面向主从链的慈善系统溯源存储模型

1

作者 梁静 万武南 +2 位作者 张仕斌 张金全 秦智 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3751-3758,共8页

针对单链存储慈善系统溯源数据存在巨大的存储压力,同时慈善数据需要共享,可能会造成隐私泄露的问题,提出一种面向主从链的慈善系统溯源存储模型。首先,在模型中设计一条主链和多条从链,主链主要负责查询慈善溯源数据和监管从链,而从链... 针对单链存储慈善系统溯源数据存在巨大的存储压力,同时慈善数据需要共享,可能会造成隐私泄露的问题,提出一种面向主从链的慈善系统溯源存储模型。首先,在模型中设计一条主链和多条从链,主链主要负责查询慈善溯源数据和监管从链,而从链负责存储大量慈善溯源数据;其次,设计慈善溯源数据分类智能合约将慈善数据按照隐私性需求分为公开数据和隐私数据两大类,公开数据直接存储于主链,而隐私数据采用密文策略属性基加密(CP-ABE)加密后存储在从链,从而保证数据隐私,并实现存储的可扩展性和智能性;最后,改进Merkle tree的存储结构,通过设计一个智能合约标记重复数据,完成对区块链系统相同块的检测和重复数据的删除,从而避免数据冗余,减少存储消耗。实验结果表明,与单链模型相比,随着数据总量的增大,所提模型的主从链的响应时间稳定在0.53 s,吞吐量稳定在149 B。可见,主从链模型提高了查找效率,优化了存储空间,并实现了数据隐私保护。 展开更多

关键词 溯源 慈善 主从链 属性基加密 数据冗余 隐私保护

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基于无采样协作知识图网络的推荐系统 被引量：1

2

作者 蒋雯静 熊熙 +1 位作者 李中志 李斌勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1057-1064,共8页

知识图谱(KG)可以通过高效组织海量数据实现信息的有效抽取,因而基于知识图谱的推荐方法得到了广泛的研究和应用。针对图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题,提出了一种无采样协作知识图网络(NCKN)的方法。首先,设计了无采样知识... 知识图谱(KG)可以通过高效组织海量数据实现信息的有效抽取,因而基于知识图谱的推荐方法得到了广泛的研究和应用。针对图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题,提出了一种无采样协作知识图网络(NCKN)的方法。首先,设计了无采样知识传播模块,通过在单个卷积层使用不同大小的线性聚合器来捕捉深层次的信息,实现高效的无采样预计算;然后,为了区分邻居节点贡献度,在传播过程中引入注意力机制;最后,协作传播模块将知识嵌入同用户交互中的协作信号相结合,以更好地描述用户偏好。基于三个真实数据集,评估了NCKN在CTR预测和Top-k预测中的性能。实验结果表明,与主流算法RippleNet、知识图卷积神经网络(KGCN)相比,NCKN在CTR预测中的准确率平均分别提升了2.71%、4.60%;Top-k预测中,NCKN的准确率平均分别提升了5.26%、3.91%。所提方法不仅解决了图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题,且提升了推荐模型的准确率。 展开更多

关键词 知识图谱 推荐系统 采样策略 图神经网络 注意力机制

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基于无证书签密的跨链身份认证方案 被引量：1

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作者 刘德渊 张金全 +3 位作者 张鑫 万武南 张仕斌 秦智 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3731-3740,共10页

针对现有的区块链跨链身份认证方案存在去中心化程度低、可扩展性较差、资源消耗较大的问题,提出一种基于无证书签密的跨链身份认证方案(CIA-CLSC)。首先,采用无证书签密(CLSC)生成各跨链实体密钥并实现通信加密以及身份认证;其次,采用... 针对现有的区块链跨链身份认证方案存在去中心化程度低、可扩展性较差、资源消耗较大的问题,提出一种基于无证书签密的跨链身份认证方案(CIA-CLSC)。首先,采用无证书签密(CLSC)生成各跨链实体密钥并实现通信加密以及身份认证;其次,采用秘密共享实现分布式系统的密钥管理;最后,采用去中心化身份实现各实体密钥与跨链身份的关联。在保障身份隐私和安全的前提下,CIA-CLSC实现了不同区块链系统间的跨链交互身份认证。理论分析与实验结果表明,CIA-CLSC无需依赖中心化证书机构和第三方密钥管理机构,保证了去中心化特性;CIA-CLSC生成的数字身份符合万维网联盟(W3C)标准,保证了可扩展性;在保持去中心化的前提下实现跨链交互身份认证这一情况下,CIA-CLSC比椭圆曲线密码(ECC)与高级加密标准(AES)的组合减少约34%的时间开销、比RSA与AES的组合减少约38%的时间开销。可见,CIA-CLSC在实际应用中能够有效提高跨链系统的去中心化特性、可扩展性以及交互效率。 展开更多

