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基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究

软件学报 2003年第8期14卷 1401-1408页

作者：唐文陈钟北京大学计算机科学技术系北京100871

在开放网络环境中,信任管理模型是信息安全的重要前提与基础,考察了主观信任的模糊性,运用模糊集合理论对信任管理问题进行了建模,给出了信任类型的定义机制和信任的评价机制,定义了主体信任的形式化表示,并提出了信任关系的推导规则,... 详细信息

在开放网络环境中,信任管理模型是信息安全的重要前提与基础,考察了主观信任的模糊性,运用模糊集合理论对信任管理问题进行了建模,给出了信任类型的定义机制和信任的评价机制,定义了主体信任的形式化表示,并提出了信任关系的推导规则,构造了一个完整的主观信任管理模型,为开放网络环境中的信任管理研究提供了一个有价值的新思路。

关键词：信任管理主观信任信任向量信任类型信任推导

Chinese Wall策略及其在多级安全环境中的扩展

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北京大学学报（自然科学版） 2002年第3期38卷 369-374页

作者：秦超陈钟段云所北京大学计算机系信息安全实验室北京100871

ChineseWall安全策略因不同于BLP的动态特性而备受人们关注 ,但Brewer和Nash定义的ChineseWall策略只适用一定的应用范围 ,没有考虑普遍存在的多级访问控制的限制条件。本文主要结合多级安全环境 ,分析研究具有多级访问控制环境的Chines... 详细信息

ChineseWall安全策略因不同于BLP的动态特性而备受人们关注 ,但Brewer和Nash定义的ChineseWall策略只适用一定的应用范围 ,没有考虑普遍存在的多级访问控制的限制条件。本文主要结合多级安全环境 ,分析研究具有多级访问控制环境的ChineseWall策略的扩展实现。根据该环境中的ChineseWall的利益冲突处理表现为数据聚合问题 ,利用数据标签的格级标定 ,提出一种基于历史访问库和利益冲突聚合链表的安全策略实现方法。

关键词： Chinese Wall策略数据聚合格级历史访问库多级安全环境计算机

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网上交易系统性能优化算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第10期36卷 78-81页

作者：李斌陈钟北京大学信息科学技术学院北京100871

基于TPC-W基准对网上交易系统的性能测试及分析进行研究,找出了影响系统性能的瓶颈,进而提出一种基于TPC-W的网上交易系统性能优化算法.该算法使用队列调度和管理来协助实现拥塞控制,根据先到先服务的原则,公平处理到达缓冲区的服务请求... 详细信息

基于TPC-W基准对网上交易系统的性能测试及分析进行研究,找出了影响系统性能的瓶颈,进而提出一种基于TPC-W的网上交易系统性能优化算法.该算法使用队列调度和管理来协助实现拥塞控制,根据先到先服务的原则,公平处理到达缓冲区的服务请求,能有效解决系统拥塞问题,从而达到算法优化,提高系统性能的目的.通过实验可知,使用优化算法前,交易响应时间随着远程浏览器(RBE)数量增加而迅速提高;而使用优化算法之后,每种交易的响应时间提高到一定程度之后趋于稳定,符合优化算法设计的预期效果.

关键词：网上交易系统优化性能测试 TPC-W基准缓冲拥塞控制

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等效偶层法位场曲面延拓的原理和计算方法

地球物理学报 1983年第1期30卷 70-79页

作者：陈钟琦

作者在本文中提出并证明Fredholm第二类积分方程幂级数解新的收敛条件。根据新的收敛条件,详细设计了等效偶层法位场曲面延拓的计算方法。在两种地形的试算中,证明了收敛条件的正确性和计算方法的有效性,对数值计算中的问题也进行了讨论。

