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    2024年 第51卷 第1期 刊出日期:2024-01-20
      
    信息与通信工程
    基于谱压缩的大斜视TOPS BP图像自聚焦算法
    周生威, 李宁, 邢孟道
    2024, 51(1):  1-10.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230102
    摘要 ( 258 )   HTML ( 34 )   PDF (4183KB) ( 279 )   收藏
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    在机动平台大斜视TOPS模式SAR成像时,通过使用地平面直角坐标系BP成像算法,能够在短时间内获取地距平面无畸变的宽幅SAR图像,但实际应用中如何对BP图像快速完成运动误差补偿与旁瓣抑制仍是一个难点。针对此问题,提出了一种改进的谱压缩方法,基于此能够快速实现机动平台大斜视TOPS模式地平面BP图像自聚焦等后续操作。首先,考虑到传统BP谱压缩方法仅适用于聚束成像模式,结合大斜视TOPS SAR虚拟旋转中心理论与波数谱分析,推导出了改进的精确谱压缩函数,能够通过全孔径压缩获得无模糊的地平面TOPS模式BP图像频谱。在此基础上,利用相位梯度自聚焦(PGA)能够快速完成全孔径运动误差估计与补偿。此外,基于提出的改进谱压缩方法得到的无模糊对齐BP图像频谱,可以在方位频域统一加窗实现图像旁瓣抑制。最后,通过仿真数据处理验证了所提算法的有效性。

    空间耦合量子LDPC码的双窗口滑动译码
    王云江, 朱高辉, 杨宇霆, 马钟, 魏璐
    2024, 51(1):  11-20.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230301
    摘要 ( 107 )   HTML ( 11 )   PDF (1669KB) ( 99 )   收藏
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    量子纠错码是应对量子计算过程中不可避免的噪声干扰的关键途径。和其经典情形一样,空间耦合量子LDPC码理论上也可在纠错性能和译码时延间取得良好的均衡。考虑到目前采用常规置信传播算法(BPA)的空间耦合量子LDPC(SC-QLDPC)码在译码过程中仍存在复杂度高和译码时延长的问题,受经典滑窗译码算法的启发,并结合和利用SC-QLDPC码所对应的两个奇偶校验矩阵在主对角线和副对角线上具有非零对角带的结构特点,提出了针对量子SC-QLDPC码的滑窗译码算法(称为量子双窗口滑动译码算法)。在该策略中,通过窗口在两个经典校验矩阵主副对角线上的同时滑动,保证了相应量子比特部分译码所需的相位与比特翻转错误图样信息的提取,从而使其在译码性能和时延之间取得良好均衡。对所提量子双窗口滑动译码算法进行仿真验证,结果表明其不仅能提供灵活的低时延译码输出,并且当窗口扩大时,其译码性能逼近标准的量子置信传播算法,显著提升了SC-QLDPC码的应用范围。

    电大山区地物环境中电波传播的电磁计算
    王楠, 刘俊志, 陈贵齐, 赵延安, 张玉
    2024, 51(1):  21-28.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230210
    摘要 ( 92 )   HTML ( 6 )   PDF (1446KB) ( 74 )   收藏
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    在无人驾驶与无人机等新兴行业中,信号覆盖范围的要求较高,不仅仅在城市,在人迹罕至的山地、沙漠、森林中也需要无线信号的覆盖才能真正完成远程操控,这些地区更多需要考虑的是地势变化对电磁传播所带来的影响。计算电磁学中的一致性几何绕射理论方法是分析电大环境电磁问题的有效方法,使用计算电磁学的方法研究电磁波在山区地物环境中的传播规律。给出了一种建立不规则地形模型的新方法,可以通过数字高程的网格数据生成电磁算法可用的三次多项式曲面,使用多个立方曲面对不规则地形进行拼接,使用平均均方根误差验证模型数据的准确性。基于所得的地形数据,完成了并行的几何光学算法,并对区域电磁场的分布进行了仿真计算。选取了实际山区地物环境进行了实地测量,测量结果与仿真结果对比趋势一致,验证了该方法在非规则地形中电磁波传播分析中的有效性。考虑环境电磁计算的规模,建立了相应的并行策略,100核测试的并行效率可以保持在80%以上。

