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可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案

西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 158-169页

作者：李洋徐进朱建明王友卫中央财经大学信息学院北京100081 中央财经大学国家金融安全教育部工程研究中心北京100081

随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:①中心服务... 详细信息

随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:①中心服务器广播参数的过程中数据信息仍未受到保护,有泄露用户隐私的风险;②对参数过度添加噪声会导致参数聚合质量降低,影响最终联邦学习的模型精度。为解决以上问题,提出了一种可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案(FedBADP),对客户端和中心服务器之间传输的梯度进行自适应加噪,在保护数据安全的同时不影响模型准确率。考虑到参与者硬件设备的性能限制,文中对其梯度进行采样以减少通信开销,并在客户端和中心服务器使用均方根传递加速模型的收敛提高模型精度。实验结果证明,文中提出的模型框架在保持较好准确率的同时,也增强了用户的隐私保护能力。

关键词：双向自适应噪声均方根传递采样差分隐私联邦学习

STBM：安全可信的基于区块链的网络安全服务交易模型

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通信学报 2024年第9期45卷 68-81页

作者：朴桂荣朱建明中央财经大学信息学院

为了应对传统网络安全服务交易模型面临的众多挑战，适应产业数字化发展的需求，克服网络安全服务交易不方便、不透明的困难，提出了一种安全可信的基于区块链的网络安全服务交易模型，为网络安全服务提供安全、高效和可控的交易方式。... 详细信息

为了应对传统网络安全服务交易模型面临的众多挑战，适应产业数字化发展的需求，克服网络安全服务交易不方便、不透明的困难，提出了一种安全可信的基于区块链的网络安全服务交易模型，为网络安全服务提供安全、高效和可控的交易方式。通过网络安全服务的分类和全生命周期管理，引入双链结构和智能合约，旨在提高网络安全服务的可追溯性、透明性和安全性。首先，对网络安全服务进行多维度的分类，包括使用权、许可权、控制权和所有权，有助于更清晰地理解和有效地管理这些服务。进一步，构建服务链，以实现网络安全服务的全生命周期管理，包括创建、发布、配置、运行、维护、更新和结束等关键阶段，从而提高网络安全服务的可追溯性和透明性。此外，构建交易链用于自动化的服务交易，形成先服务后支付模式，确保交易的安全性和完整性。最后，通过实例与实验验证了这些组件在网络安全服务交易中的有效性和可信性。

关键词：网络安全服务区块链双链交易模型全生命周期管理

“回音室”效应下社会化媒体不实信息传播的意见领袖群组识别与分析研究

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管理评论 2024年第3期36卷 132-145页

作者：江成申洁朱建明首都经济贸易大学管理工程学院北京100070 中国社会科学院大学法学院北京102401 中国科学院大学应急管理科学与工程学院北京100049

不实信息具有传播速度快、范围广和衍生话题多的特性,是信息管理领域重要研究课题之一,而“回音室”效应使得社会化媒体中不实信息的传播复杂性急剧增加,给管理决策带来全新挑战。因此,从“回音室”效应视角探究社会化媒体不实信息传播... 详细信息

不实信息具有传播速度快、范围广和衍生话题多的特性,是信息管理领域重要研究课题之一,而“回音室”效应使得社会化媒体中不实信息的传播复杂性急剧增加,给管理决策带来全新挑战。因此,从“回音室”效应视角探究社会化媒体不实信息传播的机理和干预策略,对于推进社会治理现代化意义重大。本文以新冠疫情期间微博平台“双黄连事件”传播数据集为例,开展实验分析。首先,利用复杂网络理论构建用户转发关系网络,并运用聚类模型和设计指标分析该网络信息传播过程中的“回音室”效应。其次,探究不实信息传播过程中的话题引爆点,构建基于“回音室”浅层传播和深层传播的意见领袖识别模型。再次,通过“双黄连事件”多个平台传播数据集和其他不实信息传播数据集验证意见领袖识别模型的准确性。最后,从政府机构、企业平台和平台用户多角度提出不实信息治理的政策建议,以期帮助决策者更快更好地管控不实信息的传播。

