小型微型计算机系统

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李凤娇,顾乃杰,齐东升,苏俊杰

2022, 43(10): 2017-2021.

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快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是信号处理、图像处理等领域的重要研究工具.可伸缩向量扩展(Scalable Vector Extension,SVE)是ARM处理器推出的基于ARMv8-A体系架构的新一代SIMD指令集,支持位宽为128位-2048位的向量寄存器和向量长度无关(Vector Length Agnostic,VLA)编程模型,具有很好的数据并行性和软件可移植性,适用于高性能计算、机器学习等领域.目前基于ARM SVE的FFT算法的研究尚未充分挖掘其架构特性和计算资源,本文针对数据规模为2的幂次的一维复数FFT,结合SVE谓词驱动的循环控制、非线性访存、复数运算等特性对算法做出了改进.实验结果表明,与FFTW库基于NEON的向量化实现相比,本算法性能有明显提升,在向量长度为1024位时,平均性能提升5.83倍,最高性能提升9.22倍.

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应用SARIMA模型预测主题词研究热度

陈煜杰,王一蒙,任飞亮

2022, 43(10): 2022-2027.

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随着科学技术的飞快发展,如何通过已有某主题词历史的研究情况预测未来该某主题词以此来判断某领域是否具有研究意义的问题已经变得越来越不可忽视.在本文中,利用主题词论文的发表数量来体现该主题词的研究热度.以往科技文献的预测模型没有统一的评判标准,导致结果的信服程度低;只是简单的考虑到某一时间范围均匀地减少,没有对具体到季节变化进行模拟,模型的准确度低;模型最优解参数难以确定,迭代周期长.本文以预测科技文献的发表数量为目的,运用时间序列预测的研究方法.通过分析前人的对于时间序列预测所题出的模型,根据科技文献的发表特点提出使用SARIMA模型进行预测.使用Python进行仿真实验,采用AIC作为评判模型的指标,采用图像初步判断模型参数范围与迭代进一步确定模型参数的办法,结果表明采用SARIMA模型得到的AIC指标为505.859相比于仅采用ARIMA模型得到AIC指标646.363表现良好.最后尝试将SARIMA模型拓展应用于其他领域,结果都表明SARIMA模型优于ARIMA模型.最后本文结论,在预测季节性数据的情况下,可以采用本文提出的实验过程,广泛应用在其他领域,表现出色同时具有实际意义.

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面向语义多样性的对话生成模型

刘家,卢永美,何东,卜令梅,陈黎,于中华

2022, 43(10): 2028-2034.

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开放域对话系统目前采用的检索-生成方法是基于相似问题具有相似回答这一假设,其中最新的聚类-生成方法对训练集中的问题进行硬聚类,并从每个问题簇所对应的回答中学习该簇问题的回复模式.然而现有的方法忽略了问题的语义多样性,影响了生成回复的相关性和信息性.为了解决上述问题,本文提出了面向语义多样性的对话生成模型,利用可学习的软聚类网络将训练集的问题分配到多个语义簇来更好地捕获语义多样性.特别的,本文使用径向基神经网络实现软聚类过程,径向基网络的可微性使得模型能够对软聚类和回复生成过程进行端到端的训练,让这两个过程更加紧密耦合.在Chat数据集上进行实验,结果表明本文算法的性能高于已有的先进算法.

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一种基于排序代理锚损失的深度度量学习算法

张兵,陈海燕,侯夏晔,袁立罡,刘振亚,

2022, 43(10): 2035-2039.

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深度度量学习根据特定的度量损失函数对神经网络进行不同的训练,直接学习原始图像空间到语义特征嵌入空间的非线性投影.针对现有代理锚损失函数在不考虑数据分布的情况下,将同一类正样本压缩到嵌入空间中的某个代理锚点,而造成同类样本相似结构丢失的问题,本文提出了一种新的基于排序驱动策略的代理锚损失函数.该损失函数使用了排序列表损失中对样本对进行排序的思想,将正样本排在负样本之前,并通过约束正样本对的距离小于阈值来尽可能地保留同类内部的相似结构.最后,在两个标准数据集上的实验证明了本文所提方法在图像分类问题上的有效性和优越性.

