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NEXT:a neural network framework for next POI recommendation

Frontiers of Computer Science 2020年第2期14卷 314-333页

作者： Zhiqian ZHANG Chenliang LI Zhiyong WU Aixin SUN dengpan ye Xiangyang LUO Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing Ministry of EducationSchool of Cyber Science and EngineeringWuhan UniversityWuhan 430072China Department of Computer Science The University of Hong KongPokfulam RoadHong Kong 999077China School of Computer Science and Engineering Nanyang Technological UniversitySingapore 639798Singapore State Key Lab of Mathematical Engineering and Advanced Computing Zhengzhou 450001China

The task of next POI recommendations has been studied extensively in recent years.However,developing a unified recommendation framework to incorporate multiple factors associated with both POIs and users remains challenging,because of the heterogeneity nature of these information.Further,effective mechanisms to smoothly handle cold-start cases are also a difficult topic.Inspired by the recent success of neural networks in many areas,in this paper,we propose a simple yet effective neural network framework,named NEXT,for next POI recommendations.NEXT is a unified framework to learn the hidden intent regarding user's next move,by incorporating different factors in a unified manner.Specifically,in NEXT,we incorporate meta-data information,e.g.,user friendship and textual descriptions of POIs,and two kinds of temporal contexts(i.e.,time interval and visit time).To leverage sequential relations and geographical influence,we propose to adopt DeepWalk,a network representation learning technique,to encode such knowledge.We evaluate the effectiveness of NEXT against other state-of-the-art alternatives and neural networks based solutions.Experimental results on three publicly available datasets demonstrate that NEXT significantly outperforms baselines in real-time next POI recommendations.Further experiments show inherent ability of NEXT in handling cold-start.

关键词： POI neural networks POI recommendation

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An Image Steganography Algorithm Based on Quantization Index Modulation Resisting Scaling Attacks and Statistical Detection

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Computers, Materials & Continua 2018年第7期56卷 151-167页

作者： Yue Zhang dengpan ye Junjun Gan Zhenyu Li Qingfeng Cheng State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Zhengzhou 450001China Computer School of Wuhan University Wuhan 430072China Department of Computer Science University of YorkYork YO105GHUK

In view of the fact that the current adaptive steganography algorithms are difficult to resist scaling attacks and that a method resisting scaling attack is only for the nearest neighbor interpolation method,this paper proposes an image steganography algorithm based on quantization index modulation resisting both scaling attacks and statistical detection.For the spatial image,this paper uses the watermarking algorithm based on quantization index modulation to extract the embedded domain.Then construct the embedding distortion function of the new embedded domain based on S-UNIWARD steganography,and use the minimum distortion coding to realize the embedding of the secret messages.Finally,according to the embedding modification amplitude of secret messages in the new embedded domain,the quantization index modulation algorithm is applied to realize the final embedding of secret messages in the original embedded domain.The experimental results show that the algorithm proposed is robust to the three common interpolation attacks including the nearest neighbor interpolation,the bilinear interpolation and the bicubic interpolation.And the average correct extraction rate of embedded messages increases from 50%to over 93% after 0.5 times-fold scaling attack using the bicubic interpolation method,compared with the classical steganography algorithm S-UNIWARD.Also the algorithm proposed has higher detection resistance than the original watermarking algorithm based on quantization index modulation.

关键词： Image steganography anti-scaling attack anti-statistical detection quantization index modulation

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Defend Against Adversarial Samples by Using Perceptual Hash

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Computers, Materials & Continua 2020年第3期62卷 1365-1386页

作者： Changrui Liu dengpan ye Yueyun Shang Shunzhi Jiang Shiyu Li Yuan Mei Liqiang Wang Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing Ministry of EducationSchool of Cyber Science and EngineeringWuhan UniversityWuhan430072China School of Mathematics and Statistics South Central University for NationalitiesWuhan430074China University of Central Florida 4000 Central Florida Blvd.OrlandoFlorida32816USA

