检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科学学报 2023年第3期41卷 391-404页

作者：彭凯刘培琛许小龙周星宇华侨大学工学院福建泉州362021 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化... 详细信息

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。

关键词：智慧城市计算迁移时延敏感型任务多依赖任务深度强化学习

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基于RFID的无源感知机制研究综述

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软件学报 2022年第1期33卷 297-323页

作者：王楚豫谢磊赵彦超张大庆叶保留陆桑璐计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学计算机学院北京100871

随着物联网技术的飞速发展与广泛部署,物联网领域的应用需求逐步从“万物互联”转变成“人-机-物”的感知融合.在众多感知技术之中,射频识别技术(radio frequency identification,RFID)作为物联网领域的核心技术之一,由于标签的轻量级... 详细信息

随着物联网技术的飞速发展与广泛部署,物联网领域的应用需求逐步从“万物互联”转变成“人-机-物”的感知融合.在众多感知技术之中,射频识别技术(radio frequency identification,RFID)作为物联网领域的核心技术之一,由于标签的轻量级、可标记、易部署等特征,成为“无源感知”的重要媒介.为深入剖析无源感知的研究方法,了解当前无源感知的研究进展,以基于RFID的无源感知研究为主要切入点,根据感知研究的一般流程,从感知渠道、感知方法、感知范畴以及感知应用这4个层面对近年来基于RFID的无源感知研究工作进行阐述和分析.我们着重在各个层面上分析相关技术的研究进展,比较不同技术在感知应用中的优势和劣势,总结当前阶段无源感知的主要研究趋势,并对未来发展方向进行展望.

关键词：射频识别技术无源感知信号处理无线感知

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使用多分类器的分布式模型重用技术

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计算机科学与探索 2022年第10期16卷 2310-2319页

作者：李新春詹德川南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学人工智能学院南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本... 详细信息

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本身具有天然异质性,本地数据分布经常是非独立同分布的(Non-IID),这给分布式训练带来了挑战。首先,为了应对单一模型难以适配所有异质客户端的难题,在分布式训练的基础上引入了模型重用技术,提出了分布式模型重用框架(DMR)。然后,通过理论分析指出集成学习可以为异构数据提供有效的解决方案,并在此基础之上提出了使用多分类器的分布式模型重用技术(McDMR)。最后,为了减少实际应用过程中的存储、计算和传输开销,继而提出了两种具体的优化方案:使用多头分类器的分布式模型重用(McDMR-MH)和使用随机分类器采样的分布式模型重用(McDMR-SC)。在多个公开数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：学件模型重用多分类器分布式学习集成效率隐私保护

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基于决策树模型重用的分布变化流数据学习

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 1-12页

作者：赵鹏周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.本文提出一种基于决... 详细信息

在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.本文提出一种基于决策树模型重用的算法进行分布变化的流数据学习.该算法是一种在线集成学习方法:算法将维护一个模型库,并通过决策树模型重用机制更新模型库.其核心思想是希望从历史数据中挖掘与当前学习相关的知识,从而抵御分布变化造成的影响.通过在合成数据集和真实数据集上进行实验,我们验证了本文提出方法的有效性.

关键词：机器学习分布变化流数据模型重用集成学习动态环境

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基于隐式网络和显式网络相似性学习的零样本意图识别

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中国科学：信息科学 2021年第11期51卷 1853-1866页

作者：孙鹏飞欧阳亚文戴新宇张文明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

意图识别是对话系统的一个重要组成部分.现有的工作主要集中在使用充足的标记数据进行意图识别.然而,这些方法不能识别训练数据中不存在的意图.为了解决这个问题,我们提出了一种基于隐式网络和显式网络的相似性学习模型,用于零样本意图... 详细信息

意图识别是对话系统的一个重要组成部分.现有的工作主要集中在使用充足的标记数据进行意图识别.然而,这些方法不能识别训练数据中不存在的意图.为了解决这个问题,我们提出了一种基于隐式网络和显式网络的相似性学习模型,用于零样本意图识别,该模型能够从词级和句子级学习用户话术和意图描述之间的相似性.为了增强意图的表示,我们引入槽位类型作为意图描述.并依据表达方式的不同将意图分为显式意图和隐式意图,分别从词级和句子级构建显式网络和隐式网络.同时,为了更好地结合这两部分信息,我们还设计了关系层来融合不同层级的信息.在两个基准数据集上的实验结果表明,我们的模型明显优于现有的最先进的模型,并展示了从词级和句子级同时学习相似性的有效性.

