检索结果-南通市图书馆

沈阳工业大学学报 2020年第2期42卷 203-207页

作者：高永强吕梁学院计算机科学与技术系山西离石033000

针对当前密文数据去重挖掘方法存在去重效果较差、特征聚合能力低的问题,提出一种密钥共享下跨用户密文数据去重挖掘方法.结合非线性统计序列分析方法对密钥共享下跨用户密文数据的统计特征进行采样,通过识别不同领域的统计特征进行密... 详细信息

针对当前密文数据去重挖掘方法存在去重效果较差、特征聚合能力低的问题,提出一种密钥共享下跨用户密文数据去重挖掘方法.结合非线性统计序列分析方法对密钥共享下跨用户密文数据的统计特征进行采样,通过识别不同领域的统计特征进行密文数据的线性编码设计,抽取密钥共享下跨用户密文数据的平均互信息特征量.采用匹配滤波方法实现密钥共享下跨用户密文数据的去重处理.仿真结果表明,采用该方法的去重效果较好,特征聚合能力较强.

关键词：密钥共享跨用户密文数据去重挖掘特征提取统计特征匹配滤波

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基于跨用户语音域适应网络的抑郁症检测

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电子科技 2024年

作者：吴伟马龙华赵祥红浙江理工大学信息科学与工程学院浙大宁波理工学院信息科学与工程学院

由于抑郁症的检测方式主观性较强，因此使用用户语音诊断抑郁症已成为一种较具有潜力的辅助方式。但不同用户的语音信号存在差异，文中提出了一个跨用户语音域适应网络(Cross User Audio Domain Adaptation Network， CUADAN)来检测抑... 详细信息

由于抑郁症的检测方式主观性较强，因此使用用户语音诊断抑郁症已成为一种较具有潜力的辅助方式。但不同用户的语音信号存在差异，文中提出了一个跨用户语音域适应网络(Cross User Audio Domain Adaptation Network， CUADAN)来检测抑郁症。从语音中提取可视化的梅尔频谱，利用CUADAN模型的特征提取器从梅尔频谱中获取更深层次的抑郁特征。由于源域和目标域中包含不同健康用户和抑郁用户的语音特征，因此利用CUADAN模型的域分类器在不同用户数据之间进行域适应，从而通过已有的分类器对未知用户进行检测。实验结果表明，CUADAN模型的抑郁症检测准确率更高，其平均准确率达到81.0%±2.4%。因此，CUADAN模型可以有效削弱不同用户语音之间的差异性，提高跨用户抑郁症检测的准确率。

关键词：域适应抑郁症检测 CUADAN 语音跨用户梅尔频谱特征提取削弱差异性

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基于区块链的跨用户数据共享审计技术研究

基于区块链的跨用户数据共享审计技术研究

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作者：李昂泰西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着云计算技术的不断普及,越来越多的企业和个人用户倾向于将数据外包至云服务器以节省本地存储空间,但用户在上传数据之后失去了对数据的物理控制,无法保证云服务器中数据的完整性,这引起了用户对云存储服务安全性和可靠性的质疑。公... 详细信息

随着云计算技术的不断普及,越来越多的企业和个人用户倾向于将数据外包至云服务器以节省本地存储空间,但用户在上传数据之后失去了对数据的物理控制,无法保证云服务器中数据的完整性,这引起了用户对云存储服务安全性和可靠性的质疑。公开的数据完整性审计技术允许用户委托第三方审计者检查云服务器中外包数据的完整性,不仅实现了远程的数据完整性检验,还减少了用户的负担。尽管性能优良,公开审计技术仍然存在一些亟待解决的问题。一方面,数据的审计费用与审计次数相关,与审计的数据大小无关,所以公开审计服务的性价比随着数据量的增加而升高,而外包数据量少的用户不得不面临不公平且较高的审计费用。另一方面,当多个用户持有相同数据时,其计算审计标签的密钥不同,则审计标签不同,审计过程也必须分开执行。这不但导致了较大的计算和存储资源浪费,还增加了第三方审计者的服务压力。尽管目前已有方案通过批量验证的方式提高了公开审计技术的效率,但均无法在跨用户场景下使多个用户共享数据审计服务,批量审计所有参与者外包数据的完整性,以降低用户的审计费用和第三方审计者的服务压力。针对上述问题,本文研究跨用户数据共享审计技术,主要贡献如下:1.针对不同数据的跨用户审计场景,提出一种基于区块链的共享审计方案。该方案允许用户通过区块链寻找共享用户并执行密钥交换协议来获取共享密钥,进而计算可用于跨用户验证的数据审计标签。在数据审计过程中,第三方审计者的每次挑战均可检查所有共享用户的外包数据的完整性。同时,完整的审计过程被公布在区块链上,以实现审计结果的共享。此外,共享用户通过智能合约支付并分担审计费用,降低了用户的审计开销。安全性分析表明方案达到了预期的安全目标,性能分析和实验结果论证了该方案的效率和可用性。2.针对相同数据的跨用户审计场景,提出一种支持密文数据去重的共享审计方案。该方案通过使用口令认证-密钥交换协议,使得持有相同数据的不同用户可以获取相同的数据加密密钥,确保相同数据的密文数据和审计标签相同,从而实现对外包数据和相应审计标签的去重,节省了大量的存储资源。此外,第三方审计者通过区块链执行审计工作流程,不仅保证审计过程的透明性和可追溯性,还在拥有相同数据的用户间实现审计结果的共享,减少了用户的审计费用,降低了第三方审计者的服务压力。安全性分析表明方案满足不可伪造等性质,理论分析和实验结果论证了方案的效率和可用性。

