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基于龙格库塔法的对抗攻击方法

软件学报 2024年第5期35卷 2543-2565页

作者：万晨黄方军中山大学计算机学院广东广州510006 中山大学网络空间安全学院广东深圳518107 郑州信大先进技术研究院河南郑州450001

深度神经网络在许多领域中取得了显著的成果,但相关研究结果表明,深度神经网络很容易受到对抗样本的影响.基于梯度的攻击是一种流行的对抗攻击,引起了人们的广泛关注.研究基于梯度的对抗攻击与常微分方程数值解法之间的关系,并提出一种... 详细信息

深度神经网络在许多领域中取得了显著的成果,但相关研究结果表明,深度神经网络很容易受到对抗样本的影响.基于梯度的攻击是一种流行的对抗攻击,引起了人们的广泛关注.研究基于梯度的对抗攻击与常微分方程数值解法之间的关系,并提出一种新的基于常微分方程数值解法-龙格库塔法的对抗攻击方法.根据龙格库塔法中的预测思想,首先在原始样本中添加扰动构建预测样本,然后将损失函数对于原始输入样本和预测样本的梯度信息进行线性组合,以确定生成对抗样本中需要添加的扰动.不同于已有的方法,所提出的方法借助于龙格库塔法中的预测思想来获取未来的梯度信息(即损失函数对于预测样本的梯度),并将其用于确定所要添加的对抗扰动.该对抗攻击具有良好的可扩展性,可以非常容易地集成到现有的所有基于梯度的攻击方法.大量的实验结果表明,相比于现有的先进方法,所提出的方法可以达到更高的攻击成功率和更好的迁移性.

关键词：对抗样本黑盒攻击龙格库塔法迁移性

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基于后门水印的联邦模型授权方案

网络空间安全科学学报

网络空间安全科学学报 2024年第1期2卷 113-122页

作者：张准李佳睿岳鹏杨文元操晓春中山大学网络空间安全学院深圳 518107

随着分布式机器学习技术在众多领域的深入应用,其模型安全性问题日益凸显。联邦学习作为一种创新的分布式机器学习方法,在保护数据隐私的同时,允许多方参与者共同训练模型。然而,训练得到的模型存在被滥用和难以实现版权保护等方面的问... 详细信息

随着分布式机器学习技术在众多领域的深入应用,其模型安全性问题日益凸显。联邦学习作为一种创新的分布式机器学习方法,在保护数据隐私的同时,允许多方参与者共同训练模型。然而,训练得到的模型存在被滥用和难以实现版权保护等方面的问题,导致恶意用户可能在未经允许的情况下使用模型并谋取经济利益,侵犯参与方的模型版权和知识产权。对于分布式机器学习中存在的模型滥用及版权难以保护的问题,针对联邦学习场景,提出了一种基于后门水印的联邦模型授权方案。该方案在模型训练完成后,通过中心服务器端嵌入后门水印和发放访问令牌,实现对模型使用权的管理。在这一方案下,仅当收集到多数参与方的访问令牌,即获得他们的授权时,用户才能恢复出后门信息,获得模型的使用权;否则,用户在缺乏后门信息的情况下,不能通过模型的验证,无法正常使用模型。在多种数据集上的实验表明,嵌入后门水印的模型与原联邦学习模型相比仅存在可以忽略的精度损失,且能准确验证授权信息,高效识别用户。该方案不仅有效地解决了联邦学习模型的版权保护问题,也大幅提升了联邦学习模型应用的安全性和可靠性。

关键词：分布式机器学习联邦学习模型授权隐私保护后门水印

基于真实退化估计与高频引导的内窥镜图像超分辨率重建

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自动化学报 2024年第2期50卷 334-347页

作者：李嫣任文琦张长青张金刚聂云峰中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100190 中国科学院大学未来技术学院北京100039 中山大学网络空间安全学院深圳518107 天津大学智能与计算学部天津300350 布鲁塞尔自由大学应用物理与光子学系比利时布鲁塞尔1050

内窥镜是诊断人体器官疾病的重要医疗设备,然而受人体内腔环境影响,内窥镜图像分辨率一般较低,需对其进行超分辨处理.目前多数基于深度学习的超分辨算法直接使用双三次插值下采样从高质量图像中获取低分辨率(Low-resolution, LR)图像以... 详细信息

