检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第12期60卷 2907-2927页

作者：冯竞舸贺也平陶秋铭马恒太基础软件国家工程研究中心(中国科学院软件研究所) 北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

超字级并行(superword level parallelism,SLP)是一种面向处理器单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)扩展部件实现程序自动向量化的方法,这种方法被广泛应用于主流编译器中.SLP方法有赖于先找到同构指令序列再对之进... 详细信息

超字级并行(superword level parallelism,SLP)是一种面向处理器单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)扩展部件实现程序自动向量化的方法,这种方法被广泛应用于主流编译器中.SLP方法有赖于先找到同构指令序列再对之进行自动向量化.将非同构指令序列等价转为同构指令序列以扩展SLP方法的适用范围是当前研究趋势之一.提出SLP的一种扩展方法──SLP-M向量化方法,引入二元表达式替换同构转换方式,基于条件判断和收益计算的选择,利用多种指令序列同构化转换,将满足特定条件的非同构指令序列转换为同构指令序列,再进一步实施自动向量化,从而提升SLP的适用范围和收益.在LLVM中实现了SLP-M方法,并利用SPEC CPU 2017等标准测试集进行了测试评估.实验结果表明,SLPM方法相比于已有方法在核心函数测试中性能提升了21.8%,在基准测试程序整体测试中性能提升了4.1%.

关键词： SIMD扩展自动向量化超字级并行非同构指令序列同构化变换

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流密码框架下的SM4专用认证加密算法

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 272-278页

作者：李胡彭长根侯金秋公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

认证加密算法是能同时满足数据机密性与完整性的对称密码算法,在数据安全领域具有广泛应用。针对基于分组密码的认证加密算法的安全性以及效率需求,提出一种基于SM4轮函数的专用认证加密算法SMRAE。算法采用流密码思想,从SM4底层部件出... 详细信息

认证加密算法是能同时满足数据机密性与完整性的对称密码算法,在数据安全领域具有广泛应用。针对基于分组密码的认证加密算法的安全性以及效率需求,提出一种基于SM4轮函数的专用认证加密算法SMRAE。算法采用流密码思想,从SM4底层部件出发,结合Feistel结构设计状态更新函数用于轮变换,处理256 bit消息只需调用4个SM4轮函数指令。在初始化阶段将初始向量和密钥经过16轮迭代,使差分充分随机化;利用SM4加密消息,将生成的密文参与轮变换,实现状态更新和加密并行;解密时先进行消息认证,降低时间消耗,提高算法安全性。安全性分析与实验结果表明SMRAE能够抵抗伪造攻击、差分攻击和猜测攻击等主流攻击,效率高于AES-GCM,与SM4效率相当,具备一定的实用性。

关键词： SM4 认证加密分组密码 Feistel结构流密码

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基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略

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计算机学报 2023年第1期46卷 1-16页

作者：王佳张扬眉苏武强罗成文吴超林秋镇李坚强深圳大学计算机与软件学院深圳518060 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

近年来,基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及效率等方面的优势而广泛应用于自动驾驶、工业检测及无人机导航等领域.而深度神经网络自身易受数字域或物理域对抗样本攻击导致模型误判,因此其在无人驾驶等具有强鲁棒性、... 详细信息

近年来,基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及效率等方面的优势而广泛应用于自动驾驶、工业检测及无人机导航等领域.而深度神经网络自身易受数字域或物理域对抗样本攻击导致模型误判,因此其在无人驾驶等具有强鲁棒性、高实时性要求的场景中部署和应用可能为系统引入新的风险.现有的防御方案在增强模型鲁棒性的同时往往造成准确率明显下降,且往往不能对像素攻击和补丁攻击均提供较强防御能力.因此,设计一种精度高且对多类对抗攻击均具有强鲁棒性的实时综合防御策略成为深度神经网络视觉方案落地应用的关键.本文提出一种基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略ComDCT,首先构建图像压缩感知压缩域与其稀疏离散余弦系数之间的映射神经网络,并将网络输出的离散余弦系数通过离散余弦逆变换恢复为去除对抗性扰动的图像作为分类器输入,以降低对抗样本攻击成功率.其次,本文提出通过引入分类损失进一步提升防御策略的综合性能,并根据防御者是否掌握分类模型参数结构等信息分析讨论并验证了黑盒、白盒两种防御模式下引入分类损失的有效性.相比于ComDefend、MF、TVD、LRR等多种防御方法,本文提出的基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略在白盒防御模式下防御性能综合指标PDA在LISA、SVHN数据集上分别提升11.88%、7.01%以上,黑盒防御模式下分别提升9.25%、6.7%以上.