关键词：数据完整性验证跨用户共享审计数据去重区块链

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基于迁移学习的肌电手势识别方法研究

基于迁移学习的肌电手势识别方法研究

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作者：王康齐鲁工业大学

学位级别：硕士

表面肌电信号可以直接感知和解析人体肌肉活动,并将其转换为控制命令,在义肢适配、行为识别等方面具有重要的应用价值,近年来受到了广泛的关注。但表面肌电信号作为一种生理信号,易受肌肉分布、皮肤状态等干扰因素的影响,基于传统机器... 详细信息

表面肌电信号可以直接感知和解析人体肌肉活动,并将其转换为控制命令,在义肢适配、行为识别等方面具有重要的应用价值,近年来受到了广泛的关注。但表面肌电信号作为一种生理信号,易受肌肉分布、皮肤状态等干扰因素的影响,基于传统机器学习方法构建的手势识别模型存在明显的用户依赖性问题,导致已有识别模型不能很好地适用于新用户。迁移学习是区别于传统机器学习的一种新型学习范式,其目的在于将在某一特定领域或任务中所学到的知识或模式应用到其他相关但不同的领域或任务中。本文针对表面肌电信号的用户依赖性开展研究,针对新用户数据不足和标定数据缺乏,分别提出了一种基于多源域集成的个性化肌电手势识别方法和基于迭代自训练的域适应肌电手势识别方法,具体如下:1)针对难以获得新用户大量标注数据的挑战,提出了一种基于多源集成的迁移学习方法(Multi-Source Integration based Transfer Learning,MSITL),以实现跨用户的高精准手势识别。MSITL方法由源域模型构建策略(Source Model Construction Strategy,SMCS)和目标域模型适应策略(Target Model Adaptation Strategy,TMAS)两部分构成,源域模型构建策略通过构造“好而不同”的个体模型从而建立一个具有强泛化能力的模型;目标域模型适应策略通过挖掘相同手势下不同用户之间的强弱关系来更新个体模型,以此来提高肌电手势识别的准确率。SMCS是一个分层的集成模型,第一层为每个用户构建一个模型,第二层通过简单多数投票集成了多个模型。TMAS主要分为三个步骤,第一步是利用目标域数据对源域模型进行评估,得到单个模型的评估分数;第二步是在评估分数的指导下对单个模型进行调整;第三步是对调整后的模型进行整合。在公开基准数据集Nina Pro DB-1和Capg Myo DB-a、DB-b和DB-c上分别取得了69.93%、86.62%、88.35%和74.61%的分类准确率,与当前最先进的方法进行对比,实验结果表明该方法具有较高的准确率。2)更进一步,针对新用户标定数据缺乏的挑战,通过特征解耦来获得与运动相关的特征,提出了一种基于迭代自训练的域适应方法(Iterative Self-Training based Domain Adaptation,STDA),由自训练生成的伪标签监督特征解耦过程,并探索跨用户的手势识别。STDA主要由基于差异的域适应(Discrepancy-based Domain Adaptation,DDA)和伪标签迭代更新(Pseudo-label Iterative Update,PIU)两部分组成。DDA使用基于高斯核的距离约束将现有用户的数据和新用户的未标记数据进行对齐。PIU迭代地不断更新伪标签,以生成具有类别平衡的新用户的更准确的标记数据。在五个公开数据集(Nina Pro DB-1和DB-5,Capg Myo DB-a、DB-b和DB-c)上进行了广泛的实验,与基准方法相比有25%以上的提升,与监督迁移学习方法相比有5%以上的提升,与无监督域适应方法相比有24%以上的提升,实验结果表明该方法具有较大的改进。3)最后,基于以上研究成果,本文构建了一套基于多模态融合的端云协同表面肌电手势识别系统,该系统能够同时感知表面肌电信号和手掌关键点骨架信息,通过端到端方式训练手势识别模型,且可以实时识别手势类别。本文采集了四名被试真实场景下的六类手势数据,并进行了端到端模型构建和实时手势识别,实验结果表明该系统具有较高的识别准确率,将有望应用于康复辅助领域。

关键词：表面肌电手势识别迁移学习跨用户端云协同

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