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基于量子卷积神经网络的ARX分组密码区分器
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作者 秦广雪 李丽莎 《信息网络安全》 北大核心 2025年第3期467-477,共11页
随着量子计算机的发展,量子神经网络技术不断取得新突破。尽管当前量子计算环境受限,但探索量子神经网络的潜在应用对未来科学技术发展具有重要意义。量子卷积神经网络结合量子计算的优势和神经网络强大的特征提取能力,在二分类任务上... 随着量子计算机的发展,量子神经网络技术不断取得新突破。尽管当前量子计算环境受限,但探索量子神经网络的潜在应用对未来科学技术发展具有重要意义。量子卷积神经网络结合量子计算的优势和神经网络强大的特征提取能力,在二分类任务上表现优异。文章提出一种量子卷积神经区分器,数据特征之间不分块而是作为一个整体编码到量子电路,然后训练参数化量子卷积电路。以SPECK-32为例,使用8个量子比特运行5轮的准确率为76.8%,超越了同等资源条件下的经典区分器,并成功运行到第6轮。文章对比了卷积电路和硬件高效Ansatz作为训练电路的量子神经区分器,结果表明前者具有更高的效率。此外,文章所提区分器成功运行了减轮的Speckey、LAX32、SIMON-32和SIMECK-32算法。最后,分析了影响量子卷积神经区分器性能的因素。 展开更多
关键词 量子卷积神经网络 量子计算 分组密码 区分器
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基于双三元组网络的易混淆文本情感分类方法 被引量:2
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作者 徐瑞 曾诚 +2 位作者 程世杰 张海丰 何鹏 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期135-145,共11页
预训练模型的快速发展使得情感分类任务得到了突破性进展,然而互联网提供的海量数据中存在着大量语义模糊、易混淆的文本,制约了当前多数模型的分类效果。针对易混淆文本对情感分类的负面影响,该文提出了一种基于双三元组网络的易混淆... 预训练模型的快速发展使得情感分类任务得到了突破性进展,然而互联网提供的海量数据中存在着大量语义模糊、易混淆的文本,制约了当前多数模型的分类效果。针对易混淆文本对情感分类的负面影响,该文提出了一种基于双三元组网络的易混淆文本情感分类方法。该方法有效解决了传统三元组网络中同类文本特征之间仍存在明显差异的问题,改进了三元样本组合的构建方式,分别从易分类文本和普通文本中构建出两对三元样本组合,并以不同权重进行特征相似度比对,让模型深入挖掘易混淆文本和易分类文本的特征编码差异,充分学习同类别文本间的相似性和混淆类别文本间的差异性,提高了文本特征的聚类效果;同时,在训练过程中将本批次的易混淆文本加入到下一批次进一步训练,更有效地利用了易混淆文本的语义信息,以此提升模型整体的分类效果。在nlpcc2014、waimai_10k和ChnSentiCorp数据集上进行对比实验,实验结果表明,与现有的易混淆文本情感分类方法相比,该方法在准确度和F1值上具有更好的表现,其中F1值相较于基准模型提升了3.16%、2.35%和2.5%,验证了所提方法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 情感分类 三元组网络 困难样本
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基于地理时空关联和社会影响的兴趣点推荐 被引量:1
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作者 金红 陈礼珂 +3 位作者 游兰 吕顺营 周开成 肖奎 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期128-138,共11页
随着基于位置的社交网络的流行,个性化兴趣点推荐已经成为一项重要任务。然而现有研究在对上下文信息建模及融合时对其内在联系考虑不充分,其中地理与时间两种上下文之间往往是相互影响的;此外,在建模用户社会关系时主要通过度量不同用... 随着基于位置的社交网络的流行,个性化兴趣点推荐已经成为一项重要任务。然而现有研究在对上下文信息建模及融合时对其内在联系考虑不充分,其中地理与时间两种上下文之间往往是相互影响的;此外,在建模用户社会关系时主要通过度量不同用户签到的POI子集之间的直接相似性来表达用户社交行为的相似性程度,未能更好地缓解数据稀疏对不同用户签到POI子集相似性度量的影响。因此,合理地重构了上下文信息模型并有效地融合建模到用户偏好中,提出了一种基于地理时空关联和社会影响的兴趣点推荐方法。该方法根据不同时间状态下用户的主要地理活动中心呈现空间聚集现象,使用带有时间约束的方法评估POI间的地理相关性,以建模POI地理信息对用户签到的影响。进一步地,在对用户社会关系建模时假设具有更多共同签到的POI或签到POI的类别有着更大重合度的用户社交行为的相似性更高,结合POI类别信息来提高社会关系建模的有效性和作用。最后,将提出的地理时空关联模型和用户社会关系模型融合到加权矩阵分解中,进行用户的个性化POI推荐。对比实验结果表明,所提方法具有更好的POI推荐性能,说明了提出的模型在上下文建模和克服数据稀疏性方面更具优势。 展开更多
