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考虑群体信任的网络安全态势多维偏好评级方法

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控制与决策 2024年第5期39卷 1718-1726页

作者：余高锋李登峰三明学院经济与管理学院福建三明365004 电子科技大学经济与管理学院成都611731

现有网络安全态势评级方法难以同时兼顾专家间信任信息、偏好信息以及客观异质信息等多源信息,为此,建立基于群体信任的网络安全态势多维偏好评级模型.在描述网络安全态势多维偏好评级问题的基础上,提出社会网络中信任信息不确定程度度... 详细信息

现有网络安全态势评级方法难以同时兼顾专家间信任信息、偏好信息以及客观异质信息等多源信息,为此,建立基于群体信任的网络安全态势多维偏好评级模型.在描述网络安全态势多维偏好评级问题的基础上,提出社会网络中信任信息不确定程度度量方法,进一步建立一种考虑单链信任信息不确定性和内部差异性、多链间信任非补偿性和内部差异性的不完整信任网络构造模型,据此确定专家权重;定义基于级别特征值的客观排序、专家偏好的群体一致性程度和群体非一致性程度,进一步建立包含专家信任信息、偏好信息和评级信息等在内的网络安全态势评级多维偏好分段变权综合优化模型,获得基于二元语义的网络安全态势等级和等级区分度.所提出方法为构建和检验网络安全态势评级提供理论依据,有助于研发先进的网络安全态势评级系统,提高网络安全防护能力.

关键词：评级社会网络多维偏好分析网络安全

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基于信息熵和支持向量机的高校教师能力评价

三明学院学报 2024年第3期41卷 89-100页

作者：林志兴余建胡景肖香梅三明学院网络技术中心三明福建365004 三明学院信息工程学院福建三明365004

针对现有的高校教师能力评价指标,提出一种人工智能算法的评价模型,以评估高校教师的教师的能力水平,促进教师教学质量的提升和学校整体教育质量的提高。采用基于信息熵和支持向量机等算法,建立了高校教师能力评价模型,利用信息熵进行... 详细信息

针对现有的高校教师能力评价指标,提出一种人工智能算法的评价模型,以评估高校教师的教师的能力水平,促进教师教学质量的提升和学校整体教育质量的提高。采用基于信息熵和支持向量机等算法,建立了高校教师能力评价模型,利用信息熵进行数据处理和特征选择,并运用支持向量机算法进行模型构建和评估。测试结果表明,基于信息熵和支持向量机算法的高校教师能力评价模型在评价过程和等级划分上具有较大的实用价值。该模型为高校教师的能力识别、管理和评价提供了有效的研究方法,有助于推进现有评价体系。

关键词：信息熵支持向量机高等教育能力评价

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一种基于ISSA-GBDT的入侵检测模型

西安文理学院学报(自然科学版) 2024年第4期 12-21页

作者：肖香梅林志兴余建三明学院网络技术中心

针对机器学习算法的超参数选择不科学会影响网络入侵检测模型检测率的问题，提出一种融合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化梯度提升决策树(GBDT)的入侵检测模型.ISSA采用佳点集初始化种群，丰富算法种群的多样性；加入透镜成像反向学习策略... 详细信息

针对机器学习算法的超参数选择不科学会影响网络入侵检测模型检测率的问题，提出一种融合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化梯度提升决策树(GBDT)的入侵检测模型.ISSA采用佳点集初始化种群，丰富算法种群的多样性；加入透镜成像反向学习策略，增强算法跳出局部最优的能力；引入鲸鱼优化算法(WOA)对麻雀个体的位置进行扰动，使算法具有更强的全局搜索能力和更高的收敛精度.通过ISSA寻优得到GBDT的最优超参数，建立ISSA-GBDT入侵检测模型.实验结果表明，该模型具有更高的检测精度.

