检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2022年第12期45卷 2667-2686页

作者：赵昀睿许倩倩姜阳邦彦黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.... 详细信息

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.二分类问题中的从正例和无标签(Positive-Unlabeled,PU)样本数据进行学习,简称PU学习,即为其一.当前主流的PU学习算法需要准确无误的类别先验知识,但实际上类别先验通常难以获得,需要估计.已有的类别先验估计算法则主要面向传统的机器学习分类器进行设计,无法直接运用在大规模数据集上,因而不利于发挥深度学习在大规模数据集上的优势.为克服以上问题,本文提出了一个基于无监督混合模型的迭代式深度PU学习与类别先验估计框架.它利用了深度神经网络对正例和负例给出的预测分数具有不同的分布这一特性,使用双高斯成分的混合模型近似拟合预测分数的混合分布.其中,各个高斯分量分别代表了正类和负类的条件概率分布,混合权重系数代表了类别先验.结合半监督学习中的平均教师和温度锐化技术,所提框架在类别先验未知以及数据缺失负例监督的条件下,估计类别先验的同时进行PU数据上的深度学习,二者相互促进.在基准数据集MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10和实际应用数据集Alzheimer上的实验结果验证了所提框架的有效性,准确率分别为94.66%、95.16%、89.98%和73.20%,该结果不仅超越了现有基于类别先验估计的PU学习算法,更可与基于真实类别先验的最前沿算法相媲美.

关键词： PU学习类别先验估计半监督学习弱监督学习深度学习

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荧光动力学法藻类初级生产力测量中光合尺寸单元校正方法研究

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光学学报 2021年第17期41卷 145-151页

作者：王翔殷高方赵南京甘婷婷张小玲董鸣陈敏亓培龙丁志超王璐谷梦园贾仁庆覃志松杨瑞芳方丽孟德硕刘建国中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031 安徽大学物质科学与信息技术研究院信息材料与智能感知安徽省实验室安徽合肥230601 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

荧光法作为一种非侵入性测量手段,能够实现水体藻类初级生产力的快速测量.然而在目前初级生产力荧光动力学分析中,藻类光合尺寸单元通常采用固定值,导致初级生产力测量结果发生偏差,特别是水体存在蓝藻时尤为明显.光合尺寸单元定义为光... 详细信息

荧光法作为一种非侵入性测量手段,能够实现水体藻类初级生产力的快速测量.然而在目前初级生产力荧光动力学分析中,藻类光合尺寸单元通常采用固定值,导致初级生产力测量结果发生偏差,特别是水体存在蓝藻时尤为明显.光合尺寸单元定义为光合反应中心浓度与叶绿素浓度的比值.为获得准确的水体藻类光合尺寸单元以提高初级生产力测量结果的准确性,利用激发荧光光谱分析水体蓝藻和其他真核藻占比,以此为基础对混合藻样品光合尺寸单元进行校正,并提出一种基于光合尺寸单元校正的荧光法藻类初级生产力测量方法.纯种样品和混合样品初级生产力比对测试实验结果表明:纯种蓝藻、绿藻、甲藻样品的初级生产力测量误差由校正前的38.8％、14.3％、13.2％下降至3.9％、4.1％、5.2％;混合样品初级生产力最大和平均测量误差由校正前的20.4％、15.2％下降至4.5％、5.2％.该结果证明,所提校正方法可有效解决光合尺寸单元使用固定值带来的初级生产力测量偏差问题,为提高水体藻类初级生产力测量结果的准确性提供了重要参考.

关键词：物理光学荧光动力学光合尺寸单元初级生产力光合电子传递速率光合放氧

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基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法

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计算机学报 2024年第11期47卷 2678-2690页

作者：孙宇辰许倩倩王子泰杨智勇黄庆明中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾... 详细信息

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾邮件检测等,均涉及样本分布不平衡问题.针对多任务学习面向任务相关性的高要求,即当模型学习和共享不相关知识时,负迁移可能会影响模型朝着错误方向训练.因此,大多数现有方法在此类场景中无法得到有效应用.为解决该实际问题,设计一种能适用于样本不平衡场景的多任务学习算法变得尤为重要.本文提出了一种基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法,首先引入了对标签分布不敏感的ROC曲线下面积(AUC)作为该学习任务的评价指标,并建立了一种用于AUC优化的多任务学习算法,以提高模型在样本不平衡场景下的性能表现.同时,为进一步有效优化模型,本文将原始成对优化问题重构为逐样本极大极小优化问题,使得每一轮迭代复杂度由O(Ln_(i,+)n_(i,-))降低至O(L(n_(i,+)+n_(i,-))).针对多任务学习中存在的负迁移现象,本文引入了一种自适应低秩正则项,以消除模型冗余信息,同时提高模型的泛化性能.最后,通过与多个对比方法在四个仿真数据集和三个真实数据集Landmine、MHC-I和USPS上的比较,所有实验结果一致证明了本文所提出算法的有效性.