关键词 基于位置的社交网络 兴趣点推荐 数据稀疏 地理时空关联 社会影响
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面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型
4
作者 解飞 宋建华 +2 位作者 姜丽 张龑 何帅 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期137-142,共6页
大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示... 大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力,同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。研究方法包括使用集成的多粒度语义信息和知识图谱来过滤专业术语噪声,以及采用大模型生成的回答与专业知识图谱进行结构化匹配和验证,以提高模型的鲁棒性和安全性。实验结果表明,所提出的模型在区块链漏洞领域问答的准确率比单独使用大模型提高26%。 展开更多
关键词 大语言模型 知识图谱 问答模型 多粒度语义信息 区块链 漏洞信息 文本表征
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面向焦虑改善的睡眠脑电信号深度学习分析模型研究
5
作者 黄辰 马耀龙 +5 位作者 张龑 王时绘 杨超 宋建华 陈侃松 杨伟平 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2935-2944,共10页
焦虑是一种常见的情绪障碍,其严重时会显著影响个体的身心健康。已有研究表明,睡眠与焦虑存在双向调控关系,高质量睡眠有助于缓解焦虑情绪。为提高在睡眠环境下对焦虑患者脑电信号的分析准确率,该文提出一种改进型特征金字塔网络(IFPN)... 焦虑是一种常见的情绪障碍,其严重时会显著影响个体的身心健康。已有研究表明,睡眠与焦虑存在双向调控关系,高质量睡眠有助于缓解焦虑情绪。为提高在睡眠环境下对焦虑患者脑电信号的分析准确率,该文提出一种改进型特征金字塔网络(IFPN)模型。在IFPN模型中,首先,对焦虑患者睡眠前后脑电信号进行预处理,采用脑电信号标准化和特征金字塔网络去噪,以统一脑电信号尺度并去除噪声。然后,将预处理后焦虑患者的睡眠脑电数据转换为脑熵地形图,以强化在睡眠环境下对焦虑改善的脑电信号分析能力,接着,利用改进型特征金字塔网络对脑熵地形图进行特征提取,生成特征脑地形图。最后,将特征脑地形图输入到ResNet-50进行脑电信号分析。本文在开源数据集上验证了IFPN模型的有效性。实验结果表明,在睡眠环境下,采用所提模型能够进一步提升针对焦虑脑电信号的分析能力和准确率,从而为分析睡眠对于焦虑的改善作用提供深入的理论和实验支撑。 展开更多
关键词 睡眠 焦虑 脑电图 改进型特征金字塔网络 奇异谱熵
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基于同态加密和零知识证明的区块链可扩展隐私保护方案
6
作者 吴婷 张莎莎 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期1939-1947,共9页
为了解决随着区块链技术的广泛应用而日益突出的隐私保护和性能扩展问题,提出了一种基于Okamoto-Uchiyama加密算法的改进算法,该算法在实现数据加密的同时支持零知识证明,实现了用户交易数据的完全隐私保护。此外,设计了一种基于匿名双... 为了解决随着区块链技术的广泛应用而日益突出的隐私保护和性能扩展问题,提出了一种基于Okamoto-Uchiyama加密算法的改进算法,该算法在实现数据加密的同时支持零知识证明,实现了用户交易数据的完全隐私保护。此外,设计了一种基于匿名双向链下通道的支付方案,支持链下快速且高频的交易,有效缓解了区块链的可扩展性问题。相比现有相关算法,所提算法在系统参数生成、密钥生成及加解密效率方面均具有显著优势。理论分析与实验结果验证了该方案的安全性、可行性与高效性。 展开更多
关键词 区块链 同态加密 零知识证明 隐私保护 可扩展性
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二进制代码相似性检测方法综述
7
作者 魏有缘 宋建华 张龑 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期365-380,共16页