关键词：零样本意图识别隐式网络显式网络关系层选择门

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区块链数据形成与隐私威胁

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计算机工程 2023年第8期49卷 1-12页

作者：王群李馥娟倪雪莉夏玲玲梁广俊江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链借助于密码学、共识算法、激励机制、点对点网络、分布式账本、智能合约等关键技术,在没有第三方权威机构参与的互不信任网络环境中,实现了对事务记录的分布式一致性、不可篡改性、可溯源性等功能特性,构成了一种崭新的可信、安... 详细信息

区块链借助于密码学、共识算法、激励机制、点对点网络、分布式账本、智能合约等关键技术,在没有第三方权威机构参与的互不信任网络环境中,实现了对事务记录的分布式一致性、不可篡改性、可溯源性等功能特性,构成了一种崭新的可信、安全、可编程的网络生态。与此同时,支撑区块链自身功能实现的相关技术及机制也带来了隐私安全问题。将隐私作为个人数据的一个子集进行研究,从而将区块链数据划分为事务数据和区块数据等2种类型,并通过对区块链数据的解构以及对所得信息的关联,分析隐藏在数据中的隐私信息。从数据传输方式和数据结构方面介绍区块链数据构成;在分析区块链数据特点的基础上,综合对隐私的理解、度量、泄露途径等因素,给出区块链隐私的定义,并从身份隐私、数据隐私、网络隐私等方面进行分析;通过对网络安全、密码学安全、跨链操作、共识算法等方面带来的隐私泄露风险的分析,指出区块链隐私威胁存在的挑战和未来研究方向。

关键词：区块链隐私威胁身份隐私数据隐私网络隐私

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区块链隐私保护机制研究

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计算机工程 2023年第4期49卷 1-13页

区块链作为一类由多节点共同维护的分布式账本,综合运用P2P网络、共识算法、智能合约、密码学等技术,在开放网络环境中构建高效率、低成本的去中心化信任机制,实现防篡改、防伪造等安全功能,但同时面临严重的数据隐私泄露风险。基于对... 详细信息

区块链作为一类由多节点共同维护的分布式账本,综合运用P2P网络、共识算法、智能合约、密码学等技术,在开放网络环境中构建高效率、低成本的去中心化信任机制,实现防篡改、防伪造等安全功能,但同时面临严重的数据隐私泄露风险。基于对区块链隐私的理解和对隐私数据形成过程的分析,重点从身份隐私、数据隐私、网络隐私等3个方面分析目前区块链隐私保护的具体技术、工作机制和实现协议。针对身份隐私保护研究,在讨论混币技术的基础上,对比分析中心化混币技术和去中心化混币技术的实现原理和应用特点;针对数据隐私保护研究,介绍零知识证明和环签名技术在区块链隐私保护中的应用;针对网络隐私保护研究,讨论网络数据隐藏技术和通道隔离技术。从隐私内容、隐私威胁、隐私保护机制等3个方面对身份隐私、数据隐私和网络隐私进行对比分析,并结合当前区块链应用,在系统梳理隐私保护研究新进展的基础上,展望区块链隐私保护机制的未来发展趋势。

关键词：区块链隐私保护混币技术隐写通道隔离

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匿名通信与暗网综合治理

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计算机科学与探索 2022年第11期16卷 2430-2455页

作者：兰浩良李馥娟王群印杰徐杰洪磊薛益时夏明辉江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210031