关键词：多任务学习 AUC优化低秩表示

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S-Shark安全工作流管理系统设计与实现

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计算机应用研究 2009年第4期26卷 1515-1516,1519页

作者：刘丁王小明付争方窦文阳陕西师范大学智能信息处理与信息安全研究所陕西师范大学民族教育学院西安710062 陕西师范大学计算机科学学院西安710062

以工作流信息模型安全机制不足为研究对象,通过模型扩展的方法,建立一种安全工作流访问控制模型ETRBAC。该模型在典型T-RBAC模型基础上,提出了职责分离约束和基数约束等问题的解决方案。结合优秀开源工作流管理系统Shark,设计并实现了ET... 详细信息

以工作流信息模型安全机制不足为研究对象,通过模型扩展的方法,建立一种安全工作流访问控制模型ETRBAC。该模型在典型T-RBAC模型基础上,提出了职责分离约束和基数约束等问题的解决方案。结合优秀开源工作流管理系统Shark,设计并实现了ETRBAC模型中的相关安全机制,形成S-Shark(secure-Shark)工作流管理系统。S-Shark具有安全性、易用性和可扩展性等优势。

关键词：工作流工作流管理系统访问控制授权约束

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基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法

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软件学报 2023年第7期34卷 3188-3205页

作者：谷勇浩王翼翡刘威歆吴铁军孟国柱智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 广东省信息安全技术重点实验室(中山大学) 广东广州510006 绿盟科技集团股份有限公司北京100089 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

现有恶意软件相似性度量易受混淆技术影响,同时缺少恶意软件间复杂关系的表征能力,提出一种基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法RG-MHPE(API relation graph enhanced multiple heterogeneous ProxEmbed)解决上述问题.方法首先利用... 详细信息

现有恶意软件相似性度量易受混淆技术影响,同时缺少恶意软件间复杂关系的表征能力,提出一种基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法RG-MHPE(API relation graph enhanced multiple heterogeneous ProxEmbed)解决上述问题.方法首先利用恶意软件动静态特征构建多重异质图,然后提出基于关系路径的增强型邻近嵌入方法,解决邻近嵌入无法应用于多重异质图相似性度量的问题.此外,从MSDN网站的API文档中提取知识,构建API关系图,学习Windows API间的相似关系,有效减缓相似性度量模型老化速度.最后,通过对比实验验证所提方法RG-MHPE在相似性度量性能和模型抗老化能力等方面表现最好.

关键词：恶意软件相似性多重异质图邻近嵌入 API关系图模型老化

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基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型

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计算机学报 2022年第10期45卷 2221-2242页

作者：曹宗胜许倩倩李朝鹏姜阳邦彦操晓春黄庆明中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

为减轻用户-商品交互数据稀疏和冷启动问题对协同过滤算法推荐效果的影响,许多研究者将知识图谱引入推荐系统.然而既往工作对协同知识图谱中关系的建模较为单一,表达能力较弱,不利于建模实体间的复杂关系以及学习用户和商品的嵌入.为克... 详细信息

为减轻用户-商品交互数据稀疏和冷启动问题对协同过滤算法推荐效果的影响,许多研究者将知识图谱引入推荐系统.然而既往工作对协同知识图谱中关系的建模较为单一,表达能力较弱,不利于建模实体间的复杂关系以及学习用户和商品的嵌入.为克服这一问题,本文提出基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型(DQKGR),利用富有表达力的对偶四元数嵌入表示用户和商品,以有效建模实体和关系之间复杂的潜在依赖.在商品和用户的嵌入学习部分,本文设计了一个新的知识图谱嵌入模型(DQKGE),可基于莫比乌斯变换捕捉协同知识图谱中实体间多种复杂关系,并基于此设计偏好传播与聚合方法以利用知识图谱中的结构信息进行推荐.为验证所提DQKGR模型的有效性,在公开的Last-FM、MovieLens-20M和Book-Crossing数据集上进行大量实验,结果表明所提DQKGR模型推荐结果在多个评测指标上优于现有方法,可在平均意义上产生2.83%以上的性能提升.

