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Integrating Neighborhood Geographic Distribution and Social Structure Influence for Social Media User Geolocation

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2024年第9期140卷 2513-2532页

作者： Meng Zhang xiangyang luo Ningbo Huang Key Laboratory of Cyberspace Situation Awareness of Henan Province Zhengzhou450001China State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Zhengzhou450001China

Geolocating social media users aims to discover the real geographical locations of users from their publicly available data,which can support online location-based applications such as disaster alerts and local content *** relationship-based methods represent a classical approach for geolocating social ***,geographically proximate relationships are sparse and challenging to discern within social networks,thereby affecting the accuracy of user *** address this challenge,we propose user geolocation methods that integrate neighborhood geographical distribution and social structure influence(NGSI)to improve geolocation ***,we propose a method for evaluating the homophily of locations based on the k-order neighbor-hood geographic distribution(k-NGD)similarity among *** are notable differences in the distribution of k-NGD similarity between location-proximate and non-location-proximate *** this distinction,we filter out non-location-proximate social relationships to enhance location homophily in the social *** better utilize the location-proximate relationships in social networks,we propose a graph neural network algorithm based on the social structure *** algorithm enables us to perform a weighted aggregation of the information of users’multi-hop neighborhood,thereby mitigating the over-smoothing problem of user features and improving user geolocation *** results on real social media dataset demonstrate that the neighborhood geographical distribution similarity metric can effectively filter out non-location-proximate social ***,compared with 7 existing social relationship-based user positioning methods,our proposed method can achieve multi-granularity user geolocation and improve the accuracy by 4.84%to 13.28%.

关键词： User geolocation social media neighborhood geographic distribution structure influence

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An anonymous authentication and secure data transmission scheme for the Internet of Things based on blockchain

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Frontiers of Computer Science 2024年第3期18卷 183-197页

作者： Xingxing CHEN Qingfeng CHENG Weidong YANG xiangyang luo State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Zhengzhou Institute of Information Science and TechnologyZhengzhou 450001China Henan Key Laboratory of Grain Photoelectric Detection and Control Henan University of TechnologyZhengzhou 450001China Henan Province Key Laboratory of Cyberspace Situation Awareness Zhengzhou Institute of Information Science and TechnologyZhengzhou 450001China

With the widespread use of network infrastructures such as 5G and low-power wide-area networks,a large number of the Internet of Things(IoT)device nodes are connected to the network,generating massive amounts of ***,it is a great challenge to achieve anonymous authentication of IoT nodes and secure data *** present,blockchain technology is widely used in authentication and s data storage due to its decentralization and ***,Fan et *** a secure and efficient blockchain-based IoT authentication and data sharing *** studied it as one of the state-of-the-art protocols and found that this scheme does not consider the resistance to ephemeral secret compromise attacks and the anonymity of IoT *** overcome these security flaws,this paper proposes an enhanced authentication and data transmission scheme,which is verified by formal security proofs and informal security ***,Scyther is applied to prove the security of the proposed ***,it is demonstrated that the proposed scheme achieves better performance in terms of communication and computational cost compared to other related schemes.

关键词： Internet of Things blockchain authentication data transmission

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IP-Pealing: A Robust Network Flow Watermarking Method Based on IP Packet Sequence

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Chinese Journal of Electronics 2024年第3期33卷 694-707页

作者： Wangxin FENG xiangyang luo Tengyao LI Chunfang YANG State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Key Laboratory of Cyberspace Situation Awareness of Henan Province

Network flow watermarking(NFW) is usually used for flow *** actively modulating some features of the carrier traffic,NFW can establish the correspondence between different network *** the face of strict demands of network traffic tracing,current watermarking methods cannot work efficiently due to the dependence on specific protocols,demand for large quantities of packets,weakness on resisting network channel interferences and so *** this end,we propose a robust network flow watermarking method based on IP packet sequence,called as *** is designed to utilize the packet sequence as watermark carrier with IP identification field which is insensitive to time jitter and suitable for all IP based *** enhance the robustness against packet loss and packet reordering,the detection sequence set is constructed in terms of the variation range of packet sequence,correcting the possible errors caused by the network *** improve the detection accuracy,the long watermark information is divided into several short sequences to embed in turn and assembled during *** a large number of experiments on the Internet,the overall detection rate and accuracy of IP-Pealing reach 99.91% and 99.42%*** comparison with the classical network flow watermarking methods,such as PROFW,IBW,ICBW,WBIPD and SBTT,the accuracy of IP-Pealing is increased by 13.70% to 54.00%.

