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基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率算法

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电子学报 2024年第1期52卷 338-353页

作者：周晓燕秦红武禹晶冯文静西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730000 北京工业大学信息学部北京100124

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与... 详细信息

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与低秩先验相结合,提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率方法,采用联合建模的方法同时估计模糊核与高分辨率图像.利用高分辨率图像、低分辨率图像及其降采样图像之间的跨尺度自相似性,对于低分辨率图像中的图像块在降采样图像中搜索相似块,将该图像块在高分辨率重建图像中对应的父块与其相似块在低分辨率图像中对应的父块合并,构造跨尺度相似图像块组矩阵.由于低分辨率图像中的跨尺度相似图像块能够为重建图像块提供潜在的细节信息,因此对相似图像块组矩阵进行低秩约束,在迭代求解过程中迫使重建图像恢复高频成分,进而促使模糊核的估计更加准确.此外,低秩约束能够表示数据的全局结构,对噪声具有鲁棒性.在真实和模拟图像上的实验表明,本文的算法能够准确地估计模糊核,重建高分辨率图像的边缘和细节,优于现有的自监督盲超分辨率算法.

关键词：盲超分辨率自相似性跨尺度低秩模糊核估计

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基于编码的反射通信协议设计与性能分析

计算机研究与发展 2024年

作者：何昕吴帆祝玉军许勇杨盘隆安徽师范大学计算机与信息学院南京信息工程大学计算机学院中国科学技术大学计算机科学与技术学院

周围环境中不断增加的物联网设备给我们带来了巨大的机遇，但也带来了挑战，包括有限的电池寿命、低计算能力和多址接入的可扩展性．反向散射通信使得无处不在的物联网设备能够以超低功耗的方式进行通信，然而，支持大规模并发通信也是... 详细信息

周围环境中不断增加的物联网设备给我们带来了巨大的机遇，但也带来了挑战，包括有限的电池寿命、低计算能力和多址接入的可扩展性．反向散射通信使得无处不在的物联网设备能够以超低功耗的方式进行通信，然而，支持大规模并发通信也是反射通信需要研究的问题之一．针对大规模标签并发通信误码率较高，传输速率低等问题，设计基于编码的码分多址接入技术，以支持多标签反向散射并发可靠通信．首先，该系统利用沃尔什码等正交性较强的码片区分标签，结合纠错编码，以增强抗干扰能力；其次利用相关检测与译码联合解码，降低误码率，实现信道的可靠通信；最后，在此基础上，基于K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）设计标签分组机制，充分利用时-码2维资源，扩充容量．实验表明，该方案能够实现100+个标签的可靠通信，误码率约2%，吞吐量达到了39Mbps．

关键词：反向散射通信多标签码分多址接入分组算法性能评价

基于改进GAT的多特征融合谣言检测模型MFLAN

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计算机工程 2024年

作者：马满福陈嘉豪李勇张聪西北师范大学计算机科学与工程学院

传统的图神经网络模型缺乏对节点之间复杂关系的建模能力，且对大规模图的处理能力较弱，无法有效地从大规模图中提取代表性的子图，由此导致训练和推理的精确率不高。提出一种基于改进图注意力网络的多特征融合谣言检测模型MFLAN。首先... 详细信息

传统的图神经网络模型缺乏对节点之间复杂关系的建模能力，且对大规模图的处理能力较弱，无法有效地从大规模图中提取代表性的子图，由此导致训练和推理的精确率不高。提出一种基于改进图注意力网络的多特征融合谣言检测模型MFLAN。首先，MFLAN通过加入注意力机制的特征融合方法，将每个特征赋予不同的权重，对原始特征进行加权和操作，获得融合后的特征向量；其次，加入正值位置编码，使模型可以获取位置信息表示；然后，引入可学习的参数矩阵，模型在训练过程中自动地学习和优化参数值。最后，对注意力分数进行稀疏化，将大规模图中部分不重要节点的注意力置为零，以此实现了MFLAN模型。实验结果表明，MFLAN模型在Ma-Weibo和Weibo23上的准确率分别达到了97.71%和97.10%，相较于Dir-GNN模型分别提升了1.07%和1.12%，与其他谣言检测模型相比，各项性能指标均有提升。

