检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第8期49卷 154-162页

作者：赵徐炎崔允贺钱清郭春申国伟贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

为响应租户的虚拟机使用请求,云数据中心通常从物理服务器中选择虚拟机放置服务器,随后计算租户与所选择的虚拟机放置服务器之间的路由路径以承载两者之间的流量。但是这种顺序的处理方式使得虚拟机放置服务器的计算过程难以考虑其对网... 详细信息

为响应租户的虚拟机使用请求,云数据中心通常从物理服务器中选择虚拟机放置服务器,随后计算租户与所选择的虚拟机放置服务器之间的路由路径以承载两者之间的流量。但是这种顺序的处理方式使得虚拟机放置服务器的计算过程难以考虑其对网络造成的影响,可能导致网络利用率降低甚至出现网络拥塞。为解决该问题,提出一种虚拟机及路由路径联合部署算法VENet。VENet通过添加虚拟交换机及虚拟链路将原网络拓扑扩展为虚拟网络拓扑,基于该虚拟扩展网络拓扑,将虚拟机及路由路径联合部署问题近似为商品流问题,即将虚拟机请求近似为从相应接入起点交换机到虚拟目的交换机之间的商品流,对该商品流问题进行建模,通过线性规划的方式求解该模型,即可同时获得虚拟机放置位置及相应的路由路径。实验结果表明,VENet算法能够提高数据中心可接受的虚拟机请求数上限,缩短租户与虚拟机部署位置之间的路由路径长度同时降低数据中心的网络负载率,路由路径长度和网络负载率相比WLC-GA算法分别降低42%和30%。

关键词：虚拟机放置路由路径拓展网络拓扑商品流软件定义网络

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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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基于联盟链的安全公平细粒度数据交易方案

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运筹与模糊学 2023年第3期13卷 1824-1838页

作者：白瑞陈玉玲谭超月杨宇项贵州大学公共大数据国家重点实验室、计算机科学与技术学院贵州贵阳

针对当前区块链数据交易中数据安全、数据滥用、数据隐私等问题,提出一种基于联盟链与属性基加密的数据交易方案,为满足数据卖家的细粒度访问控制的需求,提高数据价值,利用密文策略属性基加密技术保护待售数据安全,保证只有拥有特定属... 详细信息

针对当前区块链数据交易中数据安全、数据滥用、数据隐私等问题,提出一种基于联盟链与属性基加密的数据交易方案,为满足数据卖家的细粒度访问控制的需求,提高数据价值,利用密文策略属性基加密技术保护待售数据安全,保证只有拥有特定属性的数据买家才可以购买并正确解密数据;针对数据交易中身份隐私保护与监管追溯难以平衡问题,引入智能合约以及群签名技术实现了数据交易的安全可信以及匿名可追溯。最后,对提出的方案进行安全性分析以及仿真实验,结果表明所提方案可以实现安全公平的细粒度数据交易。

关键词：数据交易联盟链智能合约属性基加密群签名

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基于同态加密的隐私保护数据分类协议

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计算机科学 2023年第8期50卷 321-332页

作者：陆星缘陈经纬冯勇吴文渊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 中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714

随着大数据、云计算技术的发展,用户对于云计算服务的需求也与日俱增。在用户申请云计算服务时,其隐私数据需要在云平台进行存储与计算,而这也带来了隐私数据泄露的问题。同态加密允许在不解密的情况下对密文进行直接运算,得到的新密文... 详细信息

随着大数据、云计算技术的发展,用户对于云计算服务的需求也与日俱增。在用户申请云计算服务时,其隐私数据需要在云平台进行存储与计算,而这也带来了隐私数据泄露的问题。同态加密允许在不解密的情况下对密文进行直接运算,得到的新密文解密后即为运算结果,因此可以用于保障用户的隐私数据安全。在半诚实模型下考虑如下两方面的计算框架:用户端按照指定方式将隐私数据加密为密文后发送到服务器端,服务器端根据同态加密方案允许明文与密文间进行运算的性质,使用训练得到的明文模型对用户端发送来的加密数据进行分类,最后将加密的分类结果发送回用户端,由用户端自行解密获得隐私数据的分类结果。在这个框架下,基于同态加密方案BGV设计了超平面分类器、决策树以及KNN这3种机器学习分类算法。根据每种分类器的特性,结合SIMD技术设计不同的密文数据打包策略与分类计算流程,使得用户端与服务器端之间的通信开销大幅降低。特别地,在预测阶段,超平面分类器与决策树实现了无交互的分类,KNN仅需1次交互即可完成分类,并基于HElib同态加密库,采用C++语言实现了这3种分类器。在UCI公开数据集上,超平面分类器能够在几十毫秒到几百毫秒内完成对1个待预测样本的分类,决策树最慢能够在几十毫秒内完成,两种分类器对密文数据的预测准确率均能超过90%,两方仅需要承担用户端发送给服务器端的加密隐私数据与服务器端发送回用户端的加密分类标签的通信开销;KNN分类器平均4s左右完成对1个待预测样本的分类,对密文数据的预测准确率在90%以上,两方除了隐私数据与分类标签的通信开销外,只需要额外负担一轮服务器端与用户端的中间计算结果即可完成分类。与基于同态加密的同类协议相比,在通信轮数、预测准确率、运行效率等方面均有不同程度的改进。

