恶意参与者多数情景下的聚合模型保护算法

1

作者 张恩 高婷 黄昱晨 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期58-65,F0002,共9页

隐私保护联邦学习能够帮助多个参与者构建机器学习模型.然而,该方法很难防御恶意参与者占多数时的投毒攻击.此外,用户或服务器可能会私自出售聚合模型.针对以上问题,提出了一种抗大多数恶意参与者的安全聚合方案,同时保护聚合结果不泄露... 隐私保护联邦学习能够帮助多个参与者构建机器学习模型.然而,该方法很难防御恶意参与者占多数时的投毒攻击.此外,用户或服务器可能会私自出售聚合模型.针对以上问题,提出了一种抗大多数恶意参与者的安全聚合方案,同时保护聚合结果不泄露.在训练阶段,参与者使用差分隐私噪声和随机数保护局部模型;然后参与者对其余的差分隐私模型进行准确率测试,并将结果记录在一个向量中;最后参与者与服务器执行不经意传输协议,得到聚合模型.通过安全分析证明了安全性和正确性.实验结果表明,算法在恶意参与者占多数时仍能保持良好的检测能力,并在一定程度上保证了参与者的公平性. 展开更多

关键词 联邦学习 隐私保护 不经意传输 同态哈希

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基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法 被引量：1

2

作者 徐久成 张杉 +1 位作者 白晴 马妙贤 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期165-172,共8页

针对模糊邻域粗糙集对数据分布敏感且无法有效评估密度差异较大数据集的分类不确定性这一问题,提出了一种基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法。首先,采用相对距离定义样本的分类不确定度,重塑模糊邻域相似关系,并结合变精度模糊邻域... 针对模糊邻域粗糙集对数据分布敏感且无法有效评估密度差异较大数据集的分类不确定性这一问题,提出了一种基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法。首先,采用相对距离定义样本的分类不确定度,重塑模糊邻域相似关系,并结合变精度模糊邻域粗糙近似,减少样本被归入错误类别的可能性;其次,在信息观下将模糊邻域可信度和覆盖度引入信息熵,并与基于代数观构造的模糊邻域相对依赖度相结合,提出模糊邻域相对决策熵;最后,设计一种基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法,从信息观和代数观两个角度来评估属性的重要度。在8个公共数据集上将其与现有的6种属性约简算法进行对比实验,结果表明,所提算法能有效地测量不同数据分布下样本的不确定度,提高数据的分类性能。 展开更多

关键词 属性约简 模糊邻域粗糙集 分类不确定度 信息熵

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改进邻域粗糙集模型的快速属性约简算法

3

作者 徐久成 章磊 +2 位作者 倪萌 许诗卉 韩子钦 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1265-1272,共8页

为解决邻域粗糙集模型时间复杂度较高的问题,提出一种改进邻域粗糙集模型的快速属性约简算法。设计一种Fisher Score计算方法快速获取各条件属性的重要度并进行排序;提出一种自适应邻域算法,解决邻域半径参数选取时主观性强和时间成本... 为解决邻域粗糙集模型时间复杂度较高的问题,提出一种改进邻域粗糙集模型的快速属性约简算法。设计一种Fisher Score计算方法快速获取各条件属性的重要度并进行排序;提出一种自适应邻域算法,解决邻域半径参数选取时主观性强和时间成本高的问题;通过研究一种悲观皮尔逊方法消除条件属性间的冗余性,结合自适应邻域算法得到最终的约简集合。利用KNN、CART和SVM分类器对约简集合进行分类精度评估,实验结果表明,所提算法的运行效率和分类精度较现有算法更优。 展开更多

关键词 邻域粗糙集 时间复杂度 快速属性约简 重要度 自适应邻域 悲观皮尔逊 冗余性

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基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择

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作者 韩子钦 徐久成 +2 位作者 章磊 周长顺 许诗卉 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期214-222,共9页