Image classifiers that based on Deep Neural Networks(DNNs)have been proved to be easily fooled by well-designed perturbations.Previous defense methods have the limitations of requiring expensive computation or reducing the accuracy of the image classifiers.In this paper,we propose a novel defense method which based on perceptual hash.Our main goal is to destroy the process of perturbations generation by comparing the similarities of images thus achieve the purpose of defense.To verify our idea,we defended against two main attack methods(a white-box attack and a black-box attack)in different DNN-based image classifiers and show that,after using our defense method,the attack-success-rate for all DNN-based image classifiers decreases significantly.More specifically,for the white-box attack,the attack-success-rate is reduced by an average of 36.3%.For the black-box attack,the average attack-success-rate of targeted attack and non-targeted attack has been reduced by 72.8%and 76.7%respectively.The proposed method is a simple and effective defense method and provides a new way to defend against adversarial samples.

关键词： Image classifiers deep neural networks adversarial samples attack defense perceptual hash image similarity

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Delay-Distance Correlation Study for IP Geolocation

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2017年第2期22卷 157-164页

作者： DING Shichang LUO Xiangyang ye dengpan LIU Fenlin The State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Zhengzhou 450001 Henan China School of Computer Wuhan University Wuhan 430072Hubei China

Although many classical IP geolocation algorithms are suitable to rich-connected networks, their performances are seriously affected in poor-connected networks with weak delay-distance correlation. This paper tries to improve the performances of classical IP geolocation algorithms by finding rich-connected sub-networks inside poor-connected networks. First, a new delay-distance correlation model （RTD-Corr model） is proposed. It builds the relationship between delay-distance correlation and actual network factors such as the tortuosity of the network path and the ratio of propagation delay. Second, based on the RTD-Corr model and actual network characteristics, this paper discusses about how to find rich-connected networks inside China Intemet which is a typical actual poor-connected network. Then we find rich-connected sub-networks of China Intemet through a large-scale network measurement which covers three major ISPs and thirty provinces. At last, based on the founded rich-connected sub-networks, we modify two classical IP geolocation algorithms and the experiments in China Intemet show that their accuracy is significantly increased.

关键词： IP geolocation delay-distance correlation network security network measurement rich-connected sub-networks

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基于跨视角图像转换的地-空图像地理定位

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武汉大学学报（理学版） 2023年第1期69卷 79-87页

作者：黄佳庆叶登攀江顺之空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

图像地理定位任务的目标是对于给定的现实图像实现其地理位置的预测,在目前主流方法中,这种预测通过将输入图像与数据库中带有地理标签的图像进行匹配实现。由于缺乏全面的带有地理标签的地面图像,已有的数据库都是通过带有经纬度标签... 详细信息

图像地理定位任务的目标是对于给定的现实图像实现其地理位置的预测,在目前主流方法中,这种预测通过将输入图像与数据库中带有地理标签的图像进行匹配实现。由于缺乏全面的带有地理标签的地面图像,已有的数据库都是通过带有经纬度标签的卫星图像来建立的,而卫星图像相对于地面图像的巨大视角变化则给图像的匹配带来了挑战。本文提出了一种新的用于跨视角图像转换的条件生成对抗网络Crossview Attention Seq(CAS),使其生成由卫星图像转换得到的地面辅助信息。CAS由图像的语义分割信息达到了更好的生成效果,同时又通过模块中的空域注意力机制压制了转换的噪声。CAS所生成的转换信息与查询图像一起被输入到图像匹配框架当中,进行参数的优化和特征表示的学习。基于孪生网络模型搭建了新的图像匹配框架,并将新的损失函数结合到训练过程中,与传统三元组损失相比,它大大提升了模型整体优化的效果。实验结果表明,本文提出的方法在两个经典图像定位数据集上对比基线模型达到了更高的定位精度,并且对低信息量的数据具有更强的鲁棒性。

关键词：图像地理定位跨视角图像转换孪生网络

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加密域图像检索技术综述

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第5期46卷 78-86页

作者：梅园叶登攀刘昌瑞武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

公共云存储服务为企业或个人海量多媒体数据提供了廉价的存储空间和多种多样的访问方法.为了保护数据的安全,多媒体数据上传到云端之前的加密处理是一种最简单也最直接的手段.因此,在当前的各种应用服务下,如何有效地管理和检索密文数... 详细信息

公共云存储服务为企业或个人海量多媒体数据提供了廉价的存储空间和多种多样的访问方法.为了保护数据的安全,多媒体数据上传到云端之前的加密处理是一种最简单也最直接的手段.因此,在当前的各种应用服务下,如何有效地管理和检索密文数据成为一个具有挑战性的问题.针对该问题,文中首先给出了加密域图像检索的系统架构,总结分析了加密域图像检索算法的几种关键技术,包括加密技术、图像特征提取技术、安全索引技术等,然后分析、比较了几种具有代表性的加密域图像检索算法及其发展方向,最后对加密域图像检索技术进行了展望.

