检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第1期49卷 146-153页

作者：冉玲琴彭长根许德权吴宁博贵州大学数学与统计学院贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

区块链技术的广泛应用导致其隐私泄露问题日益严重。为有效评估区块链技术存在的隐私泄露风险,从区块链技术架构的角度,通过基于博弈的方法对攻击进行量化,提出一种区块链隐私泄露风险评估方法。考虑用户对区块链技术架构层中各攻击的... 详细信息

区块链技术的广泛应用导致其隐私泄露问题日益严重。为有效评估区块链技术存在的隐私泄露风险,从区块链技术架构的角度,通过基于博弈的方法对攻击进行量化,提出一种区块链隐私泄露风险评估方法。考虑用户对区块链技术架构层中各攻击的敏感性程度不同,构建用户敏感度矩阵,分别计算主观敏感度与客观敏感度。利用区块链诚实用户与恶意攻击者之间的策略交互过程构建不完全信息静态贝叶斯博弈模型,通过双方的期望收益定义风险影响性与可能性,从而得到基于区块链技术架构层的风险评估分数以及整个区块链的隐私泄露风险评估分数。在此基础上,利用Sigmoid函数对风险评估分数进行正则化处理并根据风险指数判断隐私泄露的风险等级,将隐私泄露分为风险可忽略、风险适中以及风险异常3种状态。实验结果表明,该方法能够有效评估区块链隐私泄露风险情况,指导用户进行多层次、有针对性的隐私保护。

关键词：区块链博弈论隐私泄露纳什均衡风险评估

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基于软硬协同的元宇宙身份安全认证方案

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计算机工程 2024年

作者：杨兴宇周骅田有亮杨科迪贵州大学大数据与信息工程学院贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学密码学与数据安全研究所贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院

本文针对元宇宙环境中的身份动态认证与恶意用户身份追溯问题，提出了一种基于软硬协同技术和签密算法的元宇宙身份安全认证方案。研究首先设计了一种结合硬件特性和国密算法的可追溯身份认证协议，以保护用户匿名性并实现身份的分布式... 详细信息

本文针对元宇宙环境中的身份动态认证与恶意用户身份追溯问题，提出了一种基于软硬协同技术和签密算法的元宇宙身份安全认证方案。研究首先设计了一种结合硬件特性和国密算法的可追溯身份认证协议，以保护用户匿名性并实现身份的分布式认证与追踪。接着，利用现场可编程门阵列（FPGA）构建的软硬协同平台对签密过程进行优化，提高了签密效率。最终，通过构建的身份认证协议验证平台对性能消耗进行了分析。实验结果显示，该方案优化后能够显著提升签密计算性能，相较于中央处理器（CPU），性能提升达到了13.6倍。本研究为元宇宙环境中的身份认证提供了一种高效、安全的解决方案。

关键词：元宇宙身份认证数字签名软硬件协同国密算法

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面向中文关系抽取的句子结构获取方法

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数据采集与处理 2021年第3期36卷 605-620页

作者：杨卫哲秦永彬黄瑞章王凯程华龄唐瑞雪程欣宇陈艳平贵州大学省部共建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 贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室贵阳550025 贵州省智能人机交互工程技术研究中心贵阳550025

在关系抽取中,神经网络模型是目前最常用的技术之一,然而现有神经网络模型很少考虑句子中两个实体之间的结构特征。该文针对关系抽取任务的特点,提出了基于神经网络模型的句子结构获取方法。该方法通过对关系实例中两个实体的位置进行... 详细信息

在关系抽取中,神经网络模型是目前最常用的技术之一,然而现有神经网络模型很少考虑句子中两个实体之间的结构特征。该文针对关系抽取任务的特点,提出了基于神经网络模型的句子结构获取方法。该方法通过对关系实例中两个实体的位置进行特殊标记,使神经网络模型能够有效捕获句子中关于实体的结构信息。为了验证方法的有效性,分别采用两种主流的神经网络模型进行对比实验,实验结果表明,该方法在ACE 2005中文关系抽取数据集上的抽取性能得到显著提升,超出对比工作约11个百分点,表明该方法能有效提升关系抽取任务的性能。

关键词：关系抽取结构特征自然语言处理实体标记

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基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1734-1742页

作者：蒋小霞黄瑞章白瑞娜任丽娜陈艳平公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 文本计算与认知智能教育部工程研究中心(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对现有深度聚类方法不考虑事件信息及其结构特点而难以有效划分事件类型的问题,提出一种基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法(DEC_ERCL)。首先,利用信息识别手段从非结构化文本中识别结构化的事件信息,避免冗余信息对事件语义... 详细信息

