检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第2期46卷 643-651页

作者：刘波田广粮肖斌马建峰毕秀丽重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室重庆 400065 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安 710071

由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题.该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强.具体地,首先根据输入图像得到其... 详细信息

由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题.该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强.具体地,首先根据输入图像得到其对应的光照权重矩阵,以指导光照分量的自适应初始化估计;随后在光照结构约束下,对初始光照分量优化估计,并进一步执行非线性光照调整;最终结合Retinex模型得到增强结果.实验表明,该方法不仅能够实现准确的图像分解估计,而且与现有的弱光图像增强方法相比,该文所提方法在多个数据集上的主观视觉效果和客观评价指标都有更好的表现,同时也保持着良好的运行效率.

关键词：弱光图像增强 Retinex模型光照自适应估计

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基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1212-1221页

作者：王华华张睿哲黄永洪重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065

针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现T... 详细信息

针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入,并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路;最后,在模型中添加注意力机制,增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明,该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型,整体分类精度有效提升2%~7%,并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。

关键词：深度学习自动调制识别生成对抗网络(GAN) 多模态特征时频分布

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结合图卷积模型和共享编码的知识图谱问答方法

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 233-244页

作者：田侃曹新汶张浩然先兴平吴涛宋秀丽重庆邮电大学重庆中国三峡博物馆智慧文博联合实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理... 详细信息

知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理方法缺乏高效的面向问句与图谱的信息编码机制。针对上述挑战,提出了一种基于图卷积网络和关系匹配聚合、可聚合邻居信息且不依赖外部工具的实体链接方法,并设计了一种基于共享编码和协同注意力的、促进问句与图谱信息进行高效匹配的答案推理方法。与传统方法主要关注答案推理任务、基于工具实现实体链接不同,提出的知识图谱问答方法能够同时处理实体链接和答案推理任务。实验结果表明,所提方法的性能均优于传统模型。此外,通过图谱信息的重要性分析实验,揭示了各类图谱信息对于实体链接和答案推理任务的重要性。

关键词：知识图谱问答实体链接答案推理图神经网络

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物联网中带有隐私保护的鲁棒联邦学习研究

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电子与信息学报 2023年第12期45卷 4235-4244页

作者：杨志刚王卓彤吴大鹏王汝言吴渝吕翊重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

联邦学习允许数据不出本地的情况下实现数据价值的有效流动,被认为是物联网(IoT)场景下兼顾数据共享与隐私保护的有效方法。然而,联邦学习系统易受拜占庭攻击和推理攻击的影响,导致系统的鲁棒性和数据的隐私性受损。物联网设备的数据异... 详细信息

联邦学习允许数据不出本地的情况下实现数据价值的有效流动,被认为是物联网(IoT)场景下兼顾数据共享与隐私保护的有效方法。然而,联邦学习系统易受拜占庭攻击和推理攻击的影响,导致系统的鲁棒性和数据的隐私性受损。物联网设备的数据异构性和资源瓶颈,也为带有隐私保护的鲁棒聚合算法设计带来巨大挑战。该文提出面向异构物联网的带有数据重采样的鲁棒聚合方法Re-Sim,通过测量方向相似性和标准化更新幅度实现模型的鲁棒聚合,并采用数据重采样技术增强数据异构环境下模型的鲁棒性。同时构建轻量安全聚合协议(LSA),在保证数据隐私性的同时兼顾模型鲁棒性、准确性和计算开销,并从理论上对协议的隐私性进行了分析。仿真结果表明,该方案能在数据异构情况下有效抵抗拜占庭攻击和推理攻击,与基线方法相比,该文所提方案精度提高1%~3%,同时减轻客户端侧计算开销79%。

关键词：物联网联邦学习鲁棒聚合秘密分享

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大气联合效应下的光差分空间调制性能分析

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通信学报 2023年第6期44卷 57-69页

作者：赵辉李进马薇雯邓文超张天骐刘媛妮重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065

传统光空间调制技术均是以系统接收端能够获取精确的信道状态信息为前提的。光差分空间调制(ODSM)系统有效避免了复杂的信道估计,但相关研究只分析了单一湍流状态下的系统性能,且忽略了实际自由空间光通信系统中指向误差和路径损耗等因... 详细信息

传统光空间调制技术均是以系统接收端能够获取精确的信道状态信息为前提的。光差分空间调制(ODSM)系统有效避免了复杂的信道估计,但相关研究只分析了单一湍流状态下的系统性能,且忽略了实际自由空间光通信系统中指向误差和路径损耗等因素的影响。基于此,采用可以表征所有大气湍流状态的Málaga湍流信道,推导了ODSM系统在大气湍流、指向误差和路径损耗等大气联合效应下的误码率上界表达式与分集阶数。分析结果表明,相较于其他光空间调制方案,ODSM系统避免了复杂的信道估计,使系统不再受信道估计误差的影响,具备更高的抗干扰性和稳定性;ODSM系统误码性能随着湍流强度和指向误差强度的增大而减小;ODSM系统能够通过优化光学天线数量、光电探测器数量和调制信号阶数等参数,进一步提升系统的误码性能。

关键词：自由空间光通信光差分空间调制 Málaga湍流指向误差误码率

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图神经网络对抗攻击与鲁棒性评测前沿进展

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 1935-1959页

作者：吴涛曹新汶先兴平袁霖张殊崔灿一星田侃重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆市网络与信息安全技术工程实验室重庆400065 重庆邮电大学-重庆中国三峡博物馆智慧文博联合实验室重庆400065