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预处理共轭梯度算法异构并行求解及优化

张琨,贾金芳,黄建强,王晓英,严文昕

2022, 43(10): 2040-2045.

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共轭梯度算法是求解对称正定线性系统的重要方法之一,该算法求解问题通常具有稀疏性.随着问题规模的不断增大,单CPU因其存储及计算能力限制已经不能满足大规模稀疏线性方程组求解的实时需求.基于此,本文提出一种基于CPU + GPU异构平台的MPI + CUDA异构并行求解算法.首先,对共轭梯度算法进行了热点性能分析,说明该算法求解时存在的计算困难及挑战;然后,根据共轭梯度算法特性进行了任务划分,实现异构并行算法设计;最后,针对异构并行算法中存在的通信开销、数据传输开销和存储器访问开销等问题,对异构并行算法进行优化以进一步提升求解效率及性能.实验结果表明,与MPI并行和CUDALib并行相比,MPI+CUDA异构混合并行在串行计算部分较少的Jacobi预处理共轭梯度算法上分别获得336%和33%的性能提升,在串行计算部分较多的ILU预处理共轭梯度算法上也能分别获得25%和7%的性能提升,同时结果还显示MPI+CUDA混合并行随着节点数目的增加具有一定可扩展性.

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一种分阶段的恶意域名检测算法

王甜甜,刘雄飞

2022, 43(10): 2046-2050.

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针对现有基于域名字符特征的恶意域名检测方法在检测精度和范围等方面表现不佳的问题,提出一种分阶段的恶意域名检测算法.首先,利用域名黑名单和域名白名单技术实现待测域名的快速过滤与响应,并构造潜在待测域名集合;然后,构建双向长短时记忆神经网络(Bi-Directional Long Short Term Memory,BiLSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的混合模型BiLSTM-CNN,并使用Softmax实现潜在待测域名集合中合法域名与恶意域名的分类;最后,通过在Alexa、DGA Domain List和Malware Domain List等标准数据集上进行测试,并与当前主流恶意域名检测算法进行对比.实验结果表明,本文算法在保持检测精度较高的基础上,具有更广的检测范围.

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面向多GPU架构电流预测模型研究

赵德玉,陈庆奎,

2022, 43(10): 2051-2056.

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为降低GPU通用计算能耗分析的复杂性,提高GPU电流预测模型的通用性,提出了一种基于Elman神经网络的面向多GPU架构GPU运行电流通用预测模型.通过分析GPU程序,提取计算操作数量、存储访问操作数量和程序分支数量三个程序特征;引入GPU 体系结构复杂度系数;最后,采用Elman神经网络构建了程序特征、体系结构复杂度与运行电流的关系模型.实验结果表明,单程序的预测误差不超过8%,不同体系结构间的平均预测误差不超过7%.该电流预测模型为深入分析GPU通用计算能耗复杂性和多程序并行调度奠定了良好的理论基础.

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一种改进AlexNet模型气溶胶颗粒分类方法

马元婧,郭锐锋,祖彪

2022, 43(10): 2057-2062.

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大气环境污染问题频繁的发生,对社会的经济、城市的发展以及人们的生活都产生了极大的负面影响.如何有效的改善大气环境污染现状,提升大气环境质量,是需要亟待解决的问题.本文根据沈阳地区大气污染特征,将大气气溶胶颗粒划分为7种类别,分析每种类别气溶胶颗粒质谱图的特征.对深度学习分类模型AlexNet进行相应改进优化,利用现有的被命名的质谱图信息,完成气溶胶颗粒成分分类模型的训练与建立.在气溶胶颗粒监测分析的过程中,实现气溶胶颗粒自动分类代替人工分类的过程,将识别质谱图的工作自动化,极大的节省了人力资源.测试结果显示改进的AlexNet分类模型准确率达到95%,在气溶胶监测工作中,可以用于辅助完成气溶胶颗粒的污染特征分析以及来源解析.

