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基于TransMP模型的Web系统剩余寿命预测方法

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1784-1789页

作者：党伟超张桄菖太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

针对当前软件剩余使用寿命预测方法忽略了多性能指标间所蕴涵寿命信息的问题,提出一种融合多性能指标Transformer(TransMP)模型的Web系统剩余寿命预测方法。首先,搭建内存故障型Web系统加速老化实验平台,创建包含内存使用量、响应时间... 详细信息

针对当前软件剩余使用寿命预测方法忽略了多性能指标间所蕴涵寿命信息的问题,提出一种融合多性能指标Transformer(TransMP)模型的Web系统剩余寿命预测方法。首先,搭建内存故障型Web系统加速老化实验平台,创建包含内存使用量、响应时间和吞吐率性能指标的数据集;其次,考虑不同性能指标蕴涵老化特征信息的差异性,构造由多编码器-解码器组成的TransMP模型,将性能指标数据分别输入内存指标编码器、响应时间编码器和吞吐率编码器提取老化特征信息,再引入特征融合层进行信息融合;最后,将融合信息输入由掩码注意力-多头注意力结构构成的解码器,预测得到系统状态达到老化阈值的剩余寿命。实验结果表明,该Web系统剩余寿命预测方法与最优的SALSTM方法相比,均方根误差分别降低了12.0%、17.3%和13.2%,平均绝对误差分别降低了13.3%、21.0%和10.4%,证明了该方法的有效性。

关键词： Web系统软件老化剩余使用寿命 Transfomer 软件再生

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基于多视图多尺度对比学习的图协同过滤

计算机应用 2024年

作者：党伟超温鑫瑜高改梅刘春霞太原科技大学计算机科学与技术学院

针对图协同过滤推荐方法存在的单一视图局限性和数据稀疏性问题,提出一种多视图多尺度对比学习的图协同过滤模型(MVMSCL)。首先,根据用户-项目交互构建初始交互图,并考虑用户项目中存在的多种潜在意图,构建多意图分解视图;其次,利用高... 详细信息

针对图协同过滤推荐方法存在的单一视图局限性和数据稀疏性问题,提出一种多视图多尺度对比学习的图协同过滤模型(MVMSCL)。首先,根据用户-项目交互构建初始交互图,并考虑用户项目中存在的多种潜在意图,构建多意图分解视图;其次,利用高阶关系改进邻接矩阵,构建协同邻居视图;再次,去除不重要的噪声交互,构建自适应增强的初始交互图和多意图分解视图;最后,引入局部、跨层和全局3种尺度的对比学习范式生成自监督信号,提高推荐性能。在Gowalla、Amazon-book和Tmall 3个公共数据集上的实验结果表明,MVMSCL的推荐性能均优于对比模型。与最优基线模型DCCF(Disentangled Contrastive Collaborative Filtering framework)相比,MVMSCL在3个数据集上的Recall@20分别提升了5.7%、14.5%和10.0%,NDCG@20分别提升了4.6%、17.9%和11.5%。

关键词：摘要:推荐系统协同过滤图神经网络多视图对比学习

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基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案

计算机工程与应用 2024年

作者：高改梅王娜刘春霞党伟超史旭太原科技大学计算机科学与技术学院

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题，提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据实现电子病历的安全共享，云服务器存储电子病历密文，区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字... 详细信息

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题，提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据实现电子病历的安全共享，云服务器存储电子病历密文，区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索引等。设计了一种动态倒排索引结构，采用键值形式存储索引，利用可搜索加密技术在倒排索引中完成密文搜索。而且，区块链节点在检索密文关键字的同时建立搜索索引，提高区块链节点的搜索效率。实验分析表明，该方案相比于其他同类方案具有更高的效率，平均搜索时间提高了19.8%，陷门生成时间提高了12.14%，即在保证数据安全的前提下，该方案能够更快速地进行电子病历的搜索和共享。