关键词：谣言检测新浪微博信息传播特征融合图注意力网络

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基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法

计算机工程 2024年

作者：李启文王治和杜辉鲁德鹏西北师范大学计算机科学与工程学院

密度峰值聚类算法可以发现任意形状的簇，对噪声具有鲁棒性，因此被广泛应用于各个领域。但密度峰值聚类算法需要人工选取聚类中心，且对于密度不均匀型数据集表现较差。为此，本文提出了一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首... 详细信息

密度峰值聚类算法可以发现任意形状的簇，对噪声具有鲁棒性，因此被广泛应用于各个领域。但密度峰值聚类算法需要人工选取聚类中心，且对于密度不均匀型数据集表现较差。为此，本文提出了一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先，计算局部密度和相对距离的乘积θi，通过Z-score标准化方法，将θi映射到符合高斯分布的二维空间中，利用高斯分布的标准偏差来自适应选取聚类中心，得到聚类中心集合C。其次，将其余数据点分配到离其最近的聚类中心所在的簇中，得到初步划分LC。最后，提出缝合因子模型计算簇间缝合系数Sim，当Sim值大于阈值threshold时合并LC中最相似簇并更新Sim矩阵，直至完成合并得到最终结果。实验结果表明，在人工数据集和真实数据集上与DBSCAN算法、DPC算法和ICKDC算法对比，所提算法聚类准确度更高、聚类性能更佳。

关键词：密度峰值聚类算法高斯分布 Z-score标准化缝合因子簇间相似度

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基于用户轨迹和好友关系的兴趣点推荐

计算机工程与科学 2024年

作者：刘国岐何廷年荣艺煊李卓然西北师范大学计算机科学与工程学院

连续兴趣点(POI)推荐是基于地理位置社交网络(LBSN)的重要应用之一，已有的研究提出了采用兴趣点信息以及时空信息进行推荐的方法，但没有充分地利用相关辅助信息，因此无法缓解用户短轨迹签到导致的信息不足问题。针对这些问题，我们... 详细信息

连续兴趣点(POI)推荐是基于地理位置社交网络(LBSN)的重要应用之一，已有的研究提出了采用兴趣点信息以及时空信息进行推荐的方法，但没有充分地利用相关辅助信息，因此无法缓解用户短轨迹签到导致的信息不足问题。针对这些问题，我们提出一种整合好友关系和自注意力的兴趣点推荐模型(Friends relationship and self-attention，ATFR)。该预测模型包含三个部分：首先通过图嵌入的方法得到好友关系的向量表示并利用GRU得到用户兴趣偏好向量;其次利用自注意力机制对用户签到序列的顺序影响和社交影响建模，有选择地关注签入序列中相关的历史签入记录;最后根据兴趣点排序列表进行未来兴趣点推荐。我们在两个真实数据集上的实验结果表明该方法有更好的表现，可以用来提高网站应用和个性化兴趣点推荐服务的质量。

关键词：兴趣点推荐好友关系社交网络自注意力机制

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车联网环境下多接收者匿名签密方案

计算机工程 2024年

作者：邢丹丹曹素珍赵晓周大伟王正西北师范大学计算机科学与工程学院

车联网的快速发展为交通系统带来了极大的便利，然而，车辆之间的公开通信引起了一系列安全风险，针对车联网中车辆的隐私泄露和恶意车辆提供虚假信息的问题，该文提出了一种适用于车联网环境下的多接收者匿名签密方案。该方案使车辆能... 详细信息

