检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第5期 1207页

作者：朱海婷孙虎何高峰张璐李男南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略，导致难以快速缓解网络拥塞等问题，本文在PIE算法的基础上，提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE，改善PIE对数据流的细粒度处理，加强拥塞控制... 详细信息

针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略，导致难以快速缓解网络拥塞等问题，本文在PIE算法的基础上，提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE，改善PIE对数据流的细粒度处理，加强拥塞控制效果。C-PIE利用布谷鸟哈希表的快速查询和高负载率特性，并根据应用需求将其改进为布谷鸟计数器，作为流量测量模块引入到PIE中。这一变化使得数据流的关键信息能够被有效存储并实现高效频次查询，从而实现了对数据流的细粒度识别，并在网络拥塞时执行差异化丢包策略。NS3仿真平台上的实验结果表明，C-PIE算法在保持近似吞吐量性能的同时，相较于RED、CoDel和PIE算法，表现出更低的平均队列长度和数据包往返时延，并维护了更高的公平性和更好的稳定性。

关键词：主动队列管理拥塞控制比例积分控制器布谷鸟哈希差异化丢包

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面向网络流量矩阵的线性分解预测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：朱海婷蒋亿鑫何高峰张璐霍正群南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

网络流量预测技术作为网络管理的重要手段，对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义。基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征。深度学习方法虽有较好的时序预测能力，但仍需在预测精度与训练时间之间权衡... 详细信息

网络流量预测技术作为网络管理的重要手段，对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义。基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征。深度学习方法虽有较好的时序预测能力，但仍需在预测精度与训练时间之间权衡。本文提出了一种基于线性分解模型（DLinear）的流量预测方法（DLCNet）对网络流量矩阵进行预测。DLCNet在序列分解的基础上，利用多层感知器（MLP）处理季节分量，卷积神经网络（CNN）处理趋势分量，并采用可逆实例归一化（RevIN），消除非平稳性并保持数据一致性，提升了模型的准确性。在Abilene等数据集上的实验结果表明，DLCNet在预测准确度上显著优于其他先进方法，综合性能表现突出，同时训练时间也大幅缩短。

关键词：流量预测深度学习流量矩阵线性分解

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一种基于概率分布分层图聚类网络的社区检测模型

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控制与决策 2024年

作者：徐森刘轩绮陈朝峰郭乃瑄卞学胜马芙蓉花小朋周天盐城工学院信息工程学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室哈尔滨工程大学水声工程学院

为了捕捉网络的隐藏结构,减少社区检测模型对初始参数选择的依赖性,提出一种基于概率分布分层图聚类网络(HGCPD)的社区检测模型.首先,利用图卷积网络学习和缓存图中节点的特征表示;然后,引入一种基于节点对相似度概率的分层聚类方法,在... 详细信息

为了捕捉网络的隐藏结构,减少社区检测模型对初始参数选择的依赖性,提出一种基于概率分布分层图聚类网络(HGCPD)的社区检测模型.首先,利用图卷积网络学习和缓存图中节点的特征表示;然后,引入一种基于节点对相似度概率的分层聚类方法,在不同层次上递归地构建社区结构;最后,探究模型超参数优化问题,设计贝叶斯优化方法自动调整参数,从而提升模型效率.在多个不同规模的网络数据集上的实验表明, HGCPD模型在社区检测的准确性、有效性均优于主流方法,并通过可视化验证了所提出模型的可解释性.

关键词：概率分布多尺度结构图卷积网络贝叶斯优化

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基于语义引导的视频描述生成

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图学学报 2023年第6期44卷 1191-1201页

作者：石佳豪姚莉东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

视频描述生成旨在对给定的一段输入视频自动生成一句文本来概述发生的事件,其可用于视频检索、短视频标题生成、辅助视障、安防监控等领域。现有的方法忽视了语义信息在描述生成的作用,导致模型对于关键信息的描述能力不足。针对这一问... 详细信息

视频描述生成旨在对给定的一段输入视频自动生成一句文本来概述发生的事件,其可用于视频检索、短视频标题生成、辅助视障、安防监控等领域。现有的方法忽视了语义信息在描述生成的作用,导致模型对于关键信息的描述能力不足。针对这一问题,设计了一个基于语义引导的视频描述生成模型。模型整体采用了编码器-解码器框架。在编码阶段首先使用语义增强模块生成关键实体及谓词,接着通过语义融合模块生成整体的语义表示;解码阶段使用词选择模块选择合适的词向量来引导描述生成,从而高效地利用语义信息,使结果更加关注关键语义。最后的实验表明该模型在2.广泛使用的数据集MSVD和MSR-VTT上分别取得107.0%和52.4%的Cider评分,优于最先进的模型。用户实验及可视化结果也证明了模型生成的描述符合人类的理解。