关键词：同态加密安全多方计算隐私保护机器学习 HElib

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基于区块链的可控监管匿名交易方案

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运筹与模糊学 2023年第3期13卷 2429-2440页

作者：陶俊宏陈玉玲贵州大学公共大数据国家重点实验室计算机科学与技术学院贵州贵阳

由于区块链技术的公开透明特性,大量交易以明文形式存储在公共网络上,对区块链参与者的隐私保护提出了重大挑战。然而,现有的研究方案大多过于强调匿名性,忽略了交易参与者之间的信息不对称。这导致恶意犯罪者的成本较低,且缺乏可控性... 详细信息

由于区块链技术的公开透明特性,大量交易以明文形式存储在公共网络上,对区块链参与者的隐私保护提出了重大挑战。然而,现有的研究方案大多过于强调匿名性,忽略了交易参与者之间的信息不对称。这导致恶意犯罪者的成本较低,且缺乏可控性和监督,难以在现实环境中应用。本文主要研究两个问题:如何在区块链网络中实现完全匿名交易,以及如何对交易双方的恶意行为进行跟踪和规范,并进行有效的惩罚。本文提出了一种安全、匿名、可审计的交易方案。在该方案中,交易发起方和响应方通过共同计算产生一个隐私地址,并利用承诺机制隐藏交易金额。此外,引入监管方对每笔交易进行验证和跟踪,既实现了可控监管,又降低了交易双方的计算负担。最后,采用挑战-响应机制,使监管方能够识别欺诈者并进行处罚。实验结果与分析表明,所提方案能够在区块链中有效实现匿名交易,适用于恶意模型。

关键词：区块链匿名交易可控监管隐私地址

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COURIER:基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的边缘计算任务调度与卸载方法

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计算机科学 2024年第5期51卷 293-305页

作者：杨秀文崔允贺钱清郭春申国伟贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550000

边缘计算(Edge Computing,EC)将计算、存储等资源部署在网络边缘,以满足业务对时延和能耗的要求。计算卸载是EC中的关键技术之一。现有的计算卸载方法在估计任务排队时延时使用M/M/1/∞/∞/FCFS或M/M/n/∞/∞/FCFS排队模型,未考虑高时... 详细信息

边缘计算(Edge Computing,EC)将计算、存储等资源部署在网络边缘,以满足业务对时延和能耗的要求。计算卸载是EC中的关键技术之一。现有的计算卸载方法在估计任务排队时延时使用M/M/1/∞/∞/FCFS或M/M/n/∞/∞/FCFS排队模型,未考虑高时延敏感型任务的优先执行问题,使得一些对时延要求不敏感的计算任务长期占用计算资源,导致系统的时延开销过大。此外,现有的经验重放方法大多采用随机采样方式,该方式不能区分经验的优劣,造成经验利用率低,神经网络收敛速度慢。基于确定性策略深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的计算卸载方法存在智能体对环境的探索能力弱和鲁棒性低等问题,降低了求解计算卸载问题的精度。为解决以上问题,考虑边缘计算中多任务移动设备、多边缘服务器的计算卸载场景,以最小化系统时延和能耗联合开销为目标,研究任务调度与卸载决策问题,并提出了基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的计算卸载方法(Computation Offloading qUeuing pRioritIzed Experience Replay DRL,COURIER)。COURIER针对任务调度问题,设计了非抢占式优先排队模型(M/M/n/∞/∞/NPR)以优化任务的排队时延;针对卸载决策问题,基于软演员-评论家(Soft Actor Critic,SAC)提出了优先经验重放SAC的卸载决策机制,该机制在目标函数中加入信息熵,使智能体采取随机策略,同时优化机制中的经验采样方式以加快网络的收敛速度。仿真实验结果表明,COURIER能有效降低EC系统时延和能耗联合开销。

关键词：边缘计算计算卸载非抢占式优先排队信息熵深度强化学习优先经验重放

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EAGLE:一种内核态及用户态中基于遥测数据图的网络遥测方案

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计算机科学 2024年第2期51卷 311-321页

作者：肖肇斌崔允贺陈意申国伟郭春钱清贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

网络遥测是一种新型的网络测量技术,具有实时性强、准确性高、开销低的特点。现有网络遥测技术存在无法收集多粒度网络数据、无法有效存储大量原始网络数据、无法快速提取及生成网络遥测信息、无法利用内核态及用户态特性设计网络遥测... 详细信息