针对传统在线流组特征选择方法无法处理异常或者缺失的不完备混合数据,导致特征选择效果不佳的问题,在不完备系统中提出一种基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择算法。考虑不完备混合数据中的不确定信息,将决策自信息与模糊邻域熵... 针对传统在线流组特征选择方法无法处理异常或者缺失的不完备混合数据,导致特征选择效果不佳的问题,在不完备系统中提出一种基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择算法。考虑不完备混合数据中的不确定信息,将决策自信息与模糊邻域熵相结合,从代数和信息视角提出多粒度模糊邻域熵;提出在线流组内、组间粒选度,根据模糊邻域对比度对特征组进行冗余分析。在8个公共数据集上进行实验对比分析,所提算法在处理不完备混合数据时能有效消除冗余特征,提高数据的分类精度。 展开更多

关键词 流特征选择 流组 自信息 模糊邻域粗糙集 不完备决策系统 模糊邻域熵 重合度

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一种基于DQN的去中心化优先级卸载策略 被引量：1

5

作者 张俊娜 李天泽 +1 位作者 赵晓焱 袁培燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期235-245,共11页

边缘计算(EC)可在网络边缘为用户提供低延迟、高响应的服务。因此,资源利用率高、时延低的任务卸载策略成为研究的热门方向。但大部分现有的任务卸载研究是基于中心化的架构,通过中心化设施制定卸载策略并进行资源调度,容易受到单点故... 边缘计算(EC)可在网络边缘为用户提供低延迟、高响应的服务。因此,资源利用率高、时延低的任务卸载策略成为研究的热门方向。但大部分现有的任务卸载研究是基于中心化的架构,通过中心化设施制定卸载策略并进行资源调度,容易受到单点故障的影响,且会产生较多的能耗和较高的时延。针对以上问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的去中心化优先级(DP-DQN)卸载策略。首先,设置通信矩阵模拟现实中边缘服务器有限的通信状态;其次,通过对任务设定优先级,使任务可以在不同边缘服务器之间跳转,保证各边缘服务器均可以自主制定卸载策略,完成任务卸载的去中心化;最后,根据任务的跳转次数为任务分配更多的计算资源,提高资源利用效率和优化效果。为了验证所提策略的有效性,针对不同DQN下参数的收敛性能进行了研究对比,实验结果表明,在不同测试情景下,DP-DQN的性能均优于本地算法、完全贪婪算法和多目标任务卸载算法,性能可提升约11%~19%。 展开更多

关键词 边缘计算 任务卸载 资源分配 去中心化 优先级 深度Q网络

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基于张量表示的间歇性序列自适应区间预测 被引量：2

6

作者 毛文涛 高祥 +2 位作者 罗铁军 张艳娜 宋钊瑜 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期79-86,共8页

在实际业务中,配件需求发生随机、需求量波动大,配件序列数据呈现明显的间歇性分布,同时由于人工报单失误或特殊事件等因素的影响,实际配件需求易发生异常变化,导致传统的时间序列预测方法难以捕捉配件需求量的演化规律,预测结果不确定... 在实际业务中,配件需求发生随机、需求量波动大,配件序列数据呈现明显的间歇性分布,同时由于人工报单失误或特殊事件等因素的影响,实际配件需求易发生异常变化,导致传统的时间序列预测方法难以捕捉配件需求量的演化规律,预测结果不确定性高、可靠性不足。为解决上述问题,提出了一种基于张量表示的间歇性序列自适应区间预测方法。首先,利用层次聚类,基于间歇性序列的平均需求间隔和平方变异系数指标筛选相似序列形成序列簇,用于提取簇内公共需求演化信息,增加可预测性;其次,通过张量分解重构原始需求序列,在最大限度保留序列核心信息的前提下平滑序列中的异常值;最后,构建一种自适应预测区间算法,通过动态更新机制得到配件需求量的预测值和预测区间,以确保结果的可靠性。利用某大型轨道交通制造企业实际售后数据进行验证,与现有典型时间序列预测方法相比,所提方法可有效挖掘不同特点间歇性序列的演化趋势,提高小样本间歇性序列的预测精度。实验结果表明:所提方法在间歇性特有指标均方根标准误差(RMSSE)上,相较于需求预测主流的深度学习方法平均降低了0.32,且当预测结果出现失真时,可提供一个可靠的弹性预测区间,为实际应用中企业智能备件计划决策提供了一种新的解决方案。 展开更多