关键词：视频描述生成语义引导 Transformer 特征融合语义增强

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TLS密码套件的流量数据随机性分析

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北京航空航天大学学报 2022年第2期48卷 291-300页

作者：郭帅程光东南大学网络空间安全学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 网络通信与安全紫金山实验室南京211111

密码套件是安全传输层协议(TLS)实现安全通信的基石,包含了密钥交换算法、对称密码算法和消息摘要算法,其中对称密码算法被用于实际通信的数据加密。通过对真实流量的采集与分析,得出了不同TLS密码套件在现网中的分布情况。设计了一种... 详细信息

密码套件是安全传输层协议(TLS)实现安全通信的基石,包含了密钥交换算法、对称密码算法和消息摘要算法,其中对称密码算法被用于实际通信的数据加密。通过对真实流量的采集与分析,得出了不同TLS密码套件在现网中的分布情况。设计了一种基于密文图像重构、美国国家标准与技术研究院随机性测试套件、卷积神经网络(CNN)等手段的分析方法,对现网主流对称密码算法(AES、ChaCha2.)与其他常见对称密码算法(DES、3DES、RC2.RC4)的密文随机性进行分析。实验结果表明:参与对比的所有对称密码算法在电子密码本(ECB)模式下其密文均具有较差的随机性,无法通过大多数测试;AES与ChaCha2.二种主流TLS对称密码算法在除ECB模式下其密文均具有良好的随机性,对基于CNN与随机森林的密码算法识别也具有抵抗能力。研究成果可为TLS密码套件的选择与加密流量的深层分析提供参考。

关键词：随机性度量密码算法识别机器学习加密流量识别网络测量

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一种三层加权文本聚类集成方法

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智能系统学报 2024年第4期19卷 807-816页

作者：李娜徐森徐秀芳许贺洋郭乃瑄刘轩绮周天盐城工学院信息工程学院江苏盐城224051 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001

为了提高聚类集成效果,本文设计了一种对点、簇、划分进行加权的统一框架,提出一种三层加权文本聚类集成方法。首先根据基聚类生成超图邻接矩阵,然后依次对点、簇、划分进行加权获得加权邻接矩阵,最后用层次凝聚聚类算法获得最终结果。... 详细信息

为了提高聚类集成效果,本文设计了一种对点、簇、划分进行加权的统一框架,提出一种三层加权文本聚类集成方法。首先根据基聚类生成超图邻接矩阵,然后依次对点、簇、划分进行加权获得加权邻接矩阵,最后用层次凝聚聚类算法获得最终结果。在多个真实文本数据集上进行实验,结果表明,与未加权及其他层面加权相比,三层加权方法可以获得更好的聚类效果,三层加权相较于未加权的平均提升幅度为12.02.;与近年来的其他8种加权方法相比,该方法在所有数据集上的平均排名位列第一,验证了本文方法的有效性。

关键词：文本聚类聚类集成加权聚类集成三层加权加权聚类多层加权聚类分析无监督学习

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一种多验证者的可验证量子随机数生成协议

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 326-331,358页

作者：郑思豪刘志昊东南大学网络空间安全学院江苏南京211189 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

Brakerski等提出的基于密码学测试的可验证量子随机数生成协议能够实现从持有单台量子设备的证明者处生成可验证的随机数,然而该协议中只有一名验证者,在应用范围上存在一定局限性。在该协议的基础上,结合门限秘密共享方案,提出了一种... 详细信息

Brakerski等提出的基于密码学测试的可验证量子随机数生成协议能够实现从持有单台量子设备的证明者处生成可验证的随机数,然而该协议中只有一名验证者,在应用范围上存在一定局限性。在该协议的基础上,结合门限秘密共享方案,提出了一种多验证者的可验证量子随机数生成协议。该协议使得n名验证者能够从一名证明者处获得相同的可验证随机数,从而拓宽了原协议的应用范围。安全性分析表明,对于一个计算能力不受限制,拥有证明者全部量子边信息以及不超过t名验证者信息的量子敌人,N个回合的协议生成的比特序列具有Ω(N)比特的最小熵。

关键词：信息安全密码协议量子信息量子随机数

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二进制指数退避的Gossip算法研究

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电子与信息学报 2021年第12期43卷 3486-3495页