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融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法研究

张蕗怡,余敦辉,

2022, 43(10): 2063-2069.

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针对电影推荐领域评论文本信息在传统推荐中未被充分利用,推荐准确度不高的问题,提出一种融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法.首先通过基于自注意力机制的双向门控循环单元神经网络对电影的高质量评论文本进行建模,提取评论文本中的特征,构建电影评论特征矩阵.同时使用隐语义模型对用户评分矩阵进行分解,得到用户潜在兴趣矩阵和电影潜在特征矩阵.最后通过改进的DeepFM融合电影评论特征矩阵和电影潜在特征矩阵得到电影综合得分并形成推荐列表,以达到推荐的目的.实验结果表明,与其他几种电影推荐算法相比,在AUC、F-Score、RMSE上平均提升分别约7.37%、9.32%、8.23%,最高提升分别为11.60%、15.22%、12.79%.

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VR环境下运动想象脑电分类算法及脑机交互应用

田杰铭,程时伟

2022, 43(10): 2070-2077.

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在虚拟现实环境下开发脑机交互应用,有助于提升被试的沉浸感,可用于提升肢体运动障碍患者的康复训练效果.但是已有的运动想象脑电分类算法准确率和稳定性较低,导致基于运动想象的脑机交互应用系统实用性不高.为此,本文对脑电信号先进行时序分片,提出基于2D CNN-LSTM的运动想象脑电分类算法,对脑电信号的时序特征与通道连通性进行充分提取.使用64导联的脑电仪采集被试在VR环境下的左右手运动想象脑电信号,结果发现本文方法相较于其他方法有着更好的稳定性,离线分析时个体模型在测试集上的平均准确率达到94.8%,平均F1-score达到0.951,优于其他算法,并存在显著性差异.此外,本文在世界脑控机器人大赛数据集上进行了测试,平均准确率达到了88.7%,优于所对比的其他算法.在线使用个体模型对VR下运动想象脑电进行实时分类,平均准确率达到了91.7%,相较于现有的VR-BCI有较为明显的提升.

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利用维基百科点击流的概念依赖关系识别方法

胡成,陈昊,肖奎

2022, 43(10): 2078-2083.

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学习资源中的知识概念间的依赖关系决定了每个资源在整个课程中学习顺序.当前主流的概念依赖关系挖掘方法是利用概念自身的特征进行依赖关系的识别.而用户在学习资源中的点击操作日志同样能够预示概念间依赖关系的存在.本文以维基百科为例,提出一种基于点击流的概念依赖关系识别方法,利用维基百科中用户与词条页面的交互信息,设计相关概念集合特征来预测概念间的依赖关系,在实验过程中,为了使分类器能够充分学习不同类别数据,使用过采样方法使训练集类别平衡,观察各度量指标在不同机器学习分类器上的表现,选取最佳的分类器进行后续实验.实验结果表明,本文的方法与当前研究方法相比,既保证了维基百科原始数据具有较高的概念对覆盖率,也能够有效的预测概念间的依赖关系.

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一种lncRNA与疾病关联的多层线性投影预测算法

谢国波,韩玉琼,林志毅

2022, 43(10): 2084-2089.

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LncRNA-疾病关联预测的计算方法是解决传统生物学实验昂贵且费时的有效途径,其中基于机器学习的计算方法是当前研究热点,但其存在着未充分考虑lncRNA-疾病关联矩阵的局部结构和全局结构的问题.因此,本文提出了一种lncRNA与疾病潜在关联的多层线性投影预测方法(MLPLDA：Multi-layer linear projection for predicting lncRNA-disease association).MLPLDA利用组合加权整合lncRNA和疾病的两种相似性,然后用WKNKN重构原始的lncRNA-疾病关联矩阵,最后使用堆叠层策略的多层线性投影进行lncRNA-疾病关联预测.在留一和五折交叉验证实验中,MLPLDA获得的AUC分别是0.8807和08563±0.0045,体现了其可靠的性能.在3种疾病(肺癌,乳腺癌和骨肉瘤)的案例研究中,MLPLDA能够有效预测与3种疾病有关系的lncRNA.

