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基于脆弱指纹的深度神经网络模型完整性验证框架

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计算机应用 2024年

作者：林翔金彪尤玮婧姚志强熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学)

预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击，导致它的完整性被破坏。针对这一问题，提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先，提出一种无先验知识的模型复制... 详细信息

预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击，导致它的完整性被破坏。针对这一问题，提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先，提出一种无先验知识的模型复制框架，FFWAS为每一位用户创建独立的模型副本；其次，利用黑盒方法在模型边界放置脆弱指纹触发集。若模型发生修改，边界发生变化，触发集将被错误分类；最后，用户借助模型副本上的脆弱指纹触发集对模型的完整性进行验证。若触发集识别率低于预设阈值，则意味着模型完整性已被破坏。基于MINST和CIFAR10两种公开数据集对FFWAS的有效性和脆弱性进行实验分析。实验结果表明，在微调和剪枝攻击下，FFWAS的指纹识别率相较于完整模型均明显下降并低于设定阈值。与基于模型唯一性和脆弱签名的深度神经网络认证框架（DeepAuth）相比，FFWAS的触发集与原始样本的相似性分别提高约21%和15%，具有更好的隐蔽性。

关键词：神经网络预训练模型脆弱指纹模型完整性黑盒模型

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基于无线传感技术的水环境监测方法研究

皮革制作与环保科技 2024年第14期5卷 80-82页

作者：尤玮甘南藏族自治州生态环境局合作分局甘肃甘南藏族自治州747000

水环境污染问题日益严重,迫切需要实时动态监测水质状况。本文重点研究了基于无线传感技术的水环境监测方法,通过介绍无线传感技术的基本原理及其在水环境监测中的应用优势,系统阐述了该类监测系统的总体架构设计、关键硬件模块选型、... 详细信息

水环境污染问题日益严重,迫切需要实时动态监测水质状况。本文重点研究了基于无线传感技术的水环境监测方法,通过介绍无线传感技术的基本原理及其在水环境监测中的应用优势,系统阐述了该类监测系统的总体架构设计、关键硬件模块选型、监测策略与数据采集机制、无线通信协议及可靠性保障措施,以及监测数据分析与智能预警系统的构建方法。最后通过实地测试实验,评估了该系统在复杂水环境下的卓越性能,包括高精度、实时性强、通信可靠和节能长寿命等,验证了解决水环境监测难题的潜力,展现了该技术广阔的应用前景。

关键词：无线传感技术水环境监测实时监测智能预警

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农田水利工程灌溉中节水措施应用的分析

中文科技期刊数据库（全文版）农业科学 2024年第9期 0081-0084页

作者：尤玮霍州市水利发展中心山西临汾031400

随着我国农业领域的不断发展和水利工程建设的完善,农田水利工程灌溉已经愈发普遍,但在灌溉过程中,浪费大量水资源的问题仍然存在,不仅难以做到水利工程的有效利用,还容易提升灌溉成本。为此,应当在进行灌溉的过程中应用好节水措施,减... 详细信息

随着我国农业领域的不断发展和水利工程建设的完善,农田水利工程灌溉已经愈发普遍,但在灌溉过程中,浪费大量水资源的问题仍然存在,不仅难以做到水利工程的有效利用,还容易提升灌溉成本。为此,应当在进行灌溉的过程中应用好节水措施,减少水资源的消耗,提升灌溉效率和效果。本文将对农田水利工程灌溉中节水措施的应用进行分析。

关键词：农田水利工程节水措施应用模式

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联邦学习模型所有权保护方案综述

信息网络安全 2024年第10期 1553-1561页

作者：萨其瑞尤玮婧张逸飞邱伟杨马存庆中国科学院信息工程研究所福建师范大学计算机与网络空间安全学院

近年来，机器学习逐渐成为推动各行业发展的一种关键技术。联邦学习通过融合本地数据训练和在线梯度迭代，实现了分布式安全多方机器学习中的模型泛化能力和数据隐私保护双提升。由于联邦学习模型需要投入大量的训练成本(包括算力、数... 详细信息