关键词：知识图谱推荐系统对偶四元数莫比乌斯变换偏好传播

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基于ID的门限多重秘密共享方案

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软件学报 2008年第10期19卷 2739-2745页

作者：庞辽军裴庆祺焦李成王育民西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室陕西西安710071 西安电子科技大学智能信息处理研究所陕西西安710071

为了避免现有秘密共享方案中的秘密份额分发机制的不足,结合基于身份(ID)的公钥密码技术,提出了利用参与者私钥作为其主份额的秘密份额分发方法.首先,对Zheng提出的签密方案进行了安全分析,发现其不具备前向保密性,并针对该安全问题,提... 详细信息

为了避免现有秘密共享方案中的秘密份额分发机制的不足,结合基于身份(ID)的公钥密码技术,提出了利用参与者私钥作为其主份额的秘密份额分发方法.首先,对Zheng提出的签密方案进行了安全分析,发现其不具备前向保密性,并针对该安全问题,提出了一个改进的签密方案.同时,在所提出的改进方案的基础上,结合基于ID的公钥密码系统,提出了一个新的门限多重秘密共享方案.该方案有效地解决了秘密份额的安全分发问题,不需要秘密分发者和参与者之间事先进行任何信息交互,能够在分发秘密的同时分发秘密份额.该方案还具有前向保密性,即使秘密分发者的私钥被泄漏,也不会影响之前所共享秘密的安全性.因此,所提出的基于身份的秘密共享方案具有更高的安全性和有效性,能够更好地满足应用需求.

关键词：秘密共享签密基于身份的公钥密码系统前向保密性

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多时间尺度同步的高速网络流量异常检测

多时间尺度同步的高速网络流量异常检测

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全国网络与信息安全技术研讨会

作者：王风宇云晓春曹震中中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心曲阜师范大学计算机科学学院

高速网络流量吞吐量大且复杂多变,对网络流量异常检测的准确性和及时性提出了挑战。本文提出了一种多时间尺度同步的异常检测算法 DA-MTS。该算法通过无抽取 Haar 小波变换对网络流量时间序列进行分解,获得不同时间尺度下的细节信号,去... 详细信息

高速网络流量吞吐量大且复杂多变,对网络流量异常检测的准确性和及时性提出了挑战。本文提出了一种多时间尺度同步的异常检测算法 DA-MTS。该算法通过无抽取 Haar 小波变换对网络流量时间序列进行分解,获得不同时间尺度下的细节信号,去冗余后的无抽取 Haar 小波变换细节信号为平稳随机序列且逼近高斯白噪声,根据正态分布的“3σ”法则可以判断细节信号中的异常情况。随着新数据的获取,该算法能够同时在多个时间尺度上以递推方式进行无延后的异常检测,不但提高了异常检测的准确性,而且保证了异常发现的及时性。分析和实验表明,该方法能够显著提高网络异常检测的性能。

关键词：网络流量异常检测时间序列 à trous 小波变换

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一种基于软件定义安全和云取证趋势分析的云取证方法

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计算机研究与发展 2019年第10期56卷 2262-2276页

作者：刘雪花丁丽萍刘文懋郑涛李彦峰吴敬征中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 广州中国科学院软件应用技术研究所电子数据取证实验室广州511458 广东中科实数科技有限公司广州511458 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司北京100089 中国联合网络通信有限公司北京100033 中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190

随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题... 详细信息

随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题.为缓解这些问题,提出一种基于软件定义安全(software defined security,SDS)和云取证趋势分析的智能云取证方法.首先,提出一种基于软件定义安全的云取证架构,实现云网络与云计算平台协同实时取证.其次,提出基于隐Markov模型的云取证趋势分析算法,实现云取证架构中的智能取证策略决策和智能取证资源调度.实验结果表明:相较于单独的网络取证与云计算平台取证,该方法取证能力提高至91.6%,而取证开销则介于两者之间.该方法对云服务商提供云取证服务具有广泛的借鉴意义.

关键词：云计算云取证电子数据取证软件定义安全隐Markov模型云取证趋势

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一种基于Agilent ADS的功率放大器输出匹配新方法

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2006年第1期23卷 64-68页

作者：汪小路赵为粮李红霞重庆邮电学院光电工程学院重庆400065 重庆大学软件学院信息安全系统工程研究所重庆400044

详细阐述了LOAD_PULL的基本工作原理,并对LOAD_PULL的设置,在单载波情况下的仿真,在双载波情况下的仿真等的实现方法及使用中的关键点进行了全面、仔细的分析,指出了利用LOAD_PULL技术实现的功率放大器具有输出匹配准确性程度较高,应用... 详细信息

详细阐述了LOAD_PULL的基本工作原理,并对LOAD_PULL的设置,在单载波情况下的仿真,在双载波情况下的仿真等的实现方法及使用中的关键点进行了全面、仔细的分析,指出了利用LOAD_PULL技术实现的功率放大器具有输出匹配准确性程度较高,应用方便、高效快捷,开发时间短的优点,而且其兼容性强,可以结合其他设计方法一起使用。

关键词： LOAD_PULL 功率放大器输出匹配等高线

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