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域名系统递归解析服务安全技术综述：风险、防护和测量

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计算机研究与发展 2025年

作者：李沁心武文浩王兆华李振宇中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中国科学院计算机网络信息中心

在域名系统（domain name system， DNS）中，DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互，使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户，DNS递归解... 详细信息

在域名系统（domain name system， DNS）中，DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互，使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户，DNS递归解析服务过程已成为互联网基础设施攻击的一个重要目标.由于DNS递归解析服务规模庞大且部署方式繁多，现有的DNS安全拓展机制在DNS递归解析服务器中存在部署复杂、兼容性差等问题，但是目前还缺少对安全防护机制的部署测量方法的研究与总结工作，缺乏针对DNS递归解析服务安全风险的系统全面的评估工作.针对上述现状，将DNS递归解析服务存在的安全风险分为5大类，对DNS递归解析服务安全威胁，DNS安全拓展机制和DNS递归解析服务安全风险评估与测量等方面的现状与最新研究成果进行了归纳与总结，并对DNS递归解析服务安全监测与治理的潜在研究方向进行了展望.

关键词：域名系统递归解析服务网络测量安全风险评估 DNS递归安全

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自适应暗通道先验与中值大气光的图像去雾

光电子·激光 2025年

作者：刘丽萍吴微微姚成贵江西信息应用职业技术学院计算机技术系嘉兴大学数据科学学院

为了在彻底去除雾霾效果的同时，避免产生光晕伪影和亮度偏暗等不足，提出了自适应暗通道先验与中值大气光的图像去雾方法。方法中提出了自适应的暗通道先验，根据像素邻域的亮度、饱和度以及标准差，自适应地确定求取暗通道的邻域大小... 详细信息

为了在彻底去除雾霾效果的同时，避免产生光晕伪影和亮度偏暗等不足，提出了自适应暗通道先验与中值大气光的图像去雾方法。方法中提出了自适应的暗通道先验，根据像素邻域的亮度、饱和度以及标准差，自适应地确定求取暗通道的邻域大小，从而对透射率进行动态估计，以保持图像适宜亮度的同时避免光晕伪影；选取亮度最大的10%像素，然后以这些像素分别在三个通道内的中值，作为大气光值；根据估计的透射率和大气光，在大气散射模型上对有雾图像进行去雾恢复。实验结果显示，本文方法对有雾图像处理后，图像的视觉效果优于现有方法，信息熵和平均梯度分别高于现有方法2.12%和5.58%以上，直方图分布更合理。因此，本文方法能更有效地应用于图像去雾。

关键词：图像去雾自适应暗通道先验中值大气光透射率平均梯度

MQLserve：基于量化的多任务大语言模型服务系统

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计算机学报 2025年

作者：符芳诚夏义扉崔斌北京大学计算机学院

随着大语言模型（LLMs）的不断发展，针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增，以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而，尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟... 详细信息

随着大语言模型（LLMs）的不断发展，针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增，以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而，尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用，但在多任务场景却鲜有研究。具体来说，由于主流的量化方法会导致基座大模型无法在任务之间共享，现有多任务服务系统难以结合量化进行部署，限制了其在资源受限场景下的可用性。此外，现有多任务服务系统缺乏灵活的动态任务实时添加能力和针对多任务场景的调度算法支持，往往导致其系统的低吞吐、高延迟、低响应时间和极差的灵活性。本文针对现有LLM服务系统在多任务场景下的不足，创新地提出了一个多LoRA任务服务系统MQLserve。一方面，本系统设计了一种灵活高效的动态多任务量化算法，支持多任务的模型联合量化，赋能多任务场景下量化模型的共享，显著降低了模型部署的显存需求；同时支持实时的动态任务添加，提升了线上服务的稳定性和灵活性。另一方面，本系统针对多任务场景，提出了一种新型的基于输出长度预测和聚类的调度算法，有效地解决了传统调度算法在多任务场景下存在的高昂显存开销和频繁显存切换等问题，提升了系统性能。实验结果表明，与现有多任务服务系统相比，MQLserve在不同负载场景下，吞吐提高了7.5%-58.1%，延迟降低了9.6%-43.3%，平均响应时间缩短了84.2%，平均SLO满足率提高了330%。

关键词：多LoRA任务服务系统 LoRA 量化多任务调度

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一种双视角下的社区检测算法

复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：骆凯宾晟孙更新青岛大学计算机科学技术学院

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多... 详细信息

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多尺度的社区结构，更精确地识别社区边界。实验表明，与多种现有的社区检测模型相比，MBCD模型在处理非重叠与重叠社区检测任务时展现出显著性能提升，证实了其在提升社区检测效能方面的有效性和优越性。

关键词：社区检测图卷积网络社区结构稳定性节点相似性

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基于双端联合学习的多视图聚类

计算机研究与发展 2025年

作者：杜亮李晓东陈艳周芃钱宇华山西大学计算机与信息技术学院太原理工大学计算机科学与技术学院安徽大学计算机科学与技术学院山西大学大数据科学与产业研究院

多锚点图作为解决大规模多视图聚类问题的关键方法受到了广泛关注.然而，现有的多锚点图聚类方法在应对这一挑战时都面临多个问题.其中，一致性锚点图学习方法难以处理锚点图不对齐问题，并且过度依赖一致性图，限制了其聚类结果的准确... 详细信息