作者：成卫青张蕾南京邮电大学计算机学院南京210023 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

为减少Gossip算法进行信息传播的通信开销,该文提出一个将二进制指数退避算法与经典Gossip算法相结合的二进制指数退避的Gossip算法(BEBG),其信息传播策略是一个节点收到同一信息的次数越多,继续传播该信息的概率就越低。理论分析与仿... 详细信息

为减少Gossip算法进行信息传播的通信开销,该文提出一个将二进制指数退避算法与经典Gossip算法相结合的二进制指数退避的Gossip算法(BEBG),其信息传播策略是一个节点收到同一信息的次数越多,继续传播该信息的概率就越低。理论分析与仿真实验表明,BEBG能够有效减少信息传播冗余,网络中有104个节点时比经典Gossip算法减少了约61%网络负载。为解决BEBG存在的边缘节点问题,进一步提出了两个BEBG改进算法,引入Pull的PBEBG和引入向邻居节点Push的NBEBG。实验结果表明,两个算法能够消除边缘节点,当网络中有104个节点时,它们与相应的分别引入相同Pull和Push的经典Gossip算法相比,分别减少了约34%和37%的网络负载。

关键词：分布式系统信息传播 Gossip算法

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一种基于多特征集成学习的恶意代码静态检测框架

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 1021-1034页

作者：杨望高明哲蒋婷东南大学网络空间安全学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 江苏省计算机网络技术重点实验室(东南大学) 南京211189

伴随着互联网的普及和5G通信技术的快速发展,网络空间所面临的威胁日益增大,尤其是恶意软件的数量呈指数型上升,其所属家族的变种爆发式增加.传统的基于人工签名的恶意软件的检测方式速度太慢,难以处理每天数百万计新增的恶意软件,而普... 详细信息

伴随着互联网的普及和5G通信技术的快速发展,网络空间所面临的威胁日益增大,尤其是恶意软件的数量呈指数型上升,其所属家族的变种爆发式增加.传统的基于人工签名的恶意软件的检测方式速度太慢,难以处理每天数百万计新增的恶意软件,而普通的机器学习分类器的误报率和漏检率又明显过高.同时恶意软件的加壳、混淆等对抗技术对该情况造成了更大的困扰.基于此,提出一种基于多特征集成学习的恶意软件静态检测框架.通过提取恶意软件的非PE(Portable Executable)结构特征、可见字符串与汇编码序列特征、PE结构特征以及函数调用关系5部分特征,构建与各部分特征相匹配的模型,采用Bagging集成和Stacking集成算法,提升模型的稳定性,降低过拟合的风险.然后采取权重策略投票算法对5部分集成模型的输出结果做进一步聚合.经过测试,多特征多模型聚合的检测准确率可达96.99%,该结果表明:与其他静态检测方法相比,该方法具有更好的恶意软件鉴别能力,对加壳、混淆等恶意软件同样具备较高的识别率.

关键词：恶意代码多特征集成学习策略投票静态检测

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基于Merkle树和哈希链的层次化轻量认证方案

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信息网络安全 2024年第5期24卷 709-718页

作者：沈卓炜汪仁博孙贤军东南大学网络空间安全学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 公安部第三研究所安全防范技术处上海200031

分布式系统如云计算、物联网等在各关键领域被广泛应用,其安全性越来越重要。由于部署环境复杂,具有分散、异构、动态等特性,分布式系统的信息安全保障面临着严峻的挑战,传统的身份认证方案通常计算开销大、证书管理复杂、成员动态更新... 详细信息

分布式系统如云计算、物联网等在各关键领域被广泛应用,其安全性越来越重要。由于部署环境复杂,具有分散、异构、动态等特性,分布式系统的信息安全保障面临着严峻的挑战,传统的身份认证方案通常计算开销大、证书管理复杂、成员动态更新不及时,不能很好地满足大型分布式系统需求。文章针对大量客户端与应用服务器交互的典型应用场景提出了一种基于Merkle树和哈希链的层次化轻量认证方案。方案将客户端划分为若干邻域,每个邻域内设置一个认证代理节点以管理邻域内的客户端并向应用服务器上报认证信息,方案结合Merkle树和哈希链技术实现对客户端的身份认证和一次一密的通信加密及消息认证,使用哈希和异或的高效运算方式实现较低的计算开销。安全性分析和性能分析表明,方案具有全面的安全性和更好的性能。

关键词： Merkle树哈希链一次性密码身份认证

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