关键词 区块链 跨链 身份认证 无证书签密 去中心化 数字身份

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基于信誉值和强盲签名算法的委托权益证明共识算法

4

作者 赵振皓 张仕斌 +2 位作者 万武南 张金全 秦智 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3717-3722,共6页

针对委托权益证明(DPoS)算法存在高权重节点记账权概率大导致的中心化趋势加剧、节点投票积极性不高以及节点腐败导致的共谋攻击等问题,提出一种基于信誉值和强盲签名算法的DPoS共识算法。首先,根据初始条件的不同分为2类节点,并第一次... 针对委托权益证明(DPoS)算法存在高权重节点记账权概率大导致的中心化趋势加剧、节点投票积极性不高以及节点腐败导致的共谋攻击等问题,提出一种基于信誉值和强盲签名算法的DPoS共识算法。首先,根据初始条件的不同分为2类节点,并第一次筛选节点,选出代理节点;其次,代理节点相互投票,并根据历史信誉值与最终票数的平均值选取排名前21的节点组成见证人节点集合,而剩余节点组成备用见证人节点集合;在投票过程中应用基于Elgamal的强盲签名算法,保证投票节点的隐私性;最后,见证人节点出块,完成共识过程。实验结果表明,与原始DPoS共识算法相比,所提算法的活跃节点比例提升了约20个百分点,恶意节点比例接近0。可见,所提算法提高了节点投票的积极性,并保护了节点的隐私信息。 展开更多

关键词 共识算法 委托权益证明 信誉值 ELGAMAL数字签名 盲签名

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基于SM9算法的可链接环签名方案

5

作者 王伊婷 万武南 +2 位作者 张仕斌 张金全 秦智 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3709-3716,共8页

针对基于身份的可链接环签名(IBLRS)方案存在开销过大且不满足技术自主化要求的问题,提出一种基于SM9算法的可链接环签名(LRS)方案。首先,将环中签名者的身份标识发送到密钥生成中心(KGC)生成相应私钥;其次,结合该私钥与SM9算法生成签名... 针对基于身份的可链接环签名(IBLRS)方案存在开销过大且不满足技术自主化要求的问题,提出一种基于SM9算法的可链接环签名(LRS)方案。首先,将环中签名者的身份标识发送到密钥生成中心(KGC)生成相应私钥;其次,结合该私钥与SM9算法生成签名,并保持该私钥生成方式与SM9算法中私钥生成方式一致;最后,绑定签名者私钥与事件标识构造一个无需复杂计算操作的可链接标签,提升所提算法的效率。在随机预言机模型下,证明所提方案具有正确性、不可伪造性、无条件匿名性和可链接性。同时,基于所提算法设计一种多公证人跨链方案,以实现高效且安全的跨链交互。与IBLRS算法相比,所提方案仅需4次双线性配对操作,在计算开销和通信开销上分别减少了39.06%和51.61%。方案性能分析表明,所提方案减少了计算开销和通信开销,并满足技术的自主可控性。 展开更多

关键词 SM9算法 可链接环签名 基于身份 区块链隐私保护 随机预言机模型

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基于身份代理重加密的跨链身份管理方案

6

作者 张鑫 张金全 +3 位作者 刘德渊 万武南 张仕斌 秦智 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3723-3730,共8页

针对目前跨链身份管理中存在的认证效率低、安全性能不足和可扩展性差的问题,提出一种基于身份代理重加密(IBPRE)的跨链身份管理方案。首先,结合分布式数字身份(DID)构建身份链,并为用户提供DID标识作为跨链身份标识以及可验证凭证作为... 针对目前跨链身份管理中存在的认证效率低、安全性能不足和可扩展性差的问题,提出一种基于身份代理重加密(IBPRE)的跨链身份管理方案。首先,结合分布式数字身份(DID)构建身份链,并为用户提供DID标识作为跨链身份标识以及可验证凭证作为访问凭证构建基于凭证信息的访问控制策略;其次,使用中继链结合密码累加器实现用户身份认证;最后,通过结合IBPRE和签名算法,构建IBPRE基础上的跨链通信模型。实验分析和评估结果表明,所提方案在认证耗时方面相较于RSA和椭圆曲线加密算法(ECC)分别减少了66.9%和4.8%。可见,中继链和身份链能实现身份管理,提升去中心化程度和扩展性,构建跨链通信模型和基于凭证信息的访问策略,并保障跨链身份管理中的安全性。 展开更多

