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题名基于联邦学习的边缘智能协同计算与隐私保护方法
被引量：10
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作者
刘庆祥
许小龙
张旭云
窦万春
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机构
南京信息工程大学计算机与软件学院
中国科学院计算技术研究所
麦考瑞大学计算机系
计算机软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期2604-2610,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0190500)
国家自然科学基金资助项目(61702277)
兵团财政科技支撑计划资助项目(2020DB005)。
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文摘
联邦学习中,终端将更新后的模型参数值,而不是原始数据传递至服务器,从而成为保障边缘计算中数据隐私安全的关键技术。因此,提出了基于联邦学习的边缘计算方法(FLBEC),在保护用户隐私的同时,减少终端参与联邦学习的开销。首先设计了基于联邦学习的边缘计算系统架构,提出了隐私保护机制。分析了终端参与联邦学习时间和能耗,提出了研究的目标,即保护边缘计算中用户隐私,同时在保证精度的前提下,减少联邦学习时间和能耗。然后,从参与者选择、本地更新和全局聚合3个方面提出了改进后的联邦学习算法。最后通过对比实验验证了在FLBEC算法中,绝大多数终端在达到目标精度的前提下可以大幅度地降低联邦学习时间和能耗,从而减少联邦学习开销,表明了FLBEC算法的优越性。
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关键词
联邦学习
边缘计算
隐私保护
终端学习精度
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Keywords
federated learning
edge computing
privacy preserving
terminal learning accuracy
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于轻权加密体制的RFID认证协议
被引量：4
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作者
夏永祥
史志才
张瑜
戴建
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
麦考瑞大学计算机系
上海工程技术大学中韩多媒体设计学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第7期69-72,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61272097)
上海工程技术大学科技发展基金资助项目(2011XY16)
上海工程技术大学学科专业建设基金资助项目(XKCZ1212)
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文摘
针对射频识别(RFID)系统在计算与存储资源有限情况下的特殊需求,提出一种基于公钥密码体制NTRU的轻权认证协议。在该协议中,标签和读写器均完成一次随机数生成操作,且仅在服务器端存储一个密钥对,各个RFID标签采用公钥进行消息加密并发送给读写器和服务器,服务器通过存储在本地的私钥进行解密,在标签端仅存储服务器的公钥,以确保认证过程中信息的保密传输和隐私性,实现标签与读写器间的相互认证。通过分析证实,该协议能够抵抗窃听、位置追踪、重放、反向跟踪等攻击,而且标签仅需提供轻权加密和随机数生成操作,该认证协议非常适合应用于低成本的RFID系统。
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关键词
射频识别
NTRU算法
轻权加密
认证协议
隐私
安全性
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Keywords
Radio Frequency Idcntification（RFID）
Number Theory Research Unit（NTRU） algorithm
lightweight cryptographic
authentication protocol
privacy
security
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名我国省级政府数据开放平台可用性评估
被引量：13
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作者
王迪
Deborah Richards
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机构
武汉大学信息管理学院
澳大利亚麦考瑞大学计算机系
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出处
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2021年第6期106-117,共12页
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文摘
为探讨针对政府数据开放平台的可用性设计原则并调研目前我国政府数据开放平台存在的可用性问题,以便提升社会公众对政府数据开放平台的利用度,文章针对政府数据开放平台的特殊需求,构建了可用性原则框架,并针对框架中每一条可用性原则,构建了评估标准。运用该可用性框架体系,进行了包含四位评估专家和八个省级政府数据开放平台在内的启发性评估。评估结果表明,目前我国政府数据开放平台在普适的可用性原则上的表现要优于政府数据开放平台独有的可用性原则。未来我国政府数据开放平台可通过自动推荐检索词、自动锁定输入框、设置新手引导、数据申请追踪功能,以及针对具体用户的推荐功能等来改善可用性设计。
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关键词
开放政府数据
可用性评估
启发性评估
开放数据平台
开放数据
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Keywords
open government data
usability evaluation
heuristic evaluation
open data portals
open data
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分类号
D63
[政治法律—中外政治制度]
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题名融合属性信息的异质网络嵌入方法
- 4
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作者
张贤坤
袁菁
罗学雄
段双玉
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机构
天津科技大学人工智能学院
麦考瑞大学计算机系
天津职业技术师范大学信息技术工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第6期1767-1771,1778,共6页
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基金
天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15300)
天津市高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目(B201005706)
教育部第二批新工科研究与实践项目(E-HJFZQG20202405)。
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文摘
现有的异质网络嵌入方法不仅忽略了网络中的异质边及其对节点嵌入的不同影响,还未考虑到网络结构与节点属性的融合。为此提出了一种融合属性信息的异质网络嵌入方法(SHANE)。将序列到序列(seq2seq)模型应用到依据边类型划分的子图中,无缝融合节点的结构信息和属性信息,同时捕捉节点的高阶语义信息。实验表明,SHANE在两个不同类型的数据集中进行链接预测任务,可以取得相对显著的效果。
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关键词
网络嵌入
异质网络
seq2seq
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Keywords
network embedding
heterogeneous network
seq2seq
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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