车联网的快速发展为交通系统带来了极大的便利，然而，车辆之间的公开通信引起了一系列安全风险，针对车联网中车辆的隐私泄露和恶意车辆提供虚假信息的问题，该文提出了一种适用于车联网环境下的多接收者匿名签密方案。该方案使车辆能够向一组路边单元RSU发送秘密信息。在这个过程中，首先可信中心生成的长期伪身份和自己生成的短期伪身份保证车辆的强匿名性来提供有条件的隐私，并避免造成发送者车辆的身份泄露；其次在签密的过程中将指定的一组接收者RSU的身份信息采用模多项式计算后添加到密文当中实现RSU之间的匿名；此外，如果发现车辆有篡改和拦截消息等恶意行为，它会被可信中心跟踪并撤销身份。在椭圆曲线离散对数问题和计算性Diffie-Hellman的基础上证明了该方案在ROM下的消息保密性、不可伪造性、匿名性、可撤销性等安全要求，安全性证明和效率分析表明该方案具有较高的安全性。实验结果表明，相比方案[23-25]，该方案在车辆对消息进行签密的阶段中所用时间减少了36.4%～54.7%，总时间减少了47.3%～56.7%，同时，该方案在解签密阶段是恒定数值，具有较高的计算效率和实用性。

关键词：车联网多接收者签密匿名性可追踪可撤销

IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制

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软件学报 2024年第5期35卷 2522-2542页

作者：王郁夫王兴伟易波黄敏东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP... 详细信息

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP流量捕获文件中的16进制头部字段作为样本元素.其次,在预检测阶段,引入轻量化二值卷积神经网络(BCNN),设计一种二维流量矩阵作为模型输入,整体感知网络在混杂DDoS流量后出现的恶意态势作为告警DDoS发生的证据.告警后,深度检测阶段介入,引入一维卷积神经网络(1DCNN)具体区分混杂的DDoS报文,从而下发阻断策略.在实验中,自建IPv6-LAN拓扑并基于NAT 4to6技术重放CIC-DDoS2019公开集生成纯IPv6-DDoS流量源测试.结果证明,所提机制提升针对DDoS攻击的响应速度、准确度和攻击流量过滤效率,当DDoS流量出现仅占总网络6%和10%时,BCNN就能以90.9%和96.4%的准确度感知到DDoS攻击的发生,同时1DCNN能够以99.4%准确率区分DDoS报文并过滤.

关键词： DDoS防御两阶段 DDoS攻击监控 DDoS流量过滤 BCNN和1DCNN IPv6

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一种基于核心向量机的分层入侵检测模型

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 296-301,314页

作者：张洁张永辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

近年来,网络攻击类型变得越来越复杂,传统的网络入侵检测模型仍然存在一些缺陷,难以正确分类每一种类型的攻击。提出一种基于核心向量机的分层网络入侵检测模型,第一个分类器和第二个分类器以数据集的特征作为输入,将网络流量分为攻击... 详细信息

近年来,网络攻击类型变得越来越复杂,传统的网络入侵检测模型仍然存在一些缺陷,难以正确分类每一种类型的攻击。提出一种基于核心向量机的分层网络入侵检测模型,第一个分类器和第二个分类器以数据集的特征作为输入,将网络流量分为攻击或正常。第三个分类器使用前两个分类器的输出和初始数据集的特征作为输入。该模型旨在正确分类每一种攻击并提供低误报率和高检测率。在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验,实验结果证明该模型提高了分类性能,与现有方法相比该模型在准确性、检测率、误报率和时间开销等方面具有竞争优势。

关键词：入侵检测 NMF算法核心向量机特征选择

基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型

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通信学报 2024年第6期45卷 196-209页

作者：王杨许佳炜王傲夏慧娟赵传信季一木安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

为了实现完全不依赖目标域数据的Wi-Fi跨域人体动作感知,提出了一种基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型INDG-Fi。INDG-Fi使用实例标准化去除CSI特征表示的领域信息,接着构建共享特征提取的动作分类器和域分类器,并通过动作偏向... 详细信息

为了实现完全不依赖目标域数据的Wi-Fi跨域人体动作感知,提出了一种基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型INDG-Fi。INDG-Fi使用实例标准化去除CSI特征表示的领域信息,接着构建共享特征提取的动作分类器和域分类器,并通过动作偏向学习和对抗性的域学习,将编码层提取的特征偏向人体动作引起的信号特征,同时远离领域信号影响。为了让模型关注受人体动作影响更显著的子载波信号,在编码层中加入子载波注意力模块。实现结果表明,所提INDG-Fi在不可见的用户和位置的感知性能分别为97.99%和92.73%,能够实现鲁棒的跨域感知。

关键词：信道状态信息无线感知人体动作识别域泛化