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNN... 详细信息

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNNs对抗攻击的形式化定义,阐述GNNs对抗攻击及鲁棒性评测的研究框架和基本概念。对GNNs对抗攻击领域所提具体方法进行了总结和梳理,并对其中的前沿方法从对抗攻击类型和攻击目标范围的角度进行详细分类阐述,分析了它们的工作机制、原理和优缺点。考虑到基于对抗攻击的模型鲁棒性评测依赖于对抗攻击方法的选择和对抗扰动程度,只能实现间接、局部的评价,难以全面反映模型鲁棒性的本质特征,从而着重对模型鲁棒性的直接评测指标进行了梳理和分析。在此基础上,为了支撑GNNs对抗攻击方法和鲁棒性模型的设计与评价,通过实验从易实现程度、准确性、执行时间等方面对代表性的GNNs对抗攻击方法进行了对比分析。对存在的挑战和未来研究方向进行展望。总体而言,目前GNNs对抗鲁棒性研究以反复实验为主,缺乏具有指导性的理论框架。如何保障基于GNNs的深度智能系统的可信性,仍需进一步系统性的基础理论研究。

关键词：图神经网络对抗脆弱性对抗攻击鲁棒性评测

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基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法

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计算机研究与发展 2022年第6期59卷 1356-1369页

作者：毕秀丽闫武庆邱雨檬肖斌李伟生马建峰图像认知重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的... 详细信息

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的篡改检测信号生成方法,对每个非重叠2×3图像块提取图像块特征,再利用Shamir秘密共享方案将块特征和块内容序列值生成用于块篡改检测和修复的共享信息,最后将块共享信息构成的α通道与原始图像组成可移植网络图形格式(portable network graphic format,PNG)的文件图像.在篡改检测过程中,α通道提取的共享信号可以判断图像块是否被篡改,并可以通过Shamir秘密共享方案反向操作修复篡改图像块的内容.实验表明所提方法不仅具有良好的篡改检测和修复效果,同时具有良好的鲁棒性,能抵抗图像裁剪、噪声攻击.

关键词：图像认证文件图像图像篡改修复 Shamir秘密共享方案 PNG图像

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图学习隐私与安全问题研究综述

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计算机学报 2023年第6期46卷 1184-1212页

作者：先兴平吴涛乔少杰吴渝刘宴兵重庆市网络空间与信息安全重点实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 成都信息工程大学软件工程学院成都610225 重庆医科大学医学信息学院重庆400016

虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景,但要求人工智能系统适应复杂的计算环境.然而,传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的.大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普遍对外在风险考虑不足,相关数据和... 详细信息

虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景,但要求人工智能系统适应复杂的计算环境.然而,传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的.大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普遍对外在风险考虑不足,相关数据和模型算法存在隐私与安全风险.由于人工智能安全的现实需求以及图学习的巨大影响,图学习的隐私与安全问题成为当前图学习领域面临的重要挑战.为此,研究人员近年来从图学习系统的各个环节出发对图学习隐私与安全问题进行了研究,提出了相关的攻击和防御方法.本综述首先阐述研究图学习隐私与安全的重要意义,然后介绍图学习系统的基本过程、图学习面临的主要隐私与安全威胁以及图学习的隐私与安全特性;在上述基础上,分别从图数据隐私、图数据安全、图模型隐私和图模型安全四个方面对现有研究工作进行系统的归纳总结,讨论主要成果和不足;最后,介绍相关的开放资源,并从数据特征、解释性、研究体系和实际应用等方面探讨面临的挑战和未来的研究方向.

关键词：图挖掘图学习安全可信隐私保护对抗攻击

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Málaga湍流信道下改进型光广义空间调制

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通信学报 2022年第10期43卷 157-166页

作者：赵辉马薇雯李进邓文超万辉张天骐刘媛妮重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065

针对传统光广义空间调制(OGSM)使用固定的光学天线组合集导致系统空间资源浪费和误码率性能受限的问题,提出一种基于低复杂度自适应光学天线组合集选择算法的改进型方案。首先,利用信道状态信息计算光学天线组合之间的欧氏距离矩阵。然... 详细信息

针对传统光广义空间调制(OGSM)使用固定的光学天线组合集导致系统空间资源浪费和误码率性能受限的问题,提出一种基于低复杂度自适应光学天线组合集选择算法的改进型方案。首先,利用信道状态信息计算光学天线组合之间的欧氏距离矩阵。然后,基于欧氏距离等价原则和最大范数天线选择的思想,删除信道状态较差的光学天线组合,最终保留下的天线组合即当前状态下的最优光学天线组合集。所提算法避免了对所有候选天线组合的遍历,很大程度上降低了算法复杂度。仿真结果表明,所提方案的误码率性能在不同条件下均优于传统OGSM。

关键词：自由空间光通信光广义空间调制光学天线组合集选择 Málaga湍流信道指向误差

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基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

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计算机学报 2021年第2期44卷 292-303页

作者：毕秀丽邱雨檬肖斌李伟生马建峰重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室重庆400065 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像... 详细信息

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等函数的相似度和直方图的零值间隙数量作为分类特征,最后利用K最邻近(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法进行分类.实验结果表明,本文方法不仅适用于检测常规直方图均衡化操作,对小分辨率图像的直方图均衡化操作和均衡化图像经过压缩后处理情况都具有较强的鲁棒性,并且可以区分直方图均衡化和其他类型对比度增强操作.

关键词：直方图均衡化检测统计特征累积分布函数 K最邻近分类

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