代码相似性检测按照研究对象可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测两种,常用于恶意代码识别、漏洞搜索、版权保护等场景。基于目前国内的互联网环境,程序通常以二进制文件的形式发布,大多数程序都无法直接获得源代码,因此在软... 代码相似性检测按照研究对象可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测两种,常用于恶意代码识别、漏洞搜索、版权保护等场景。基于目前国内的互联网环境,程序通常以二进制文件的形式发布,大多数程序都无法直接获得源代码,因此在软件安全领域的相关研究中,二进制代码相似性检测的应用范围相对更广。从二进制代码相似性检测的定义和实现流程出发,按照代码表征形式将其分为基于文本字符、基于代码嵌入、基于图嵌入三大类,对经典的二进制代码相似性检测方法和近5年的新方法共19篇文献进行了整理,并根据多架构、Baseline、基准数据集和检测性能对各类方法进行了分析和总结。最后,结合新方法的发展分析了当前存在的问题和未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 二进制代码相似性检测 代码表征 软件安全 恶意代码识别 漏洞搜索
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SM4算法基于不同逻辑门集的量子优化实现
8
作者 郭运雨 向泽军 +2 位作者 林达 曾祥勇 张莎莎 《密码学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期163-179,共17页
本文主要研究SM4算法的低Toffoli深度以及低T深度的量子电路构造.对于SM4算法的S盒,本文以对其基于塔域分解技术得到的经典实现的重新划分为基础,通过添加量子辅助比特使每部分的Toffoli深度以及T深度达到理论上的最小值.在经典实现的... 本文主要研究SM4算法的低Toffoli深度以及低T深度的量子电路构造.对于SM4算法的S盒,本文以对其基于塔域分解技术得到的经典实现的重新划分为基础,通过添加量子辅助比特使每部分的Toffoli深度以及T深度达到理论上的最小值.在经典实现的重新划分中,第二部分可视为4比特S盒,本文在基于NCT门集设计其量子电路时,提出了一种Toffoli深度为2的实现方案,该方案仅消耗8个量子辅助比特.针对重新划分中的第二部分基于Clifford+T门集的实现,本文使用基于SAT的搜索算法得到该部分与门深度为2的实现,并基于此设计了其T深度为2的量子电路.上述方法能在仅添加有限量子比特的条件下,有效地降低S盒整体电路的Toffoli深度以及T深度.基于上述方法,本文分别设计了SM4算法S盒Toffoli深度为8以及T深度为4的量子电路.将上述S盒电路应用于SM4算法整体设计中,本文最终分别设计了SM4算法的Toffoli深度为264、T深度为132的量子电路. 展开更多
关键词 SM4算法 塔域分解 S盒 量子实现
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Differential-Linear Attacks on Ballet Block Cipher
9
作者 ZHOU Yu CHEN Si-Wei +2 位作者 XU Sheng-Yuan XIANG Ze-Jun ZENG Xiang-Yong 《密码学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期469-488,共20页
Ballet is one of the finalists of the block cipher project in the 2019 National Cryptographic Algorithm Design Competition.This study aims to conduct a comprehensive security evaluation of Ballet from the perspective ... Ballet is one of the finalists of the block cipher project in the 2019 National Cryptographic Algorithm Design Competition.This study aims to conduct a comprehensive security evaluation of Ballet from the perspective of differential-linear(DL)cryptanalysis.Specifically,we present an automated search for the DL distinguishers of Ballet based on MILP/MIQCP.For the versions with block sizes of 128 and 256 bits,we obtain 16 and 22 rounds distinguishers with estimated correlations of 2^(-59.89)and 2^(-116.80),both of which are the publicly longest distinguishers.In addition,this study incorporates the complexity information of key-recovery attacks into the automated model,to search for the optimal key-recovery attack structures based on DL distinguishers.As a result,we mount the key-recovery attacks on 16-round Ballet-128/128,17-round Ballet-128/256,and 21-round Ballet-256/256.The data/time complexities for these attacks are 2^(108.36)/2^(120.36),2^(115.90)/2^(192),and 2^(227.62)/2^(240.67),respectively. 展开更多
