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智能交通系统中具有隐私保护性的属性基可搜索加密方案

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 3036-3045页

作者：牛淑芬戈鹏董润园刘琦刘维西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

针对智能交通系统(ITS)中车载用户出行信息容易被非法盗用、交通系统云端服务器存储的交通数据被恶意用户非法滥用等问题,该文提出一种新的属性基可搜索加密(ABSE)方案,该方案具有隐私保护、密钥聚合和轻量计算等功能。该方案在密钥生... 详细信息

针对智能交通系统(ITS)中车载用户出行信息容易被非法盗用、交通系统云端服务器存储的交通数据被恶意用户非法滥用等问题,该文提出一种新的属性基可搜索加密(ABSE)方案,该方案具有隐私保护、密钥聚合和轻量计算等功能。该方案在密钥生成阶段、访问控制阶段和部分解密阶段实现了全隐私保护;将搜索关键字嵌入到访问结构中,在实现部分策略隐藏的同时保证了关键字安全;通过密钥聚合技术,将所有满足搜索条件和访问策略的文件标识聚合成一个聚合密钥,减轻用户的密钥存储负担,保障文件密钥安全的同时进一步保障了数据安全。安全性分析表明,该方案具有隐藏访问结构安全、关键字密文不可区分安全和陷门不可区分安全。理论分析和数值模拟显示所提方案在通信和计算方面的开销是高效且实用的。

关键词：智能交通系统隐私保护属性基可搜索加密密钥聚合策略隐藏

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基于机器学习的演化多任务优化框架

计算机学报 2024年第1期47卷 29-51页

作者：麦伟杰刘伟莉钟竞辉华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 广东技术师范大学计算机科学学院广州510665

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向... 详细信息

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向之一.目前,演化多任务优化在处理两个任务时,辅助任务的选取仅限于两者之一,且在处理超多任务时对任务间知识的转移缺乏灵活性.为此,本文提出一个基于机器学习的演化多任务优化框架,命名为MaTML.该框架联合所有任务关联的子种群形成一个统一的初始化种群,利用目标任务的技能因子及其对应的种群个体分别构建标签和训练集,应用十折交叉法拟合模型,并运用模型预测与目标任务相似的个体以组成辅助种群,从而促进演化优化中的正向知识转移.本文提出的算法能够在动态的种群个体中找到目标任务的辅助种群,不仅可以为三个或以上的多任务优化灵活地选取相似辅助任务,而且解决了当任务数量为两个时有效地选择辅助任务的问题.通过与现阶段的多任务算法和超多任务算法分别在CEC2017问题测试集和WCCI2020SO问题测试集进行比较,实验结果证实MaTML在优化多任务问题时具有更优或竞争性的性能.此外,文中还详细研究了MaTML的计算资源、模型性能、模型稳定性以及相关组件.最后,本文还基于真实问题的测试进一步验证了MaTML的有效性.

关键词：演化多任务优化机器学习任务间相似性知识转移辅助任务

改进型DeepLabV3+的糖尿病眼底病变分割

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 90-97页

作者：马晓普刘文涛李贺南阳师范学院计算机科学与技术学院河南南阳473061 南阳师范学院生命科学与农业工程学院河南南阳473061

针对糖尿病视网膜眼底病变多类分割难及小病灶识别率低的问题,提出一种融合注意力机制与改进型DeepLabV3+的糖尿病视网膜眼底病变多类病症分割方法.该方法首先通过使用MobileNetV2网络提取病灶特征,减少参数量并提高算法训练速度;接着... 详细信息

针对糖尿病视网膜眼底病变多类分割难及小病灶识别率低的问题,提出一种融合注意力机制与改进型DeepLabV3+的糖尿病视网膜眼底病变多类病症分割方法.该方法首先通过使用MobileNetV2网络提取病灶特征,减少参数量并提高算法训练速度;接着通过优化空洞空间卷积金字塔池化中的空洞卷积层数与空洞率,以提高捕获小病灶特征的能力;然后基于DeepLabV3+网络模型进行改进,借助坐标注意力机制感知病灶方向和位置信息,从而提高识别精度;最后采用FGADR和IDRiD数据集分别训练和测试所提出的模型.实验结果表明:所提出方法的平均交并比(MIoU)指标为73.75%,具有较高的分割精度,验证了模型有效性.

关键词：糖尿病视网膜眼底病变深度学习 DeepLabV3+网络坐标注意力多类分割

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面向信息系统推荐与决策的高阶张量分析方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1697-1712页

作者：王贝伦张嘉琦蔡英豪王兆阳谈笑沈典东南大学计算机科学与工程学院南京210096

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解... 详细信息

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解决方案,例如疾病决策诊断或商品推荐.然而,现有的张量回归方法存在2个主要问题:一是可能丢失了张量的空间信息,导致预测结果不准确;二是计算成本过高,导致服务或解决方案不及时.对于具有高阶结构的大规模数据而言,这2点则显得更为突出.因此为了实现数据赋能,即利用张量数据来提高信息服务或解决方案的质量和效率,提出了稀疏低秩张量回归模型(sparse and low-rank tensor regression model,SLTR).该模型通过对张量系数应用l1范数和张量核范数使得张量系数具有稀疏性和低秩性两大特点,这样既保留了张量的结构信息又可以方便地解释数据.利用近端梯度方法优化了混合正则化器,使得求解过程可扩展且高效.除此之外证明了SLTR的严格误差界.在多个模拟数据集和一个视频数据集上的实验结果表明,SLTR相比于之前的方法,在更短的时间内获得了更好的预测性能.