关键词： Protocols Packet loss Watermarking Telecommunication traffic Jitter Robustness Internet

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Lightweight Steganography Detection Method Based on Multiple Residual Structures and Transformer

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Chinese Journal of Electronics 2024年第4期33卷 965-978页

作者： Hao LI Yi ZHANG Jinwei WANG Weiming ZHANG xiangyang luo Key Laboratory of Cyberspace Situation Awareness of Henan Province Nanjing University of Information Science & Technology University of Science and Technology of China

Existing deep learning-based steganography detection methods utilize convolution to automatically capture and learn steganographic features, yielding higher detection efficiency compared to manually designed steganography detection methods. Detection methods based on convolutional neural network frameworks can extract global features by increasing the network's depth and width. These frameworks are not highly sensitive to global features and can lead to significant resource consumption. This manuscript proposes a lightweight steganography detection method based on multiple residual structures and Transformer(Res Former). A multi-residuals block based on channel rearrangement is designed in the preprocessing layer. Multiple residuals are used to enrich the residual features and channel shuffle is used to enhance the feature representation capability. A lightweight convolutional and Transformer feature extraction backbone is constructed, which reduces the computational and parameter complexity of the network by employing depth-wise separable convolutions. This backbone integrates local and global image features through the fusion of convolutional layers and Transformer, enhancing the network's ability to learn global features and effectively enriching feature diversity. An effective weighted loss function is introduced for learning both local and global features, Bias Loss loss function is used to give full play to the role of feature diversity in classification, and cross-entropy loss function and contrast loss function are organically combined to enhance the expression ability of features. Based on Boss Base-1.01, BOWS2 and ALASKA#2, extensive experiments are conducted on the stego images generated by spatial and JPEG domain adaptive steganographic algorithms, employing both classical and state-of-theart steganalysis techniques. The experimental results demonstrate that compared to the SRM, SRNet, Sia Steg Net,CSANet, LWENet, and Sia IRNet methods, the proposed Res

关键词： Q-factor Steganography Accuracy Convolution Computational modeling Transform coding Transformers

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Detecting Double Mixed Compressed Images Based on Quaternion Convolutional Neural Network

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Chinese Journal of Electronics 2024年第3期33卷 657-671页

作者： Hao WANG Jinwei WANG Xuelong HU Bingtao HU Qilin YIN xiangyang luo Bin MA Jinsheng SUN Department of Automation Nanjing University of Science and Technology Engineering Research Center of Digital Forensics Ministry of Education Department of Computer and Software Nanjing University of Information Science and Technology School of Management Nanjing University of Posts and Telecommunications Department of Computer Science and Engineering Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology Sun Yat-sen University State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Qilu University of Technology

Detection of color images that have undergone double compression is a critical aspect of digital image *** the existence of various methods capable of detecting double Joint Photographic Experts Group(JPEG) compression,they are unable to address the issue of mixed double compression resulting from the use of different compression *** particular,the implementation of Joint Photographic Experts Group 2000(JPEG2000)as the secondary compression standard can result in a decline or complete loss of performance in existing *** tackle this challenge of JPEG+JPEG2000 compression,a detection method based on quaternion convolutional neural networks(QCNN) is *** QCNN processes the data as a quaternion,transforming the components of a traditional convolutional neural network(CNN) into a quaternion *** relationships between the color channels of the image are preserved,and the utilization of color information is ***,the method includes a feature conversion module that converts the extracted features into quaternion statistical features,thereby amplifying the evidence of double *** results indicate that the proposed QCNN-based method improves,on average,by 27% compared to existing methods in the detection of JPEG+JPEG2000 compression.

