检索结果-南通市图书馆

Sparse Adversarial Learning for FDIA Attack Sample Generation in Distributed Smart

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2024年第5期139卷 2095-2115页

作者： fengyong li Weicheng Shen Zhongqin Bi Xiangjing Su College of Computer Science and Technology Shanghai University of Electric PowerShanghai201306China College of Electrical Engineering Shanghai University of Electric PowerShanghai201306China

False data injection attack(FDIA)is an attack that affects the stability of grid cyber-physical system(GCPS)by evading the detecting mechanism of bad data.Existing FDIA detection methods usually employ complex neural networkmodels to detect FDIA attacks.However,they overlook the fact that FDIA attack samples at public-private network edges are extremely sparse,making it difficult for neural network models to obtain sufficient samples to construct a robust detection model.To address this problem,this paper designs an efficient sample generative adversarial model of FDIA attack in public-private network edge,which can effectively bypass the detectionmodel to threaten the power grid system.A generative adversarial network(GAN)framework is first constructed by combining residual networks(ResNet)with fully connected networks(FCN).Then,a sparse adversarial learning model is built by integrating the time-aligned data and normal data,which is used to learn the distribution characteristics between normal data and attack data through iterative confrontation.Furthermore,we introduce a Gaussian hybrid distributionmatrix by aggregating the network structure of attack data characteristics and normal data characteristics,which can connect and calculate FDIA data with normal characteristics.Finally,efficient FDIA attack samples can be sequentially generated through interactive adversarial learning.Extensive simulation experiments are conducted with IEEE 14-bus and IEEE 118-bus system data,and the results demonstrate that the generated attack samples of the proposed model can present superior performance compared to state-of-the-art models in terms of attack strength,robustness,and covert capability.

关键词： Distributed smart grid FDIA adversarial learning power public-private network edge

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

Accurate Reliability Analysis Methods for Approximate Computing Circuits

引用

Tsinghua Science and Technology 2022年第4期27卷 729-740页

作者： Zhen Wang Guofa Zhang Jing Ye Jianhui Jiang fengyong li Yong Wang School of the Computer Science and Technology Shanghai University of Electric PowerShanghai 200090China Institute of Computing Technology Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Software Engineering Tongji UniversityShanghai 200092China

In recent years,Approximate Computing Circuits(ACCs)have been widely used in applications with intrinsic tolerance to errors.With the increased availability of approximate computing circuit approaches,reliability analysis methods for assessing their fault vulnerability have become highly necessary.In this study,two accurate reliability evaluation methods for approximate computing circuits are proposed.The reliability of approximate computing circuits is calculated on the basis of the iterative Probabilistic Transfer Matrix(PTM)model.During the calculation,the correlation coefficients are derived and combined to deal with the correlation problem caused by fanout reconvergence.The accuracy and scalability of the two methods are verified using three sets of approximate computing circuit instances and more circuits in Evo Approx8 b,which is an approximate computing circuit open source library.Experimental results show that relative to the Monte Carlo simulation,the two methods achieve average error rates of 0.46%and 1.29%and time overheads of 0.002%and 0.1%.Different from the existing approaches to reliability estimation for approximate computing circuits based on the original PTM model,the proposed methods reduce the space overheads by nearly 50%and achieve time overheads of 1.78%and 2.19%.

关键词： Approximate Computing Circuit(ACC) correlation coefficient iterative Probabilistic Transfer Matrix(PTM) reliability

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Constructive Texture Steganography Based on Compression Mapping of Secret Messages

引用

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2020年第7期124卷 393-410页

作者： fengyong li Zongliang Yu Chuan Qin College of Computer Science and Technology Shanghai University of Electric PowerShanghaiChina School of Optical-Electrical and Computer Engineering University of Shanghai for Science and TechnologyShanghaiChina

This paper proposes a new constructive texture synthesis steganographic scheme by compressing original secret messages.First,we divide the original message into multiple bit blocks,which are transferred to decimal values and compressed into small decimal values by recording their interval sign characters.Then,a candidate pattern is generated by combining the given source pattern and boundary extension algorithm.Furthermore,we segment the candidate pattern into multiple candidate patches and use affine transformation algorithm to locate secret positions on a blank canvas,which are used to hide the sign characters by mapping the candidate patches.Finally,we select the candidate patches with minimal mean square error to represent secret bits to generate stego image by image quilting.Extensive experiments demonstrate that compared with existing texture steganographic methods,our method has a better visual quality,higher embedding capacity and security performance,while maintaining strong anti-steganalysis capability.

