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基于比特重组快速模约简的高面积效率椭圆曲线标量乘法器设计

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 344-352页

作者：刘志伟张琦黄海杨晓秋陈冠百赵石磊于斌哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对现有椭圆曲线密码标量乘法器难以兼顾灵活性和面积效率的问题,该文设计了一种基于比特重组快速模约简的高面积效率标量乘法器。首先,根据椭圆曲线标量乘的运算特点,设计了一种可实现乘法和模逆两种运算的硬件复用运算单元以提高硬... 详细信息

针对现有椭圆曲线密码标量乘法器难以兼顾灵活性和面积效率的问题,该文设计了一种基于比特重组快速模约简的高面积效率标量乘法器。首先,根据椭圆曲线标量乘的运算特点,设计了一种可实现乘法和模逆两种运算的硬件复用运算单元以提高硬件资源使用率,并采用Karatsuba-Ofman算法提高计算性能。其次,设计了基于比特重组的快速模约简算法,并实现了支持secp256k1, secp256r1和SCA-256(SM2标准推荐曲线)快速模约简计算的硬件架构。最后,对点加和倍点的模运算操作调度进行了优化,提高乘法与快速模约简的利用率,降低了标量乘计算所需的周期数量。所设计的标量乘法器在55 nm CMOS工艺下需要275 k个等效门,标量乘运算速度为48 309次/s,面积时间积达到5.7。

关键词：椭圆曲线密码硬件实现 Secp256k1 标量乘快速模约简

基于稀疏多头自注意力的轨迹k NN查询方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1756-1766页

作者：张丽平刘斌毓李松郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对基于位置信息的应用产生的时空数据体积量巨大且带有经纬度、时间等多维属性,基于索引的轨迹查询方法无法获取轨迹的时空语义特征,其轨迹表示方式忽略了轨迹的时空相关性并且对于大规模轨迹数据查询效率较低的问题,提出了一种基于... 详细信息

针对基于位置信息的应用产生的时空数据体积量巨大且带有经纬度、时间等多维属性,基于索引的轨迹查询方法无法获取轨迹的时空语义特征,其轨迹表示方式忽略了轨迹的时空相关性并且对于大规模轨迹数据查询效率较低的问题,提出了一种基于稀疏多头自注意力机制的轨迹编码器。通过轨迹编码器可以提取轨迹的高阶语义特征,将轨迹表示为轨迹编码向量。在轨迹编码向量的基础上,提出了一种基于局部敏感哈希函数的轨迹查询方法,可以快速对大规模轨迹数据进行查询。理论研究和实验结果表明:本文轨迹查询方法在查询准确率和查询效率上优于目前已有的轨迹查询方法。

关键词：计算机应用时空数据轨迹数据挖掘深度学习轨迹表示学习多头自注意力

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基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1438-1447页

作者：高雪瑶闫少康张春祥哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模... 详细信息

目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。

关键词： 3维模型分类注意力机制香农熵代表性特征投票机制

基于感知相似性的多目标优化隐蔽图像后门攻击

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1182-1192页

作者：朱素霞王金印孙广路哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 黑龙江省智能信息处理及应用重点实验室(哈尔滨理工大学) 哈尔滨150080

深度学习模型容易受到后门攻击,在处理干净数据时表现正常,但在处理具有触发模式的有毒样本时会表现出恶意行为.然而,目前大多数后门攻击产生的后门图像容易被人眼察觉,导致后门攻击隐蔽性不足.因此提出了一种基于感知相似性的多目标优... 详细信息

深度学习模型容易受到后门攻击,在处理干净数据时表现正常,但在处理具有触发模式的有毒样本时会表现出恶意行为.然而,目前大多数后门攻击产生的后门图像容易被人眼察觉,导致后门攻击隐蔽性不足.因此提出了一种基于感知相似性的多目标优化隐蔽图像后门攻击方法.首先,使用感知相似性损失函数减少后门图像与原始图像之间的视觉差异.其次,采用多目标优化方法解决中毒模型上任务间冲突的问题,从而确保模型投毒后性能稳定.最后,采取了两阶段训练方法,使触发模式的生成自动化,提高训练效率.最终实验结果表明,在干净准确率不下降的情况下,人眼很难将生成的后门图像与原始图像区分开.同时,在目标分类模型上成功进行了后门攻击,all-to-one攻击策略下所有实验数据集的攻击成功率均达到了100%.相比其他隐蔽图像后门攻击方法,具有更好的隐蔽性.

关键词：后门攻击隐蔽后门投毒攻击深度学习模型安全

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基于语境与语义模态的多任务情感原因对抽取

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 18-23,89页

作者：刘宇鹏冯贤杰姚登举哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

为了综合考虑更多模态信息,对语境和语义特征进行了建模,并将它们融合在一起以提取情感原因对。针对语境模态,采用了子句嵌入方法来获取情绪和原因的表示,并通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵。同时,通过构建子句间语义的图神经网络... 详细信息

为了综合考虑更多模态信息,对语境和语义特征进行了建模,并将它们融合在一起以提取情感原因对。针对语境模态,采用了子句嵌入方法来获取情绪和原因的表示,并通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵。同时,通过构建子句间语义的图神经网络,得到了局部语义特征。最后,通过主模态和辅助模态的匹配,得到了融合特征,以进行多任务预测,包括情感句、原因句和情感-原因对的抽取。实验结果表明,在抽取经典中文情感原因对数据时,相较于最佳基线系统,所提模型的F测度提高了2.2%。