关键词： Image coding Image color analysis Quaternions Forensics Transform coding Color Feature extraction

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国家公园建设背景下居民旅游参与意愿的形成机制研究——基于SEM与fsQCA的混合分析

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华中师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期58卷 371-381页

作者：罗湘阳龚箭中央民族大学管理学院北京100081 华中师范大学城市与环境科学学院武汉430079 中国旅游研究院武汉分院武汉430079

社区居民是国家公园建设的重要主体,其参与国家公园旅游发展的意愿扮演着反映政策执行效果的角色,关系到国家公园高质量发展的成效.该研究基于效果层次模型构建底层理论逻辑,运用结构方程模型和模糊集定性比较分析相混合的方法,系统探... 详细信息

社区居民是国家公园建设的重要主体,其参与国家公园旅游发展的意愿扮演着反映政策执行效果的角色,关系到国家公园高质量发展的成效.该研究基于效果层次模型构建底层理论逻辑,运用结构方程模型和模糊集定性比较分析相混合的方法,系统探究国家公园建设背景下居民旅游参与意愿的形成机制.结果表明:1)居民与社区和国家公园间的关系质量是其旅游参与意愿的重要影响因素,其中国家公园信任的影响作用最为明显;2)旅游积极影响感知可直接提升也可通过社区满意度和国家公园信任间接提升居民旅游参与意愿;3)旅游消极影响感知不能直接降低居民旅游参与意愿,但通过负向作用于社区满意度和国家公园信任可间接抑制居民旅游参与意愿.此外,通过模糊集定性比较分析进一步得出居民高/低旅游参与意愿的组态路径,其中“社区满意型”和“积极感知+国家公园信任型”居民群体拥有较高水平的旅游参与意愿,而“消极感知型”居民群体则具有较低水平的旅游参与意愿.研究结论可为在国家公园建设过程中精准激励居民群体参与旅游发展提供政策参考,也可为国家公园相关机构制定旅游发展政策提供理论依据.

关键词：社区居民旅游参与意愿国家公园结构方程模型模糊集定性比较分析

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基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法

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通信学报 2024年第6期45卷 160-175页

作者：王金伟陈正嘉谢雪罗向阳马宾南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 中国科学技术大学网络空间安全学院安徽合肥230031 信息工程大学网络空间安全学院河南郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院山东济南250353

随着恶意代码规模和种类的不断增加,传统恶意代码分析方法由于依赖于人工提取特征,变得耗时且易出错,因此不再适用。为了提高检测效率和准确性,提出了一种基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法。结合N-gram和TF-IDF技术对恶意... 详细信息

随着恶意代码规模和种类的不断增加,传统恶意代码分析方法由于依赖于人工提取特征,变得耗时且易出错,因此不再适用。为了提高检测效率和准确性,提出了一种基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法。结合N-gram和TF-IDF技术对恶意代码数据集进行处理,并将其转化为灰度图。随后,引入CBAM并调整密集块数量,构建DenseNet88_CBAM网络模型用于灰度图分类。实验结果表明,所提方法在恶意代码家族分类和类型分类上分别提高了1.11%和9.28%的准确率,取得了优越的分类效果。

关键词：深度学习数据可视化恶意代码检测和分类

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基于强化样本的伪孪生网络图像篡改定位模型

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网络与信息安全学报 2024年第1期10卷 33-47页

作者：王金伟张子荷罗向阳马宾南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京信息工程大学网络空间安全学院江苏南京210044 数字工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 信息工程大学河南郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院山东济南250353

随着互联网不断发展,网络上的篡改图像越来越多,掩盖篡改痕迹的手段越来越丰富。而现在大多数检测模型没有考虑到图像后处理操作对篡改检测算法的影响,限制了其在实际生活中的应用。为了解决上述问题,提出了一种通用的基于强化样本的伪... 详细信息