关键词：深度神经网络对抗防御压缩感知无人驾驶

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改进YOLOv7的航拍图像目标检测

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 173-181页

作者：邹振涛李泽平公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

航拍图像目标检测对于高效解译航拍图像,并用于地图绘制、资源普查、城乡规划等领域有着重大现实意义。针对无人机航拍图像中的物体尺度变化大、易受到背景干扰和微小目标容易错检漏检的问题,提出一种基于YOLOv7进行改进的航拍图像目标... 详细信息

航拍图像目标检测对于高效解译航拍图像,并用于地图绘制、资源普查、城乡规划等领域有着重大现实意义。针对无人机航拍图像中的物体尺度变化大、易受到背景干扰和微小目标容易错检漏检的问题,提出一种基于YOLOv7进行改进的航拍图像目标检测算法(AirYOLOv7)。AirYOLOv7通过在原网络的特征提取阶段结合三维注意力机制,在特征融合阶段结合通道注意力机制,以帮助模型更好地聚焦于图像中的关键信息。考虑到航拍图像中存在许多微小物体,算法额外增加了一个用于检测微小物体的预测头,并在每个预测头前引入C3STB,以增强算法对不同尺度目标的检测能力。针对IoU损失对微小物体的位置偏差非常敏感,通过在原边框回归损失中引入Wasserstein距离来衡量微小物体之间的差异,以提高算法对微小物体的检测能力。实验结果表明,AirYOLOv7在DOTA和VisDrone这两个公开的光学航拍数据集上的mAP分别达到78.65%和51.79%,相较于原始的YOLOv7分别提高了1.92个百分点和2.28个百分点,证明了改进方法在光学航拍图像上的有效性。

关键词：目标检测航拍图像注意力机制损失函数 Swin Transformer YOLOv7

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对互联网体系结构创新的认识与思考

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电子学报 2024年第4期52卷 1411-1420页

作者：罗洪斌张珊王志远孟晴开北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191 数学、信息与行为学教育部重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算北京高精尖创新中心北京100191

互联网是促进现代社会经济发展和科技创新的重要信息基础设施;然而,支撑并规范互联网正常运行的关键核心技术——互联网的TCP/IP(Transport Control Protocol/Internet Protocol)体系结构——几十年来几乎保持不变.本文首先从技术自身... 详细信息

互联网是促进现代社会经济发展和科技创新的重要信息基础设施;然而,支撑并规范互联网正常运行的关键核心技术——互联网的TCP/IP(Transport Control Protocol/Internet Protocol)体系结构——几十年来几乎保持不变.本文首先从技术自身弊端、社会发展需求、技术转移周期、科技革命规律四个方面论述了开展互联网体系结构创新的必要性.其次,运用系统科学原理阐明了TCP/IP体系结构弊端的根源.再次,运用系统观念揭示了信息网络的功能本质和网络间的互联本质,发现了信息传递的四个自然属性(对象属性、身份属性、位置属性、手段属性).在此基础上,简要介绍了基于两个本质和四个自然属性开展创新互联网体系结构创新的实例——共生网络.最后,结合共生网络架构展望了部署新型互联网体系结构的总体路径.

关键词：互联网体系结构异构网络网间互联跨域通信

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基于虚拟纤维的各向异性超弹性材料本构模型设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 533-542页

作者：卢子璇何浩吴笛刘学慧中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室北京100190 中国科学院力学研究所微重力重点实验室北京100190

为了拓展图形学弹性体模拟中的各向异性超弹性虚拟材料种类,建立了基于虚拟纤维的本构模型.首先从能量可加性出发,将超弹性体应变能量密度函数分解为轴向、剪切、体积分量的纤维加和形式,然后建立单根纤维的轴向应变、剪切应变、体积应... 详细信息

