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基于多关系图注意力网络的社交机器人检测

计算机科学 2025年第1期52卷 298-306页

作者：孟令君陈鸿昶王庚润郑州大学网络空间安全学院郑州450003 信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003

现阶段社交机器人已经广泛存在于社交平台,社交机器人的存在使得网络上的舆论环境可以被人为操纵,这样不仅损害了绿色和谐的网络环境,同时也导致人们正常的网络生活受到极大影响。现有的检测方法可以分为基于特征、基于文本和基于图的方... 详细信息

现阶段社交机器人已经广泛存在于社交平台,社交机器人的存在使得网络上的舆论环境可以被人为操纵,这样不仅损害了绿色和谐的网络环境,同时也导致人们正常的网络生活受到极大影响。现有的检测方法可以分为基于特征、基于文本和基于图的方法,其中基于图数据的检测方法大多忽略了图中关系的异质性,并且由于图神经网络存在过渡平滑现象而不能进行深度检测。针对这一问题,提出基于多关系图注意力网络的社交机器人检测方法,在训练时首先将不同关系下的子图抽取出来,然后对子图中的节点采用注意力机制进行聚合,在不同关系下进行节点表示学习并得到节点表示,最后利用通道注意力融合不同关系下的同一节点得到节点表示;同时采用基于LSTM注意力的后连接操作让节点可以自适应地选择邻域进行聚合,以此来缓解过度平滑现象。在Cresci15,Twibot20和MGTAB这3个数据集上的实验结果表明,与11个模型中评价指标的最优值相比,该模型的准确率分别提升了0.47%,1.19%和0.38%,验证了多关系图注意力网络进行社交机器人检测的有效性。

关键词：异质图图注意力节点表示学习 LSTM注意力社交机器人

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计算机视觉领域对抗样本检测综述

计算机科学 2025年第1期52卷 345-361页

作者：张鑫张晗牛曼宇姬莉霞郑州大学网络空间安全学院郑州450001 智能警务四川省重点实验室四川泸州646000 四川大学计算机学院成都610065

随着数据量的增加和硬件性能的提升,深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展.然而,深度学习模型容易受到对抗样本的攻击,导致输出发生显著变化.对抗样本检测作为一种有效的防御手段,可以在不改变模型结构的前提下防止对抗样本对深度学... 详细信息

随着数据量的增加和硬件性能的提升,深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展.然而,深度学习模型容易受到对抗样本的攻击,导致输出发生显著变化.对抗样本检测作为一种有效的防御手段,可以在不改变模型结构的前提下防止对抗样本对深度学习模型造成影响.首先,对近年来的对抗样本检测研究工作进行了整理,分析了对抗样本检测与训练数据的关系,根据检测方法所使用特征进行分类,系统全面地介绍了计算机视觉领域的对抗样本检测方法;然后,对一些结合跨领域技术的检测方法进行了详细介绍,统计了训练和评估检测方法的实验配置;最后,汇总了一些有望应用于对抗样本检测的技术,并对未来的研究挑战进行展望.

关键词：深度学习对抗样本攻击对抗样本检测人工智能安全图像分类

适用于智能医疗的匿名基于身份的认证密钥协商协议

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计算机应用研究 2025年第1期42卷 282-287页

作者：倪亮刘笑颜谷兵珂张亚伟周恒昇王念平中原工学院计算机学院郑州450007 河南省工业互联网安全大数据发展创新实验室(中原工学院) 郑州450007 信息工程大学密码工程学院郑州450001

在智能医疗场景中,病人需佩戴各种传感医疗设备,传感医疗设备会在检测过程中收集病人的心率、呼吸频率、脉搏等生理和医疗信息,并将这些医疗信息传输到云服务器,但日益增长的数据量在传输过程中必会带来额外的通信开销和传输时延,若发... 详细信息

在智能医疗场景中,病人需佩戴各种传感医疗设备,传感医疗设备会在检测过程中收集病人的心率、呼吸频率、脉搏等生理和医疗信息,并将这些医疗信息传输到云服务器,但日益增长的数据量在传输过程中必会带来额外的通信开销和传输时延,若发生数据窃取和窜改,将会造成难以控制的后果。除此之外,近年来量子计算技术飞速发展,基于经典公钥密码体系的公共网络基础设施的安全性面临巨大挑战,保障量子安全已具有现实意义。由此,提出了一个能够抵抗量子计算攻击并适用于智能医疗的基于身份认证密钥协商协议,避免部署公钥基础设施(public key infrastructure,PKI),并证明其在改进的ID-BJM模型下是安全的,其安全性可以归约到环上带误差学习(ring learning with errors,RLWE)问题的难解性。所提协议通过两轮信息交互实现了隐式认证,且可保护自身设备的身份信息,并可抵抗信号泄露攻击,保证在数据传输过程中的安全性,与其他相关的格上基于身份认证密钥协商协议方案相比,在安全性或执行效率方面更具优势。

