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基于SM9的可验证公平标识广播代理重加密

计算机学报 2025年第03期 721-737页

作者：刘行明洋王晨豪赵一长安大学信息工程学院

标识广播代理重加密允许代理者将数据拥有者的密文转换为一组授权用户可解的密文且不泄露底层的数据和私钥,解决证书管理问题,实现一对多密文转换,有效地适配于多用户数据共享系统。然而,负责转换密文的不可信代理者可能为节省计算开销... 详细信息

标识广播代理重加密允许代理者将数据拥有者的密文转换为一组授权用户可解的密文且不泄露底层的数据和私钥,解决证书管理问题,实现一对多密文转换,有效地适配于多用户数据共享系统。然而,负责转换密文的不可信代理者可能为节省计算开销返回错误重加密密文导致数据共享失败。SM9算法作为我国自主设计的标识密码,在实现隐私保护的同时具有更高效率,但其不支持密文转换且仅适用于一对一共享场景。针对上述问题,本文基于SM9标识加密算法,提出一种可验证公平标识广播代理重加密方案。该方案中用户私钥与SM9算法一致,与现有SM9系统能够高效融合。重加密密钥和重加密密文长度保持恒定,与授权用户数量无关,显著降低系统通信开销。基于Fujisaki-Okamoto转换思想和零知识证明协议,所提方案能够同时实现可验证性和公平性,前者保证授权用户能够在解密的同时验证不可信代理者是否诚实转换密文,后者确保代理者在诚实转换时免受恶意追责。本文优化可验证公平标识广播代理重加密的形式化定义及安全模型,在随机预言机下证明所提方案能够抵抗静态选择明文攻击和合谋攻击。性能分析表明,相比于已知方案,所提方案取得了更低的计算代价和存储代价。

关键词： SM9 标识广播代理重加密可验证性公平性云存储

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车辆急动度对神经网络油耗预测性能影响研究

汽车安全与节能学报 2025年第1期16卷 117-126页

作者：张立成押境田彭琨杨冉长安大学信息工程学院西安710064

为了研究精细驾驶行为对基于单个和混合神经网络的油耗模型预测性能的影响,选择车辆急动度(Jerk)作为神经网络训练输入的重要变量。采用长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、非线性自回归带外部输入模型(NARX)、广义回归神经网络(... 详细信息

为了研究精细驾驶行为对基于单个和混合神经网络的油耗模型预测性能的影响,选择车辆急动度(Jerk)作为神经网络训练输入的重要变量。采用长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、非线性自回归带外部输入模型(NARX)、广义回归神经网络(GRNN)、卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)、多层感知机(MLP)以及卷积神经-长短期记忆网络(CNN-LSTM)混合神经网络共8种典型神经网络模型,选取(速度,加速度)、(速度,加速度和Jerk)、(发动机转速)共3种输入参数组合,以及校园低速、城市中速和高速公路高速共3种速度工况,累计进行了69组实验。结果表明:相较其余6种单个神经网络模型,LSTM模型在各输入组合和各速度工况下的预测性能最好;CNN-LSTM混合模型的预测性能略优于LSTM模型。引入车辆急动度(Jerk)后,各神经网络油耗预测模型在各速度工况的预测性能都得到显著提高,其中,单个模型中,RMSE最高下降了43.2%(CNN网络,高速路况),RE最高下降了68.2%(LSTM网络,城市路况),R2最高提升了41.8%(NARX网络,城市路况);混合模型中,RMSE和RE分别最高下降了34.9%和61.0%(城市路况)。

关键词：生态驾驶油耗预测神经网络模型驾驶行为车辆急动度(Jerk)

面向移动场景的空地协同UDN中基于Graph-DRL的频谱资源分配

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计算机工程 2025年

作者：孟芸魏帆刘鑫一王威柴佳辉长安大学电子与控制工程学院长安大学信息工程学院

为了支持各类移动用户实时数据传输和稳定连接，采用空地协同超密集网络(Ultra Dense Network，UDN)是关键技术方案之一。在这种新型网络结构中，空中基站能够更好的支持用户移动性，而地面UDN能够实现更充分的频谱复用。然而，差异化... 详细信息

为了支持各类移动用户实时数据传输和稳定连接，采用空地协同超密集网络(Ultra Dense Network，UDN)是关键技术方案之一。在这种新型网络结构中，空中基站能够更好的支持用户移动性，而地面UDN能够实现更充分的频谱复用。然而，差异化的信道条件与覆盖范围使得干扰与频谱分配问题面临着新的挑战。因此，本文面向新型的空地协同UDN，针对该网络模型下移动场景中的干扰协调与频谱效率平衡问题，提出基于图神经网络的深度强化学习算法(Graph-DRL)，动态调度频谱资源并提高算法的实时性。首先，利用图神经网络构建基站间邻小区的用户移动相关性模型，通过共享本小区的需求信息来加强合作，确定带宽复用度。其次，设计基于价值的学习网络，以网络中的平均吞吐量为优化目标，考虑用户移动性、用户密度和频谱复用度等因素，利用训练好的Q价值网络进行资源分配。最后，通过仿真验证所提出的算法相较于对比算法显著提高了高移动性用户和小区边缘用户的传输速率。