    注意力去噪与复数LSTM的时变信道预测算法
    陈永, 蒋丰源
    2024, 51(1):  29-40.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230203
    摘要 ( 96 )   HTML ( 15 )   PDF (1707KB) ( 92 )   收藏
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    随着无线通信技术的发展,高速场景下通信技术的研究也越来越广泛,其中获取到准确的信道状态信息对提升无线通信系统的性能具有重要的意义。针对正交频分复用系统在高速场景下,现有信道预测算法未考虑噪声影响及预测精度低的问题,提出了一种注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法。首先,设计了一种通道注意力信道去噪网络对信道状态信息进行去噪处理,降低了噪声对信道状态信息的影响。然后,提出了基于复数卷积层和长短期记忆网络的信道预测模型,对去噪后历史时刻的信道状态信息进行特征提取,并且对未来时刻的信道状态信息进行预测;改进后的LSTM预测模型增强了对信道时序特征的提取能力,提高了信道预测的精度。最后,结合Adam优化器对未来时刻信道状态信息进行预测输出。仿真结果表明:与对比算法相比,所提基于注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法对信道状态信息的预测精度更高,能够适用于高速移动场景下的时变信道预测。

    基于注意力自相关机制的剩余杂波抑制方法
    申露, 苏洪涛, 汪晋, 毛智, 景鑫琛, 李泽
    2024, 51(1):  41-51.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230402
    摘要 ( 75 )   HTML ( 11 )   PDF (2129KB) ( 80 )   收藏
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    雷达工作时面临着复杂多变的环境,杂波特性经常呈现非均匀性和时变性。未被完全抑制的杂波剩余可能会产生大量虚警,进而导致虚假航迹产生或目标跟踪精度降低。在严重情况下,这些虚警还可能使雷达数据处理系统饱和,影响雷达系统的探测能力。传统的剩余杂波抑制算法需要进行特征提取和构建分类器两个步骤,存在泛化能力差、特征组合难和分类器要求高等问题。为解决这些问题,受到自注意力机制和领域知识的启发,提出了一种数据与知识双驱动的注意力自相关机制。该机制可以有效提取用于区分目标和杂波的雷达回波相互关系的深度特征。同时,基于该机制,构建了一种剩余杂波抑制方法,充分利用雷达回波特征,提高了算法在剩余杂波抑制方面的性能。仿真和实测数据处理结果表明,该方法在剩余杂波抑制方面具有显著的性能优势和泛化能力。此外,该方法的并行计算结构可以提高算法的运行效率。

    一种改进的双深度Q网络服务功能链部署算法
    刘道华, 魏丁二, 宣贺君, 余长鸣, 寇丽博
    2024, 51(1):  52-59.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230310
    摘要 ( 69 )   HTML ( 3 )   PDF (869KB) ( 54 )   收藏
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    网络功能虚拟化已成为未来通信网络的关键技术,动态服务功能链的高效部署是提高网络性能迫切需要解决的问题之一。为降低通信网络服务器能量消耗以及改善通信网络服务质量,提出一种改进的双深度Q网络的动态服务功能链部署算法。由于网络状态及服务功能链的动态性,首先将服务功能链部署问题建模为马尔可夫决策过程。根据通信网络中资源的状态以及所选择的动作计算奖励函数值,对双深度Q网络进行在线训练,得到最优深度神经网络模型,从而确定最优的在线服务功能链部署策略。为解决传统深度强化学习从经验回放池中采用均匀抽取经验样本而导致神经网络学习效率低的问题,设计一种基于重要性采样的优先级经验回放方法以抽取经验样本,从而有效地避免训练样本之间的高度相关性,进一步提高离线学习神经网络的效率。仿真结果表明,所提出基于改进双深度Q网络的服务功能链部署算法能够提高奖励值,与传统的双深度Q网络算法相比,在能量消耗与阻塞率方面分别降低约19.89%~36.99%与9.52%~16.37%。

