博弈的信任等级模型研究

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北京理工大学学报 2018年第1期38卷 96-101页

作者：张光华庞少博张玉清孙利民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 河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050000 中国科学院信息工程研究所物联网信息安全技术北京市重点实验室北京100097

针对开放的云环境下个别用户的不合作行为对系统造成的安全威胁,提出一种基于"倒金字塔"分级的信任模型.以云用户在数据交互中的合作态度为依据计算信誉值,按照积累的信誉值甄别用户的可信程度并进行分级管理,并进一步使用完... 详细信息

针对开放的云环境下个别用户的不合作行为对系统造成的安全威胁,提出一种基于"倒金字塔"分级的信任模型.以云用户在数据交互中的合作态度为依据计算信誉值,按照积累的信誉值甄别用户的可信程度并进行分级管理,并进一步使用完全信息静态博弈理论,评判不同级别用户在交互中的选择策略.仿真结果及分析表明,此信任等级模型能够甄别系统中存在的非可信用户,激励用户的合作行为,提高系统预防安全威胁的能力.

关键词：云环境信任模型安全威胁静态博弈

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IPv6物联网中灰洞攻击的检测方法

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小型微型计算机系统 2018年第7期39卷 1504-1511页

作者：张光华杨耀红张冬雯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

物联网环境下,由于部分节点的移动性使合法节点的丢包概率增加,当使用丢包概率阈值对灰洞攻击进行检测时,合法节点易被误判为恶意节点.为此,基于RPL协议,提出一种能够在节点移动情况下检测灰洞攻击的方法.采用预期传输次数计算节点丢包... 详细信息

物联网环境下,由于部分节点的移动性使合法节点的丢包概率增加,当使用丢包概率阈值对灰洞攻击进行检测时,合法节点易被误判为恶意节点.为此,基于RPL协议,提出一种能够在节点移动情况下检测灰洞攻击的方法.采用预期传输次数计算节点丢包概率的动态阈值,将每个路由节点的丢包概率与动态阈值相比较,从中筛选出可疑的灰洞节点,将其标记到隔离区.当路由节点被标记的次数达到上限时,汇聚节点对该节点进行序贯概率比检验,进一步确定该节点是否为灰洞节点.最后,通过RPL协议中的全局修复机制将灰洞节点剔除网络.仿真实验结果和分析表明,在节点移动的情况下,本方案能够有效地检测出灰洞节点,且误检率较低.

关键词：物联网灰洞攻击节点移动性 RPL协议序贯概率比检验

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