关键词：幂级数解收敛条件积分方程曲面延拓位场计算方法

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细长锥小迎角气动特性的Re效应

空气动力学学报 2001年第4期19卷 466-470页

作者：楼洪钿北京空气动力研究所北京100074

本文介绍了 10°尖锥的气动特性在M =5、α在 0°附近的Re效应的研究成果。气动特性包括法向力系导数、俯仰力矩系导数、压力中心系数、前体轴向力系数、底部压力系数、俯仰阻尼导数、俯仰气动刚度导数、边界层转捩位置系数、转捩雷诺... 详细信息

本文介绍了 10°尖锥的气动特性在M =5、α在 0°附近的Re效应的研究成果。气动特性包括法向力系导数、俯仰力矩系导数、压力中心系数、前体轴向力系数、底部压力系数、俯仰阻尼导数、俯仰气动刚度导数、边界层转捩位置系数、转捩雷诺数、转捩诱导法向力中心系数、动 /静稳定性相关因子、气动滞后时间等 12个参数。研究成果表明 ,上述气动特性除前体轴向力系数外 ,Re效应是明显的 ,主要是边界层的不对称转捩影响。

关键词：边界层转捩 Re效应细长锥实验空气动力学气动特性

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基于同态加密的高效安全联邦学习聚合框架

通信学报 2023年第1期44卷 14-28页

作者：余晟兴陈钟北京大学计算机学院北京100871

为了解决联邦学习数据安全以及加密后通信开销大等问题,提出了一种基于同态加密的高效安全联邦聚合框架。在联邦学习过程中,用户数据的隐私安全问题亟须解决,然而在训练过程中采用加密方案带来的计算和通信开销又会影响训练效率。在既... 详细信息

为了解决联邦学习数据安全以及加密后通信开销大等问题,提出了一种基于同态加密的高效安全联邦聚合框架。在联邦学习过程中,用户数据的隐私安全问题亟须解决,然而在训练过程中采用加密方案带来的计算和通信开销又会影响训练效率。在既要保护数据安全又要保证训练效率的情况下,首先,采用Top-K梯度选择方法对模型梯度进行筛选,减少了需要上传的梯度数量,提出适合多边缘节点的候选量化协议和安全候选索引合并算法,进一步降低通信开销、加速同态加密计算。其次,由于神经网络每层模型参数具有高斯分布的特性,对选择的模型梯度进行裁剪量化,并采用梯度无符号量化协议以加速同态加密计算。最后,实验结果表明,在联邦学习的场景下,所提框架既保证了数据隐私安全,又具有较高的准确率和高效的性能。

关键词：联邦学习同态加密隐私保护量化协议

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基于基团贡献神经网络集成法估算有机物常压凝固点

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化工学报 2004年第7期55卷 1124-1130页

作者：贺益君高华陈钟秀浙江大学化学工程与生物工程学系浙江杭州310027 UT斯达康电信有限公司浙江杭州310012

基于基团贡献法应用人工神经网络对有机物的常压凝固点进行了估算 ,输入参数为有机物的基团数和表征异构体的参数 ,输出为常压凝固点 .分析了采用最速梯度下降法的BP算法在训练过程中产生误差饱和情况的原因 ,采用在隐含层节点中加入误... 详细信息

基于基团贡献法应用人工神经网络对有机物的常压凝固点进行了估算 ,输入参数为有机物的基团数和表征异构体的参数 ,输出为常压凝固点 .分析了采用最速梯度下降法的BP算法在训练过程中产生误差饱和情况的原因 ,采用在隐含层节点中加入误差饱和预防函数用来防止误差饱和情况的出现 .仿真结果表明 ,所采用的方法能有效地减小网络在误差表面陷入低谷的可能性和提高网络的收敛速率 .采用神经网络集成法建立了神经网络集成模型 ,通过仿真合理选择隐含层节点数和采用交叉验证法用于防止BP网络的过度训练 ,增强了网络的泛化能力 .估算结果表明 ,所建立的神经网络集成模型 ,其网络有良好的稳定性和预测精度 ,2 0 7个样本估算的绝对平均相对误差为 8 6 2 % .

关键词：神经网络集成常压凝固点基团贡献误差饱和预防函数交叉验证泛化