多锚点图作为解决大规模多视图聚类问题的关键方法受到了广泛关注.然而，现有的多锚点图聚类方法在应对这一挑战时都面临多个问题.其中，一致性锚点图学习方法难以处理锚点图不对齐问题，并且过度依赖一致性图，限制了其聚类结果的准确性和可靠性；锚点图集成聚类方法则是在基聚类器的生成与融合过程中割裂了不同锚点图之间的联系，影响了其聚类效果的有效性和稳定性.为解决这些问题，提出了一种基于双端联合学习的新型多视图聚类方法.该方法充分考虑了多锚点图信息和锚点端聚类对样本端聚类的联合作用，实现了锚点端聚类和样本端聚类同步进行，并通过对多锚点图信息的综合实现了样本端聚类与多个锚点端聚类的集成对齐.与现有方法不同，该方法无需直接学习一致性锚点图，可以处理任意类型的锚点不对齐问题，并且规避了图学习与图划分分步处理对聚类性能的不利影响.此外，其在一个完整的优化框架中同时利用多个锚点图进行锚点端聚类和样本端聚类，有效解决了基聚类器生成阶段无法利用除自身外的其他锚点图和集成阶段无法充分利用所有锚点图的问题.实验结果表明，所提出的方法在聚类性能和时间消耗方面均优于多个对比方法，有效增强了多视图数据的聚类性能.所提出方法以及所采用对比方法的相关代码附在：http://***/lxd1204/DLMC.

关键词：多视图聚类锚点端样本端对齐集成

一种基于核数据变换方法的遥感图像谱聚类算法

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林业工程学报 2025年

作者：赵海军陈华月崔梦天西华师范大学计算机学院西南民族大学计算机科学与技术学院

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一... 详细信息

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵成分分析法的分析,并基于信息论概念和核密度估计密切相关的瑞利二次熵,提出了一种新的最佳特征提取和无监督降维方法,即最佳核熵成分分析法。它根据类或聚类信息方面的数据结构,采用一个额外的旋转,使得成分之间的独立性最大化;在这些成分中最佳地捕捉数据的高信息势部分,直接找到关于保留成分的数量的最大化信息势的基,以确保得到的解比标准的核熵成分分析得到的解保留更多(或相等)的信息势;并提出了采用梯度上升法来求解最佳核熵成分分析优化问题,具体实现是采用了一种简单的提前终止方案,以确保梯度达到一个额外迭代不会显著修改成本函数的区域。其次,通过对最佳核熵成分分析变换和样本外扩展的分析,构建了一种基于角距离度量的谱聚类算法,它采用角距离度量的核k-均值聚类目标,而不是采用基于欧氏距离的度量。优化过程采用最佳核熵成分分析空间中的角距离,以保证收敛到局部最优,从而实现图像的聚类。基于多光谱卫星图像的实验结果表明,本研究提出的谱聚类算法不仅适用于遥感图像的云筛选问题,而且相比目前其他先进的聚类算法有更好的分类性能。

关键词：遥感图像非线性特征提取概率密度函数 k-均值瑞利熵谱聚类

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基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述

软件学报 2025年

作者：邹慧琪史彬泽宋凌云韩笑琳尚学群西北工业大学计算机学院

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,... 详细信息

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提供了有力的工具.此外,新兴的时空大模型在现有时空图神经网络方法的基础上提供了新的研究视角.然而,现有的大多数综述对该领域方法的分类框架较为粗略,对复杂数据类型(如动态异质图和动态超图)缺乏全面和深入的介绍,并且没有对时空图大模型相关的最新研究进展进行详细总结.因此,基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法分成时空融合架构和时空大模型,旨在从传统和新兴两个角度进行介绍.将时空融合架构根据具体的复杂数据类型划分成动态图、动态异质图和动态超图.将时空大模型根据时间维度和空间维度划分成时间序列和图,并在基于图的大模型中列举时空图相关的最新研究.详细介绍不同关键算法的核心细节并对比不同方法的优缺点,列举基于图神经网络的复杂时空数据挖掘的应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行展望.

关键词：复杂时空数据挖掘图神经网络时空大模型

同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究

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电子与信息学报 2025年

作者：李斌杨冬东南京信息工程大学计算机学院

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，... 详细信息

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明，相较于无源STAR-RIS方案，所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。

关键词：有源同时透射和反射可重构智能表面移动边缘计算计算卸载资源分配

基于累积前景理论的多粒度概率语言双边匹配决策方法

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控制与决策 2025年第1期40卷 300-307页

作者：王磊李文杰王海辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学理学院南京审计大学计算机学院

针对多粒度概率语言下信息丢失以及未考虑主体心理行为的双边匹配决策问题,提出基于累积前景理论的多粒度概率语言非对称正态云(MPLANC)双边匹配决策方法.首先,定义多粒度概率语言非对称正态云及其可能度,用于处理和比较多粒度概率语言... 详细信息

针对多粒度概率语言下信息丢失以及未考虑主体心理行为的双边匹配决策问题,提出基于累积前景理论的多粒度概率语言非对称正态云(MPLANC)双边匹配决策方法.首先,定义多粒度概率语言非对称正态云及其可能度,用于处理和比较多粒度概率语言信息,既简单有效又最大限度地防止原始信息丢失;然后,构建基于MPLANC双向投影的非线性优化模型和MPLANC幂HM集成算子,以获得不同主体的属性权重和正负理想参考点;接着,考虑双边主体的心理行为,利用累积前景理论构建双边主体的前景值矩阵,依据前景值最大化构建多目标优化模型来确定最优匹配结果;最后,通过服务外包匹配算例验证所提出方法的有效性和实用性,并通过灵敏度分析和对比分析,进一步验证所提出方法的灵活性和优点.

关键词：双边匹配多粒度概率语言术语集非对称正态云双向投影幂HM集结算子累积前景理论