关键词： Constructive steganography texture synthesis compression mapping patch

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

引用

电力系统自动化 2024年第2期48卷 118-127页

作者：苏向敬邓超栗风永符杨萧士渠上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解... 详细信息

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。

关键词：电网虚假数据注入攻击图注意力时间卷积注意力机制可解释性

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于合成少数类过采样技术算法构建脓毒症合并急性呼吸窘迫综合征的预警模型

引用

中华危重病急救医学 2024年第4期36卷 358-363页

作者：段红伟李晓静杨兴菊王飞杨逢永济南市人民医院(山东第一医科大学附属人民医院)重症医学科济南271100 济南市人民医院(山东第一医科大学附属人民医院)护理部济南271100

目的探讨脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的独立危险因素,建立预警模型,并基于合成少数类过采样技术(SMOTE)算法对模型进行预测价值验证。方法采用回顾性病例对照研究方法,选择2016年10月至2022年10月济南市人民医院收治的566... 详细信息

目的探讨脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的独立危险因素,建立预警模型,并基于合成少数类过采样技术(SMOTE)算法对模型进行预测价值验证。方法采用回顾性病例对照研究方法,选择2016年10月至2022年10月济南市人民医院收治的566例脓毒症患者。收集患者的一般资料、基础疾病、感染部位、起始病因、病情严重程度评分、入院时血液指标和动脉血气分析指标、治疗措施、并发症及预后指标。根据患者住院期间是否发生ARDS分组,观察对比两组患者的临床资料;采用单因素和二元多因素Logistic回归分析筛选脓毒症患者住院期间发生ARDS的独立危险因素,并建立回归方程,构建预警模型,同时基于SMOTE算法改进数据集,构建改进数据集的预警模型;绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),对比验证模型的预测效能。结果566例脓毒症患者均纳入最终分析,其中163例在住院期间发生ARDS,403例未发生ARDS。单因素分析显示,两组患者年龄、体质量指数(BMI)、恶性肿瘤、输血史、胰腺及胰周感染、胃肠道感染、起始病因为肺部感染、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)、序贯器官衰竭评分(SOFA)、白蛋白(Alb)、血尿素氮(BUN)、机械通气治疗、脓毒性休克比例及重症监护病房(ICU)住院时间差异均有统计学意义。二元多因素Logistic回归分析显示,年龄〔优势比(OR)=3.449,95%可信区间(95%CI)为2.197~5.414,P=0.000〕、起始病因为肺部感染(OR=2.309,95%CI为1.427~3.737,P=0.001)、胰腺及胰周感染(OR=1.937,95%CI为1.236~3.035,P=0.004)、脓毒性休克(OR=3.381,95%CI为1.890~6.047,P=0.000)、SOFA评分(OR=9.311,95%CI为5.831~14.867,P=0.000)为脓毒症患者住院期间发生ARDS的独立危险因素。基于上述危险因素建立预警模型:P1=-4.558+1.238×年龄+0.837×起始病因为肺部感染+0.661×胰腺及胰周感染+1.218×脓毒性休克+2.231×SOFA评分;ROC曲线分析显示,该模型预测脓毒症患者住院期间发生ARDS的ROC曲线下面积(AUC)为0.882(95%CI为0.851~0.914),敏感度为79.8%,特异度为83.4%。基于SMOTE算法改进数据集,再次构建预警模型:P_(2)=-3.279+1.288×年龄+0.763×起始病因为肺部感染+0.635×胰腺及胰周感染+1.068×脓毒性休克+2.201×SOFA评分;ROC曲线分析显示,该模型预测脓毒症患者住院期间发生ARDS的AUC为0.890(95%CI为0.867~0.913),敏感度为85.3%,特异度为79.1%,进一步验证了以上述独立危险因素构建的预警模型具有较高的预测效能。结论脓毒症患者住院期间发生ARDS的危险因素包括年龄、起始病因为肺部感染、胰腺及胰周感染、脓毒性休克和SOFA评分,临床上可依据基于上述危险因素建立的预警模型对脓毒症患者发生ARDS的概率进行评估,进而提前干预,改善预后。