网络遥测是一种新型的网络测量技术,具有实时性强、准确性高、开销低的特点。现有网络遥测技术存在无法收集多粒度网络数据、无法有效存储大量原始网络数据、无法快速提取及生成网络遥测信息、无法利用内核态及用户态特性设计网络遥测方案等问题。为此,提出了一种融合内核态及用户态的、基于遥测数据图和同步控制块的多粒度、可扩展、覆盖全网的网络遥测机制(a nEtwork telemetry mechAnism based on telemetry data Graph in kerneL and usEr mode,EAGLE)。EAGLE设计了一种能够收集多粒度数据且数据平面上灵活可控的网络遥测数据包结构,用于获取上层应用所需的数据。此外,为快速存储、查询、统计、聚合网络状态数据,实现网络遥测数据包所需遥测数据的快速提取与生成,EAGLE提出了一种基于遥测数据图及同步控制块的网络遥测信息生成方法。在此基础上,为了最大化网络遥测机制中网络遥测数据包的处理效率,EAGLE提出了融合内核态及用户态特性的网络遥测信息嵌入架构。在Open vSwitch上实现了EAGLE方案并进行了测试,测试结果表明,EAGLE能够收集多粒度数据并快速提取与生成遥测数据,且仅增加极少量的处理时延及资源占用率。

关键词：网络遥测遥测效率可编程数据平面遥测数据图内核空间

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利用序列分析的远控木马早期检测方法研究

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计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2315-2326页

作者：王晨郭春申国伟崔允贺贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025

远控木马(RAT)是一类以窃取机密信息为主要目的的恶意程序,严重威胁着网络空间安全。现阶段基于网络的远控木马检测方法大多对数据流的完整性有较高的要求,其检测存在一定程度的滞后。在分析远控木马通信会话建立后初期流量的序列特性... 详细信息

远控木马(RAT)是一类以窃取机密信息为主要目的的恶意程序,严重威胁着网络空间安全。现阶段基于网络的远控木马检测方法大多对数据流的完整性有较高的要求,其检测存在一定程度的滞后。在分析远控木马通信会话建立后初期流量的序列特性的基础上,提出了一种利用序列分析的远控木马早期检测方法。该方法以远控木马被控端和控制端交互中第一条TCP流为分析对象,重点关注流中由内部主机向外部网络发送且数据包传输层负载大于α字节的第一个数据包(上线包)及其后续数个数据包,从中提取包含传输负载大小序列、传输字节数和时间间隔在内的三维特征并运用机器学习算法构建了高效的早期检测模型。实验结果表明,该方法具备快速检测远控木马的能力,其通过远控木马会话建立后初期的少量数据包即可高准确率地检测出远控木马流量。

关键词：远控木马(RAT) 序列分析早期检测网络通信行为

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人工智能赋能多学科交叉的课程改革思考与实践

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教育信息化论坛 2024年第19期 9-11页

作者：王崎余珮嘉裴之蕈贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用,其对教育领域的影响日益显著。基于人工智能,提出一种多学科交叉课程改革模式,内容包括人才培养目标的明确、课程体系的优化、教师队伍的构建,以及教学大纲、课程设计、案例创建和考核方式的全面... 详细信息

随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用,其对教育领域的影响日益显著。基于人工智能,提出一种多学科交叉课程改革模式,内容包括人才培养目标的明确、课程体系的优化、教师队伍的构建,以及教学大纲、课程设计、案例创建和考核方式的全面革新。此外,讨论基于人工智能的教学运行机制,以实现教育资源的优化和教学模式的创新。为验证这一课程改革模式的成果,以贵州大学计算机科学与技术学院综合创新训练课程为例进行实践,详细阐述课程改革的步骤,旨在为多学科交叉教育提供新的思路。

关键词：人工智能多学科交叉课程改革人才培养

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融合空洞卷积的轻量化目标检测

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计算机系统应用 2023年第2期32卷 379-386页

作者：李洋苟刚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

为了轻量化模型,便于移动端设备的嵌入,对YOLOv4网络进行了改进.首先,用MobileNetV3作为主干网络,并使用深度可分离卷积替换加强特征提取网络的普通卷积,降低模型参数量;其次,在104×104特征图输出时融合空洞率为2的空洞卷积,与52&#... 详细信息

为了轻量化模型,便于移动端设备的嵌入,对YOLOv4网络进行了改进.首先,用MobileNetV3作为主干网络,并使用深度可分离卷积替换加强特征提取网络的普通卷积,降低模型参数量;其次,在104×104特征图输出时融合空洞率为2的空洞卷积,与52×52的特征层进行特征融合,获取更多的语义信息和位置信息,细化特征提取能力,提升模型对极小目标的检测性能;最后,将原来的池化层使用3个5×5的Maxpool进行串联,减少计算量,提升检测速度.实验结果表明,在华为云2020数据集上,改进算法的mAP比YM算法提高了2.33%,在公共数据集VOC07+12上,mAP提高了3.12%,FPS比原来的YOLOv4算法提高了一倍多,参数量降低至原来的18%,证明了改进算法的有效性.

关键词： MobileNetV3 YOLOv4 空洞卷积轻量化深度可分离卷积

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