针对现有深度聚类方法不考虑事件信息及其结构特点而难以有效划分事件类型的问题,提出一种基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法(DEC_ERCL)。首先,利用信息识别手段从非结构化文本中识别结构化的事件信息,避免冗余信息对事件语义的影响;其次,将事件的结构信息集成于自编码器中学习低维稠密的事件表示,并以此作为下游聚类划分的依据;最后,为有效建模事件之间的细微差异,在特征学习过程中加入多正例对比损失。在数据集DuEE、FewFC、Military和ACE2005上的实验结果表明,相较于其他深度聚类方法,所提方法在准确率和标准化互信息(NMI)评价指标上均表现更好;相较于次优的方法,DEC_ERCL的聚类准确率分别提升了17.85%、9.26%、7.36%和33.54%,表明了DEC_ERCL具有更好的事件聚类效果。

关键词：深度聚类文本聚类事件表示事件结构对比学习

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EFormer:基于分频和广注意力的高效Transformer医学图像配准模型

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计算机科学 2024年

作者：黄星宇王丽会唐堃程欣宇张健叶晨贵州大学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省智能医学图像分析与精准诊断重点实验室文本计算与认知智能教育部工程研究中心

医学图像配准对于多种后处理步骤至关重要。虽然目前基于卷积和Transformer的单流或双流网络架构能够实现良好的配准性能，但在配准性能与计算效率之间仍然难以取得平衡。为了解决这个问题，本文提出一种高效的Transformer配准网络EFor... 详细信息

医学图像配准对于多种后处理步骤至关重要。虽然目前基于卷积和Transformer的单流或双流网络架构能够实现良好的配准性能，但在配准性能与计算效率之间仍然难以取得平衡。为了解决这个问题，本文提出一种高效的Transformer配准网络EFormer，其主要由分频器模块（frequency division module， FDM）和广注意力模块（broad attention module， BAM）组成。具体而言，在编解码器中使用多个FDM模拟双流网络并行提取局部-全局信息以提高计算效率；利用BAM增强多个FDM中局部信息的传递以保留配准中重要的语义特征。通过在三个数据集上的定性和定量比较，实验结果表明，对比主流配准模型，所提出的EFormer在DSC、ASSD、HD95和雅可比行列式负值百分比四个评价招标上至少分别优化了1.3％、2.6％、0.6％和95％，此外，使用EFormer-tiny时，计算效率（Flops）优化了14％，表明所提出的EFormer能够以最快的计算速度在基于Transformer的网络中实现最佳的配准结果。

关键词：医学图像配准分频广注意力高效Transformer

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基于国密的工业物联网门限签密方案

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计算机工程 2024年

作者：李斯琦田有亮彭长根贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院贵州大学密码学与数据安全研究所贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院

针对工业物联网中SCADA系统与终端设备之间通信易受篡改、窃听、假冒等攻击的问题，提出一种基于国密的门限签密方案 (SM-TSC)。首先，将终端设备注册、分组，基于Shamir秘密共享设计群组秘密值分配方法，防止工业物联网场景下终端设备... 详细信息

针对工业物联网中SCADA系统与终端设备之间通信易受篡改、窃听、假冒等攻击的问题，提出一种基于国密的门限签密方案 (SM-TSC)。首先，将终端设备注册、分组，基于Shamir秘密共享设计群组秘密值分配方法，防止工业物联网场景下终端设备节点权力过于集中所造成的密钥泄露、签密伪造等问题。其次，利用国密SM2签名算法作为基础，结合国密SM3算法、国密SM4算法以及群组秘密值分配方法，设计一种安全高效的面向群组的门限签密算法，保障SCADA系统与终端设备群组之间通信消息的真实性和机密性。最后，在随机谕言机模型下，利用安全归约方法对SM-TSC方案进行安全性分析。分析结果表明，SM-TSC方案在自适应选择密文攻击下能达到语义安全，在自适应选择消息攻击下是存在性不可伪造的，可以有效保障群组通信中数据的机密性和真实性。实验分析表明，与现有的基于椭圆曲线的门限签密方案相比，SM-TSC方案在门限签密阶段和解签密阶段中计算开销分别降低了75%与79.66%，因此在工业物联网群组通信中具有更高的适用性。

关键词：签密国密算法门限密码学可证明安全工业物联网

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基于掩码提示与门控记忆网络校准的关系抽取方法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1713-1719页

作者：魏超陈艳平王凯秦永彬黄瑞章文本计算与认知智能教育部工程研究中心(贵州大学) 贵阳550025 公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对关系抽取(RE)任务中实体关系语义挖掘困难和预测关系有偏差等问题,提出一种基于掩码提示与门控记忆网络校准(MGMNC)的RE方法。首先,利用提示中的掩码学习实体之间在预训练语言模型(PLM)语义空间中的潜在语义,通过构造掩码注意力权... 详细信息

