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大语言模型评估技术研究进展

数据采集与处理 2024年第3期39卷 502-523页

作者：赵睿卓曲紫畅陈国英王坤龙徐哲炜柯文俊汪鹏北京计算机技术及应用研究所北京100854 东南大学计算机科学与工程学院南京211189

随着大语言模型的广泛应用,针对大语言模型的评估工作变得至关重要。除了大语言模型在下游任务上的表现情况需要评估外,其存在的一些潜在风险更需要评估,例如大语言模型可能违背人类的价值观并且被恶意输入诱导引发安全问题等。本文通... 详细信息

随着大语言模型的广泛应用,针对大语言模型的评估工作变得至关重要。除了大语言模型在下游任务上的表现情况需要评估外,其存在的一些潜在风险更需要评估,例如大语言模型可能违背人类的价值观并且被恶意输入诱导引发安全问题等。本文通过分析传统软件、深度学习模型与大模型的共性与差异,借鉴传统软件测评和深度学习模型评估的指标体系,从大语言模型功能评估、性能评估、对齐评估和安全性评估几个维度对现有工作进行总结,并对大模型的评测基准进行介绍。最后依据现有研究与潜在的机遇和挑战,对大语言模型评估技术方向和发展前景进行了展望。

关键词：大语言模型功能评估性能评估对齐评估安全性评估

混合云环境下面向数据生命周期的自适应访问控制

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软件学报 2024年第3期35卷 1357-1376页

作者：林莉毛新雅储振兴解晓宇北京工业大学信息学部计算机学院北京100124 可信计算北京市重点实验室(北京工业大学) 北京100124

混合云模式下企业业务应用和数据经常跨云流转迁移,面对多样复杂的云服务环境,当前大多数混合云应用仅以主体为中心制定数据的访问控制策略并通过人工调整策略,无法满足数据在全生命周期不同阶段时的细粒度动态访问控制需求.为此,提出... 详细信息

混合云模式下企业业务应用和数据经常跨云流转迁移,面对多样复杂的云服务环境,当前大多数混合云应用仅以主体为中心制定数据的访问控制策略并通过人工调整策略,无法满足数据在全生命周期不同阶段时的细粒度动态访问控制需求.为此,提出一种混合云环境下面向数据生命周期的自适应访问控制方法AHCAC.该方法首先采用基于关键属性的策略描述思想去统一混合云下数据全生命周期的异构策略,尤其引入“阶段”属性显式标识数据的生命周期状态,为实现面向数据生命周期的细粒度访问控制提供基础;其次针对数据生命周期同阶段策略具有相似性和一致性的特点,定义策略距离,引入基于策略距离的层次聚类算法实现数据生命周期各阶段对应访问控制策略的构建;最后通过关键属性匹配实现当数据所处阶段变化时,触发策略评估引擎上数据对应阶段策略的自适应调整和加载,最终实现面向数据生命周期的自适应访问控制.在OpenStack和开源策略评估引擎Balana上通过实验验证了所提方法的有效性和可行性.

关键词：混合云数据生命周期访问控制层次聚类策略自适应调整

基于增强嵌入特征超图学习的恶意域名检测方法

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2334-2346页

作者：魏金侠龙春付豪宫良一赵静万巍黄潘中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特... 详细信息

攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.

关键词：恶意域名超图学习决策树嵌入式编码空间统计特征

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面向车联网车辆的轻量级持续身份认证协议

电子学报 2024年第6期52卷 1903-1910页

作者：邹光南尤启迪金星虎马永春李洁榆清华大学计算机科学与技术系北京100084 航天恒星科技有限公司北京100086

基于云-边缘计算的车联网(Cloud-Edge computing for the Internet of Vehicle,CEIoV)能够支持大规模车辆的实时访问与服务请求,为了保证其内部资源的安全性,需要对车辆进行身份认证而后才能接入CEIoV;但是车辆本身处于运行状态且计算... 详细信息

基于云-边缘计算的车联网(Cloud-Edge computing for the Internet of Vehicle,CEIoV)能够支持大规模车辆的实时访问与服务请求,为了保证其内部资源的安全性,需要对车辆进行身份认证而后才能接入CEIoV;但是车辆本身处于运行状态且计算、存储和通信资源受限,给CEIoV车辆的身份认证带来挑战.本文基于具有简单密码操作的变色龙哈希函数,提出了一个连续轻量级身份认证协议(Lightweight Continuous identity Authentication,LCA),实现了对于资源受限车辆的认证和CEIoV内部资源的安全保障.本文在随机预言机模型下证明了LCA协议的语义安全性;并通过实验验证LCA协议在连续认证过程中具有较低的计算和通信成本.