内窥镜是诊断人体器官疾病的重要医疗设备,然而受人体内腔环境影响,内窥镜图像分辨率一般较低,需对其进行超分辨处理.目前多数基于深度学习的超分辨算法直接使用双三次插值下采样从高质量图像中获取低分辨率(Low-resolution, LR)图像以进行配对训练,此种方式会导致纹理细节丢失,不适用于医学图像.为解决该问题,针对医学内窥镜图像开发了一种新颖的退化框架,首先从真实低质量内窥镜图像中提取丰富多样的真实模糊核与噪声模式,之后提出一种退化注入算法,利用提取的真实模糊核与噪声将高分辨率(High-resolution, HR)内窥镜图像退化为符合真实域的低分辨率图像.同时,提出一种高频引导的残差密集超分辨网络,采用基于双频率信息交互的频率分离策略,并设计多层级融合机制,将提取的多级高频信息逐层嵌入残差密集模块的多层特征,以充分恢复内窥镜图像的高频细节和低频内容.在合成与真实数据集上的大量实验表明,我们的方法优于对比方法,具有更好的主客观质量评价.

关键词：内窥镜图像超分辨率退化估计高频引导卷积神经网络

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面向图神经网络表征学习的类别知识探针

山东大学学报（理学版） 2024年第7期59卷 85-94页

作者：黄兴宇赵明宇吕子钰中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055 中山大学网络空间安全学院广东深圳518107 中国科学院大学北京100101

针对图神经网络(graph neural network,GNN)模型缺乏相应的探针这一问题,提出面向图神经网络表征学习的知识探测框架,基于不同领域数据的类别属性设计2种类别感知的知识探针,分别为聚类探针和对比聚类探针。2种探针分别探测不同模型的... 详细信息

针对图神经网络(graph neural network,GNN)模型缺乏相应的探针这一问题,提出面向图神经网络表征学习的知识探测框架,基于不同领域数据的类别属性设计2种类别感知的知识探针,分别为聚类探针和对比聚类探针。2种探针分别探测不同模型的表征效果并给出相应的分数。在引用网络、社交网络和生物网络等3个邻域的8个数据集上,对7个经典的图神经网络模型的表征学习实现了系统性地知识探测和评估实验,归纳出探测和评估结论。

关键词：图神经网络知识探针模型评价表征学习

类别条件噪声下的半监督AUC优化理论与算法

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计算机学报 2024年

作者：姜阳邦彦许倩倩杨智勇郝前秀操晓春黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室中山大学深圳校区网络空间安全学院

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中，研究者往往会同时面对标注量不足和不准确的问题。为此，本文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言，通过分析，对称替代损失在某些... 详细信息

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中，研究者往往会同时面对标注量不足和不准确的问题。为此，本文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言，通过分析，对称替代损失在某些情况下可以在半监督问题中具有噪声鲁棒性。在此基础上，本文构建了一个鲁棒半监督AUC优化框架，其导出的经验风险无需估计噪声率。此外，通过紧致泛化上界的分析表明，当模型基于足够大的训练数据集进行学习时，其在未见数据上能够很好地泛化。随后，使用Barrier hinge损失对该框架进行实例化。为加快训练过程，进一步开发了一种加速算法，将损失和梯度估计的复杂度从O(n2)降低至O（nlogn），在实验中可获得高达200倍的加速。最后，通过在15个基准数据集上进行实验验证，证明了所提方法的有效性。

关键词：半监督学习 AUC优化标签噪声二分类问题不平衡数据学习

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6G无线空口传输技术研究进展与展望

中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1078-1113页

作者：杨刚华何高宁陈睿荣张朝阳杨照辉刘荣科杨涛陈达苏昕孙韶辉宋令阳曾书豪马啸蔡穗华王千帆白宝明李南希江甲沫华为技术有限公司深圳518129 浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 大唐移动通信设备有限公司北京100094 北京大学电子学院北京100871 中山大学计算机学院广州510006 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 中国电信股份有限公司北京100033 中国信息通信研究院北京100191

自20世纪80年代以来,移动通信已彻底改变世界,对人们的生活产生了深远影响.在5G成功商用的今天,人们又开始思考6G会是什么样子.作为下一代移动通信系统,6G不仅在频谱效率、时延、可靠性等通信KPI指标上提出了更高的要求,其内涵也将涉及... 详细信息

自20世纪80年代以来,移动通信已彻底改变世界,对人们的生活产生了深远影响.在5G成功商用的今天,人们又开始思考6G会是什么样子.作为下一代移动通信系统,6G不仅在频谱效率、时延、可靠性等通信KPI指标上提出了更高的要求,其内涵也将涉及人工智能、感知等新元素,远超传统意义上移动通信的范畴.为了实现6G愿景,迫切需要业界研究与之相适应的先进无线技术方案.本文重点介绍了6G无线空口多个研究方向的技术趋势和进展,包括信道编码技术、多址和波形技术、智能超表面技术、智能MIMO(multiple input multiple output)技术等,提出并初步验证了一系列创新技术点,如便车码、格码多址等.这些创新技术的提出,对6G愿景和KPI指标的实现起到有力的支撑作用.