关键词 跨链 身份管理 分布式数字身份 基于身份的代理重加密 密码累加器

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基于量子局部内在维度的对抗样本检测算法

7

作者 张瑜 昌燕 张仕斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期490-495,共6页

为解决基于局部内在维度(LID)的对抗样本检测算法高时间复杂度问题,结合量子计算优势,提出一种基于量子LID的对抗样本检测算法。首先,使用SWAP-Test量子算法一次性计算待测样本与所有样本间的相似度,避免了经典算法中的冗余计算;然后,... 为解决基于局部内在维度(LID)的对抗样本检测算法高时间复杂度问题,结合量子计算优势,提出一种基于量子LID的对抗样本检测算法。首先,使用SWAP-Test量子算法一次性计算待测样本与所有样本间的相似度,避免了经典算法中的冗余计算;然后,结合量子相位估计(QPE)算法和量子Grover搜索算法计算待测样本的局部内在维度;最后,以LID作为二分类检测器的评判依据,检测区分出对抗样本。分别使用IRIS、MNIST、股票时序数据集测试和验证所提算法,仿真实验结果表明,均能通过计算出的LID值突出对抗样本与正常样本之间的差异性,并能作为检测依据区分样本属性。理论研究证明,所提算法时间复杂度与Grover算子迭代次数及邻近样本数和训练样本数的平方根的积同一数量级,明显优于基于LID的对抗样本检测算法,实现了指数级加速。 展开更多

关键词 局部内在维度 对抗样本 二分类检测 量子计算 股价预测

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基于样本预处理的低成本对抗样本防御算法

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作者 陈虓 昌燕 +1 位作者 王丹琛 张仕斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2756-2762,共7页

为尽可能防御现有的各种针对人工智能算法(特别是人工神经网络)的攻击方法,同时降低由此带来的额外开销,提出基于样本预处理的藤牌算法。通过切割图像非重要信息部分、邻近像素值统一化和图像放缩3种方法对样本进行预处理,破坏对抗扰动... 为尽可能防御现有的各种针对人工智能算法(特别是人工神经网络)的攻击方法,同时降低由此带来的额外开销,提出基于样本预处理的藤牌算法。通过切割图像非重要信息部分、邻近像素值统一化和图像放缩3种方法对样本进行预处理,破坏对抗扰动,生成对模型威胁更小的新样本,以确保模型识别的高准确率。实验结果表明,藤牌算法可以在比同类算法开销更小的情况下,防御针对MNIST、CIFAR10数据集和squeezenet1_1、mnasnet1_3、mobilenet_v3_large神经网络模型的对抗攻击,防御后的样本准确率最低可达88.50%;同时在处理干净样本时也不会过多降低样本准确率,防御效果和防御成本都优于FGSM(Fast Gradient Sign Method)和MIM(Momentum Iterative Method)等对比算法。 展开更多

关键词 攻击 防御 图像放缩 图像切割 像素值统一化

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基于身份的群组密钥分发方案 被引量：1

9

作者 王后珍 秦婉颖 +2 位作者 刘芹 余纯武 沈志东 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期2203-2217,共15页

随着人们越来越倾向于使用即时通讯软件进行交流,保障群聊中消息的安全性成为一个亟需解决的问题.因此,基于国密SM9算法提出了一种基于身份的群组密钥分发方案,并进行了严格的安全性证明;提出的方案相较于Guo等人、Meng等人提出的方案... 随着人们越来越倾向于使用即时通讯软件进行交流,保障群聊中消息的安全性成为一个亟需解决的问题.因此,基于国密SM9算法提出了一种基于身份的群组密钥分发方案,并进行了严格的安全性证明;提出的方案相较于Guo等人、Meng等人提出的方案在便捷性和兼容性上更具优势,同时,相较于Wu等人在欧密会上提出的非对称群组密钥协商协议也有群组密钥管理和兼容性方面的优势.此外,还给出了所提方案在即时通讯群聊及点对点通信场景下的应用示范,进一步证明了所提方案在通信开销和密钥管理方面要优于目前典型即时聊天软件中的安全群聊实现方法. 展开更多

关键词 群组密钥分发 基于身份的密码学 即时通信安全 群聊消息加密 SM9算法

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粒子群局部优化的反距离权重插值算法 被引量：7

10

作者 向峰 李中志 +1 位作者 熊熙 李斌勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期385-390,共6页