关键词：基于身份密码环上带误差学习认证密钥协商协议后量子密码隐私保护智能医疗

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基于深度强化学习的多租户算网资源分配算法

物联网学报 2025年

作者：胡宇翔冯旭董永吉和孟佯庄雷宋艳蕊信息工程大学信息技术研究所先进通信网全国重点实验室郑州大学网络空间安全学院郑州大学计算机与人工智能学院

随着智能化业务的迅猛发展，传统网络架构与计算能力之间的既有关系已难以满足当前需求，算网融合的实施势在必行。在算网融合所催生的新型算力网络框架下，高效且智能的资源调度策略成为提升用户体验的关键环节，但现有的资源调度算法... 详细信息

随着智能化业务的迅猛发展，传统网络架构与计算能力之间的既有关系已难以满足当前需求，算网融合的实施势在必行。在算网融合所催生的新型算力网络框架下，高效且智能的资源调度策略成为提升用户体验的关键环节，但现有的资源调度算法优化目标单一，无法满足多租户差异化的业务需求。为此，提出了一种深度强化学习算法MODRLRS来调用网络中的计算资源和网络资源，该算法通过构建帕累托最优解集的方法对算网资源进行多目标调度优化以满足不同租户的个性化业务需求。仿真对比实验表明，相比其他多目标资源调度算法，新算法提升了4.9%的请求接受率和4.78%的符合时延请求率，能够灵活适应各种计算业务的独特需求。

关键词：算网融合算力网络资源调度多目标优化深度强化学习

基于并联MZM的无滤波16倍频毫米波信号产生

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光子学报 2021年第11期50卷 91-101页

作者：徐岩吴迪胡涛田志富郑州大学中原网络安全研究院郑州450001 战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001

提出了一种基于并联马赫-曾德尔调制器的无滤波16倍频毫米波信号生成方案。该方案利用并联的马赫-曾德尔调制器和光移相器产生8阶光边带,通过光电探测器拍频得到16倍频毫米波信号。针对调制器消光比理想和不理想两种情况,理论推导了消... 详细信息

提出了一种基于并联马赫-曾德尔调制器的无滤波16倍频毫米波信号生成方案。该方案利用并联的马赫-曾德尔调制器和光移相器产生8阶光边带,通过光电探测器拍频得到16倍频毫米波信号。针对调制器消光比理想和不理想两种情况,理论推导了消光比分别为35 dB和100 dB下的抑制光载波及4阶光边带,产生8阶光边带信号,并通过仿真验证理论推导的正确性。根据仿真结果分析了调制指数偏移,电、光移相器相位偏移,光衰减器衰减值偏移等各种非理想参数对系统的影响,以及激光器线宽与接收功率的关系。结果表明:在方案产生的16倍频毫米波信号上调制2.5 Gbit/s的基带信号,系统传输距离5 km、10 km、15 km时损耗功率分别为0.35 dBm、0.55 dBm和2 dBm,传输损耗较小;线宽为10 MHz时接收功率为−22.6 dBm,线宽为20 MHz、30 MHz和40 MHz时功率损耗分别为0.1 dBm、0.25 dBm和0.6 dBm。

关键词：毫米波信号马赫-曾德尔调制器并联 16倍频无滤波

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基于改进YOLOv7的高风险区工程车辆识别算法

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：张震肖宗荣李友好黄伟涛郑州大学电气与信息工程学院郑州大学计算机与人工智能学院河南汇融油气技术有限公司

为解决高风险区域工程车辆施工对天然气管道的安全威胁问题,特别是重型车辆可能带来的物理冲击与环境干扰,提出一种基于改进YOLOv7的工程车辆识别算法。以自卸车、压路车、搅拌车、叉车、挖掘机和装载车6种施工现场常见的车型为研究对象... 详细信息

为解决高风险区域工程车辆施工对天然气管道的安全威胁问题,特别是重型车辆可能带来的物理冲击与环境干扰,提出一种基于改进YOLOv7的工程车辆识别算法。以自卸车、压路车、搅拌车、叉车、挖掘机和装载车6种施工现场常见的车型为研究对象,利用自定义数据集进行训练,数据集涵盖多种环境和角度的图像,确保模型效能。首先,在YOLOv7头部网络中引入了CBAM注意力机制并在最大池化层结构中增加了改进的GAM注意力机制,提升模型对关键图像特征的关注度,从而提高目标检测的准确性;其次,使用DySample动态上采样器替换最临近插值上采样模块,优化细节保留,提高检测精度;最后,提出了一种改进的SPPCSPC模块,提高特征提取效率,降低计算成本,加速推理过程。这些改进使得模型在图像质量低、目标距离远等挑战下仍能维持高检测精度。实验结果表明:所提算法在自定义工程车数据集上的精确度P、召回率R、mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别为97.7%、94.7%、98.6%、90.4%。与YOLOv7算法相比,P、R、mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了1.3个百分点、1.4个百分点、1.4个百分点、3.7个百分点。