关键词：第六代移动通信技术(6G) 信道编码多址波智能超表面智能MIMO

考虑土层侧向力和变异性的隧道下穿引起既有隧道纵向沉降分析与控制

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铁道科学与工程学报 2024年

作者：阚绍德黄旭民梁禹广州地铁设计研究院股份有限公司中山大学土木工程学院中山大学航空航天学院隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室

在城市密集交通网络建设中，新建隧道通常会不可避免下穿既有隧道，引起既有隧道的沉降变形，甚至会引发工程结构的病害。因此需对既有隧道变形进行预测和评估，以采取对应的加固控制措施。本文综合考虑新建隧道下穿过程中土层侧向力和... 详细信息

在城市密集交通网络建设中，新建隧道通常会不可避免下穿既有隧道，引起既有隧道的沉降变形，甚至会引发工程结构的病害。因此需对既有隧道变形进行预测和评估，以采取对应的加固控制措施。本文综合考虑新建隧道下穿过程中土层侧向力和空间变异性对既有隧道沉降变形的影响，基于随机场理论和双参数弹性地基梁理论，引入最小势能原理建立了不确定性有限元力学分析模型，并通过两个典型算例，验证了模型的合理性和适用性。之后依托实际工程，对新建隧道下穿既有隧道的变形进行分析和预测，并提出了“地中水平定向钻孔注浆+洞内近接区域横纵向交叉注浆”的软土地层定向立体注浆加固技术。结果表明，考虑地层侧向力时，本文提出的方法求解得到的既有隧道变形更加接近实测数据；考虑地层空间变异性时，相比确定性方法更能准确反映地层变形的不安全状态。实际工程中应综合考虑这两者的影响。实际工程中，模型预测既有线的最大沉降变形区间为13.3～15.4mm，可能处于不安全的状态。基于预测结果针对性地提出了定向立体注浆加固控制措施，分别为地中水平定向钻孔注浆、洞内径向孔超前注浆以及洞内纵向超前水平注浆。加固后地表最大沉降变形为6 mm，低于工程沉降控制值。本文研究工作可为类似新建隧道下穿既有隧道工况的变形预测及控制提供理论和技术参考。

关键词：盾构隧道下穿施工最小势能原理沉降控制加固控制变形监测

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深圳市岩溶地层标准贯入击数神经网络模型

地质科技通报 2024年

作者：严辉林沛元广东珠三角城际轨道交通有限公司中山大学土木工程学院

潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一，为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员... 详细信息

潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一，为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员技能水平影响较大的问题，本文提出了一种快速且准确获取岩溶区土层标贯击数的新方法。以深圳市岩溶区为例，我们收集了1006组土层标贯数据，并基于此数据建立了一个11-5-1结构的单隐藏层神经网络模型，该模型拥有5个神经元并提供了易于计算的解析解。研究结果显示，该神经网络模型的决定系数达到了0.93，表明模型拥有高度的准确性；模型因子平均值为1.04，变异系数介于9%至23%。总体上，模型精度高，预测偏差离散性低。本文还深入讨论了影响模型稳定性和预测性能的多种因素，如隐藏层神经元数量、数据标准化方法、激活函数选择、数据分割比例和随机抽样效应等。通过在深圳市龙岗区两个独立工程案例的应用，验证了该神经网络模型在工程实践中的实用价值。本研究为未来岩溶区工程勘察方法的发展提供了重要参考。

关键词：岩溶地层粤港澳大湾区深圳市标准贯入试验神经网络模型评价

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云数据安全研究进展

电子与信息学报 2021年第4期43卷 881-891页

作者：鲁金钿肖睿智金舒原中山大学数据科学与计算机学院广州510006 鹏城实验室网络空间安全研究中心深圳518000

云数据安全问题是制约云计算发展的重要因素之一。该文综述了云数据安全方面的研究进展,将云数据安全所涉及的云身份认证、云访问控制、云数据安全计算、虚拟化安全技术、云数据存储安全、云数据安全删除、云信息流控制、云数据安全审... 详细信息

云数据安全问题是制约云计算发展的重要因素之一。该文综述了云数据安全方面的研究进展,将云数据安全所涉及的云身份认证、云访问控制、云数据安全计算、虚拟化安全技术、云数据存储安全、云数据安全删除、云信息流控制、云数据安全审计、云数据隐私保护及云业务可持续性保障10方面相关研究工作纳入到物理资源层、虚拟组件层及云服务层所构成的云架构中进行总结和分析;并给出了相关技术的未来发展趋势。

关键词：云数据安全云数据隐私保护云数据安全删除云信息流控制云数据安全审计