关键词：空地协同UDN(Ultra Dense Network,UDN) 频谱资源分配基于图神经网络的深度强化学习Graph-DRL(Deep Reinforcement Learning)

一种强化伪造区域关注的深度伪造人脸检测方法

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图学学报 2025年第1期46卷 47-58页

作者：张文祥王夏黎王欣仪杨宗宝长安大学信息工程学院陕西西安710064

深度伪造人脸技术发展迅速并已被广泛应用于各种不良途径,检测被篡改的面部图像和视频也因此成为了一个重要的研究课题。现有的卷积神经网络存在过拟合,泛化性差的问题,在未知的合成人脸数据上表现不佳。针对这一不足,提出一种强化伪造... 详细信息

深度伪造人脸技术发展迅速并已被广泛应用于各种不良途径,检测被篡改的面部图像和视频也因此成为了一个重要的研究课题。现有的卷积神经网络存在过拟合,泛化性差的问题,在未知的合成人脸数据上表现不佳。针对这一不足,提出一种强化伪造区域关注的深度伪造人脸检测方法。首先,引入注意力机制处理用于分类的特征图,学习到的注意力图可以突出被篡改的面部区域,提高了模型的泛化能力;其次,在骨干网络之后连接了伪造区域检测模块,通过检测多尺度锚框中是否存在伪造痕迹,减少了全局人脸信息的干扰,进一步加强了模型对局部伪造区域的关注;最后,引入一种一致性表示学习框架,通过明确约束同一输入的不同表示之间的一致性,使模型更加关注内在的伪造证据,避免过拟合。在FaceForensics++,Celeb-DF-v2和DFDC等3个数据集上,分别以EfficientNet-b4和Xception作为骨干网络进行实验。结果表明,该方法在数据集内评估时达到了较好的性能,在跨数据集评估时则优于原网络和其他先进的方法。

关键词：深度伪造人脸检测注意力机制伪造区域检测多尺度锚框一致性表示

人工智能重塑高等教育个性化教学:作用机理与影响效应

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中国职业技术教育 2025年第3期 75-84,112页

作者：陈建校刘斯琦左梦雪长安大学经济与管理学院

人工智能技术在高等教育教学中的广泛应用,推动了基于学生个体需求特征的个性化教学方式得以高质量实施,并促使传统教学发生深度变革与系统重构。尽管对人工智能在教育领域的研究较为丰富,但对其在个性化教学中的应用研究仍显不足。基... 详细信息

人工智能技术在高等教育教学中的广泛应用,推动了基于学生个体需求特征的个性化教学方式得以高质量实施,并促使传统教学发生深度变革与系统重构。尽管对人工智能在教育领域的研究较为丰富,但对其在个性化教学中的应用研究仍显不足。基于数字赋能理论的视角,阐释在个性化教学过程的四个阶段,基于机器学习、深度学习、语义分析、情感分析等数字技术,学习者模型、自适应学习、学习分析、学习工程等典型人工智能服务系统与工具,如何深度赋能、全面变革与重塑个性化教学主体、流程、方式与功能,产生“以学生为中心”的智能、精准个性化教学效果,系统揭示了人工智能技术赋能并重塑高等教育个性化教学的作用机理及影响效应。

关键词：人工智能个性化教学高等教育数字赋能作用机理

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平台企业违规行为的行业溢出效应

中国注册会计师 2025年第1期 81-89页

作者：苏蕊芯周金风长安大学经济与管理学院

平台经济背景下,平台企业具有影响力大、开放性强、网络负外部性、双边性等特征。文章选取2013—2023年我国平台企业的违规事件作为研究样本,使用事件研究法和多元回归分析的方法,探究市场对平台企业违规事件的惩罚效应以及行业内的溢... 详细信息

平台经济背景下,平台企业具有影响力大、开放性强、网络负外部性、双边性等特征。文章选取2013—2023年我国平台企业的违规事件作为研究样本,使用事件研究法和多元回归分析的方法,探究市场对平台企业违规事件的惩罚效应以及行业内的溢出效应。结果表明,平台企业违规事件的曝光给涉事企业带来显著为负的市场反应;对平台企业违规事件的惩罚有显著的行业溢出效应,且溢出效应存在显著的行业差异。从违规事件的角度探讨平台企业负面事件的溢出效应,为有效发挥资本市场对平台企业的监管与治理提供了理论支持与借鉴。