    意图驱动网络服务韧性机制研究
    李鹏程, 宋延博, 杨春刚, 李富强
    2024, 51(1):  60-71.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230311
    摘要 ( 69 )   HTML ( 4 )   PDF (2211KB) ( 59 )   收藏
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    软件定义网络、网络功能虚拟化和意图驱动网络等新技术的出现,促使网络朝着服务化、定制化和智能化等方向快速发展。然而,规模巨大且复杂的网络形态导致网络管理存在失效,同时网络攻击事件频繁发生。因此,提高网络服务韧性,确保网络服务能够持续保障,变得非常重要。意图驱动网络能实现从用户意图到网络韧性策略生成及其下发的全过程的自动部署,为网络有效应对各类挑战提供更加灵活的手段,极大地改善了网络管理效率,并提高了网络服务韧性。基于此,提出一种意图驱动网络服务韧性控制环路架构及其实现架构。首先,通过将信念-愿望-意图推理逻辑引入韧性推理机制,使网络具有预防功能、防御功能、恢复功能以及适应功能,能够在网络攻击发生前期及时地作出响应,并根据具体环境灵活调整韧性策略,以应对突发的网络攻击,持续保障网络服务。最后,以分布式拒绝服务攻击作为用例,验证所述的意图驱动网络服务韧性机制在保障网络服务韧性方面的有效性。

    高动态复杂场景下航空自组网路由协议研究
    姜来为, 陈正, 杨宏宇
    2024, 51(1):  72-85.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230313
    摘要 ( 75 )   HTML ( 6 )   PDF (1772KB) ( 58 )   收藏
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    随着航空运输规模的迅速增长,以民航飞机为主的航空自组网通信已经具备通信组网覆盖的基础。能否找到一种有效手段将高动态不确定复杂场景下航空器节点重要数据传输并安全备份,是提高空天地一体化系统可靠性和管理能力的重要措施。然而,航空自组网所具备的网络拓扑结构高动态变化、网络跨度大和网络链路不稳定等特点,给航空自组网网络协议设计,尤其是路由协议设计带来了严峻考验。为了便于未来在航空自组网路由协议设计方面开展深入研究,对航空自组网路由协议设计相关要求进行了全面的分析并对现有的路由协议进行了全面的调研。首先根据航空自组网的特点分析了航空自组网路由协议设计所需要考虑的因素、面临的挑战以及设计原则;然后,根据现有路由协议设计特点,对国内外已有航空自组网路由协议进行了分类综述与分析;最后,探讨了未来航空自组网路由协议设计的研究重点,为推动我国下一代空天地一体化网络研究提供了参考。

    计算机科学与技术
    使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法
    黄河源, 慕彩红, 方云飞, 刘逸
    2024, 51(1):  86-99.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230214
    摘要 ( 75 )   HTML ( 3 )   PDF (1434KB) ( 73 )   收藏
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    经过几年的快速发展,基于图卷积神经网络的协同过滤算法已经在许多推荐系统场景中取得了最好的表现。但是这些算法在采集负样本时大多仅仅采用简单的随机负采样方法,没有充分利用图结构信息。针对这一问题,提出了一种使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法GCN-GNS。该算法首先构造用户-物品二部图,并利用图卷积神经网络获取节点嵌入向量;接下来通过基于深度优先搜索的随机游走方法获取同时包含近距离邻居物品节点和远方物品节点的游走物品节点序列;然后设计注意力层自适应学习游走序列中不同节点的权重,并按权重组成一个动态更新的虚拟负样本;最终利用该虚拟负样本对模型进行更高效的训练。实验结果显示,与对比算法相比,多数情况下GCN-GNS在三个真实公开数据集上都有更好的表现;这表明所提出的新的图负采样方法能够帮助GCN-GNS算法更充分地利用图结构信息,并最终提升物品推荐的效果。

    非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法
    朱东霞, 贾洪杰, 黄龙霞
    2024, 51(1):  100-113.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230204
    摘要 ( 59 )   HTML ( 4 )   PDF (2121KB) ( 55 )   收藏
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    传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚类,分配类簇标签是间接的,这种后处理的聚类方式会增加聚类结果的不稳定性。针对谱松弛的问题,提出了一种非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法,在目标函数中集成了自表示学习和秩约束。通过非负拉格朗日松弛来求解相似性矩阵和隶属矩阵,并保持隶属矩阵的非负性。在这种情况下,原来的隶属矩阵就变成了类簇的后验概率,当算法收敛时,只需将数据点分配给具有最大后验概率的类簇,即可得到聚类结果。与已有的子空间聚类和谱聚类方法相比,所提出的算法设计了新的优化规则,可以实现类簇标签的直接分配,不需要额外的聚类步骤。最后,给出了算法的收敛性证明。在5个基准聚类数据集上的大量实验表明,所提算法的聚类性能优于近几年来的子空间聚类方法。