关键词 需求预测 间歇性时间序列 张量分解 配件管理 区间预测 时间序列聚类

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一种联合边缘服务器部署与服务放置的方法

7

作者 张俊娜 韩超臣 +2 位作者 陈家伟 赵晓焱 袁培燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期266-280,共15页

边缘计算(EC)在靠近用户的网络边缘部署边缘服务器(ES),并将服务放置在ES上,从而可以满足用户的服务需求。独立研究ES部署和服务放置问题的成果已有很多,但两者存在高度耦合关系。考虑到EC系统的收益,有必要提供付费服务,使得EC系统处... 边缘计算(EC)在靠近用户的网络边缘部署边缘服务器(ES),并将服务放置在ES上,从而可以满足用户的服务需求。独立研究ES部署和服务放置问题的成果已有很多,但两者存在高度耦合关系。考虑到EC系统的收益,有必要提供付费服务,使得EC系统处理用户服务请求时会获得相应收入。同时,EC系统处理用户服务请求时会产生时延和能耗成本,为了最大化EC系统的收益,在用户服务请求和服务价格不同的约束下,需要合适的服务放置方案来提高EC系统的收益。为此,在ES与基站之间的位置关系、ES部署和服务放置之间的耦合关系、服务副本数和服务价格等约束下,提出一种包括改进的k-means算法和多智能体强化学习算法的两步方法,使EC系统的收益最大化。首先,构建一个联合ES部署和服务放置模型,其中ES部署明确考虑了基站之间的位置关系,服务放置明确考虑了ES部署的位置,以及不同的服务请求和价格;然后,基于基站的位置关系和基站的服务请求负载,通过带约束的k-means算法,在不同约束条件下分别确定最佳的ES部署位置以及ES的协作域;最后,以最大化EC系统收益为目标,通过多智能体强化学习算法在ES上放置服务。实验结果表明,与对比方法相比,所提方法能够提高收益7%~23%。 展开更多

关键词 边缘计算 边缘服务器部署 服务放置 K-MEANS聚类算法 多智能体强化学习算法

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基于自监督学习PBS-Net和通道提纯的信息隐藏主动防御方法

8

作者 马媛媛 赵颖澳 +2 位作者 徐富永 张倩倩 辛现伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3822-3828,共7页

信息隐藏主动防御技术作为信息隐藏的对立面,能够阻断非法隐蔽通信的传输。然而,现有的主动防御方法过度依赖载体-载密图像对,无法对未知载密图像主动防御,使其防御的误码率在实际社交网络中降低。针对上述问题,为了在通信双方毫无察觉... 信息隐藏主动防御技术作为信息隐藏的对立面,能够阻断非法隐蔽通信的传输。然而,现有的主动防御方法过度依赖载体-载密图像对,无法对未知载密图像主动防御,使其防御的误码率在实际社交网络中降低。针对上述问题,为了在通信双方毫无察觉的情况下彻底阻断秘密信息的传输,提出一种自监督学习盲点网络和通道提纯的主动防御方法。首先,通过像素混洗采样策略降低载密图像中像素之间的空间相关性,将学习方式从监督学习改进为自监督学习;其次,中心掩码卷积和空洞卷积残差块用于消除载密图像中的秘密信息;最后,设计通道提纯模块改善图像纹理细节。该方法无须任何信息隐藏方案的先验知识以及人工操作,使得在主机接收到可疑图像之前消除秘密信息,阻断社交网络中的隐蔽通信。实验结果表明,该方法具有高秘密信息破坏效果和高图像质量,能够达到100%的防御成功率,阻断社交网络中的隐蔽通信。同时,在不同负载率的数据集下,该方法与SC-Net和AO-Net进行对比,在秘密信息消除方面各提升14.14%和2.91%,在图像质量方面各提升9.14%和43.34%。 展开更多

关键词 图像隐写分析 主动防御 自监督学习

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基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择 被引量：3