匿名通信所具有的节点发现难、服务定位难、通信关系确认难以及用户监控难等特点使得架构在其之上的暗网中充斥着各种匿名滥用的违法犯罪活动。为此,学术界围绕匿名通信与暗网开展了系列有针对性的研究。相应地,在系统介绍匿名通信发展... 详细信息

匿名通信所具有的节点发现难、服务定位难、通信关系确认难以及用户监控难等特点使得架构在其之上的暗网中充斥着各种匿名滥用的违法犯罪活动。为此,学术界围绕匿名通信与暗网开展了系列有针对性的研究。相应地,在系统介绍匿名通信发展史、匿名机制和典型系统的基础上,重点结合匿名通信关键技术、匿名度量、匿名攻击、匿名增强、匿名通信性能评估与改善以及暗网空间综合治理等对该领域的相关研究进行梳理、总结和归纳。与此同时,聚焦并分析未来匿名通信研究的发展趋势以及暗网空间综合治理所面临的挑战与对策。

关键词：匿名通信暗网匿名性匿名攻击与增强暗网空间综合治理

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一种验证分布式协议活性属性容错机制的模型检测方法

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计算机学报 2021年第8期44卷 1714-1731页

作者：陆超逸聂长海张成志南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 香港科技大学香港999077

云计算是一种通过网络以服务的方式向用户提供按需收费的计算资源的模式,目前企业逐渐将业务部署、数据处理转移到云计算平台上进行。因为可扩展性、性能等各方面需求,所以云平台部署在分布式系统上。由于分布式系统采用大量的商品机通... 详细信息

云计算是一种通过网络以服务的方式向用户提供按需收费的计算资源的模式,目前企业逐渐将业务部署、数据处理转移到云计算平台上进行。因为可扩展性、性能等各方面需求,所以云平台部署在分布式系统上。由于分布式系统采用大量的商品机通过复杂的结构进行搭建,因此分布式系统中组件发生故障是无法避免的。为了提高分布式系统的可靠性,技术人员在开发分布式系统时为其设计了容错机制。为了保证容错机制在分布式系统发生故障时能真正有效地工作,故障注入是检验容错机制的方法之一,通过人为地向系统中注入特定的故障,观察系统的行为并检验容错机制是否正确工作。由于分布式系统的并发特性,传统软件测试方法无法对其进行完全测试,近年来越来越多地使用模型检测技术来对分布式系统进行验证。现有的模型检测技术注重对分布式系统的安全性属性和活性属性的检测,忽略了对容错机制尤其是活性属性容错机制的检测,所以如何验证系统的活性属性容错机制是目前面临的挑战。采用抽象模型检测方法会引入模型与实际系统不匹配的问题。同时,采用实现级模型检测方法会加剧模型检测中的状态空间爆炸问题。本文提出了一个实现级模型检测工具LTMC(Liveness Properties Fault Tolerance Model Checker),结合故障注入技术对分布式协议的安全性属性与活性属性及其容错机制进行验证。同时,基于分布式系统节点的角色,本文提出了一种对等约减策略PRP(Peer Reduction Policy)对LTMC需要搜索的状态空间进行约减,缓解了状态空间爆炸问题。此外,LTMC通过引入逻辑时钟机制,优先搜索那些更有实际价值的事件执行路径。LTMC能够有目标地在待验证系统运行的特定时刻注入特定的故障,而不依赖于随机故障注入策略;当待验证系统发生改变时,只需要简单地对工具进行轻微的修改;LTMC可以系统地发现分布式协议中指定类型的所有Bug。在本文最后,我们将LTMC应用到ZooKeeper和Cassandra的几个协议中,并与深度优先搜索作对比,可以发现LTMC有3.7~594.4倍的状态空间约减率。

关键词：分布式系统模型检测故障注入活性属性容错机制对等约减策略

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基于几何先验和深度学习的点云法矢估算

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第1期34卷 9-17页

作者：郜金艳郭延文王连生汪俊魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 厦门大学计算机科学系厦门361005

法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合... 详细信息

法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.

关键词：三维点云法矢估算点云去噪深度学习双边滤波

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