针对关系抽取(RE)任务中实体关系语义挖掘困难和预测关系有偏差等问题,提出一种基于掩码提示与门控记忆网络校准(MGMNC)的RE方法。首先,利用提示中的掩码学习实体之间在预训练语言模型(PLM)语义空间中的潜在语义,通过构造掩码注意力权重矩阵,将离散的掩码语义空间相互关联;其次,采用门控校准网络将含有实体和关系语义的掩码表示融入句子的全局语义;再次,将它们作为关系提示校准关系信息,随后将句子表示的最终表示映射至相应的关系类别;最后,通过更好地利用提示中掩码,并结合传统微调方法的学习句子全局语义的优势,充分激发PLM的潜力。实验结果表明,所提方法在SemEval(SemEval-2010 Task 8)数据集的F1值达到91.4%,相较于RELA(Relation Extraction with Label Augmentation)生成式方法提高了1.0个百分点;在SciERC(Entities, Relations, and Coreference for Scientific knowledge graph construction)和CLTC(Chinese Literature Text Corpus)数据集上的F1值分别达到91.0%和82.8%。所提方法在上述3个数据集上均明显优于对比方法,验证了所提方法的有效性。相较于基于生成式的方法,所提方法实现了更优的抽取性能。

关键词：关系抽取掩码门控神经网络预训练语言模型提示学习

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基于国密SM9的可搜索加密方案

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计算机工程 2022年第7期48卷 159-167页

作者：张超彭长根丁红发许德权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阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业应用发展研究院贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

为满足密文数据安全级别的要求,现有基于身份的可搜索加密方案多次使用安全参数较大的对称双线性对运算,导致计算效率降低,且其密钥形式难以与国家商用密码算法SM9相结合。针对该问题,设计一种基于SM9密码算法的可搜索加密方案。在离散... 详细信息

为满足密文数据安全级别的要求,现有基于身份的可搜索加密方案多次使用安全参数较大的对称双线性对运算,导致计算效率降低,且其密钥形式难以与国家商用密码算法SM9相结合。针对该问题,设计一种基于SM9密码算法的可搜索加密方案。在离散椭圆曲线的两个子群中分别生成用户的公私钥对,使方案的密钥形式与SM9密码算法保持一致,解决经SM9密码算法加密后数据的检索问题,同时结合SM9密码算法,基于非对称双线性特性在确保方案安全性的同时提高检索效率。根据双线性对的性质分析该方案的正确性和安全性,并验证其满足在随机谕言模型下的适应性密文不可区分性和陷门不可区分性。仿真结果表明,与EdIBEKS、PEAKS、dIBAEKS方案相比,该方案在索引生成算法、陷门生成算法和检索匹配算法上的计算效率分别平均提高了77%、16.67%、28%以上。

关键词：可搜索加密双线性对密文数据 SM9密码算法安全性证明

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基于MI-PUF的V2X车联网通信安全认证协议

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信息网络安全 2023年第12期23卷 38-48页

作者：谭伟杰杨雨婷牛坤彭长根贵州大学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 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025

针对目前车联万物(Vehicle-to-Everything,V2X)中车辆与路边单元(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信的认证协议计算开销大、易受到攻击者假冒合法身份攻击的问题,文章提出一种基于索引图与索引... 详细信息

针对目前车联万物(Vehicle-to-Everything,V2X)中车辆与路边单元(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信的认证协议计算开销大、易受到攻击者假冒合法身份攻击的问题,文章提出一种基于索引图与索引提示符物理不可克隆函数(Map-Index Physical Unclonable Function,MI-PUF)的车联网通信安全认证协议。该协议引入PUF并利用其轻量级计算的特性降低车辆的计算开销和通信开销;借助PUF自身不可克隆的特性,解决身份假冒攻击问题;通过构建索引图以及哈希函数对PUF的输出信号进行处理,有效解决了机器学习攻击问题。在Dolve-Yao模型下使用形式化验证工具AVISPA验证该协议的安全性,实验结果表明,该协议能够为车联网的V2I及V2V通信提供基本的安全保障。

关键词：物理不可克隆函数 V2X 双向认证 MI-PUF 车联网通信安全

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FaceEncAuth:基于FaceNet和国密算法的人脸识别隐私安全方案

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计算机工程与应用 2022年第11期58卷 93-99页

作者：吴俊青彭长根谭伟杰吴振强贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 陕西师范大学计算机科学学院西安710062

人脸识别中,人脸特征作为生物特征的一种,具有唯一性、不可撤销性,一旦遭到攻击、篡改或泄露,用户隐私安全将面临巨大威胁。针对这一问题,提出一种基于深度学习和加密算法的人脸识别隐私安全方案。该方案中,利用FaceNet深度学习算法来... 详细信息

人脸识别中,人脸特征作为生物特征的一种,具有唯一性、不可撤销性,一旦遭到攻击、篡改或泄露,用户隐私安全将面临巨大威胁。针对这一问题,提出一种基于深度学习和加密算法的人脸识别隐私安全方案。该方案中,利用FaceNet深度学习算法来高效提取人脸特征,协调生物特征模糊性与密码系统的精确性,采用CKKS全同态加密算法进行人脸识别密文域的运算,通过国密SM4算法增强人脸特征密文抵抗恶意攻击的能力,利用其对称密码的性质兼顾了安全性和运算效率,而SM9非对称密码算法则用于SM4算法对称密钥的管理。实验结果及分析表明,该方案在不影响人脸识别准确率、效率的前提下提高了数据传输、存储和比对的安全性。

关键词：人脸识别生物特征深度学习同态加密 SM4 SM9

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