近年来，机器学习逐渐成为推动各行业发展的一种关键技术。联邦学习通过融合本地数据训练和在线梯度迭代，实现了分布式安全多方机器学习中的模型泛化能力和数据隐私保护双提升。由于联邦学习模型需要投入大量的训练成本(包括算力、数据集等)，因此，对凝结了巨大经济价值的联邦学习模型进行所有权保护显得尤为重要。文章调研了现存的针对联邦学习模型的所有权保护方案，通过对两种模型指纹方案、8种黑盒模型水印方案和5种白盒模型水印方案的梳理，分析联邦学习模型所有权保护的研究现状。此外，文章结合深度神经网络模型所有权保护方法，对联邦学习模型所有权保护的未来研究方向进行展望。

关键词：机器学习联邦学习深度神经网络所有权保护

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基于多维信誉的区块链安全分片方案

信息安全研究 2024年第8期10卷 690-697页

作者：曾俊智许力尤玮婧左雨庭福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350108

区块链面临可拓展性问题.分片通过将区块链网络划分成多个子网络,并行处理交易,从而提升系统性能.但分片易导致恶意节点聚集,发动51%攻击,影响系统安全,现有的单维信誉方案存在重分配过程开销大和分片间共识不足的问题,性能与安全无法保... 详细信息

区块链面临可拓展性问题.分片通过将区块链网络划分成多个子网络,并行处理交易,从而提升系统性能.但分片易导致恶意节点聚集,发动51%攻击,影响系统安全,现有的单维信誉方案存在重分配过程开销大和分片间共识不足的问题,性能与安全无法保证.针对上述问题,提出基于多维信誉的区块链安全分片方案.首先,综合节点多维指标,保证分片信誉与计算通信能力均衡,识别恶意节点.其次,提出双阶段重分配方案,通过第1阶段部分重分配和第2阶段全部重分配,减少重分配频次,降低开销.最后,设计基于多维信誉的快速拜占庭容错共识(multi-dimensional reputation based fastByzantinefault-tolerantconsensus,MRFBFT),将投票权与信誉结合,并在分片领导节点间增设一次共识,防止恶意行为.实验结果表明,各分片信誉和计算通信水平更均衡,共识时延大约降低20%,吞吐量提升15%左右.

关键词：区块链分片信誉重分配共识

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基于水印技术的深度神经网络模型知识产权保护

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2587-2606页

作者：金彪林翔熊金波尤玮婧李璇姚志强福建师范大学计算机与网络空间安全学院阳光学院人工智能学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学)

构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）.保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模... 详细信息

构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）.保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数据要素价值的珍视.然而，DNN模型容易受到恶意用户的盗取、篡改和非法传播等攻击，如何有效保护其知识产权已成为学术研究的前沿热点与产业亟需攻克的难题.不同于现有相关综述，聚焦DNN模型水印的应用场景，从用于模型版权声明的鲁棒模型水印和用于模型完整性验证的脆弱模型水印2个维度出发，着重评述基于水印技术的DNN模型知识产权保护方法，探讨不同方法的特点、优势及局限性.同时，详细阐述DNN模型水印技术的实际应用情况.最后，在提炼各类方法共性技术的基础上，展望DNN模型知识产权保护的未来研究方向.

关键词：深度神经网络知识产权数据要素鲁棒模型水印脆弱模型水印

多元化疼痛干预结合康复训练对跟骨骨折术后患者疼痛及肿胀程度的影响

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反射疗法与康复医学 2024年第2期5卷 121-123,127页

作者：张巍琼尤玮徐燕江苏省苏北人民医院手足骨科303病区江苏扬州225800

目的探讨多元化疼痛干预结合康复训练在跟骨骨折(CF)患者中的应用效果.方法选择苏北人民医院2020年3月—2023年2月收治的70例CF患者为研究对象,按随机数字表法将其分为对照组及观察组.两组患者均接受手术治疗,术后,对照组(n=35)进行常... 详细信息

目的探讨多元化疼痛干预结合康复训练在跟骨骨折(CF)患者中的应用效果.方法选择苏北人民医院2020年3月—2023年2月收治的70例CF患者为研究对象,按随机数字表法将其分为对照组及观察组.两组患者均接受手术治疗,术后,对照组(n=35)进行常规康复训练,观察组(n=35)在此基础上采用多元化疼痛干预,均随访至术后3个月.对比两组患者的疼痛程度、肿胀程度及并发症发生情况.结果观察组护理后的疼痛视觉模拟评分为(3.12±0.52)分,低于对照组的(4.60±0.78)分,差异有统计学意义(P<0.05).观察组护理后的踝周径差为(2.18±0.29)cm,大于对照组的(1.02±0.20)cm,差异有统计学意义(P<0.05).观察组的并发症发生率为5.71%,低于对照组的22.86%,差异有统计学意义(P<0.05).结论多元化疼痛干预结合康复训练在CF术后患者中的应用效果较好,可减轻其疼痛与肿胀程度,还可减少术后并发症的发生,值得临床推广使用.