关键词：高风险区工程车辆 YOLOv7 注意力机制上采样器特征提取

亚麻籽胶对冷冻面团内淀粉微观结构和理化性能的影响

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食品科学 2025年第2期46卷 65-71页

作者：王宏伟李向杰乔靖玥申慧珊张艳艳刘兴丽赵学伟张华郑州轻工业大学食品与生物工程学院河南郑州450002 冷链食品加工与安全控制教育部重点实验室河南郑州450002 中原食品实验室河南漯河462300 面制食品国家地方联合工程研究中心(河南) 河南郑州450002

采用扫描电镜、固体核磁共振、X射线衍射、快速黏度测定等方法研究了不同亚麻籽胶添加量(0%、0.2%、0.4%、0.6%、0.8%)对冻融淀粉颗粒结构、结晶结构、热力学特性的影响规律,通过探明冷冻面团内部主要组分淀粉特性的变化从而揭示亚麻籽... 详细信息

采用扫描电镜、固体核磁共振、X射线衍射、快速黏度测定等方法研究了不同亚麻籽胶添加量(0%、0.2%、0.4%、0.6%、0.8%)对冻融淀粉颗粒结构、结晶结构、热力学特性的影响规律,通过探明冷冻面团内部主要组分淀粉特性的变化从而揭示亚麻籽胶对冷冻面团的潜在改良机制。结果表明:原淀粉经冻融循环处理后,淀粉颗粒表面出现凹陷,相对结晶度下降,分子双螺旋结构被破坏,导致水分子更容易进入淀粉颗粒内部导致其峰值黏度和最终黏度的增加。而添加亚麻籽胶抑制了冷冻面团中冰晶的形成,延缓了淀粉分子双螺旋结构的解旋,并且亚麻籽胶与淀粉分子内的氢键相互作用提高了淀粉相对结晶度(22.2%~23.8%),因此导致淀粉峰值黏度由2409.5 mPa·s降低至2247.2~2288.5 mPa·s,糊化温度逐渐升高。综上,亚麻籽胶延缓了冻融循环对面团内淀粉造成的破坏,对冷冻面团具有一定的保护作用。

关键词：冻融循环淀粉亚麻籽胶微观结构理化性质

基于GAN和多尺度空间注意力的多模态医学图像融合

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郑州大学学报（工学版） 2025年第1期46卷 1-8页

作者：林予松李孟娅李英豪赵哲郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450052 郑州大学汉威物联网研究院河南郑州450002

针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力机制的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融... 详细信息

针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力机制的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图像;其次,整个对抗网络框架采用双鉴别器结构,使得生成器生成的融合图像同时保留多个模态图像的显著特征;最后,构建一种多尺度空间注意力机制作为编码器进行特征提取的基本模块,利用多尺度结构充分捕获并保留源图像的多尺度特征,并且引入空间注意力机制更好地保留源图像的结构和细节信息。哈佛大学全脑图谱数据库上的实验结果表明:所提算法生成的融合图像不仅纹理细节更为丰富,有助于人类视觉观察,而且在3种不同类型的医学图像融合任务上平均梯度、峰值信噪比、互信息、视觉信息保真度等客观评价指标的平均值分别达到0.3023、20.7207、1.4414、0.6498,与其他先进的算法相比具有一定的优势。

关键词：图像融合多模态医学图像生成对抗网络特征金字塔注意力机制

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基于内生安全体系结构的蜜罐技术研究

计算机应用研究 2023年第4期40卷 1194-1202页

作者：原浩宇郭军利许明洋郑州大学网络空间安全学院郑州450002 郑州大学中原网络安全研究院郑州450002

为增强蜜罐对未知漏洞、未知后门、未知攻击的防范能力,提高蜜罐的动态性、数据搜集能力、诱捕能力和溯源能力,基于内生安全体系结构,将其与蜜罐技术紧密结合,提出了一种能够主动防御兼诱捕的内生安全蜜罐模型。该模型利用内生安全动态... 详细信息

为增强蜜罐对未知漏洞、未知后门、未知攻击的防范能力,提高蜜罐的动态性、数据搜集能力、诱捕能力和溯源能力,基于内生安全体系结构,将其与蜜罐技术紧密结合,提出了一种能够主动防御兼诱捕的内生安全蜜罐模型。该模型利用内生安全动态、异构、冗余的特性解决蜜罐的安全性问题,利用内生安全特有的感知能力提高蜜罐的诱捕性和溯源性。最终理论分析和实验结果也表明,内生安全蜜罐在安全性、诱捕能力和溯源能力上都有明显提升。

关键词：蜜罐内生安全体系结构内生安全蜜罐

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