关键词：社会化媒体不实信息 “回音室”效应意见领袖传播机理

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专利交易中区块链应用的三方演化博弈分析

计算机科学 2024年第10期51卷 432-441页

作者：康朕玮李静朱建明中央财经大学信息学院北京100081

区块链技术有助于应对专利交易中信息不透明、确权难等问题,为专利交易模式的创新提供了新的选择。通过分析区块链在专利交易中的作用,构建由交易申请方、交易平台、意向受让方组成的三方演化博弈模型。基于博弈收益矩阵分析专利交易系... 详细信息

区块链技术有助于应对专利交易中信息不透明、确权难等问题,为专利交易模式的创新提供了新的选择。通过分析区块链在专利交易中的作用,构建由交易申请方、交易平台、意向受让方组成的三方演化博弈模型。基于博弈收益矩阵分析专利交易系统的演化稳定点,讨论主体的行为策略;并在此基础上,对不同情境进行初始参数赋值,通过仿真分析验证关键因素对专利交易系统及各参与主体行为策略的影响。研究结果表明:参数的数值关系会影响专利交易系统的演化稳定策略;交易平台的区块链应用策略主要受到运营成本、欺诈行为所带来损失的影响;区块链作用下掩饰成本的增加,能够抑制交易申请方的欺诈行为;调查成本与所遭受损失的降低,有助于促使意向受让方选择交易。在丰富相关理论研究的同时,为专利交易中区块链应用实践提供参考。

关键词：区块链专利交易欺诈行为三方演化博弈仿真分析

IMPROVED ALGORITHM FOR MINIMUM DATA AGGREGATION TIME PROBLEM IN WIRELESS SENSOR NETWORKS

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Journal of Systems Science & Complexity 2008年第4期21卷 626-636页

作者： jianming zhu Xiaodong HU Graduate School of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China. Institute of Applied Mathematics Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China.

Wireless sensor networks promise a new paradigm for gathering data via collaboration among sensors spreading over a large geometrical region. Many applications impose delay requirements for data gathering and ask for time-efficient schedules for aggregating sensed data and sending to the data sink. In this paper, the authors study the minimum data aggregation time problem under collision-free transmission model. In each time round, data sent by a sensor reaches all sensors within its transmission range, but a sensor can receive data only when it is the only data that reaches the sensor. The goal is to find the method that schedules data transmission and aggregation at sensors so that the time for all requested data to be sent to the data sink is minimal. The authors propose a 7△/log2｜s｜＋c, new approximation algorithm for this NP-hard problem with guaranteed performance ratio which significantly reduces the current best ratio of △- 1, where S is the set of sensors containing source data, A is the maximal number of sensors within the transmission range of any sensor, and e is a constant. The authors also conduct extensive simulation, the obtained results justify the improvement of proposed algorithm over the existing one.

关键词： Approximation algorithm data aggregation wireless sensor network.

基于多层次深度模型的社交网络核心谣言传播节点识别

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中国科学院大学学报（中英文） 2024年第1期41卷 136-144页

作者：李元张栖朱建明焦建彬中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院大学应急管理科学与工程学院北京100049

鉴于在线社交网络谣言控制的时效性与及时性,提出一种基于多维特征的两阶段图卷积网络(MSF-GCN)学习模型。该模型试图在尽早的时间实现精准定位核心谣言传播节点,从源头上阻断谣言扩散。通过将MSF-GCN方法与其他基准方法在谣言数据集上... 详细信息

鉴于在线社交网络谣言控制的时效性与及时性,提出一种基于多维特征的两阶段图卷积网络(MSF-GCN)学习模型。该模型试图在尽早的时间实现精准定位核心谣言传播节点,从源头上阻断谣言扩散。通过将MSF-GCN方法与其他基准方法在谣言数据集上进行比对,实验结果验证了MSF-GCN学习模型更加有效。