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面向微博子话题检测的BTM模型研究

曹春萍,李瑜

2022, 43(10): 2090-2095.

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现今网络舆情传播速度快、影响力大,研究微博网络中舆情信息的话题检测对有关部门舆情治理以及应急处置具有重要意义.针对传统话题检测方法忽略了微博中更细粒度的子话题研究,并且检测的话题缺乏深层次的语义信息问题,本文将attention机制与BLSTM融入到BTM模型中,构建词对主题模型ATT-BLSTM-BTM.该模型通过BLSTM训练词与词之间的相互关系,同时,利用attention机制计算特征词注意力概率分布,以降低语料库中无关词汇对建模的影响,从而提高BTM模型检测子话题的精准性.实验结果显示,本文模型与传统的LDA、BTM和NTM模型相比,生成的子话题在KL值与PMI值上都有明显的提升,证明本文所提模型能够生成质量更高的子话题.

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标签松弛回归的跨模态哈希检索

庄智钧,滕少华,张巍,滕璐瑶

2022, 43(10): 2096-2105.

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跨模态哈希检索方法因其检索效率高和有效已被广泛应用.大多数有监督哈希方法仅仅将标签信息转换为实例间的成对相似性却忽略了类别信息,这些方法不能使哈希码保留标签所反映的区分信息,从而影响了检索的准确性.为此,本文提出了一种新颖的有监督跨模态标签松弛回归哈希(LRRH)方法.该方法通过语义相似度矩阵保留了实例间的成对相似性,同时应用标签的类别信息生成哈希码;并通过将标签矩阵松弛为标签松弛变量矩阵,扩大不同类别之间的边距,以标签松弛回归使哈希码能更好地保留标签的类别信息,也为哈希码拟合标签提供更大的自由度与优化空间,这使学习到的哈希码具备更高的语义相似性和类别判别力;另外,在哈希码学习过程,引入正交与均衡约束以生成更高质量的哈希码.本文方法在LabelMe、MIRFlickr及NUS-WIDE这3个公开数据集上与近期跨模态哈希方法进行了实验比较,实验结果表明本文方法均取得最佳的MAP值,验证了本文方法的有效性.

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融合三支决策与交互特征选择的点击率预估模型研究

赵旭栋,谢珺,续欣莹

2022, 43(10): 2106-2112.

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为了提升预估效果,现有的因子分解机及其衍生的点击率预估模型会对特征域内所有的特征进行交互,但不加区分对所有特征进行交互会产生冗余交互特征,给模型带来大量噪声信息,并且会占用大量计算资源,降低模型的预估效果.针对点击率预估模型中冗余的交互特征,提出了TIFS(Three-way Decision & Interactive Feature Selection models)模型.首先,TIFS在因子分解机及其衍生的点击率预估模型中加入了交互特征选择机制,减少了冗余的交互特征带来的噪声信息;其次,该模型的交互特征选择机制融合了三支决策思想,能够更加合理的选择交互特征,用较小的计算代价提升了特征交互的质量.在3种公开数据集上的实验结果表明,TIFS点击率预估模型在效率和表现上优于原模型.

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社交媒体机器人的研究现状、挑战与展望

周钰颖,闵勇,江婷君,吴晔,金小刚,蔡和

2022, 43(10): 2113-2121.

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随着大数据、云计算和深度学习技术的发展,信息传播又进入了“人机共生”的智能时代.近年来,大量国内外研究证明社交媒体机器人已经成为影响和干预网络信息传播的重要因素,并对社会稳定和国家安全产生深远影响.因此,对社交媒体机器人的研究逐步成为计算机和信息科学以及互联网产业的热点之一.据此,本文全面地综述了关于社交媒体机器人的相关研究,包括：社交媒体机器人的定义、影响机制、识别算法以及科技伦理困境等,并对社交媒体机器人未来的创新研究趋势进行了讨论和展望.

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融合用户聚类与Bandits算法的微博推荐模型

何羽丰,徐建民,张彬

2022, 43(10): 2122-2130.