9

作者 徐久成 孙元豪 韩子钦 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期806-813,共8页

在线流组特征选择可以充分利用特征流中原始的组结构信息,以在线的方式处理特征选择问题。然而,现有方法大多无法处理具有模糊性和不确定性的数据。为此,提出一种基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择算法。设计一种模糊邻域判别指数... 在线流组特征选择可以充分利用特征流中原始的组结构信息,以在线的方式处理特征选择问题。然而,现有方法大多无法处理具有模糊性和不确定性的数据。为此,提出一种基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择算法。设计一种模糊邻域判别指数,用于描述模糊邻域粒的判别信息,扩展相关的不确定性度量方法。在此基础上,用组内特征选择和组间特征选择两种策略选择具有强近似能力且非冗余的特征。在8个公共数据集上进行对比实验,验证了该算法具有更优且稳定的分类性能。 展开更多

关键词 特征选择 流特征选择 流组 模糊粗糙集 模糊邻域熵 邻域判别指数 不确定性度量

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一种云计算数据副本动态管理策略 被引量：6

10

作者 李功丽 赵晓焱 刘慧 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期138-143,共6页

为了提高云计算中数据的可用性和缩短响应时间,提出了数据副本的方法.传统的静态副本方法无法适应云计算的动态性特征,针对这个问题提出了动态副本策略.首先,基于用户需求确定副本数目;然后根据局部性原理和资源可用度,确定数据副本的... 为了提高云计算中数据的可用性和缩短响应时间,提出了数据副本的方法.传统的静态副本方法无法适应云计算的动态性特征,针对这个问题提出了动态副本策略.首先,基于用户需求确定副本数目;然后根据局部性原理和资源可用度,确定数据副本的存储位置.最后的实验结果证明了该策略降低了平均响应时间. 展开更多

关键词 动态副本 云计算 zipf定律 局部性原理 可用度临界值

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服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略 被引量：2

11

作者 张俊娜 陈家伟 +2 位作者 鲍想 刘春红 袁培燕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期275-281,共7页

边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的... 边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的任务卸载研究中,常常忽略不同类型的任务对服务需求的多样性以及边缘服务器服务缓存有限的情形,从而导致不可行的卸载决策。因此,在服务缓存约束下,研究了能够使得用户设备执行成本最优的任务卸载问题。首先设计了云服务器、边缘服务器和本地设备的协同卸载模型,用于平衡边缘服务器的负载问题,同时借助云服务器弥补边缘服务器有限的服务缓存能力。然后,提出了适用于云边端协同的任务卸载算法,优化用户设备的执行成本。当任务被卸载时,先采用改进的贪婪算法选择最佳的边缘服务器,再通过比较任务在不同位置上的执行成本,来确定任务的卸载决策。实验结果表明,所提算法相比对比算法能够有效降低用户设备的执行成本。 展开更多

关键词 边缘计算 任务卸载 云边端协同 服务缓存 卸载策略优化

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基于JPEG重压缩特性的篡改图像盲分离 被引量：4

12

作者 段新涛 彭涛 +2 位作者 李飞飞 王婧娟 李贺 《济南大学学报（自然科学版）》 北大核心 2017年第2期87-96,共10页

针对JPEG类图像被篡改后未被篡改的区域和被篡改的区域的离散余弦变换(DCT)系数会表现出不同的压缩特性的问题,本文中提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前、后DCT系数统计特性的变化;依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出JPE... 针对JPEG类图像被篡改后未被篡改的区域和被篡改的区域的离散余弦变换(DCT)系数会表现出不同的压缩特性的问题,本文中提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前、后DCT系数统计特性的变化;依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出JPEG篡改图像中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩效应块的概率值,得到图像块的后验概率密度图;利用粒子群算法设定自适应阈值对后验概率密度图进行优化,并且对阈值进行分类判断,通过后验概率密度图实现对篡改区域的自动检测和分离。结果表明,该方法能快速、准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次质量因子小于第1次质量因子时,检测结果明显优于其他算法的,且能把篡改区域从篡改图像中自动提取出来,不受被篡改图像的位置、大小和个数的限制。 展开更多

关键词 JPEG双重压缩 盲分离 双量化效应 图像篡改 自适应阈值 粒子群算法

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基于博弈论及惩罚机制的多Agent协作控制算法 被引量：2

13

作者 郑延斌 陶雪丽 +1 位作者 段领玉 李波 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第6期146-151,共6页