关键词：入侵检测麻雀搜索算法梯度提升决策树超参数优化

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区块链隐私众包中的数据验证与可控匿名方案

电子与信息学报 2024年第2期46卷 748-756页

作者：薛开平范茂王峰罗昕怡中国科学技术大学网络空间安全学院合肥230027 中国科学技术大学网络信息中心合肥230026

针对隐私众包场景下出现的数据验证、匿名作恶检测和跨平台资源交互等需求,该文基于区块链技术,并结合零知识证明与环签名技术,提出一种联盟链架构下的隐私众包方案。该方案依靠零知识证明实现对加密数据的验证,依靠链接可撤销环签名改... 详细信息

针对隐私众包场景下出现的数据验证、匿名作恶检测和跨平台资源交互等需求,该文基于区块链技术,并结合零知识证明与环签名技术,提出一种联盟链架构下的隐私众包方案。该方案依靠零知识证明实现对加密数据的验证,依靠链接可撤销环签名改进方案实现工人身份的可控匿名,引入联盟链架构实现众包实体之间的资源交互。在完成众包完整流程的同时,实现隐私众包所需的数据保护与身份保护。安全性分析表明,该方案具有隐私性、可验证性、可控匿名性与公平性。实验结果验证了方案在效率与性能方面的有效性。

关键词：区块链众包隐私保护环签名零知识证明

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跨尺度蒸馏特征感知的轻量化水下图像增强

大气与环境光学学报 2024年第3期19卷 381-390页

作者：吴晓华李增禄许章华周景春三明学院艺术设计学院福建三明365004 三明学院网络技术中心福建三明365004 三明学院福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室福建三明365004 福州大学地理与生态环境研究院福建福州350108 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

水下图像增强技术能够提升水下图像的质量和可视性,在丰富数字媒体资源、水下探测、水下通信等领域具有重要应用价值。近年来,深度学习方法在水下图像增强方面取得了显著的效果。然而,现有的方法计算复杂度高,限制了它们在计算资源有限... 详细信息

水下图像增强技术能够提升水下图像的质量和可视性,在丰富数字媒体资源、水下探测、水下通信等领域具有重要应用价值。近年来,深度学习方法在水下图像增强方面取得了显著的效果。然而,现有的方法计算复杂度高,限制了它们在计算资源有限的场景中的使用。针对这一问题,提出了一种轻量化的水下图像增强方法,该方法基于跨尺度深度蒸馏特征感知,采用U型网络结构,在保证非线性抽象层级抽取的同时,大幅减少了模型参数量。实验结果表明,所提出方法在视觉效果和客观评价指标上均取得了具有竞争力的结果。

关键词：水下图像增强轻量化跨尺度蒸馏特征 U型网络

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结合容错编码的量子化学分布式计算

化学学报 2024年第2期82卷 138-145页

作者：李宁徐丽娜方国勇马英晋中国科学院计算机网络信息中心北京100190 温州大学化学与材料工程学院温州325035

随着大尺度模拟、机器学习等前沿应用的兴起,分布式计算越发成为重要的计算研究手段.然而分布式计算由于多节点导致的软硬件局限,在科学计算、机器学习等领域的应用仍会存在一些问题.本工作将编码分布式计算应用到量子化学领域,通过借... 详细信息

随着大尺度模拟、机器学习等前沿应用的兴起,分布式计算越发成为重要的计算研究手段.然而分布式计算由于多节点导致的软硬件局限,在科学计算、机器学习等领域的应用仍会存在一些问题.本工作将编码分布式计算应用到量子化学领域,通过借鉴梯度编码方案,一方面解决分布式量子化学计算中的掉队节点问题;另一方面增加量子化学分布式计算的自动纠错能力,减少计算过程耗费的人力物力,以期实现自动化的容错量子化学计算.此外,也提出了编码复用的计算思路,能够简单有效地使用更多的计算资源在设定的容错能力上进行分布式计算.最后将此计算方案应用到计算P38蛋白与配体的结合能上,将使用编码计算得到的结果与真实的结果进行对比,验证此方案的准确性及其在自动化容错量子化学计算方面的应用潜力.