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针对微博推荐系统中存在的新用户冷启动和数据稀疏性问题,提出一种微博推荐模型.该模型通过重要用户聚类和普通用户分类构建完整用户类,基于类兴趣表征普通用户兴趣,利用Bandits算法为完整用户类中的普通用户产生微博推荐列表,根据普通用户对推荐列表的反馈更新其所属完整用户类的历史数据,合理应对新用户冷启动,降低了数据稀疏度,实现了较为准确的微博推荐,为微博推荐模型的构建提供了新的思路.实验结果表明,该模型能够推荐给用户感兴趣的博文,推荐效果较现有随机探索类算法、置信区间类算法和概率匹配类算法分别最低提高5.62%、5.43%和33.37%.

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融合上下文信息的混合神经网络序列推荐模型

冼海锋,沈韬,曾凯

2022, 43(10): 2131-2136.

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序列推荐是推荐系统领域的热门研究内容.序列推荐的核心思想是从用户与项目交互的序列中,挖掘用户与项目的关系,针对用户下一次可能会交互的项目进行个性化推荐.现有的研究方法大多是对用户ID与项目ID交互序列进行建模的,忽略了用户与项目交互时,项目与用户上下文信息带来的影响.针对这一问题,本文提出了融合项目与用户上下文信息的混合神经网络模型.该模型由嵌入层模块、卷积神经网络与自注意力机制网络两个并行模块组成,其中卷积神经网络模块针对用户与项目交互序列的动态偏好进行建模.自注意力机制网络模块学习用户与项目交互序列的项目与用户上下文信息特征.最终把这两个模块学习到的用户动态偏好和项目与用户上下文信息特征结合起来,从而实现对推荐性能的提升.本文方法与基准方法相比较,在Movielens-1m数据集MAP提升了6.5%,在Tmall数据集上MAP提高了3.2%.

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WiDriver：一种基于WiFi的驾驶员情绪波动识别框架

周程宁,王青山,王琦,沈德伟

2022, 43(10): 2137-2142.

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驾驶过程中因为情绪波动过大而造成的驾驶状态失常现象,如路怒症等,是导致道路交通事故的重要因素之一,甚至可能造成严重的人员伤亡.现有的情绪波动识别检测工作主要是基于视觉和生物信号传感器的检测手段.然而,基于视觉的方法具有视觉阻塞或失真问题,基于生物信号的方法具有侵入性、隐私侵犯等问题,且其使用的设备也会带来不便或额外成本.本文提出一种新的基于WiFi信号的情绪波动识别框架WiDriver,以克服现有方法的不足.WiDriver首先通过菲涅耳区设计天线位置区域以达到最佳信号采集效果.其次,通过收集驾驶员油门与刹车动作的信道状态信息(Channel State Information)进行情绪识别系数计算,通过基于识别系数与LSTM的情绪判别器进行情绪波动识别.实验将WiDriver部署在商业WiFi基础设施中,并评估其在真实驾驶环境中的性能.实验结果表明WiDriver在真实场景中的平均识别率达到83.9%.

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基于CBD-YOLOv3的小目标检测算法

潘昕晖,邵清,卢军国

2022, 43(10): 2143-2149.

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针对主流目标检测算法在检测小目标时精度差、无法满足实时性能的问题,提出了一种基于改进YOLOv3的小目标检测算法：CBD-YOLOv3.首先对YOLOv3的主干特征提取网络进行优化,将其与跨阶段局部网络融合,使得计算量减少的同时保持了卷积网络的学习能力,再利用双层的特征金字塔网络加强特征提取并生成4张特征图用于预测,同时引入改进的DIoU损失函数代替原网络中的均方误差损失,提高小目标定位精度,最后再结合有效的数据处理与训练方法形成CBD-YOLOv3算法.本文在COCO数据集与其他目标检测算法进行对比测试,实验结果表明CBD-YOLOv3算法能够在满足实时性能的前提下有效提高小目标检测的平均精度,且对中大型目标也有一定程度的提升.