针对协作过程中自利的Agent选择回报更高的任务去执行,导致当前任务不能正常执行的问题,提出一种基于博弈论及惩罚机制的协作控制方法.在形成协作时优先选择信誉值较高的Agent,在协作执行过程中利用惩罚机制来约束退出协作的Agent的行为... 针对协作过程中自利的Agent选择回报更高的任务去执行,导致当前任务不能正常执行的问题,提出一种基于博弈论及惩罚机制的协作控制方法.在形成协作时优先选择信誉值较高的Agent,在协作执行过程中利用惩罚机制来约束退出协作的Agent的行为.仿真结果表明,该算法能有效地避免Agent在协作中随意的退出,确保协作任务的顺利执行,提高协作成功率. 展开更多

关键词 博弈论 协作 惩罚机制 信誉值 MULTI-AGENT

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基于人工势场法的多智能体编队避障方法 被引量：9

14

作者 郑延斌 席鹏雪 +2 位作者 王林林 樊文鑫 韩梦云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3380-3384,3413,共6页

编队避障问题是多智能体编队研究的关键问题之一。针对动态环境中多智能体编队避障问题,提出了一种基于人工势场法(APF)与布谷鸟搜索算法(CS)相结合的编队避障方法。首先,在动态队形变换策略的异构模式下,利用APF为多智能体编队中每个... 编队避障问题是多智能体编队研究的关键问题之一。针对动态环境中多智能体编队避障问题,提出了一种基于人工势场法(APF)与布谷鸟搜索算法(CS)相结合的编队避障方法。首先,在动态队形变换策略的异构模式下,利用APF为多智能体编队中每个智能体规划避障;然后,针对APF在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性,利用CS中的莱维飞行机制思想,来随机搜索得到适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明,所提方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队避障问题,使用效率函数对实验数据进行评价及分析,验证了所优化方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 多智能体编队 人工势场法 布谷鸟搜索算法 莱维飞行机制 随机搜索

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基于区块链的文本翻译安全交易方案研究 被引量：1

15

作者 李功丽 乔煊煊 胡建刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期258-269,共12页

针对现有翻译交易方案在竞拍翻译高保密性文本时无法保障其安全性、翻译成本与进程不易控制及译后纠纷处理困难等问题,提出了一种基于区块链智能合约的新型匿名反向拍卖(new anonymous reverse auction,NARA)交易模型。该模型采用匿名... 针对现有翻译交易方案在竞拍翻译高保密性文本时无法保障其安全性、翻译成本与进程不易控制及译后纠纷处理困难等问题,提出了一种基于区块链智能合约的新型匿名反向拍卖(new anonymous reverse auction,NARA)交易模型。该模型采用匿名参与机制保护用户隐私,利用反向竞拍机制合理控制翻译成本,并进一步使用拆分式数据交互(split data interaction,SDI)提升翻译文本交互时的安全性。同时该方案采用一种自动化货币支付算法,约束交易双方诚信参与,并解决翻译纠纷问题。通过安全分析证明该方案的安全性,实验结果证实了交易模型的有效性。 展开更多

关键词 翻译交易 区块链 智能合约 翻译安全 匿名拍卖

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双模态Logistic Regression及其应用 被引量：1

16

作者 吴蕊 孔前进 +2 位作者 王世勋 孙东山 翟怡星 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第12期244-248,333,共6页

传统的Logistic Regression能够解决单一模态数据的二分类问题,但在处理多源异构数据时不能很好地利用不同模态间的语义相关性,从而降低了分类性能。为了对双模态数据进行建模,提出同时包含模态内语义信息和模态间语义相关性的双模态Log... 传统的Logistic Regression能够解决单一模态数据的二分类问题,但在处理多源异构数据时不能很好地利用不同模态间的语义相关性,从而降低了分类性能。为了对双模态数据进行建模,提出同时包含模态内语义信息和模态间语义相关性的双模态Logistic Regression模型。设计一个包含模态内损耗与模态间损耗的目标函数,利用梯度下降法优化目标函数,在每次迭代过程中该模型能够根据一定策略交替地更新不同模态的参数。实验结果表明,双模态Logistic Regression能够获得较好的分类性能和跨模态检索效果。 展开更多

关键词 双模态Logistic Regression 梯度下降法 模态内损耗 模态间损耗 跨模态检索

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