关键词：跟骨骨折多元化疼痛干预康复训练疼痛肿胀

高压氧治疗期间不同气囊管理方法对行气管切开的脑卒中患者的影响

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实用心脑肺血管病杂志 2024年第5期32卷 119-122页

作者：毕见龙罗阳殷娜尤玮王亚男北大医疗康复医院重症康复科北京市102200 北大医疗康复医院高压氧科北京市102200

目的比较高压氧治疗期间不同气囊管理方法对行气管切开的脑卒中患者的影响。方法选取2020年1月—2023年1月北大医疗康复医院收治的行气管切开的脑卒中患者112例为研究对象,采用随机数字表法将其分为对照组和观察组,每组56例。两组患者... 详细信息

目的比较高压氧治疗期间不同气囊管理方法对行气管切开的脑卒中患者的影响。方法选取2020年1月—2023年1月北大医疗康复医院收治的行气管切开的脑卒中患者112例为研究对象,采用随机数字表法将其分为对照组和观察组,每组56例。两组患者均接受高压氧治疗,其中对照组采用常规气囊压力监测方法,观察组采用气囊注水联合气囊压力监测方法,10 d为1个疗程,共治疗2个疗程。比较两组应激反应指标(治疗前1 d、治疗期间及治疗后1 d收缩压、舒张压、心率,治疗期间呼吸频率),治疗前1 d、治疗期间及治疗后1 d气囊压力和气道阻力,肺炎(呼吸机相关性肺炎和院内获得性肺炎)发生率及治疗后3 d内不良反应发生率。结果观察组治疗期间和治疗后1 d收缩压、舒张压及气道阻力低于对照组,治疗期间心率、呼吸频率慢于对照组,治疗期间气囊压力高于对照组(P<0.05)。观察组呼吸机相关性肺炎发生率低于对照组(P<0.05)。治疗后3 d内,观察组气道黏膜损伤、呛咳发生率低于对照组(P<0.05)。结论高压氧治疗期间气囊注水联合气囊压力监测方法能有效减轻行气管切开的脑卒中患者的应激反应,增加气囊压力,降低气道阻力及呼吸机相关肺炎、气道黏膜损伤、呛咳发生率。

关键词：卒中气管切开术高压氧气囊管理对比研究

基于梯度归一化的端到端语音合成自适应损失权衡

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网络空间安全科学学报

网络空间安全科学学报 2024年第1期2卷 72-82页

作者：陈宽陈涛尤玮珂周琳娜杨忠良北京邮电大学网络空间安全学院北京102206 北京邮电大学信息安全中心北京102206 国际关系学院网络空间安全学院北京100091

语音合成技术是指给定文本经过模型处理生成目标说话人语音的过程,该技术在现实社会中已经得到广泛应用。在众多的语音合成模型中,VITS(The Variational Inference for Text-to-Speech)模型将多任务损失函数进行有效组合,相比以往的模型... 详细信息

语音合成技术是指给定文本经过模型处理生成目标说话人语音的过程,该技术在现实社会中已经得到广泛应用。在众多的语音合成模型中,VITS(The Variational Inference for Text-to-Speech)模型将多任务损失函数进行有效组合,相比以往的模型,能够生成质量更高、听感更自然的语音。然而,现有模型依赖多个损失函数,暂时缺乏对其有效权衡的研究。因此,在现有模型损失函数的基础上,引入了梯度归一化自适应损失平衡优化方法,它根据模型不同损失函数的量级与不同子任务的训练速度来平衡各损失函数之间的权重,以验证该方法在语音合成任务中的适用性。在公开的中文语音合成数据集上评估了该方法合成语音的准确度与自然度,结果表明,采用此损失函数的模型在性能上得到了提升,证明了方法的有效性。

关键词：文本转语音端到端语音合成多任务学习多目标优化梯度归一化