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基于深度学习的车联网的路网监测系统的DoS和DDoS攻击的入侵检测方法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 303-311页

作者：曹磊温蜜何蔚上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

面对日益复杂的交通路况,车联网成为提升智能路网监测系统性能的重要保证,它可以实现车载网、车际网、车辆与移动互联网之间的信息交互共享。然而DoS和DDoS网络攻击的频发,成为车联网可用性的严重威胁之一。针对传统入侵检测算法存在训... 详细信息

面对日益复杂的交通路况,车联网成为提升智能路网监测系统性能的重要保证,它可以实现车载网、车际网、车辆与移动互联网之间的信息交互共享。然而DoS和DDoS网络攻击的频发,成为车联网可用性的严重威胁之一。针对传统入侵检测算法存在训练困难、分类精度低、泛化能力差的问题,提出一种高效的深度学习模型CNN-BiSRU。实验选择在最新的CICIDS2018数据集中进行验证,结果表明,该模型获得了更高的检测精度,而相比于CNN-BiLSTM,CNN-BiSRU拥有更快的检测速度。

关键词：入侵检测 DoS攻击深度学习车联网路网监测系统

基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术

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现代电子技术 2025年第4期48卷 18-23页

作者：耿振兴王勇上海电力大学计算机科学与技术学院上海200120

为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基... 详细信息

为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基于机器学习的投票分类模型(RES),其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成,使用投票分类中的软投票方法,并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在密西西比州立大学和橡树岭国家实验室的电力系统攻击数据集上进行实验和分析,结果表明,与其他方法相比,RES模型在电力系统的攻击检测方面准确率得到大幅提升,在电力系统攻击数据集上的二分类准确率达到了98.40%,能够准确地检测电网中的网络攻击行为。

关键词： SCADA系统投票分类模型电力系统网络攻击机器学习入侵检测

CTDC:一种基于IPFS的高效链式交互充电交易数据存储模型

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 88-93,151页

作者：李婧孙鞠峰上海电力大学计算机科学与技术学院上海200093

基于区块链的充电交易数据存储未考虑到链上存储成本过高,提出一种结合区块链技术和星际文件系统(IPFS)的高效链式交互的充电交易数据存储模型CTDC。将区块链上存储扩展为结合IPFS的链下存储,依靠区块链的透明性和不可篡改性仅存储对应... 详细信息

基于区块链的充电交易数据存储未考虑到链上存储成本过高,提出一种结合区块链技术和星际文件系统(IPFS)的高效链式交互的充电交易数据存储模型CTDC。将区块链上存储扩展为结合IPFS的链下存储,依靠区块链的透明性和不可篡改性仅存储对应数据量内容哈希值。经过仿真实验验证,CTDC模型在数据上传阶段所需时间仅需云存储模型的10%左右,在数据下载阶段所需时间相对于云存储模型减少50%,突出了该模型在充电交易数据存储方面的高效性和低成本优势。

关键词：区块链星际文件系统数据存储低成本

基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建研究

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电子测量技术 2025年第1期48卷 20-28页

作者：杨同魏为民符程程杨天澄薛梅上海电力大学计算机科学与技术学院上海200000

由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰... 详细信息

由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰度。其次,引入结构相似性损失函数,从而能够更好地保护图像内容,提高图像质量,使得训练结果更加符合人类视觉感知。实验结果显示,基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法能够有效地处理水下图像模糊、分辨率低等问题,在不同数据集上与其他多种水下图像重建方法相比,该方法在PSNR上提高了0.69~2.43 dB,在SSIM上提高了2.66%~7.17%,在各项性能指标上均表现优异。

关键词：水下图像注意力机制超分辨率重建 SRResNet

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基于概念漂移的软件漏洞评估方法

计算机应用与软件 2025年第2期42卷 41-47,110页

作者：张亚平王勇上海电力大学计算机科学与技术学院上海200000

基于自然语言处理的漏洞评估方法存在概念漂移的问题,其原因是随着时间的推移对看不见的软件漏洞的评估缺乏对新术语的适当处理。为了使用软件漏洞的描述执行具有概念漂移的软件漏洞评估,提出一种结合字符和单词特征的方法。此方法用于... 详细信息

基于自然语言处理的漏洞评估方法存在概念漂移的问题,其原因是随着时间的推移对看不见的软件漏洞的评估缺乏对新术语的适当处理。为了使用软件漏洞的描述执行具有概念漂移的软件漏洞评估,提出一种结合字符和单词特征的方法。此方法用于预测7个漏洞特征,每个漏洞特征的最佳模型是使用基于时间的交叉验证方法从自然语言处理表示和机器学习模型中选择的。实验结果表明,其能有效地解决概念漂移问题,与word-only方法相比其准确度和宏平均F1分数均提高了1.7百分点,加权F1分数提高了1.3百分点,更具有竞争力。