关键词：在线社交网络谣言识别核心节点图卷积神经网络

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数字经济治理:内涵、挑战与路径

特区经济 2024年第5期 67-70页

作者：王鹏朱建铭广州大学马克思主义学院广东广州510006

数字经济治理是新时代国家治理体系和治理能力现代化的重要体现。数字经济时代,作为关键生产要素的数据和核心驱动的数字技术,受到前所未有的重视和发展。数字经济治理过程中面临数据资源共享受阻,数字技术占有不平衡,以及治理失灵等一... 详细信息

数字经济治理是新时代国家治理体系和治理能力现代化的重要体现。数字经济时代,作为关键生产要素的数据和核心驱动的数字技术,受到前所未有的重视和发展。数字经济治理过程中面临数据资源共享受阻,数字技术占有不平衡,以及治理失灵等一系列困难和挑战。要以正确处理数字经济发展中政府和市场的关系为核心,完善数字基础设施,建设数据要素市场,提高我国数字经济治理能力和治理效率。要坚持以人民为中心数字经济治理为指导,增强数字经济包容性,并通过参与数字经济治理的国际合作,在治理实践中不断总结数字经济发展规律和治理规律。

关键词：数字经济治理数据要素数字技术

全媒体时代党员领导干部话语能力建设的现实分析

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晋阳学刊 2024年第4期 94-101页

作者：吴阳松朱建铭广州大学马克思主义学院广州510006

全媒体颠覆了传统媒介时代话语的生产和传播方式,重塑了话语的关系模式与权力结构,建构了当前党员领导干部开展执政活动的主要场景,对党的执政能力特别是党员领导干部的话语能力建设提出了更高的要求。各级领导干部只有具备有效的话语... 详细信息

全媒体颠覆了传统媒介时代话语的生产和传播方式,重塑了话语的关系模式与权力结构,建构了当前党员领导干部开展执政活动的主要场景,对党的执政能力特别是党员领导干部的话语能力建设提出了更高的要求。各级领导干部只有具备有效的话语沟通与表达能力、积极的话语传播与引导能力、精准的话语生产与创新能力和敏锐的话语应急与调适能力,方能在“众声喧哗”的全媒体公众舆论场中取得良好话语效应,提升党的执政效能。在全媒体话语环境下开展党员领导干部话语能力建设需要在多方面耦合发力,即从理念上强化领导干部的媒介素养和话语担当,在组织上加强对领导干部话语能力的培训与教育,在制度上系统完善领导干部话语能力建设的考核、监督和保障机制。

关键词：全媒体党员领导干部话语能力

基于广度-深度采样和图卷积网络的谣言检测方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第10期58卷 2040-2052页

作者：王友卫王炜琦凤丽洲朱建明李洋中央财经大学信息学院北京100081 天津财经大学统计学院天津300222

现有谣言检测方法存在早期数据丢失、特征利用不充分问题,为此提出新的检测方法.为了充分挖掘事件的早期传播特征,提出广度采样方法并构建与事件对应的传播序列,利用Transformer挖掘长距离评论间的语义相关性并构建事件的传播序列特征.... 详细信息

现有谣言检测方法存在早期数据丢失、特征利用不充分问题,为此提出新的检测方法.为了充分挖掘事件的早期传播特征,提出广度采样方法并构建与事件对应的传播序列,利用Transformer挖掘长距离评论间的语义相关性并构建事件的传播序列特征.为了有效挖掘事件的传播结构特征,提出基于路径长度的深度采样方法,构建事件对应的信息传播子图和信息聚合子图,利用图卷积网络在挖掘图结构特征方面的优势,获得与事件对应的传播结构特征.将事件对应的传播序列特征表示与传播结构特征表示进行拼接,得到事件对应的最终特征表示.在公开数据集Weibo2016和CED上开展所提方法的有效性验证实验.结果表明,所提方法普遍优于现有典型方法.与基线方法相比,所提方法的准确率和F1值均有显著提升,所提方法在谣言检测领域的有效性得到验证.

关键词：谣言检测图卷积网络广度采样深度采样注意力机制