参考点与参数的选取会对反距离权重(IDW)的精度产生影响。针对多参数协同优化反距离权重算法(PIDW)忽略局部特性的问题,提出一种利用粒子群对IDW进行局部优化的改进算法——PLIDW。首先,分别对研究区域中各个样本点的参数进行寻优,利用... 参考点与参数的选取会对反距离权重(IDW)的精度产生影响。针对多参数协同优化反距离权重算法(PIDW)忽略局部特性的问题,提出一种利用粒子群对IDW进行局部优化的改进算法——PLIDW。首先,分别对研究区域中各个样本点的参数进行寻优,利用交叉验证方法进行评估,记录各自最优取值的一组参数;同时,为提高查询效率,使用K维树(KD-Tree)保存空间位置与最优参数;最后,根据空间邻近程度从K维树选取最近的一组参数优化IDW。基于模拟数据与真实的温度数据集上的实验结果表明,相较于PIDW,PLIDW在真实数据集上的准确度提高4.18%以上,改善了PIDW存在的因忽略局部特性导致部分场景准确度低的问题,适应能力更强。 展开更多

关键词 空间插值 反距离权重 各向异性 多参数优化 粒子群算法

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面向工业互联网隐私数据分析的量子K近邻分类算法 被引量：9

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作者 昌燕 林雨生 +1 位作者 黄思维 张仕斌 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1082-1091,共10页

分析和利用工业互联网蕴含的海量人、机、物、系统数据信息,对优化覆盖全产业链、全价值链的制造体系和服务体系有重要的意义.然而对工业互联网大数据进行处理和分析,在带来无限机遇的同时,也带来了前所未有的隐私忧患.隐私安全是工业... 分析和利用工业互联网蕴含的海量人、机、物、系统数据信息,对优化覆盖全产业链、全价值链的制造体系和服务体系有重要的意义.然而对工业互联网大数据进行处理和分析,在带来无限机遇的同时,也带来了前所未有的隐私忧患.隐私安全是工业互联网安全的重要组成部分,研究带有保护隐私特性的工业互联网大数据分析算法已经非常紧迫和严峻.工业互联网大数据处理也对隐私性、高效性和准确性等有了更高的要求.鉴于此,提出了带有保护隐私特性的量子K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法,找到了一种对原始训练样本集和待测样本的加密方法,使得向量子云服务器输入密文样本可以得到与输入原始样本相同的预测结果.该算法中一个预测结果反推可以得到N+1个输入数据,很难通过多次访问量子云服务器得到的预测结果反推模型、参数、输入数据及其相关属性特征,因此该算法可以很好地抵御模型提取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击、属性推理攻击等.与已有的量子机器学习算法隐私保护方案相比较,该隐私保护方案在隐私性、复杂度和可用性等3个方面均优于已有方案,实现了保护隐私性的同时,不增加额外计算开销,不降低算法效率和可用性,不影响算法准确性.该研究为量子机器学习隐私保护提供了一种新方法,也为提高工业互联网大数据分析在隐私性、高效性和准确性等方面的综合性能提供了一种新思路. 展开更多

关键词 工业互联网安全 隐私安全 机器学习 量子KNN算法 类同态

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基于领域融合和时间权重的招工推荐模型 被引量：1

12

作者 叶坤佩 熊熙 丁哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2133-2139,共7页

针对推荐系统使用嵌入层&多层感知机(Embedding&MLP)范式学习用户表示时强特征过拟合和弱特征欠拟合的问题,以及使用门控循环单元(GRU)学习用户兴趣时没有考虑到当前行为对用户最终兴趣的影响力会随时间推移逐渐减弱的问题,设... 针对推荐系统使用嵌入层&多层感知机(Embedding&MLP)范式学习用户表示时强特征过拟合和弱特征欠拟合的问题,以及使用门控循环单元(GRU)学习用户兴趣时没有考虑到当前行为对用户最终兴趣的影响力会随时间推移逐渐减弱的问题,设计了一种基于领域融合和时间权重的招工推荐模型(RecRec)。首先,RecRec采用新的领域融合层来代替传统的串联层,而领域融合层在多域特征上表现出显著的优越性能。然后,RecRec在兴趣演化层将时间权重融入GRU,并提出时间戳门控循环单元(TSGRU),而TSGRU能更准确地学习用户兴趣。最终,RecRec通过预测用户拨通率来实现个性化推荐。实验结果表明,相较于YouTube DNN、Wide&Deep、融合注意力LSTM的协同过滤算法(ALAMF)和分期序列自注意力网络(LSSSAN),RecRec的AUC提高了0.03~0.36个百分点,说明RecRec能有效学习用户表示和用户兴趣。 展开更多

关键词 推荐系统 深度学习 注意力机制 招工信息 门控循环单元 领域融合 时间权重

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