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云边端协同安全隐私保护框架研究

南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 413-419页

作者：张晓东吕从东南京审计大学信息工程学院南京211815

随着5G的到来,终端产生的数据量呈几何级数上涨,有些数据经过边缘计算后传入云计算中心,而有些数据会直接传送到云计算中心.这些数据涉及终端的各种隐私信息,例如地理位置信息,保护这些终端的隐私信息是要解决的问题.提出云边端协同隐... 详细信息

随着5G的到来,终端产生的数据量呈几何级数上涨,有些数据经过边缘计算后传入云计算中心,而有些数据会直接传送到云计算中心.这些数据涉及终端的各种隐私信息,例如地理位置信息,保护这些终端的隐私信息是要解决的问题.提出云边端协同隐私保护框架,主要由三个部分构成:一是安全的形式化验证,在构建云边端框架时需要考虑其安全性以及隐私保护,并进行形式化验证;二是对于攻击机理的分析,云计算中心、边缘设备以及终端设备所面临的攻击有所不同,而自身具备的能力也不同,从数据层面、模型层面以及系统层面进行安全及隐私分析;三是防御策略构建,主要是模型安全及隐私诊断、攻击行为诊断以及策略协同防御.通过隐私保护框架的构建,对云边端系统进行隐私保护.

关键词：云边端协同边缘计算隐私保护隐私保护框架边缘隐私保护

多尺度单值中智系统中基于优势粗糙集模型的最优尺度选择与约简

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 495-505页

作者：王文珏黄兵南京审计大学信息工程学院南京211815

单值中智集是处理不确定、不一致信息的有效工具,结合单值中智粗糙集和多尺度决策系统,提出基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型的最优尺度选择和约简算法.首先,在构建基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型时引入正理想点、负理... 详细信息

单值中智集是处理不确定、不一致信息的有效工具,结合单值中智粗糙集和多尺度决策系统,提出基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型的最优尺度选择和约简算法.首先,在构建基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型时引入正理想点、负理想点和不确定点来刻画单值中智数大小关系;其次,结合证据理论中的信任函数和似然函数给出模型的最优尺度选择算法及约简算法;最后,利用五组UCI数据集对文中提出的模型与算法进行实例验证,分析算法的有效性.提出的算法在分类精度和算法效率两方面都有所提高,进一步扩展了单值中智粗糙集在多尺度决策系统下的应用,为后续该领域的研究提供参考.

关键词：多尺度尺度约简单值中智粗糙集最优尺度选择证据理论

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基于局部约束特征线表示的人脸识别

计算机科学 2022年第S1期49卷 429-433,536页

作者：黄璞沈阳阳杜旭然杨章静南京审计大学信息工程学院南京211815

针对协同表示分类器(CRC)及其相关算法在处理人脸识别问题时面临的特征表达能力不强、鉴别能力弱等问题,提出了局部约束特征线表示分类器(LCFLRC)用于人脸识别。LCFLRC首先将待识别图像表示成其在所有特征线上的投影的线性组合,并根据... 详细信息

针对协同表示分类器(CRC)及其相关算法在处理人脸识别问题时面临的特征表达能力不强、鉴别能力弱等问题,提出了局部约束特征线表示分类器(LCFLRC)用于人脸识别。LCFLRC首先将待识别图像表示成其在所有特征线上的投影的线性组合,并根据待识别图像与特征线的距离对其施加约束,然后采用拉格朗日乘子法求解基于L;范数的最优化问题,最后,根据待识别图像与其在每类特征线上的投影的重构残差大小判断待识别图像的类别。LCFLRC采用待识别图像在特征线上的投影来表示待识别图像,能够获取有限人脸图像样本中的更多变化,同时利用了待识别图像与特征线的距离信息,使得离待识别图像较近的特征线上的投影在表示待识别图像时重构系数较大,因此包含更多的判别信息。在CMU PIE,Extended Yale-B以及AR人脸库上的实验结果表明,相比其他分类算法,所提算法在图像光照、人脸表情、姿态等变化方面的识别率有显著提升。

关键词：人脸识别局部约束特征线表示特征分类

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大数据时代高校科研经费绩效影响与审计思考

会计之友 2022年第3期 92-97页

作者：沈凡凡南京审计大学信息工程学院

大数据时代,海量数据的审计与分析技术为审计人员提供了新的思维模式。为探寻高校科研经费绩效的影响因素,挖掘促进高校科研经费绩效水平提升的发力点,文章以公开数据集为样本,运用大数据技术提取基础数据源,构建科研经费绩效与科研资... 详细信息