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高光谱图像的高维多目标压缩感知技术研究

张景波,蔡星娟,谢丽萍

2022, 43(10): 2150-2156.

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高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)相对于普通图像而言,不仅具有空间信息,还有光谱维信息.由于HSI占用的存储空间较大,因此在数据传输中对传输带宽有很高的要求.采用压缩感知理论可以在很大程度上缓解高光谱图像的传输和存储压力.本文提出了一种基于NSGA-III优化的OMP算法(MO-OMP)对高光谱图像进行重构.通过考虑高光谱图像的空间相似性和光谱间相似性,对高光谱图像压缩感知的重构过程进行高维多目标建模,在求解模型方面,将OMP算法中的非零元素原子指标集作为种群,并采用NSGA-III算法对模型进行求解,提高了模型的求解精度.本文在三组公共数据集上对模型进行测试,实验结果表明MO-OMP算法在高光谱图像压缩感知的问题下有良好的效果,相比于传统的高光谱图像压缩感知模型,高维多目标压缩感知模型在高光谱图像的重建问题上更具鲁棒性.

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Fast Stereo-RCNN三维目标检测算法

迟旭然,裴伟,朱永英,王春立,史良宇,李锦峰

2022, 43(10): 2157-2161.

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智能机器人、无人驾驶等技术的飞速发展在引领产业变革的同时对环境感知技术提出了新的挑战.基于视觉的三维目标检测算法的性能有了大幅提升,直逼激光雷达,但检测速度离产业实时性需求还有较大差距,成为产业发展的瓶颈之一.鉴于此,本文提出一种基于Stereo-RCNN的Fast Stereo-RCNN三维目标检测算法,用单支路网络检测三维框的多个角点重构三维中心点,轻量区域生成网络固化三维关键点,二分支关键点检测网络锐化目标辨识能力,双层特征融合网络缩短低层特征到高层特征的传递路径.实验结果表明,Fast Stereo-RCNN在检测精度提高的同时检测时间从0.3秒/帧降到了0.11秒/帧,提高了172倍.

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基于背景感知与自适应特征融合的相关滤波跟踪算法

白鑫宇,黄俊,罗建华

2022, 43(10): 2162-2168.

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背景感知相关滤波算法能有效利用背景信息,在解决边界效应问题的同时保持较高的跟踪速度.针对背景感知相关滤波算法在尺度变化、遮挡、目标形变时容易跟踪失败的问题,提出一种基于背景感知与自适应响应融合的相关滤波算法.本文算法以波动面积比为参考指标,在响应层实现自适应特征融合,提高特征表达能力,并利用主成分分析法分别对方向梯度直方图特征和颜色名特征进行降维,提升跟踪速度.引入尺度滤波器,提升跟踪速度的同时准确估计目标尺度变化.采用根据响应置信度动态调整学习率的模型更新策略,降低模型漂移风险.实验结果表明,本文算法在OTB100数据集上跟踪精确度为0.842,跟踪速度为46.81帧每秒,相较于背景感知相关滤波算法分别提高了2.9%和28.85%.

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基于启发式候选区域推荐的目标孪生跟踪

覃瑞国,张灿龙,黄玲,李志欣,韦沛佚

2022, 43(10): 2169-2173.

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在基于孪生网络的目标跟踪方法中,候选目标区域推荐的质量十分关键.目前的方法普遍采用锚点固定的推荐方式,该方式所生成的候选区域通常会数量庞大且质量不高.为此,本文提出一种基于概率图的启发式候选区域推荐的孪生跟踪模型.该网络模型由模板分支和检测分支构成,其中模板分支用于提取第一帧或前一帧目标图片的特征,而检测分支用于提取当前帧图片的特征.在提取当前帧特征后,采用概率图的方法来预测目标可能出现的位置,并利用可变锚点方式在该位置周边生成候选区域;之后推荐区域的特征再经过一个特征适应网络,与目标模板进一步的适应;最后,将模板分支与检测分支提取的特征进行互相关操作来完成目标跟踪.在VOT2016和OTB2015数据集上的测试结果表明,所提出的方法在候选目标推荐质量和跟踪精度方面都表现优异.