关键词 Ballet block cipher differential-linear(DL)cryptanalysis MILP/MIQCP distinguisher key-recovery attacks
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GKCI:改进的基于图神经网络的关键类识别方法 被引量:7
10
作者 周纯英 曾诚 +1 位作者 何鹏 张龑 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2509-2525,共17页
研究人员将软件系统中的关键类作为理解和维护一个系统的起点,而关键类上的缺陷给系统带来了极大的安全隐患.因此,识别关键类可提高软件的可靠性和稳定性.常用的识别方法是将软件系统抽象为一个类依赖网络,再根据定义好的度量指标和计... 研究人员将软件系统中的关键类作为理解和维护一个系统的起点,而关键类上的缺陷给系统带来了极大的安全隐患.因此,识别关键类可提高软件的可靠性和稳定性.常用的识别方法是将软件系统抽象为一个类依赖网络,再根据定义好的度量指标和计算规则计算每个节点的重要性得分,如此基于非训练框架得到的关键类,并没有充分利用软件网络的结构信息.针对这一问题,基于图神经网络技术提出了一种有监督的关键类识别方法.首先,将软件系统抽象为类粒度的软件网络,并利用网络嵌入学习方法Node2Vec得到类节点的表征向量,再通过一个全连接层将节点的表征向量转换为具体分值;然后,利用改进的图神经网络模型,综合考虑类节点之间的依赖方向和权重,进行节点分值的聚合操作;最后,模型输出每个类节点的最终得分并进行降序排列,从而实现关键类的识别.在8个Java开源软件系统上,通过与基准方法的实验对比,验证了该方法的有效性.实验结果表明:在前10个候选关键类中,所提方法比最先进的方法提升了6.4%的召回率和3.5%的精确率. 展开更多
关键词 关键类识别 软件网络 图神经网络 软件度量
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多策略改进的蜣螂优化算法及其应用 被引量:29
11
作者 郭琴 郑巧仙 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期930-946,共17页
蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接... 蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接受程度,使其根据自身搜索能力动态变化,既提升了种群质量又保持了适应度高的个体的良好搜索能力;其次,融合麻雀搜索算法中的追随者位置更新机制对算法进行扰动,并用贪婪策略更新位置,提升了算法的收敛精度;最后,当算法陷入停滞时引入柯西高斯变异策略,提高了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数,验证了3种改进策略的有效性,将所改进算法和对比算法的优化结果进行收敛性分析和Wilcoxon秩和检验,证明了MIDBO具有良好的寻优性能和鲁棒性。将MIDBO运用在汽车碰撞优化问题的求解上,进一步验证了MIDBO在求解实际工程问题中的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 局部最优解 麻雀搜索算法 柯西高斯变异 汽车碰撞优化问题 Wilcoxon秩和检验
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基于知识增强和提示学习的小样本新闻主题分类方法 被引量:2
12
作者 余新言 曾诚 +2 位作者 王乾 何鹏 丁晓玉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1767-1774,共8页
基于预训练微调的分类方法通常需要大量带标注的数据,导致无法应用于小样本分类任务。因此,针对中文小样本新闻主题分类任务,提出一种基于知识增强和提示学习的分类方法KPL(Knowledge enhancement and Prompt Learning)。首先,利用预训... 基于预训练微调的分类方法通常需要大量带标注的数据,导致无法应用于小样本分类任务。因此,针对中文小样本新闻主题分类任务,提出一种基于知识增强和提示学习的分类方法KPL(Knowledge enhancement and Prompt Learning)。首先,利用预训练模型在训练集上学习最优的提示模板;其次,将提示模板与输入文本结合,使分类任务转化为完形填空任务;同时利用外部知识扩充标签词空间,丰富标签词的语义信息;最后,对预测的标签词与原始的标签进行映射。通过在THUCNews、SHNews和Toutiao这3个新闻数据集上进行随机采样,形成小样本训练集和验证集进行实验。实验结果表明,所提方法在上述数据集上的1-shot、5-shot、10-shot和20-shot任务上整体表现有所提升,尤其在1-shot任务上提升效果突出,与基线小样本分类方法相比,准确率分别提高了7.59、2.11和3.10个百分点以上,验证了KPL在小样本新闻主题分类任务上的有效性。 展开更多