关键词：概念漂移自然语言处理软件漏洞漏洞评估

融合全置乱超混沌序列和DNA编码的图像加密

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计算机工程 2025年第1期51卷 235-245页

作者：刘雨欣栗风永上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

图像加密是保护图像安全的重要方法,现有的图像加密方案安全性不高且加解密效率较低,无法抵御多种类型的攻击。针对上述问题,提出一种基于全置乱超混沌序列和多进制脱氧核糖核酸(DNA)编码的图像加密算法,以提高加密效率同时保证密文图... 详细信息

图像加密是保护图像安全的重要方法,现有的图像加密方案安全性不高且加解密效率较低,无法抵御多种类型的攻击。针对上述问题,提出一种基于全置乱超混沌序列和多进制脱氧核糖核酸(DNA)编码的图像加密算法,以提高加密效率同时保证密文图像的安全性。首先,结合灰度图像的内容,使用图像哈希算法和外部密钥生成五维超混沌系统和逻辑映射的初始值;其次,将原始图像转换为四值图像,使用五维超混沌系统和逻辑映射生成的混沌序列对图像进行DNA加密,包括DNA编码、DNA置乱、DNA扩散和DNA解码4个阶段;最后,对图像进行位平面分解,利用五维超混沌系统和逻辑映射生成的随机矩阵分别与高四位平面和低四位平面做异或运算,得到最终的密文图像。实验结果表明,该图像加密算法具有密钥空间大、密钥敏感性强、加密效果良好、加密效率高等优点,能够抵抗统计分析、差分攻击、裁剪攻击、噪声攻击等多种常规攻击方式。

关键词：图像加密超混沌系统四值图像 DNA加密位平面

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结合图卷积网络的弱监督三维人脸重建方法

计算机应用与软件 2025年第1期42卷 197-204页

作者：常高祥刘大明陈宗民李冉冉梁登玉上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

针对目前深度学习方法在三维人脸重建任务中存在的训练数据不足、重建纹理不够真实等问题,提出一种弱监督混合模型。利用单幅二维人脸图像,通过密集连接卷积网络(DenseNet)回归人脸三维形变模型(3DMM)系数,结合不同层级的特征差异作为... 详细信息

针对目前深度学习方法在三维人脸重建任务中存在的训练数据不足、重建纹理不够真实等问题,提出一种弱监督混合模型。利用单幅二维人脸图像,通过密集连接卷积网络(DenseNet)回归人脸三维形变模型(3DMM)系数,结合不同层级的特征差异作为弱监督信号,进而提高模型泛化能力。在此基础上使用图卷积网络(GCN)提取输入图像的面部细节特征来优化重建纹理。实验结果表明,该方法可以在无训练标签的数据下重建出精细的人脸三维模型,在归一化平均误差等指标上优于现有方法。

关键词：三维人脸重建弱监督密集连接卷积网络三维形变模型图卷积网络

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智能电网中高效可撤销的属性基访问控制方案

计算机应用与软件 2025年第1期42卷 312-318,337页

作者：葛江妍温蜜上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

密文策略属性基加密(CP-ABE)技术是目前智能电网中访问控制研究的重点和难点,但常规CP-ABE方案中,存在访问策略泄露用户隐私、计算量大、效率低等问题。针对这些问题,提出智能电网中高效可撤销的属性基访问控制方案。采用在线/离线加密... 详细信息

密文策略属性基加密(CP-ABE)技术是目前智能电网中访问控制研究的重点和难点,但常规CP-ABE方案中,存在访问策略泄露用户隐私、计算量大、效率低等问题。针对这些问题,提出智能电网中高效可撤销的属性基访问控制方案。采用在线/离线加密和外包解密,提高系统的效率;采用变色龙哈希函数,实现安全的用户和属性撤销。安全性分析和性能分析证明了方案的安全性和计算优势。

关键词：基于属性加密属性撤销外包解密在线/离线加密

基于改进的Vision Transformer深度哈希图像检索

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陕西科技大学学报 2025年

作者：杨梦雅赵琰薛亮上海电力大学电子与信息工程学院

针对基于卷积神经网络的深度哈希方法不能很好捕捉全局图像信息和数据集中难易样本、正负样本对不平衡的问题，提出一种基于改进的Vision Transformer深度哈希算法（CMTH）。首先，在Transformer编码网络前利用卷积神经网络提取深度局... 详细信息

针对基于卷积神经网络的深度哈希方法不能很好捕捉全局图像信息和数据集中难易样本、正负样本对不平衡的问题，提出一种基于改进的Vision Transformer深度哈希算法（CMTH）。首先，在Transformer编码网络前利用卷积神经网络提取深度局部特征，降低维度并保持较高的图像分辨率。其次，改进的Vision Transformer网络使用轻量级多头互注意模块，提取高维深度全局特征的同时降低计算复杂度。最后，提出新的损失框架，设计标准焦点损失调整难样本在数据集中的权重，并构建一种新的哈希损失，以减少难易样本不平衡和正负样本对不平衡的影响。在CIFAR-10和NUS-WIDE上与基于Vision Transformer的深度哈希次优算法相比，在四种不同比特下均值平均精度分别平均提高了2.35%和3.75%。

关键词：深度哈希卷积神经网络视觉注意力图像检索