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改进Deeplab V3+网络在视觉SLAM三维地图构建应用

屈航,嵇启春,段中兴

2022, 43(10): 2174-2178.

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针对传统同时定位与地图构建(SLAM)算法在构建三维地图过程中缺少语义信息问题,本文在视觉SLAM算法基础上,结合基于深度学习的Deeplab V3+语义分割模型,构建包含几何信息与语义信息的三维稠密语义地图.对Deeplab V3+模型结合视觉SLAM造成语义地图构建难以满足实时性问题,精简Deeplab V3+模型参数,主干网络选用轻量级卷积网络MobileNetV3进行特征提取,同时对空洞空间金字塔池化模块中卷积层采用非对称卷积运算.最后利用贝叶斯更新方法将对RGB图像分割后获得的语义信息增量融合进三维地图,实现在三维空间对不同物体进行语义标注,最终完成三维稠密语义地图构建.实验采用NYU v2数据集进行语义地图构建,结果表明,改进后的Deeplab V3+可以精确快速进行语义分割,应用于三维稠密语义地图构建,满足系统实时性要求.

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引入区块链的SDN-IoT网络安全：架构、方案与挑战

唐菀,张艳,杨喜敏,陈健,刘宇宸

2022, 43(10): 2179-2199.

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基于软件定义网络架构的物联网(SDN-IoT)顺应了物联网从软件上实现网络功能的发展趋势,但随着网络应用服务需求的类型与数量日益剧增,物联网易受攻击设备数量不断增加,软件定义网络自身特性带来更多更新的安全威胁.具有去中心化、交易安全性等特性的区块链技术为保证SDN-IoT网络的安全性提供新的思路与策略.首先从物联网、软件定义网络以及两者结合的3个方面来解析SDN-IoT面临的安全风险与网络攻击,讨论引入区块链后所能解决的问题;对现有基于区块链的SDN-IoT安全架构进行梳理,并从部署区块链的网络层面进行分类.此外,分别针对数据安全、通信安全、软件定义网络控制安全、节点安全和特有攻击,对现有解决方案及最新研究进展进行全面介绍.最后结合现有的解决思路,从技术融合、区块链自身安全、架构完善等3方面,分析基于区块链的SDN-IoT网络安全的研究方向与挑战.

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面向时空特性的社会网络个性化隐私保护算法

夏秀峰,尹伯阳,刘向宇,李佳佳,宗传玉,朱睿

2022, 43(10): 2200-2204.

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在社会网络中,敏感的签到数据会导致用户隐私泄露问题.并且用户在不同时期对于同一签到数据的公开需求存在差异,已有的技术不足以满足用户的隐私保护要求.针对签到数据隐私保护的个性化需求问题,提出了面向时空数据个性化隐私保护算法 (Personalized Spatio-Temporal Privacy Protection,PSTPP).根据时空数据作为攻击者背景知识的扩充程度,将敏感属性定义成4个级别,允许不同的用户设置不同的敏感属性值约束.通过数据变换技术将时空数据泛化至同一时间段的相同区域内,使攻击者无法从拥有相同准标识符的数据中获取用户敏感属性信息.基于实际数据集,对PSTPP算法的信息损失量、敏感值识别率以及运行时间进行测试.测试结果表明,算法在有效地保护用户数据隐私的同时,保证了发布时空数据的可用性.

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一种支持三方认证的轻量级RFID双向认证协议

吴恺凡,殷新春,

2022, 43(10): 2205-2213.

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针对RFID系统存在的无线信道通信安全以及隐私保护问题,提出一种名为随机运算的轻量级技术.它可以使标签在公共信道通信时保持匿名,并通过洗牌算法来决定秘密值更新时使用的轻量级运算.结合随机运算方法,提出了一个支持三方验证的轻量级RFID认证协议RLMP3.标签只需要执行不同轻量级运算就能够更新假名.同时使用物理不可克隆函数来增加标签的伪造难度和生成假名的不可预测性.服务器能够通过二次剩余难题验证终端设备身份.该协议实现了服务器、阅读器和标签之间的互相认证.理论分析和仿真测试表明,RLMP3方案能够在实现3个主体互相认证的同时保护标签的隐私,并且标签的存储开销、标签和阅读器的在线计算以及通信开销都较低,适用于资源受限的RFID应用场景.