大数据时代,海量数据的审计与分析技术为审计人员提供了新的思维模式。为探寻高校科研经费绩效的影响因素,挖掘促进高校科研经费绩效水平提升的发力点,文章以公开数据集为样本,运用大数据技术提取基础数据源,构建科研经费绩效与科研资源投入和科研资源产出的关系模型,通过多元线性回归检验和Spearman相关性检验验证理论假设。实证分析结果表明:科研人员和科研经费支出的投入对绩效水平有明显促进作用;科研经费拨入和专著的产出能反映科研绩效的提升程度;高校学术成果和成果授奖水平普遍偏低。据此提出完善高校科研经费内部审计制度、强化科研人员激励约束体系和探索大数据审计创新模式的审计建议,以促进高校科研经费绩效水平的提升。

关键词：科研经费绩效影响因素审计大数据

基于SCDV及各向异性调整BERT的文本语义消歧方法

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计算机应用研究 2022年第10期39卷 2979-2983页

作者：李保珍顾秀莲南京审计大学信息工程学院南京211815

文本表示需要解决文本词语的歧义性问题,并能够准确界定词语在特定上下文语境中的语义特征。针对词语的多义性及语境特征问题,提出了一种文本语义消歧的SCDVAB模型。其基于分区平均技术,将场景语料库转换为文档嵌入,并引入各向异性,改... 详细信息

文本表示需要解决文本词语的歧义性问题,并能够准确界定词语在特定上下文语境中的语义特征。针对词语的多义性及语境特征问题,提出了一种文本语义消歧的SCDVAB模型。其基于分区平均技术,将场景语料库转换为文档嵌入,并引入各向异性,改进了软聚类的稀疏复合文档向量(SCDV)算法,以提高BERT的语境化表示能力;将调整各向异性后的BERT词语嵌入,作为静态词语向量的文档嵌入,以提升文本语义消歧的能力。通过大量实验进一步证明,SCDVAB模型的效果明显优于传统的文本消歧算法,可有效提高文本语义消歧的综合性能。

关键词：语义消歧各向异性 BERT 稀疏复合文档向量文本表示

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基于局部正则二次线性重构表示的人脸识别

计算机科学 2022年第S1期49卷 407-411页

作者：黄璞杜旭然沈阳阳杨章静南京审计大学信息工程学院南京211815

稀疏表示分类器(Sparse Representation based Classification,SRC)求解过程较为复杂,所耗时间较长,协同表示分类器(Collaborative Representation based Classification,CRC)将全体训练样本作为字典来表示待识别样本,字典较大且未考虑样本的类别信息,线性回归分类器(Linear Regression based Classification,LRC)并未考虑不同类样本间的差异,且忽视了样本间的距离关系和潜在的邻域关系。针对以上基于表示学习的图像分类算法的问题和不足,提出了一种基于局部正则二次线性重构表示的人脸识别方法。该方法首先计算待识别样本的类内近邻样本;其次利用类内近邻样本线性重构待识别样本;然后将待识别样本表示成所有类内重构样本的线性组合,同时根据待识别样本与类内重构样本的误差对表示系数施加约束;最后,利用拉格朗日乘子法求解表示系数并根据待识别样本重构误差与表示系数的比值判断待识别样本的类别。在AR,FRGC和FERET数据集上的实验表明,该算法具有优越的识别准确率、时间复杂度和鲁棒性。

关键词：人脸识别二次线性重构表示学习局部正则

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高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测

计算机科学与探索 2022年第2期16卷 448-457页

作者：詹天明宋博孙乐万鸣华杨国为南京审计大学信息工程学院南京211815 南京审计大学审计信息工程与技术协同创新中心南京211815 南京信息工程大学计算机学院南京210094

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测... 详细信息

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。

关键词：高光谱变化检测协同稀疏非局部低秩张量分解

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空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

电子与信息学报 2024年第3期46卷 867-874页

作者：周华李子杰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低... 详细信息

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

关键词：空间耦合低密度奇偶校验码错误传播滑窗译码残差算法

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大数据驱动的审计知识库建设与应用

财会月刊 2022年第3期 101-107页

作者：黄佳佳李鹏伟徐超南京审计大学信息工程学院南京211815

国家审计的数据基础和审计方式随着大数据的发展而发生改变,其中文本分析技术逐渐深入应用到审计工作中。由于审计行业的领域专业性,有必要构建审计知识库以提高文本挖掘的准确性和可解释性。以大规模审计文本数据为驱动、以专家指导思... 详细信息

国家审计的数据基础和审计方式随着大数据的发展而发生改变,其中文本分析技术逐渐深入应用到审计工作中。由于审计行业的领域专业性,有必要构建审计知识库以提高文本挖掘的准确性和可解释性。以大规模审计文本数据为驱动、以专家指导思想为基础、以自然语言处理为技术手段构建审计知识库,该知识库包括审计领域词典、领域文本训练语料与词向量模型、审计领域知识图谱,进而探讨审计知识库在审计工作中的具体应用。

关键词：审计知识库大数据领域词典词向量知识图谱