关键词：量子化学计算编码计算梯度编码容错自动化结合能

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面向超级计算系统的节点故障异常预测方法

计算机科学 2024年

作者：赵一宁王小宁牛铁赵毅肖海力中国科学院计算机网络信息中心

随着超级计算系统的规模不断扩大，其计算节点发生故障和异常的概率也随之上升，严重影响了计算系统的运行稳定性。传统的故障应对方法多采用事后响应和补救措施，只能一定程度的挽回损失。而对故障和异常进行事前预测则能够提供更多的... 详细信息

随着超级计算系统的规模不断扩大，其计算节点发生故障和异常的概率也随之上升，严重影响了计算系统的运行稳定性。传统的故障应对方法多采用事后响应和补救措施，只能一定程度的挽回损失。而对故障和异常进行事前预测则能够提供更多的反应和处理时间，因此逐渐成为故障响应方法的研究热点之一。提出了一种面向超级计算系统的节点故障异常预测方法，旨在提升系统运行稳定性，减少计算资源的浪费。该方法首先分析系统历史运行数据，并通过无监督结合少量人工辅助的方法标记异常，基于这些异常在原始运行数据中发现关联的前置运行特征，随后基于机器学习方法建立节点故障异常的预测模型。该预测方法通过在原数据集上交叉验证获得了78%的精度和约90%的召回率，同时也保证了充分的提前时间。验证中使用的数据集是来自真实的超级计算系统的原始运行数据，证明该方法具有可应用性。

关键词：数据分析异常预测运行特征预测模型

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科研院所数字化体系框架研究与实践

中国科学院院刊 2024年第8期39卷 1327-1335页

作者：于建军王月汪孔敏施卓敏中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049

数字化科研是数字经济的重要组成部分,其与数字政府均为数字经济大背景下新型信息技术支撑的数字化应用场景。当前,以人工智能和大数据技术为代表的新一代信息技术对科研院所现代化治理,尤其是科技活动推动科研范式变革起到积极作用,加... 详细信息

数字化科研是数字经济的重要组成部分,其与数字政府均为数字经济大背景下新型信息技术支撑的数字化应用场景。当前,以人工智能和大数据技术为代表的新一代信息技术对科研院所现代化治理,尤其是科技活动推动科研范式变革起到积极作用,加速了科研院所数字化转型。我们将科研院所科技活动管理过程数字化转型形成的数字化体系称为“数字研究所”。为此,文章分析了数字化变革对科研院所科技活动管理的影响,归纳总结了数字研究所的典型业务场景及体系框架,给出了实施数字研究所的思考和建议。

关键词：数字政府数字研究所数字化治理人工智能大数据

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基于深度学习的不良应用域名早期识别方法

高技术通讯 2024年第2期34卷 151-161页

作者：胡安磊田语陈勇李振宇谢高岗中国科学院计算技术研究所北京100190 中国互联网络信息中心北京100190 中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学北京100049

不良应用网站依赖域名系统(DNS)实现不良内容传播,严重影响互联网的健康发展。尽早识别出不良应用网站对应的域名(即不良应用域名),并进行相应治理,对域名系统的管理与运行至关重要。本文从国家顶级域名(.CN)管理的角度出发,关注如何在... 详细信息

不良应用网站依赖域名系统(DNS)实现不良内容传播,严重影响互联网的健康发展。尽早识别出不良应用网站对应的域名(即不良应用域名),并进行相应治理,对域名系统的管理与运行至关重要。本文从国家顶级域名(.CN)管理的角度出发,关注如何在注册阶段识别不良应用域名。分析发现不良应用域名在注册特征与文本结构2个维度,与正常域名存在显著差异。为此,提出了一种基于深度学习的不良应用域名早期识别方法。该方法首先提取域名的注册信息特征,并利用预训练语言模型基于Transformer的双向编码器(BERT)提取域名本身的文本语义特征,其次基于注意力机制融合2类特征,并最终使用全连接神经网络,构建域名分类器,实现不良应用域名的早期识别。基于真实网络数据的实验结果表明,所提方法分类准确率(F1分数)可达到0.99;消融实验结果也验证了所选特征的有效性和必要性。

关键词：域名系统(DNS) 域名分类深度学习预训练语言模型