为了拓展图形学弹性体模拟中的各向异性超弹性虚拟材料种类,建立了基于虚拟纤维的本构模型.首先从能量可加性出发,将超弹性体应变能量密度函数分解为轴向、剪切、体积分量的纤维加和形式,然后建立单根纤维的轴向应变、剪切应变、体积应变的应变度量,最后推导出各分量的应力表示.仿真实验使用基于四面体的非线性有限元法(finite element method,FEM),半隐式时间积分进行解算,并采用CPU串行算法,测试了不同场景下非线性能量函数以及纤维权重组合对虚拟纤维材料刚度、泊松效应、轴向特性的影响.结果表明,虚拟纤维本构模型具有大变形稳定性,材料参数设置可良好地展现上述物理特性,相比现有的横观各向同性模型具有更丰富的可调节能力.

关键词：各向异性材料有限元物理动画虚拟纤维

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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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包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 513-520页

作者：王美静郑吉平南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并... 详细信息

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并据此进行遗憾最小化查询,当面对包含非数值型属性的数据时,这些方法不再适用.本文提出的遗憾率定义针对包含非数值型属性的数据,并给出新的交互式遗憾最小化查询问题的定义.在此基础上,采用“支配”的概念提出用于预处理的skyline删减算法,利用偏好矩阵帮助学习用户偏好,并提出用于解决交互式遗憾最小化的算法MECR_QS.最后,实验结果表明MECR_QS算法能有效处理包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询.

关键词：遗憾最小化查询交互非数值型属性 skyline筛选

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面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法

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软件学报 2024年第8期35卷 3647-3667页

作者：陈思然吴敬征凌祥罗天悦刘镓煜武延军中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台GitHub的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检... 详细信息

基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台GitHub的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检测模型存在遭受攻击、降低检测准确率的风险.因此,构建针对漏洞检测模型的对抗攻击不仅可以发掘此类模型的安全缺陷,而且有助于评估模型的鲁棒性,进而通过相应的方法提升模型性能.但现有的面向漏洞检测模型的对抗攻击方法依赖于通用的代码转换工具,并未提出针对性的代码扰动操作和决策算法,因此难以生成有效的对抗样本,且对抗样本的合法性依赖于人工检查.针对上述问题,提出了一种面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法.该方法首先设计了一系列语义约束且漏洞保留的代码扰动操作作为扰动集合;其次,将具备漏洞的代码样本作为输入,利用强化学习模型选取具体的扰动操作序列;最后,根据代码样本的语法树节点类型寻找扰动的潜在位置,进行代码转换,从而生成对抗样本.基于SARD和NVD构建了两个实验数据集,共14278个代码样本,并以此训练了4个具备不同特点的漏洞检测模型作为攻击目标.针对每个目标模型,训练了一个强化学习网络进行对抗攻击.结果显示,该攻击方法导致模型的召回率降低了74.34%,攻击成功率达到96.71%,相较基线方法,攻击成功率平均提升了68.76%.实验证明了当前的漏洞检测模型存在被攻击的风险,需要进一步研究提升模型的鲁棒性.

关键词：对抗攻击漏洞检测强化学习代码转换

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基于TD3算法的多智能体协作缓存策略

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计算机工程 2025年第2期51卷 365-374页

作者：曾建州李泽平张素勤贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节... 详细信息

为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节点的缓存状态和内容请求信息融入到各节点的观察空间,提高智能体对环境的感知能力,并通过三次指数平滑法提取各节点内容请求的流行度特征,使得算法能够适应内容流行度变化,从而提高缓存命中率;然后联合本地与相邻节点的传输时延和开销来设计指导性奖励函数,引导智能体进行协作缓存,降低系统的缓存冗余和内容传输开销;最后结合Wolpertinger Architecture方法对TD3算法进行多智能体扩展,使每个边缘节点都能自适应地学习缓存策略,从而提高系统性能。实验结果表明,MACC算法中边缘节点牺牲了部分缓存空间来协助相邻节点缓存请求内容,从而提高缓存命中率,在同一数据集上与MAAC、DDPG、独立TD3算法相比,MACC算法的缓存命中率分别平均提高了8.50%、13.91%和29.21%,并能适应动态的边缘环境,实现较小的内容获取时延和传输开销。

关键词：移动边缘网络多智能体协作缓存深度强化学习 TD3算法

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