    三维注意力增强的暴力场景检测算法
    丁昕苗, 王家兴, 郭文
    2024, 51(1):  114-124.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230206
    摘要 ( 51 )   HTML ( 1 )   PDF (2162KB) ( 56 )   收藏
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    为了提升互联网多媒体内容安全检测能力,有效过滤不良信息,提出了一种基于三维注意力增强的视频暴力内容检测算法。该算法以3D-DenseNet为骨干网络,首先利用P3D提取低层次的时空特征信息;其次引入SimAM注意力模块计算通道-空间注意力,增强帧画面重点区域信息;然后设计了时域注意力加强的过渡层突出重点时序信息,如此形成通道-空间-时间三维注意力,提升暴力场景检测性能。实验结果显示,算法在内容单一的小规模暴力行为检测数据集Hockey和Movies上准确率分别达到了98.75%和100%,在内容多样的大规模数据集RWF-2 000上达到了89.25%,综合性能优于同类算法,验证了算法的有效性;在长视频的暴力内容定位实验中,算法在VSD2014数据集上相较同类算法也取得了更好的检测效果,证明了算法在暴力内容检测方面的泛化能力。

    用于语义分割的自监督对比式表征学习
    刘博翀, 蔡怀宇, 汪毅, 陈晓冬
    2024, 51(1):  125-134.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230304
    摘要 ( 63 )   HTML ( 3 )   PDF (2895KB) ( 58 )   收藏
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    为了提升语义分割模型的精度,并减少逐像素标注大规模语义分割数据集的人力和时间成本,研究了自监督对比式表征学习的预训练方法,并结合语义分割任务的特点,设计了全局-局部交叉对比学习(GLCCL)方法。该方法将全局图像和局部分块后的一系列图像块输入到网络中分别编码全局和局部视觉表征,并通过构建包含全局对比、局部对比和全局-局部交叉对比的损失函数来指导模型训练,使得模型能够同时学习全局和局部区域的视觉表征以及跨区域语义相关性。使用该方法预训练BiSeNet再迁移到语义分割任务时,对比现有的自监督对比式表征学习和有监督预训练方法分别具有0.24%和0.9%平均交并比(MIoU)的性能提升。实验结果表明,该方法能够采用无标注的数据训练语义分割模型而实现分割效果的提升,具有一定的实用价值。

    结合自注意力与卷积的真实场景图像篡改定位
    钟浩, 边山, 王春桃
    2024, 51(1):  135-146.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230213
    摘要 ( 55 )   HTML ( 6 )   PDF (2988KB) ( 57 )   收藏
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    图像是移动互联网时代传播信息的重要载体,恶意图像篡改是潜在的网络安全威胁之一。与自然场景中在物体尺度上的图像篡改不同,真实场景中的图像篡改存在于伪造的资质证书、文案、屏幕截图等,这些篡改图像通常会经过精心的手工篡改干预,因此其篡改特征与自然场景篡改特征存在差异,更具有多样性,对其篡改区域的定位更具有挑战性。针对该场景复杂且多样的篡改特征,丰富的关系信息是重要的,文中通过卷积神经网络进行自适应特征提取,并利用逆向连接的全自注意力模块进行多阶段特征关注,最后融合多阶段注意力关注结果进行篡改区域定位。所提方法在真实场景图像篡改定位任务中取得了优于对比方法的性能,其中F1指标比主流方法MVSS-Net高出约8.98%,AUC指标高出约3.58%。此外,所提方法在自然场景图像篡改定位任务中也达到了主流方法的性能,并提供了自然场景篡改特征与真实场景篡改特征存在差异的佐证。在两种场景中的实验结果表明,所提方法能够有效地定位出篡改图像的篡改区域,且在复杂的真实场景中的定位效果更显著。