关键词：脓毒症急性呼吸窘迫综合征危险因素回归方程合成少数类过采样技术算法

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

沉管隧道管节端钢壳的设计与建造研究

引用

广东造船 2024年第1期43卷 63-67页

作者：李爽潘均发郑志华夏丰勇田利华中船黄埔文冲船舶有限公司广州511462 深中通道管理中心中山528400

本文介绍沉管隧道管节端钢壳的结构特点,阐述了端钢壳设计与建造精度控制的方法。分析分段划分、组件划分、预埋件分布、合拢方案、焊缝布设、探伤要求等对端钢壳制作质量的影响,研究对应的解决方案。

关键词：止水设计变形控制精度控制

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于脑脊液游离脂肪酸的列线图模型在急性缺血性脑卒中伴意识障碍患者预后判断中的价值

引用

神经疾病与精神卫生 2024年第1期24卷 10-15页

作者：房东东孙燕洁刘亮李学军段崇浩杨逢永济南市人民医院山东第一医科大学附属济南人民医院ICU 271100

目的构建基于脑脊液游离脂肪酸(FFA)预测急性缺血性脑卒中(AIS)伴意识障碍患者预后的列线图模型。方法选取2019年6月至2022年12月济南市人民医院收治的132例AIS伴意识障碍患者为研究对象。根据出院后第90天门诊随访时的改良Rankin量表... 详细信息

目的构建基于脑脊液游离脂肪酸(FFA)预测急性缺血性脑卒中(AIS)伴意识障碍患者预后的列线图模型。方法选取2019年6月至2022年12月济南市人民医院收治的132例AIS伴意识障碍患者为研究对象。根据出院后第90天门诊随访时的改良Rankin量表评分将患者分为预后不良组(得分4~6分)和预后良好组(得分0~3分),比较两组患者的临床资料。采用多因素Logistic回归分析影响AIS伴意识障碍患者预后不良的危险因素并构建列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、一致性指数(C-index)和校正曲线评价列线图模型的诊断效能。结果预后不良组有39例患者,预后良好组有93例患者,两组患者的年龄[(69.12±9.66)比(60.34±8.27)岁]、有高血压病史比例[82.1%(32/39)比64.5%(60/93)]、发病至入院时间[(6.87±2.31)比(4.14±1.21)h]、超敏C反应蛋白[(8.02±2.27)比(4.37±1.78)mg/L]、神经元特异性烯醇化酶(NSE)[(14.28±3.67)比(10.24±4.03)ng/mL]和脑脊液FFA水平[(0.39±0.09)比(0.22±0.07)mol/L]比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,AIS伴意识障碍患者入院时脑脊液FFA高(OR=1.062,95%CI:1.034~1.090)、年龄大(OR=1.113,95%CI:1.002~1.237)、发病至入院时间长(OR=3.118,95%CI:1.413~6.881)及NSE高(OR=1.651,95%CI:1.122~2.430)均是预后不良的危险因素(均P<0.05)。上述变量预测AIS伴意识障碍患者预后不良的曲线下面积分别为0.888、0.634、0.786和0.798,最佳截断值分别为0.315 mol/L、71岁、6 h及10 ng/mL。列线图模型ROC曲线分析结果显示,C-index为0.955,校正曲线显示该模型具有良好的区分度及一致性。结论AIS伴意识障碍患者的脑脊液FFA水平、血清NSE水平、年龄及发病至入院时间与不良预后密切相关,基于此构建的列线图模型有较高的诊断效能。

关键词：卒中急性缺血性脑卒中游离脂肪酸脑脊液意识障碍列线图

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

前列通窍汤联合穴位贴敷治疗肾虚瘀阻型前列腺增生的临床疗效观察

引用

河北中医 2024年第2期46卷 224-227页

作者：吕双喜柯刘盼李雪松王金录于凤永刘辉北京市大兴区中西医结合医院泌尿外科北京100076

目的观察前列通窍汤联合穴位贴敷治疗肾虚瘀阻型前列腺增生(BPH)的临床疗效。方法将100例肾虚瘀阻型BPH患者按照随机数字表法分为2组,对照组50例予口服非那雄胺片治疗;治疗组50例在对照组治疗基础上采用前列通窍汤联合穴位贴敷疗法治... 详细信息