关键词：电子病历共享可搜索加密区块链倒排索引云服务器

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基于级联残差图卷积网络的多行为推荐

计算机应用 2024年

作者：党伟超宋楚君高改梅刘春霞太原科技大学计算机科学与技术学院

针对多行为推荐研究中存在的数据稀疏和忽视多行为之间复杂联系的问题，提出一种基于级联残差图卷积网络的多行为推荐（CRMBR）模型。首先，从由所有行为相互作用构建的统一同构图中学习用户和项目的全局嵌入，并将它们用作初始化嵌入... 详细信息

针对多行为推荐研究中存在的数据稀疏和忽视多行为之间复杂联系的问题，提出一种基于级联残差图卷积网络的多行为推荐（CRMBR）模型。首先，从由所有行为相互作用构建的统一同构图中学习用户和项目的全局嵌入，并将它们用作初始化嵌入；其次，通过级联残差块捕获不同行为之间的联系，不断细化不同类型行为的嵌入，完善用户偏好；最后，通过两种不同的聚合策略分别聚合用户和项目嵌入，并采用多任务学习优化。在多个真实数据集上的实验结果表明，CRMBR模型的推荐性能优于目前的主流模型。与次优的基准模型多行为分层图卷积网络（MB-HGCN）相比，在Tmall数据集上，命中率（Hit Rate）HR@20和归一化折损累积增益（Normalized Discount Cumulative Gain）NDCG@20分别提升了3.1%和4.0%；在Beibei数据集上，HR@20和NDCG@20分别提升了15.8%和16.9%；在Jdata数据集上，HR@20和NDCG@20分别提升了1.0%和3.3%，验证了模型的有效性。

关键词：多行为推荐级联残差图卷积网络聚合策略多任务学习

融合时序与全局上下文特征增强的弱监督动作定位

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计算机应用 2024年

作者：党伟超范英豪高改梅刘春霞太原科技大学计算机科学与技术学院

针对现有弱监督动作定位研究中将视频片段视为单独动作实例独立处理带来的动作分类及定位不准确问题，提出一种融合时序与全局特征增强的弱监督动作定位方法。首先，构建时序特征增强分支利用空洞卷积扩大感受野，引入注意力机制捕获视... 详细信息

针对现有弱监督动作定位研究中将视频片段视为单独动作实例独立处理带来的动作分类及定位不准确问题，提出一种融合时序与全局特征增强的弱监督动作定位方法。首先，构建时序特征增强分支利用空洞卷积扩大感受野，引入注意力机制捕获视频片段间的时序依赖性；其次，设计基于高斯混合模型的EM(Expectation-Maximization)算法捕获视频上下文信息，利用二分游走传播并进行全局增强，生成高质量的时序类激活图（TCAM）作为伪标签在线监督时序特征增强分支；再次，通过动量更新网络得到体现视频间动作特征的跨视频字典。最后，利用跨视频对比学习提高动作分类的准确性。实验结果表明，交并比取值0.5时，在THUMOS14和ActivityNet1.3数据集上分别取得了42.0%和42.2%的平均检测精度，相较于CCKEE(Cross-Video Contextual Knowledge Exploration and Exploitation)检测性能分别提升了2.6与0.6个百分点，验证了所提方法的有效性。

关键词：弱监督动作定位时序类激活图动量更新伪标签监督特征增强

支持密码逆向防火墙的基于SM9的属性基可搜索加密方案

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计算机应用 2024年

作者：高改梅段明博荀亚玲刘春霞党伟超太原科技大学计算机科学与技术学院

针对属性基可搜索加密(ABSE)大都基于非国密算法设计，且无法抵抗内部算法替换攻击，提出了一种支持密码逆向防火墙的基于SM9的属性基可搜索加密方案(SM9ABSE-CRF)。该方案将国密SM9算法扩展至ABSE领域，实现了细粒度数据访问控制，并... 详细信息

针对属性基可搜索加密(ABSE)大都基于非国密算法设计，且无法抵抗内部算法替换攻击，提出了一种支持密码逆向防火墙的基于SM9的属性基可搜索加密方案(SM9ABSE-CRF)。该方案将国密SM9算法扩展至ABSE领域，实现了细粒度数据访问控制，并引入密码逆向防火墙(CRF)技术有效抵御算法替换攻击。分析了SM9ABSE-CRF在DBDH假设下满足了选择关键词下的不可区分性，形式化证明了CRF的部署满足维持功能性、保留安全性以及抵抗泄漏性。理论分析和实验仿真表明，与提供CRF的属性基可搜索加密方案(cABKS-CRF)相比，SM9ABSE-CRF具有更高的安全性，并且在索引与陷门生成阶段也表现出显著的性能优势。