    融合全局和局部信息的实时烟雾分割算法
    张欣雨, 梁煜, 张为
    2024, 51(1):  147-156.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230405
    摘要 ( 61 )   HTML ( 3 )   PDF (1887KB) ( 63 )   收藏
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    针对烟雾形状不规则、呈半透明状且边界模糊导致烟雾分割困难的问题,提出一种融合全局和局部信息的双分支实时烟雾分割算法。该算法设计了轻量级的Transformer分支和卷积神经网络分支分别提取烟雾的全局特征和局部特征,Transformer分支和卷积神经网络分支共同作用,可以在充分学习烟雾的长距离像素依赖关系的同时保留烟雾细节信息,从而准确区分烟雾和背景像素,改善烟雾分割效果。同时该结构可以满足实际烟雾检测任务的实时性要求;基于多层感知机的解码器充分利用不同尺度的烟雾特征图,并进一步建模烟雾全局上下文信息,增强模型对多尺度烟雾的感知能力,从而提升烟雾分割精度;而且解码器结构简单,可以降低解码器部分的计算量。该算法在自建烟雾分割数据集上的平均交并比为92.88%,模型参数量为2.96 M,推理速度为56.94帧/s。该算法在公开数据集上的综合性能优于其他烟雾检测算法。实验结果表明,该算法分割烟雾的准确率高,推理速度快,可以满足实际烟雾检测任务的准确性和实时性需求。

    网络空间安全
    联邦加密流量分类中的细粒度防御方法
    曾勇, 郭晓亚, 马佰和, 刘志宏, 马建峰
    2024, 51(1):  157-164.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230303
    摘要 ( 53 )   HTML ( 5 )   PDF (1972KB) ( 51 )   收藏
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    为了避免异常流量对联邦加密流量分类模型造成危害,研究者们提出了多种鲁棒算法和防御方案。已有方法通过移除异常模型的所有流量来提高鲁棒性。但这种清除节点所有流量的方法是一种粗粒度的防御方法。粗粒度的防御会造成正常流量损失和防御过当的问题。为避免上述问题,结合协作式联邦加密流量分类框架,提出清除异常流量的一种细粒度防御方法。该方法首先通过高效划分异常节点的本地数据集来缩小异常流量的搜索范围,实现细粒度定位异常节点的流量;然后在模型聚合时通过清除异常流量来降低正常流量损失,实现细粒度防御,解决防御过当问题。实验结果表明,与已有防御方案相比,提出的细粒度防御方法可以在不影响准确率的前提下,显著提高模型检测效率。所提出的细粒度防御方法检测准确率可以达到约91.4%,且检测效率与已有方法相比提高了约32.3%。

    支持受控共享的医疗数据隐私保护方案
    郭庆, 田有亮
    2024, 51(1):  165-176.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230104
    摘要 ( 61 )   HTML ( 4 )   PDF (1588KB) ( 54 )   收藏
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    患者医疗健康数据信息的合理利用促进了医学研究机构的发展。针对目前患者与医疗研究机构间共享医疗数据隐私易泄露,以及患者对医疗数据的使用情况不可控的问题,提出一种支持受控共享的医疗数据隐私保护方案。首先,将区块链与代理服务器结合设计医疗数据受控共享模型,区块链矿工节点分布式构造代理重加密密钥,使用代理服务器存储和转换医疗数据密文,利用代理重加密技术在保护患者隐私的同时实现医疗数据安全共享。其次,设计用户权限动态调整机制,由患者与区块链授权管理节点交互通过授权列表来更新医疗数据访问权限,实现患者对医疗数据的可控共享。最后,安全性分析表明,所提方案可以在医疗数据隐私保护的同时,实现医疗数据动态共享,并且可以抵抗共谋攻击。性能分析表明,该方案在通信开销、计算开销方面具有优势,适用于患者或医院与研究机构间的数据受控共享。