关键词：身份认证变色龙哈希函数轻量级多接入边缘计算隐私保护

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时空众包中的多轮跨平台在线匹配

太原理工大学学报 2024年第1期55卷 155-162页

作者：金倩倩李博扬成雨蓉孙永佼北京理工大学计算机学院北京100081 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110167

【目的】为了解决传统单平台任务分配中的供需不平衡问题,跨平台在线匹配成为了一种新兴解决方案,它允许多个类似的平台建立合作关系,将无法完成的任务发送给其他平台,增加任务被接受的概率。然而,目前的跨平台在线匹配都只考虑了单轮... 详细信息

【目的】为了解决传统单平台任务分配中的供需不平衡问题,跨平台在线匹配成为了一种新兴解决方案,它允许多个类似的平台建立合作关系,将无法完成的任务发送给其他平台,增加任务被接受的概率。然而,目前的跨平台在线匹配都只考虑了单轮的匹配过程,难以在多平台竞争中找到良好的决策结果。为了解决以上不足,研究了多轮跨平台在线匹配问题,并提出了基于贪心的多轮匹配算法和基于多方博弈的匹配算法。【方法】基于贪心的多轮匹配算法通过将任务进行多轮转发和匹配,由平台贪心地选择高收益的任务来完成,以提高任务完成的效率。基于多方博弈的匹配算法则通过建立合作平台之间的激励机制,计算满足纳什均衡的任务分配策略,让平台在竞争中寻找更优的策略,从而实现整体性能的提升。【结果】实验结果表明本文的算法可以提高平台的总收入,体现了本文工作的效果和效率。

关键词：时空众包任务分配在线匹配博弈论贪心

基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎网络模型

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通信学报 2024年第2期45卷 106-114页

作者：李元诚林玉坤华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网... 详细信息

针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网系统中快速定位和发现APT攻击痕迹。该模型首先将输入的网络威胁情报(CTI)日志图和物联网系统内核审计日志图编码为超图,经超图神经网络(HGNN)层计算日志图的全局信息和节点特征;然后由Transformer编码器提取超边位置特征;最后对超边进行匹配计算相似度分数,从而实现物联网系统网络环境下APT攻击的威胁狩猎。在物联网仿真环境下的实验结果表明,提出的HTTN模型与目前主流的图匹配神经网络相比均方误差降低约20%,Spearman等级相关系数提升约0.8%,匹配精度提升约1.2%。

关键词：高级持续性威胁威胁狩猎图匹配超图

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基于用户长短期历史的多兴趣召回算法

南京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 12-17页

作者：张旭欧中洪宋美娜北京邮电大学计算机学院北京100876

随着互联网时代的高速发展,用户面临信息过载问题,推荐系统应运而生.推荐系统一般分两个阶段,即推荐召回和推荐排序,推荐召回阶段主要用来筛选出一部分候选集以减小推荐排序阶段的计算压力.多兴趣个性化推荐系统对于每一个用户,算法能... 详细信息

随着互联网时代的高速发展,用户面临信息过载问题,推荐系统应运而生.推荐系统一般分两个阶段,即推荐召回和推荐排序,推荐召回阶段主要用来筛选出一部分候选集以减小推荐排序阶段的计算压力.多兴趣个性化推荐系统对于每一个用户,算法能学习到用户的多种不同的兴趣偏好,然而目前的多兴趣召回算法只考虑了用户短期历史纪录,忽视了用户长期历史纪录中蕴含的丰富信息.针对这一问题,提出一种基于用户长短期历史的多兴趣召回算法,通过不同的神经网络模型结构分别建模用户长短期兴趣偏好,并通过门控融合网络融合用户长短期兴趣偏好,最终得到用户的多个兴趣偏好,实现了个性化推荐召回.在两个公开数据集上的实验证明了模型的有效性.

关键词：推荐系统序列推荐多兴趣长短期历史图神经网络

TokenVis:面向以太坊区块链ERC-20智能合约演变模式的可视分析方法

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电子学报 2024年第2期52卷 441-454页

作者：李国政赵琮刘驰陈思明王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 复旦大学大数据学院上海200433

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代... 详细信息

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统,用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架,提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局,建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例,包含不同类型代币的演变模式,验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性.

关键词：区块链智能合约加密货币可视分析 ERC-20代币

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基于像素对比学习的图像超分辨率算法

自动化学报 2024年第1期50卷 181-193页

作者：周登文刘子涵刘玉铠华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

目前,深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)已主导了单图像超分辨率(Single image superresolution,SISR)技术的研究,并取得了很大进展.但是,SISR仍是一个开放性问题,重建的超分辨率(Super-resolution,SR)图像往往会出现模糊、纹理细节丢失和失真等问题.提出一个新的逐像素对比损失,在一个局部区域中,使SR图像的像素尽可能靠近对应的原高分辨率(High-resolution,HR)图像的像素,并远离局部区域中的其他像素,可改进SR图像的保真度和视觉质量.提出一个组合对比损失的渐进残差特征融合网络(Progressive residual feature fusion network,PRFFN).主要贡献有:1)提出一个通用的基于对比学习的逐像素损失函数,能够改进SR图像的保真度和视觉质量;2)提出一个轻量的多尺度残差通道注意力块(Multi-scale residual channel attention block,MRCAB),可以更好地提取和利用多尺度特征信息;3)提出一个空间注意力融合块(Spatial attention fuse block,SAFB),可以更好地利用邻近空间特征的相关性.实验结果表明,PRFFN显著优于其他代表性方法.

关键词：图像超分辨率卷积神经网络对比学习注意力机制

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