关键词：情感原因对全局语境局部语义模态匹配

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行为增强的多层次协同Top-N推荐

哈尔滨工程大学学报 2024年第6期45卷 1119-1126页

作者：刘宇鹏吕衍河哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

传统推荐系统只利用单一用户行为,然而用户行为间是具有关联性,忽视用户行为会丢失辅助行为对目标行为的影响。本文提出了一种行为增强的多层次协同Top-N推荐,在推荐二分图和元路径图上利用注意力机制传播信息,学习多层次高阶和异质协... 详细信息

传统推荐系统只利用单一用户行为,然而用户行为间是具有关联性,忽视用户行为会丢失辅助行为对目标行为的影响。本文提出了一种行为增强的多层次协同Top-N推荐,在推荐二分图和元路径图上利用注意力机制传播信息,学习多层次高阶和异质协同信号(包括用户-项目间的和项目间的)以提高推荐性能,这样可以更好地利用推荐图结构,并充分考虑到推荐图结构上各种行为间的相互影响。在经典数据集上做了全方位实验验证模型有效性,在电商推荐数据上取得了很好效果。

关键词：辅助行为多行为图神经网络元路径图用户-项目传播层目标行为高阶异质信号

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基于差分隐私的路网环境skyline查询

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 120-127页

作者：李松王赫张丽平哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

路网中的skyline查询在智慧交通、兴趣点发现和位置服务等领域具有重要的应用价值,但存在查询效率较低、未考虑查询结果的隐私性等问题。有鉴于此,文中提出了一种基于差分隐私的路网环境下skyline查询方法。首先,针对路网环境下的初始... 详细信息

路网中的skyline查询在智慧交通、兴趣点发现和位置服务等领域具有重要的应用价值,但存在查询效率较低、未考虑查询结果的隐私性等问题。有鉴于此,文中提出了一种基于差分隐私的路网环境下skyline查询方法。首先,针对路网环境下的初始数据集数据量大和数据复杂的特点,对数据集进行预处理,利用基于距离属性划分的skyline层和路网Voronoi图的性质提出了3个剪枝规则,基于剪枝规则给出了路网环境下的数据集剪枝算法,从而有效地过滤掉大量冗余数据;其次,针对过滤后的数据集,利用网格索引的存储方式来节省存储空间,并设计了基于网格索引的skyline扩展树,基于扩展树和相应的剪枝规则提出了查询全局候选skyline点集的算法;最后,针对查询结果集,利用差分隐私预算分配模型来分配隐私预算,并基于信息散度进行结果集发布,有效提高了数据信息的隐私性。实验结果表明:所提出的查询方法的准确率在99%以上;其在数据集规模较大情况下的查询效率相较于传统skyline查询方法提升10%以上;在总差分隐私预算为0.01、0.10、0.50和1.00时,所提出的隐私预算分配方法的相对误差均低于等差分配和等比分配方法。

关键词：路网环境 skyline查询网格索引扩展树差分隐私噪声机制

语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3314-3323页

作者：丁博张立宝秦健何勇军哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150006

目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法... 详细信息

目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法。该方法首先将3维模型表示成多视图;然后为了增强零样本学习对未知类别的识别能力,通过视觉语言生成模型获得每张视图及其类别的语义描述性文本,并将其作为视图和类别提示文本之间的语义桥梁,语义描述性文本采用图像字幕和视觉问答两种方式获取;最后微调语义编码器将语义描述性文本具化为类别的语义描述,其拥有丰富的语义信息和较好的可解释性,有效减小了视图和类别提示文本的语义鸿沟。实验表明,该文方法在ModelNet10和ModelNet40数据集上的分类性能优于现有的零样本分类方法。

关键词： 3维模型分类零样本基于对比学习的图像-文本预训练模型语义描述性文本

一种融合个性化细胞关系和背景信息的宫颈细胞分类方法

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3390-3399页

作者：丁博李超炜秦健何勇军洪振龙哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150006

宫颈细胞分类在宫颈癌辅助诊断中发挥着重要的作用。然而,现有的宫颈细胞分类方法未充分考虑细胞关系和背景信息,也没有模拟病理医生的诊断方式,导致分类性能较低。因此,该文提出了一种融合细胞关系和背景信息的宫颈细胞分类方法,由基... 详细信息

宫颈细胞分类在宫颈癌辅助诊断中发挥着重要的作用。然而,现有的宫颈细胞分类方法未充分考虑细胞关系和背景信息,也没有模拟病理医生的诊断方式,导致分类性能较低。因此,该文提出了一种融合细胞关系和背景信息的宫颈细胞分类方法,由基于细胞关系的图注意力分支(GAB-CCR)和背景信息注意力分支(BAB-WSI)组成。GAB-CCR采用细胞特征间的余弦相似度,首先构建相似和差异细胞关系图,并利用GATv2增强模型对细胞关系建模。BAB-WSI使用多头注意力模块捕捉涂片背景上的关键信息并反映不同区域的重要性。最后,将增强后的细胞特征和背景特征融合,提升了网络的分类性能。实验表明,相比于基线模型Swin Transformer-L,所提方法在准确率、敏感度、特异性和F1-Score分别提高了15.9%,30.32%,8.11%和31.62%。

关键词：图像处理宫颈细胞分类细胞关系背景信息注意力机制