目的观察前列通窍汤联合穴位贴敷治疗肾虚瘀阻型前列腺增生(BPH)的临床疗效。方法将100例肾虚瘀阻型BPH患者按照随机数字表法分为2组,对照组50例予口服非那雄胺片治疗;治疗组50例在对照组治疗基础上采用前列通窍汤联合穴位贴敷疗法治疗。2组均治疗8周。比较2组治疗前后前列腺体积、24 h排尿次数、夜尿次数、国际前列腺症状评分(IPSS)、生活质量评分(QOL),并统计2组疗效。结果治疗组总有效率90.0%(45/50),对照组总有效率80.0%(40/50),治疗组临床疗效优于对照组(P<0.05)。2组治疗后前列腺体积均较本组治疗前缩小(P<0.05),且治疗组治疗后小于对照组(P<0.05)。2组治疗后24 h排尿次数、夜尿次数均较本组治疗前降低(P<0.05),且治疗组治疗后均低于对照组(P<0.05)。2组治疗4、8周IPSS评分均较本组治疗前降低(P<0.05),且治疗组治疗4、8周IPSS评分均低于对照组同期(P<0.05)。2组治疗4、8周QOL评分均较本组治疗前降低(P<0.05),且治疗组治疗4、8周QOL评分均低于对照组同期(P<0.05)。结论前列通窍汤联合穴位贴敷治疗BPH临床疗效佳,能有效改善BPH症状,提高患者的生活质量,且安全性高。

关键词：前列腺增生前列通窍汤穴位贴敷中药疗法

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Surface-enhanced Raman nanoparticles for tumor theranostics applications

引用

Acta Pharmaceutica Sinica B 2018年第3期8卷 349-359页

作者： Yangyang li Qiaolin Wei Fei Ma Xin li fengyong liu Min Zhou Department of Nuclear Medicine & Key Laboratory of Cancer Prevention and Intervention National Ministry of Education The Second Affiliated Hospital School of Medicine Zhejiang University Institute of Translational Medicine Zhejiang University Department of Interventional Radiology Chinese PLA General Hospital State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentations Zhejiang University

Raman spectroscopy, amplified by surface-enhanced Raman scattering(SERS) nanoparticles,can provide an in vivo imaging modality due to its high molecular specificity, high sensitivity, and negligible autofluorescence. The basis, composition, and methodologies developed for SERS nanoparticles are herein described. The research hotspots that are the focus in this paper are tumor imaging-guided theranostics and biosensing. The next breakthrough may be the development of biocompatible SERS nanoparticles and spectroscopic devices for clinical applications.

关键词： Raman spectroscopy SERS Cancer imaging Nanoparticles Theranostics

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

互注意力机制驱动的轻量级图像语义分割网络

引用

中国图象图形学报 2023年第7期28卷 2068-2080页

作者：栗风永叶彬秦川上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

目的在图像语义分割中,细节特征和语义特征的融合是该领域的一个难点。一些在特定网络架构下设计的专用融合模块缺乏可扩展性和普适性,自注意力虽然可以实现全局的信息捕获,但不能实现不同特征的融合,其他的注意力机制在进行掩码计算时... 详细信息

目的在图像语义分割中,细节特征和语义特征的融合是该领域的一个难点。一些在特定网络架构下设计的专用融合模块缺乏可扩展性和普适性,自注意力虽然可以实现全局的信息捕获,但不能实现不同特征的融合,其他的注意力机制在进行掩码计算时缺少可解释性。本文根据特征图之间的关联度进行建模,提出一种互注意力机制驱动的分割模块。方法该模块获取不同阶段的细节特征图和语义特征图,建立细节特征图上任一点和语义特征图之间的关联模型,并在关联模型的指导下对语义特征图上的特征进行聚合,作为细节特征图上该特征点的补充,从而将语义特征图上的信息融合到细节特征图上,并进一步采用相同的操作将细节特征图上的信息融合到语义特征图上,实现来自不同阶段特征图的相互融合。结果选取5个语义分割模型进行实验,实验结果表明,在使用替换方式对BiSeNet V2(bilateral segmentation network)进行修改之后,浮点运算量、内存占用量和模型参数数量分别下降了8.6%,8.5%和2.6%,但是平均交并比却得到了提升。在使用插入方式对另外4个网络进行修改后,所有网络的平均交并比全部得到了不同程度的提高。结论本文提出的互注意力模块可普遍提升模型的语义分割准确度,实现不同网络模型的即插即用,具有较高的普适性。

关键词：图像语义分割轻量级网络互注意力模块特征融合关联模型

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：