关键词：平台企业违规处罚溢出效应事件研究法

中国省际旅游交通碳排放空间关联网络及影响因素

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环境科学 2025年第1期46卷 53-65页

作者：雷婷王奕淇王超长安大学经济与管理学院西安710064 山东大学蓝绿发展研究院威海264209

厘清旅游交通碳排放空间关联网络结构及其影响因素对中国旅游交通行业统筹规划碳减排治理工作,实现旅游交通产业可持续发展至关重要.基于2001~2021年省际面板数据,测算中国旅游交通碳排放量,利用修正后的空间引力模型构建中国省际旅游... 详细信息

厘清旅游交通碳排放空间关联网络结构及其影响因素对中国旅游交通行业统筹规划碳减排治理工作,实现旅游交通产业可持续发展至关重要.基于2001~2021年省际面板数据,测算中国旅游交通碳排放量,利用修正后的空间引力模型构建中国省际旅游交通碳排放空间关联网络,结合社会网络分析法和QAP模型对空间网络结构特征及其影响因素进行分析.结果表明:①中国旅游交通碳排放总量逐年缓慢增长,呈“东南高、西北低”的分布格局,地区差异明显.②中国旅游交通碳排放网络已形成“东密西疏”的多线程、复杂化的关联形态.空间网络中的“马太效应”较明显,北京、上海和广东等东部省份居于核心主导地位;新疆、青海、黑龙江和辽宁等西北和东北省份居于边缘位置.③中国旅游交通碳排放块模型划分结构明显,各板块关联关系较多且均接收来自其他板块的碳排放溢出.④交通能源强度和交通运输结构对空间关联网络具有显著的正向影响;空间地理距离、居民消费水平和旅游经济效益则对空间网络产生显著的负向影响.

关键词：旅游交通碳排放空间网络结构社会网络分析影响因素

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互联网变革对企业审计费用的影响研究

科研管理 2025年

作者：韩少真李辽宁张涵诗潘颖西北大学经济管理学院长安大学经济与管理学院

互联网变革具有增加经营风险和缓解信息风险的双重效应，而风险是影响审计费用的重要因素。本文理论分析了互联网变革对审计费用的影响，并利用2011—2020年沪深两市A股上市企业为样本进行了实证检验。发现：(1)互联网变革水平的提高在... 详细信息

互联网变革具有增加经营风险和缓解信息风险的双重效应，而风险是影响审计费用的重要因素。本文理论分析了互联网变革对审计费用的影响，并利用2011—2020年沪深两市A股上市企业为样本进行了实证检验。发现：(1)互联网变革水平的提高在整体上显著增加了企业的审计费用。(2)互联网通过提高企业经营风险以增加审计费用的中介机制显著存在，但通过缓解企业信息风险以降低审计费用的中介机制并不显著，这正是互联网增加而非降低审计费用的内在原因。(3)较高的企业内部控制质量和较高审计能力的会计师事务所会抑制互联网提高企业经营风险的消极效应，扩大互联网降低企业信息风险的积极效应。这使得互联网增加审计费用的负面效应在内部控制质量较高和审计能力较强事务所审计的企业中相对更低。本文将宏观互联网技术环境与微观审计收费决策相结合，为互联网技术的经济后果与企业审计费用影响因素的研究提供了新思路。

关键词：互联网审计费用经营风险信息风险内部控制审计能力

共同机构所有权与审计师风险感知——基于关键审计事项披露行业模板化

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财会月刊 2025年第4期46卷 81-88页

作者：杨红王嘉怡长安大学经济与管理学院西安710064

本文基于2017~2021年我国沪深A股上市企业数据,考察共同机构所有权对审计师风险感知的影响。研究发现,共同机构所有权能显著提升审计师风险感知,具象表现为降低关键审计事项披露行业模板化程度,支持“合谋舞弊”假说。机制检验发现:共... 详细信息

本文基于2017~2021年我国沪深A股上市企业数据,考察共同机构所有权对审计师风险感知的影响。研究发现,共同机构所有权能显著提升审计师风险感知,具象表现为降低关键审计事项披露行业模板化程度,支持“合谋舞弊”假说。机制检验发现:共同机构投资者合谋时会通过扩大企业超额关联交易规模与降低自身实地调研治理水平获利,从而提升审计师风险感知;分析师(或研报)关注度会强化共同机构所有权对审计师风险感知的影响。异质性分析发现,当审计师行业专长较高或审计客户重要性较低时,审计师对共同机构所有权的风险感知更强。本文为更好地认知共同机构所有权现象、助力关键审计事项发挥在公司治理中的作用提供了经验证据。

关键词：共同机构所有权审计师风险感知关键审计事项行业模板化

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