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基于双注意力机制图神经网络的智能合约漏洞检测方法 被引量:1
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作者 李鹏超 张全涛 胡源 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第11期1624-1631,共8页
随着区块链技术的广泛应用,智能合约的内部逻辑越来越复杂。然而,目前大多数智能合约漏洞检测方法存在假阳性率高、检测准确率低等问题。为此,文章提出一种基于双注意力机制图神经网络的智能合约漏洞检测方法,用于智能合约漏洞检测,旨... 随着区块链技术的广泛应用,智能合约的内部逻辑越来越复杂。然而,目前大多数智能合约漏洞检测方法存在假阳性率高、检测准确率低等问题。为此,文章提出一种基于双注意力机制图神经网络的智能合约漏洞检测方法,用于智能合约漏洞检测,旨在提升检测的准确性和效率。文章在图卷积网络的卷积层中引入了多头注意力机制,并在特征传播阶段动态计算邻接节点信息对应的注意力权重。该机制使模型在特征聚合时更加关注与当前节点最相关的邻居节点,从而提升对重要特征的辨识能力。在图池化阶段,采用注意力池化机制选择和聚合节点特征,进一步提升对关键节点的关注度,提高了对漏洞检测影响较大特征的识别能力。文章采用以太坊智能合约漏洞样本数据集(ESC)进行实验,实验结果表明,与其他检测技术相比,文章所提方法在识别复杂智能合约漏洞方面具有更快的检测速度和更高的准确性。 展开更多
关键词 智能合约 漏洞检测 注意力机制 图神经网络
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面向多维属性融合的加权网络结构洞节点发现算法
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作者 王文涛 刘彦飞 +1 位作者 毛博文 余成波 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第8期1265-1276,共12页
在大规模复杂网络空间中,快速识别结构洞节点对于病毒和舆情的传播控制具有重要意义。针对现有识别结构洞节点的方法在网络结构发生变化时,识别精度不高的问题,文章基于多维属性映射与融合,提出一种结合邻接信息熵与邻接中心性的结构洞... 在大规模复杂网络空间中,快速识别结构洞节点对于病毒和舆情的传播控制具有重要意义。针对现有识别结构洞节点的方法在网络结构发生变化时,识别精度不高的问题,文章基于多维属性映射与融合,提出一种结合邻接信息熵与邻接中心性的结构洞节点识别算法。该算法将加权的邻接信息熵作为邻居节点的信息量,使用邻接中心性度量节点传播这些邻居节点信息量的重要性,通过将结构洞节点的局部属性表示为节点传播信息的能力,识别网络中的关键结构洞节点。实验结果表明,在不同网络规模和网络结构的数据集下,该算法的ξ、τ和网络平均信息熵3个评估指标的总得分分别为0.470、1.679和4.027,优于现有算法,具有更优越和稳定的性能,且将该算法应用于大规模网络中仍然具有较低的时间成本。 展开更多
关键词 结构洞 多维属性融合 信息传播能力 邻接信息熵 邻接中心性
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基于正交旋转精度提升的WSN节点数据优化传输算法 被引量:6
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作者 罗兴宇 黄智勇 宋华 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第7期1737-1745,1797,共10页
为实现节点稀疏状态下的无线传感网络节点数据的优化传输,解决当前信道拓扑优化传输算法中因压缩编码导致信息传输失真现象,提出一种基于正交旋转误差精度提升的无线传感网络节点信道拓扑优化传输算法。基于双线性映射(bilinear form,BF... 为实现节点稀疏状态下的无线传感网络节点数据的优化传输,解决当前信道拓扑优化传输算法中因压缩编码导致信息传输失真现象,提出一种基于正交旋转误差精度提升的无线传感网络节点信道拓扑优化传输算法。基于双线性映射(bilinear form,BF)与拓扑扫描(topological scanning,TS)模型,结合正交旋转思想,构建归一化耦合矩阵,实现对多个节点数据的并发多路传输;基于DCT(discrete cosine transform)机制,建立传输信源,实现数据传输过程中的量化评估;设计误差精度提升机制,采用TLC(transmission link correction)方式构造耦合函数,将传输信源进行二次耦合,降低信道噪声的影响。仿真结果表明,与当前常用LT算法及AEMD算法相比,该算法具有更高的数据压缩性能与更强的抗干扰能力,以及更低的数据误码率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 正交旋转 双线性映射 拓扑扫描 误差优化 归一化耦合矩阵
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从被动应对到主动防控:我国预测性侦查的理论证成与规制选择 被引量:38
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作者 张全涛 《中国人民公安大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2022年第3期20-31,共12页
风险社会视野下公民对公共安全的迫切需求催生警务机关对刑事犯罪的主动治理。大数据时代基于海量数据的全景化记录为预测性侦查实践的兴起提供了可靠的技术支撑。从域内外预测性侦查实践的犯罪治理效果来看,侦查机关在主动预测犯罪、... 风险社会视野下公民对公共安全的迫切需求催生警务机关对刑事犯罪的主动治理。大数据时代基于海量数据的全景化记录为预测性侦查实践的兴起提供了可靠的技术支撑。从域内外预测性侦查实践的犯罪治理效果来看,侦查机关在主动预测犯罪、精准实施防控以及有效预防犯罪被害等方面具有极大的效能,有力改变了传统侦查被动应对的局面。通过反思预测性侦查在数据质量方面引发的预测性侦查结果偏差、在程序运行方面与现有刑事诉讼格局存在的冲突障碍以及权力运行内生逻辑导致的侦查监督机制乏力等问题都亟须刑事司法理论予以回应。通过预测性侦查程序前端的数据质量保障、中端的算法决策核验及其后端的权力监督制约等制度机制的设计完善,可以推动我国预测性侦查理论的有效证成与实践运行的规范发展。 展开更多
关键词 预测性侦查 数据质量 算法规制 权利保障 理论证成 规制选择
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基于Docker容器的电子数据取证方法 被引量:4
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作者 李鹏超 周凯 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第6期1485-1490,共6页
针对目前基于Docker容器的取证技术缺陷,提出一种基于Docker主机的调查取证模型,并根据该取证模型中Docker主机所处不同状态给出有针对性的数据取证方法.实验结果表明,利用该模型取证能更有针对性地获取相关电子证据.