关键词：张量回归并行近端法数据可解释性张量范数分类

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基于代理训练集的属性推理攻击防御方法

计算机学报 2024年第4期47卷 907-923页

作者：董恺蒋驰昊李想凌振杨明东南大学计算机科学与工程学院南京211189

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总... 详细信息

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总是会记住训练数据集中的显性和隐性全局属性,另一方面原因在于模型提供者无法事先知道哪些属性将受到攻击从而难以有针对性地进行防御.为了解决这个问题,本文提出了一种通用的隐私保护模型训练方法,名为PPMT(Privacy Preserving Model Training).它以迭代的方式工作.在每次迭代中,PPMT构建一个代理数据集,并在该数据集而不是私有数据集上训练模型.虽然每次迭代会同时导致隐私性的提升和功能性的降低,但隐私性的提升呈快速指数级,而功能性的降低则是缓慢线性的.经过多次迭代,PPMT在模型功能性的约束下最大化全局属性的隐私性,并生成最终的模型.本文选择了两种代表性的机器学习算法和三个典型的数据集来进行实验评估PPMT所训练出模型的功能性、隐私性和鲁棒性.结果显示,使用PPMT训练出的模型,在全局属性上会以不同速度朝不同方向改变,在功能性上的平均损失为1.28%,在超参数α保密的情况下被可能攻击倒推的成功率仅有22%~33%.这说明,PPMT不仅能保护私有数据集的全局属性隐私性,而且能保证模型有足够的功能性,以及面对可能攻击的鲁棒性.

关键词：人工智能安全属性推理攻击全局属性隐私隐私增强代理数据集

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面向实时位置的隐私保护优化与加速求解算法

计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2156-2169页

作者：董恺王立夫凌振东南大学计算机科学与工程学院南京211189

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私,位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决一... 详细信息

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私,位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决一个最优化问题构建一个最佳的LPPM,该最佳LPPM实现了在最低可容忍效用限制下的最高隐私,反之亦然.然而,它们很难直接应用于电动汽车等实时场景,因为生成最佳LPPM所需的运行时间太长(可能需要数天).另一个问题涉及构建出的LPPMs的最佳性.揭示了一些意外情况(异常),即在粒度更高的细网格上构建的最佳LPPM效用比在粒度较低的粗网格上差.引入了粒度独立性作为有效解决方法,提出了一个名为Divide-and-Coin的最佳LPPM,其可以实时执行.Divide-and-Coin将生成最佳报告位置的运行时间从至少O(n^(2.055))缩短到O(log n),其中n是报告位置的数量.实验结果显示,Divide-and-Coin可以在1s内从城市级区域生成建筑级别的最佳报告位置.

关键词：位置隐私最佳位置隐私保护机制实时位置API 隐私-效用异常粒度独立性

基于RISC-Ⅴ的深度可分离卷积神经网络加速器

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计算机学报 2024年第11期47卷 2536-2551页

作者：曹希彧陈鑫魏同权华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

人工智能时代,RISC-Ⅴ作为一种新兴的开源精简指令集架构,因其低功耗、模块化、开放性和灵活性等优势,使之成为一种能够适应不断发展的深度学习模型和算法的新平台.但是在硬件资源及功耗受限环境下,基础的RISC-Ⅴ处理器架构无法满足卷... 详细信息

人工智能时代,RISC-Ⅴ作为一种新兴的开源精简指令集架构,因其低功耗、模块化、开放性和灵活性等优势,使之成为一种能够适应不断发展的深度学习模型和算法的新平台.但是在硬件资源及功耗受限环境下,基础的RISC-Ⅴ处理器架构无法满足卷积神经网络对高性能计算的需求.为了解决这一问题,本文设计了一个基于RISC-Ⅴ的轻量化深度可分离卷积神经网络加速器,旨在弥补RISC-Ⅴ处理器的卷积计算能力的不足.该加速器支持深度可分离卷积中的两个关键算子,即深度卷积和点卷积,并能够通过共享硬件结构提高资源利用效率.深度卷积计算流水线采用了高效的Winograd卷积算法,并使用2×2数据块组合拼接成4×4数据片的方式来减少传输数据冗余.同时,通过拓展RISC-Ⅴ处理器端指令,使得加速器能够实现更灵活的配置和调用.实验结果表明,相较于基础的RISC-Ⅴ处理器,调用加速器后的点卷积和深度卷积计算取得了显著的加速效果,其中点卷积加速了104.40倍,深度卷积加速了123.63倍.与此同时,加速器的性能功耗比达到了8.7GOPS/W.本文的RISC-Ⅴ处理器结合加速器为资源受限环境下卷积神经网络的部署提供了一个高效可行的选择.

关键词：神经网络深度可分离卷积 RISC-Ⅴ Winograd快速卷积硬件加速

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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 14-32页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙大城市学院计算机与计算科学学院杭州3100152 浙江大学计算机科学与技术学院杭州3100583 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310014

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 详细信息

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.

关键词：条件生成对抗网络图像翻译生成模型图像质量评价

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基于统计特征搜索的多元时间序列预测方法

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3276-3284页

作者：潘金伟王乙乔钟博王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长... 详细信息

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长期依赖。首先对多元时间序列中的平滑特征、方差特征和区间标准化特征等统计特征进行抽取,提高时间序列搜索对趋势性、周期性、季节性的感知。随后结合统计特征在历史序列搜索相似的序列,并利用注意力机制融合当前序列信息与历史序列信息,生成可靠的预测结果。在5个真实的数据集上的实验表明该文提出的方法优于6种最先进的方法。

关键词：多元时间序列预测注意力机制长期依赖