关键词：密图检索安全索引加密技术特征提取

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一种基于量化改动的二值图像水印改进方法

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计算机工程 2006年第5期32卷 155-157页

作者：叶登攀戴跃伟王执铨南京理工大学自动化系

在基于单位块内黑白像素比率的二值图像水印算法的基础上,提出了一种改进的量化水印方案。算法在以合适的量化步长保证水印嵌入的稳健性,并大大提高了可嵌入水印的有效块数,同时使得水印改动的像素个数在一个量化步长以内,从而使得水印... 详细信息

在基于单位块内黑白像素比率的二值图像水印算法的基础上,提出了一种改进的量化水印方案。算法在以合适的量化步长保证水印嵌入的稳健性,并大大提高了可嵌入水印的有效块数,同时使得水印改动的像素个数在一个量化步长以内,从而使得水印系统的容量、稳健性以及视觉失真等指标达到一个有效的折中。另外执行算法时无须记录水印嵌入的位置信息,保证了盲提取的要求。实验结果证明了这种用于二值图像水印算法的有效性和改进性。

关键词：黑白像素比率量化鲁棒性二值图像水印

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Novel encryption model for multimedia data

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2009年第5期20卷 1081-1085页

作者： ye dengpan~(1,2) & Lian Shiguo~3 1.The Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trust Computing,Ministry of Education,Wuhan 430072,P.R.China 2.School of Computer Science,Wuhan Univ.,Wuhan 430072,P.R.China 3.France Telecom R&D Beijing,Beijing 100080,P.R.China The Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trust Computing Ministry of Education Wuhan 430072 P. R. China School of Computer Science Wuhan Univ. Wuhan 430072 P. R. China France Telecom R&D Beijing Beijing 100080 P. R. China

A novel encryption model is proposed. It combines encryption process with compression process, and realizes compression and encryption at the same time. The model＇s feasibility and security are analyzed in detail. An... 详细信息

关键词： multimedia encryption model compression feasibility security.

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视频水印技术研究综述

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计算机工程与应用 2005年第1期41卷 14-18页

作者：叶登攀戴跃伟王执铨南京理工大学自动化系南京210094

文章对视频水印技术作了较为全面的介绍。概括了视频水印的背景知识、定义、应用以及详细的算法分类情况。比较了几种有代表性的实用视频水印算法。然后介绍了对视频水印攻击的分类,并对未来视频水印技术发展的走势进行了展望。

关键词：视频水印人类视觉系统视频水印攻击

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基于DCT排序特征加密的人脸图像安全检索系统

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武汉大学学报（理学版） 2014年第6期60卷 531-536页

作者：尚月赟李成蹊叶登攀中南民族大学数学与统计学院湖北武汉430074 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

在云环境下的内容存储与检索系统中,服务端不再是完全可信.使用常规加密方法,无法针对多媒体密文数据提供快速有效的内容检索服务.针对此问题,结合JPEG编码特点本文提出并实现了一种基于Logistic混沌加密和基于DCT排序的隐私保护内容检... 详细信息

在云环境下的内容存储与检索系统中,服务端不再是完全可信.使用常规加密方法,无法针对多媒体密文数据提供快速有效的内容检索服务.针对此问题,结合JPEG编码特点本文提出并实现了一种基于Logistic混沌加密和基于DCT排序的隐私保护内容检索系统.该系统可以实现JPEG图像的视觉加密,同时并不影响用于检索的特征和效率,从而使得服务端可以对密图进行内容检索,并且算法能够忍受一定程度的噪声和压缩.其性能特点得到了实验验证.

关键词：隐私保护图像检索 DCT排序 Logistic映射

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