关键词 DOCKER 容器 镜像 数字取证
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面向云环境的蛋白质折叠模拟计算并行化算法 被引量:2
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作者 宋华 闫会峰 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第5期258-263,共6页
提出了面向云环境Yarn(yet another resource negotiator)规范的蛋白质折叠模拟计算并行化算法Yarn_PERM。分析了蛋白质折叠的格点模型PERM算法的运行流程及其面向MapReduce的子任务划分方式。Yarn_PERM算法实现采用Hadoop2.0的Yarn框... 提出了面向云环境Yarn(yet another resource negotiator)规范的蛋白质折叠模拟计算并行化算法Yarn_PERM。分析了蛋白质折叠的格点模型PERM算法的运行流程及其面向MapReduce的子任务划分方式。Yarn_PERM算法实现采用Hadoop2.0的Yarn框架作为工作平台,其资源的分配与调度、应用子任务的申请和子任务的具体执行都由Yarn来透明地完成;描述了Yarn_PERM算法的Map程序与Reduce程序及主控程序的功能实现。实验结果表明:在相同的时间内Yarn_PERM比PERM串行计算、MapReduce的PERM计算在能量最低寻优的吞吐量上明显增加,加速比和可扩展性上也有明显的优势。 展开更多
关键词 蛋白质折叠 云计算 映射-规约 Yarn规范 生物信息学
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微信公众号层次模糊元关联规则聚类预警
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作者 宋华 罗兴宇 刘亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3362-3367,共6页
为实现对微信公众号快速、高精度的舆情信息监测,提出一种微信公众号主题层次模糊元关联规则聚类预警方法。利用服务本体和AM、MM模型对微信公众号的网络主题模型进行构建,基于每个单独微信分支存储的数据具有的相似结构,进行微信公众... 为实现对微信公众号快速、高精度的舆情信息监测,提出一种微信公众号主题层次模糊元关联规则聚类预警方法。利用服务本体和AM、MM模型对微信公众号的网络主题模型进行构建,基于每个单独微信分支存储的数据具有的相似结构,进行微信公众号主题知识的元规则二进制融合提取,允许从单个数据库中获得结果/模式,减少规则挖掘过程中所需的时间。在标准测试集和网扒微信公众号主题数据库上的实验对比结果表明,所提算法具有更好的聚类精度和计算效率。 展开更多
关键词 微信公众号 元关联规则 层次理论 模糊理论 聚类 预警
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一种公安院校教培知识图谱本体构建研究 被引量:2
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作者 刘彦飞 毛博文 +1 位作者 袁浩然 刘德智 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第10期229-238,共10页
公安院校课程跨学科领域属性突出,教培数据和知识体量拟合度较低,而传统教培过程中对数据和知识的迭代更新方式是简单的线性控制,难以满足当前公安知识广度的需求。针对公安教育知识体系的专业性和课程跨学科领域数据质量低,提出应用重... 公安院校课程跨学科领域属性突出,教培数据和知识体量拟合度较低,而传统教培过程中对数据和知识的迭代更新方式是简单的线性控制,难以满足当前公安知识广度的需求。针对公安教育知识体系的专业性和课程跨学科领域数据质量低,提出应用重导向解决方案,应用德尔菲法和层次分析法对用户需求、教育资源、教学任务进行梳理,结合教育心理学研究构建公安教培本体库;运用本体实体构建实现多场景融合,运用灵活众包方式对知识图谱即时衍化,在应用场景中具有较好的工程价值。 展开更多
关键词 知识图谱本体构建 公安院校 软件众包 德尔菲-层次分析法(DM-AHP法)
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