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协作NOMA系统中用户配对和中继选择联合算法

龙恳,王奕,谭路垚,王亚领,陈兴

2022, 43(10): 2214-2218.

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针对协作非正交多址接入系统(C-NOMA)中多中继多用户场景,提出了一种用户配对和中继选择联合算法(JUPRS),以提高系统的中断概率.算法利用最大距离准则、最优信道条件准则和最大瞬时速率准则联合完成用户与用户配对和用户对与中继器配对两项工作.分析推导了所提算法的中断概率闭式表达式和在大功率传输下的渐进表达式.蒙特卡罗仿真结果表明JUPRS算法能同时解决用户配对和中继选择问题,相比于传统正交多址接入系统,协作中继非正交多址接入系统可以获得更优的中断性能,且提高系统中中继器数量或适当调整功率分配系数可以显著增加系统中断性能.

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云环境下基于改进AONT的安全存储方案

边根庆,李欣妍

2022, 43(10): 2219-2225.

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传统的加密方案仅依赖密钥管理来确保数据隐私,一旦密钥泄露,密文数据便无法抵抗被破解的风险.为增强外包数据的安全性,避免攻击者通过窃取密钥来获取可用信息,本文首次提出了利用基于Hash算法改进的全有或全无转换(All-or-Nothing Transformation,AONT)机制(H-AONT)对数据进行预处理,再结合传统的加密算法隐藏数据信息.通过H-AONT算法将明文消息转换成伪消息数据块,显著提升了外包数据的安全性.因此,用户能够将支持公开验证的数据持有性验证操作迁移到可信的第三方执行,而不必担心泄露隐私信息.经过分析和实验证明,该系统具有可靠的安全性和较高的审计效率.

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移动群智感知中基于群组的参与者招募机制

杨桂松,江文成,何杏宇

2022, 43(10): 2226-2233.

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在移动群智感知中,平台需要招募大量的参与者来完成一项包含众多感知类型的复杂任务.本文研究有限预算内的移动群智感知中,如何招募合适的参与者完成感知任务这一问题.在此挑战下,平台希望招募到的参与者完成感知任务所带来的总收益最大化,同时,招募总花费不超过给定的预算.不同于以往的研究,本文提出了一种新型招募机制,以群组的形式代替个人的形式进行招募.该机制综合考虑了3种类型的特征(覆盖率、信誉和积极性)衡量群组的感知能力,并设计了一种基于遗传算法的群组招募算法最大化群组感知能力.经过实验评估,本文提出的参与者群组招募算法在任务执行效率、平均任务质量、任务完成率和招募人数方面均优于其他个人招募算法.

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面向密文数据的OPTICS聚类模型

栗维勋,马斌,王琛,何纪成,高明慧,徐剑

2022, 43(10): 2234-2240.

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OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure)是一种在机器学习领域中发挥重要作用的密度聚类算法.随着外包聚类服务的发展和用户隐私保护意识的日益提高,OPTICS需要对密文数据提供聚类支持,进而保证用户数据的隐私性.为此,利用全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)技术构建了面向密文数据的OPTICS聚类模型(OPTICS Clustering Model over Encrypted Data,OPTICS-CMED),该模型是一个包括客户端与服务器的两方外包密文数据聚类模型.首先,给出了模型的实体描述和形式化定义.设计了OPTICS-CMED的通信协议,包括距离计算协议和排序协议.基于上述通信协议,给出了OPTICS-CMED的聚类过程.对模型的正确性、安全性分别进行了分析,并利用FCPS标准数据集进行性能测试,结果表明该模型能够在保证聚类正确性和安全性的前提下实现密文数据聚类,解决了聚类过程中的用户数据隐私保护问题.

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