关键词：密码逆向防火墙可搜索加密属性基加密 SM9算法算法替换攻击

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融合片段对比学习的弱监督动作定位方法

计算机应用 2024年第2期44卷 548-555页

作者：党伟超张磊高改梅刘春霞太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

针对现有基于注意力机制的弱监督动作定位方法对动作边界处的片段容易错误分类的问题,提出一种融合片段对比学习的弱监督动作定位方法。首先,引入三个分支的注意力机制,分别测量每个视频帧是动作实例、上下文以及背景的可能性;其次,基... 详细信息

针对现有基于注意力机制的弱监督动作定位方法对动作边界处的片段容易错误分类的问题,提出一种融合片段对比学习的弱监督动作定位方法。首先,引入三个分支的注意力机制,分别测量每个视频帧是动作实例、上下文以及背景的可能性;其次,基于得到的注意力值构建对应分支的类激活序列;然后,通过片段挖掘算法构造正负样本对;最后,利用片段对比学习引导网络将模糊片段正确归类。实验结果表明,当交并比(IoU)取值0.5时,在THUMOS14与ActivityNet1.3两个公共数据集上,所提方法的平均检测精度(mAP)分别达到了33.9%和40.1%,相较于DGCNN(Dynamic Graph modeling for weakly-supervised temporal action localization Convolutional Neural Network)弱监督动作定位模型在上述两个数据集上分别提升1.1和2.9个百分点,验证了所提方法的有效性。

关键词：弱监督对比学习时序动作定位注意力机制类激活序列

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基于回声状态网络的智能合约漏洞检测方法

计算机应用 2024年

作者：刘春霞徐晗颖高改梅党伟超李子路太原科技大学计算机科学与技术学院

区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序，智能合约漏洞检测确保智能合约的安全性，但是现有智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时，出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问... 详细信息

区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序，智能合约漏洞检测确保智能合约的安全性，但是现有智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时，出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题，特别是无法对新的合约漏洞进行检测。针对上述问题，提出一种基于回声状态网络(ESN)的智能合约漏洞检测方法。首先根据合约图，对不同语义、语法边进行学习，并经过Skip-Gram模型训练得到特征向量；然后将回声状态网络和迁移学习结合，实现对新的合约漏洞迁移扩展并提高漏洞检测率。实验结果表明，运用回声状态网络进行智能合约漏洞检测的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到94.30%、97.54%、91.68%和94.52%，与双向长短时记忆网络(BLSTM)、自注意力机制的双向长短时记忆网络(BLSTM-ATT)相比，准确率分别提高了5.93个百分点和11.75个百分点，展现出较好的漏洞检测性能。通过消融实验，进一步验证了回声状态网络对智能合约漏洞检测的有效性。

关键词：漏洞检测智能合约回声状态网络迁移学习区块链

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一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1538-1543页

作者：高改梅史旭刘春霞党伟超王娜太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES(advanced encryption standard)算法加密,而AES的密钥使用ECC(ellipse curve ctyptogr... 详细信息

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES(advanced encryption standard)算法加密,而AES的密钥使用ECC(ellipse curve ctyptography)算法加密,所有的加密密钥、治疗结果、患者身份信息存储到联盟链上。采用群签名技术追溯签名医院,群管理员可以解密医疗数据,将其作为重要依据协助第三方解决医疗纠纷。效率分析表明,在安全性相同的情况下,该方法的加/解密效率比对比方案分别提高了14%和46%,同时分析了群签名各类算法的时间开销。通过与同类方法对比,该方法既可实现患者身份、医疗数据的分类隐私保护,又可保证交易存储开销是合理的,在医疗数据隐私保护领域具有一定的应用价值。

关键词：联盟链医疗数据隐私保护医疗纠纷群签名

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