随着互联网不断发展,网络上的篡改图像越来越多,掩盖篡改痕迹的手段越来越丰富。而现在大多数检测模型没有考虑到图像后处理操作对篡改检测算法的影响,限制了其在实际生活中的应用。为了解决上述问题,提出了一种通用的基于强化样本的伪孪生网络图像篡改定位模型。所提模型利用伪孪生网络,一方面学习真实图像中的篡改特征;另一方面通过约束卷积,抑制图像内容,从而能够更加关注篡改残留的痕迹信息。网络的两分支结构可以达到充分利用图像特征信息的目的。模型利用强化样本,可以自适应地生成当前最需要学习的篡改类型图片,实现对模型有针对性地训练,使得模型在各个方向上学习收敛,最终得到全局最优模型。利用数据增强思路,自动生成丰富的篡改图像以及其对应的掩膜,这很好地解决了篡改数据集有限的问题。在4个数据集上的大量实验证明了所提模型在像素级操作检测方面的可行性和有效性。尤其是在Columbia数据集上,算法的F1值提高了33.5%,Matthews correlation coefficirnt(MCC)得分提高了23.3%,说明所提模型利用深度学习模型的优点,显著提高了篡改定位的检测效果。

关键词：强化样本篡改定位伪孪生网络数据增强篡改图像

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高校思政课开展红色文化教育的现状及对策探赜——以福建开放大学为例

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福建开放大学学报 2024年第3期 14-17页

作者：陈晓蝶罗向阳林小慧泉州开放大学福建泉州362000 福建开放大学福建福州350013

近年来,高校思政课开展红色文化教育得到高度重视,但也存在亟待解决的问题。以福建开放大学为例,当前开展红色文化教育遇到三大瓶颈,即红色育人体系缺乏联动性、红色育人队伍缺乏专业性、红色育人平台缺乏互动性。高校思政课要做好红色... 详细信息

近年来,高校思政课开展红色文化教育得到高度重视,但也存在亟待解决的问题。以福建开放大学为例,当前开展红色文化教育遇到三大瓶颈,即红色育人体系缺乏联动性、红色育人队伍缺乏专业性、红色育人平台缺乏互动性。高校思政课要做好红色文化的宣传队、播种机,切实推动地方红色文化的创新性发展,可从三方面着手,即体系办学上下联动,处理好变与不变的关系;育人队伍左右协同,处理好大与小的关系;教学供给侧结构性改革内外发力,处理好深度与温度的关系。

关键词：思政课红色文化开放大学

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JPEG量化步长估计综述

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信息安全学报 2024年第4期9卷 150-162页

作者：程鑫王金伟王昊罗向阳李晓龙朱国普马宾南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001 南京理工大学自动化学院南京210094 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 北京交通大学信息科学研究所北京100044 哈尔滨工业大学网络空间安全学院哈尔滨150001 齐鲁工业大学网络空间安全学院济南250353

随着JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式的图片在网络存储和传输中的广泛应用,基于JPEG格式的篡改、拼接等恶意操作也层出不穷,利用JPEG图像特性的研究受到越来越多的关注。其中,JPEG图像特性与量化步长息息相关。如果,JPEG压... 详细信息

随着JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式的图片在网络存储和传输中的广泛应用,基于JPEG格式的篡改、拼接等恶意操作也层出不穷,利用JPEG图像特性的研究受到越来越多的关注。其中,JPEG图像特性与量化步长息息相关。如果,JPEG压缩后的图像以位图的形式进行保存,研究者无法直接获取到量化步长,从而无法有效地分析JPEG图像特性。因此,对于量化步长的估计在数字图像取证领域越来越受到关注。本文首先介绍了量化步长估计的研究背景,并将量化步长估计问题分成两类问题:单压缩图像的量化步长估计和重压缩图像的首次量化步长估计。其次,在经典的JPEG压缩模型基础上分别了给出了这两类问题的量化步长估计模型,并对每类问题的各种现有方法进行了详细介绍和梳理。随后,在相同实验环境下对经典算法进行了实验,并对经典算法进行了相应的分析与评价。实验结果表明:在单压缩图像的量化步长估计任务中,现有技术相对成熟并且部分算法估计准确率高于90%;但是,在对齐重压缩图像的首次量化步长估计任务中,现有方法仅能估计低频、中频的量化步长,并且当首次与第二次的压缩质量因子相近时,估计准确率较低;在非对齐重压缩图像的首次量化步长估计任务中,由于网格偏移会增加估计量化步长的困难,导致算法在非对齐重压缩上性能较差。最后,指出了量化步长估计中有待进一步解决的问题和发展趋势。

关键词：数字取证 JPEG压缩量化步长估计 DCT系数分析深度学习取证

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