关键词 新闻主题分类 提示学习 知识增强 小样本学习 文本分类
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基于多特征融合的智能合约缺陷检测方法
13
作者 王奕丰 曾诚 +2 位作者 全擎宇 王娇然 何鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期133-141,共9页
智能合约是区块链技术最成功的应用之一,随着其广泛应用,智能合约的安全问题也引起了研究人员的关注。尽管已有一些针对智能合约缺陷检测的研究,但对于智能合约代码特征的挖掘还不充分。提出一种采用多特征融合方式的智能合约缺陷检测... 智能合约是区块链技术最成功的应用之一,随着其广泛应用,智能合约的安全问题也引起了研究人员的关注。尽管已有一些针对智能合约缺陷检测的研究,但对于智能合约代码特征的挖掘还不充分。提出一种采用多特征融合方式的智能合约缺陷检测方法。首先,对智能合约代码进行预处理,其中包括颜色标记、词汇提取、ASCII字符转换以及合约之间继承关系的提取;然后,将颜色标记、词汇提取、ASCII字符转换得到的处理信息输入到由BERT、卷积神经网络(CNN)以及双向长短期记忆(BiLSTM)网络构建的融合模型中进行特征提取,同时将合约之间的继承关系信息输入node2vec随机游走算法,以获得合约关系的特征向量;最后,将所有特征向量连接并输入分类器进行缺陷分类。使用真实的Solidity智能合约数据集对该方法进行验证,实验结果表明,相比其他模型,所提多特征融合模型在F1值实现了6%~12%的改进,在准确度方面实现了4%~11%的提升,该方法能够更好地挖掘智能合约代码的深层特征,提高缺陷检测性能,对智能合约的安全性具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 区块链 智能合约 Solidity语言 多特征 缺陷检测
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给定k-错非线性复杂度的有限长二元序列的分布
14
作者 孙志敏 曾祥勇 +1 位作者 许雪莹 陈智雄 《密码学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第2期466-484,共19页
当n<2c且具有相同k-错非线性复杂度时,本文证明了长度为n非线性复杂度为c的二元序列与长度为n+t非线性复杂度为c+t的二元序列有相同的数目(t为任意非负整数);对于长度为n非线性复杂度为c的二元序列,确定了k-错非线性复杂度分别为1和... 当n<2c且具有相同k-错非线性复杂度时,本文证明了长度为n非线性复杂度为c的二元序列与长度为n+t非线性复杂度为c+t的二元序列有相同的数目(t为任意非负整数);对于长度为n非线性复杂度为c的二元序列,确定了k-错非线性复杂度分别为1和2的序列数目. 展开更多
关键词 k-错非线性复杂度 非线性复杂度 有限长序列
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基于CUDA和比特切片的SM4算法软件优化和实现
15
作者 吴江雨 何鹏 《计算机应用研究》 2025年第9期2825-2833,共9页
SM4算法作为中国国家标准的对称加密算法,其加密效率是实现高质量、高效率数据保护的关键因素。目前SM4算法优化主要表现在比特切片和指令集优化等方面。比特切片和指令集优化分别存在着数据交互频繁以及高度依赖于底层硬件,不同架构的... SM4算法作为中国国家标准的对称加密算法,其加密效率是实现高质量、高效率数据保护的关键因素。目前SM4算法优化主要表现在比特切片和指令集优化等方面。比特切片和指令集优化分别存在着数据交互频繁以及高度依赖于底层硬件,不同架构的支持程度存在不同的问题。针对上述问题,提出了在数据处理上采用改进的比特切片优化数据编排的方法,从而提高数据传输效率,并且在CUDA编程模型的框架上,通过本地GPU实现SM4算法的高效通用并行加密。实验结果表明,在使用比特切片后,对小型数据也能够提高速度,处理明文大小为32 KB时加速比(Ep)能达到3.03。另外,与通用SM4算法相比,优化后的SM4算法加密速度可以达到14648 Mbit/s,加密每字节需要的时钟周期可以达到2.0 cycles/Byte,性能提升40%~215%。该方案在GPU的并行加速下能够大大提升当前SM4算法的加解密效率,在基于改进的比特切片优化下,也能提高小型数据的速度,并且安全性得到了良好的提升。 展开更多
关键词 SM4 CUDA GPU加速 比特切片 性能优化
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