    一种支持内嵌数据处理的合约漏洞修复方案
    彭泳翔, 刘志全, 王立波, 吴永东, 马建峰, 陈宁
    2024, 51(1):  178-186.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230208
    摘要 ( 43 )   HTML ( 3 )   PDF (1004KB) ( 57 )   收藏
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    智能合约是一段部署在区块链上的程序,为分布式交易提供了可能。然而,由于智能合约携带的金融属性及部署后不可改变的特性,使其成为黑客攻击的目标。因此,为保证合约的安全性,需对漏洞合约进行修复。然而,现有合约漏洞修复方案存在修复成功率低、无法处理复杂合约等问题,为此提出一种支持内嵌数据处理的合约漏洞修复方案。该方案首先研究并形式化以太坊虚拟机动态装载机制,并基于内存拷贝指令构建内嵌数据定位算法,解析并反编译智能合约字节码结构;接着基于蹦床机制对智能合约字节码进行重写,并修正因重写而产生的内嵌数据地址偏移;最终实现智能合约的漏洞修复。基于所提方案实现原型工具SCRepair,部署于本地测试网络Ganache以对其进行性能测试,并与现有漏洞修复工具EVMPatch和Smartshield进行比较。实验结果表明,相比于EVMPatch,SCRepair的合约字节码重写成功率提升了约26.9%,并有着更好的执行重写稳定性,受编译器版本的较影响小;相比于Smartshield,SCRepair能够更好地处理复杂合约。

    面向云存储的数据流行度去重方案
    何欣枫, 杨琴琴
    2024, 51(1):  187-200.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230205
    摘要 ( 59 )   HTML ( 4 )   PDF (2040KB) ( 53 )   收藏
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    随着云计算的发展,企业和个人倾向于把数据外包给云存储服务器来缓解本地存储压力,导致云端存储压力成为一个日益突出的问题。为了提高云存储效率,降低通信成本,数据去重技术得到了广泛应用。现有的数据去重技术主要包括基于哈希表的相同数据去重和基于布隆过滤器的相似数据去重,但都很少考虑数据流行度的影响。实际应用中,用户外包给云服务器的数据分布是不均匀的,根据访问频率可以划分为流行数据和非流行数据。流行数据访问频繁,在云服务器中会存在大量的副本和相似数据,需要执行高精度的数据去重;而非流行数据访问频率低,云存储服务器中的副本数量和相似数据较少,低精度的去重即可满足要求。针对上述问题,将数据流行度和布隆过滤器相结合,提出一种基于数据流行度的动态布隆过滤器;同时,提出一种基于数据流行度的动态布隆过滤器的数据去重方案,可以根据数据流行度动态调整去重精度。仿真结果表明,该方案在时间消耗、空间消耗和误判率之间取得了良好的平衡。

    关键节点双目标优化的虚假信息传播控制模型
    荆军昌, 张志勇, 班爱莹
    2024, 51(1):  201-209.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230209
    摘要 ( 47 )   HTML ( 5 )   PDF (1554KB) ( 52 )   收藏
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    虚假信息传播控制是全球网络空间安全治理的热点领域。针对目前在线社交网络中的虚假信息传播控制研究,尚未考虑对关键节点集控制所产生的成本开销这一实际问题,提出了一种基于关键节点双目标优化的虚假信息传播控制模型。首先,根据用户节点在社交网络1-hop和2-hop区域的传播影响力以及节点的度中心性、k-shell等多种复杂网络特征,对两个优化目标(控制效果和控制成本)进行数学形式化表示;其次,设计一种融合自适应非线性策略的位翻转变异算法,实现对离散搜索空间的第2代非支配排序遗传算法改进,并将改进后第2代非支配排序遗传算法用于虚假信息传播关键节点集的选取,从而实现虚假信息传播控制效果最大化,控制成本开销最小化;最后,通过在真实在线社交网络平台上开展实验,分析模型参数对控制成本和控制效果的影响。实验结果表明,该模型与现有方法相比,在控制成本和控制效果的组合指标RTCTE上具有明显的优势。该模型适用于大规模复杂社交网络下最低成本的虚假信息传播控制。

    几类密码算法的神经网络差分区分器的改进
    杨小雪, 陈杰
    2024, 51(1):  210-222.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230212
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    为了进一步研究神经网络在密码分析方面的应用,利用深度残差网络和传统差分密码分析技术构造并改进了几类典型的轻量级分组密码算法的神经网络差分区分器。主要取得以下结果:① 分别构造了4~7轮PRESENT、3轮KLEIN、7~9轮LBlock和7~10轮Simeck 32/64的神经网络差分区分器,并基于密码的分组结构分别进行了分析;② 基于SPN结构分组密码的特点对PRESENT和KLEIN的神经网络差分区分器进行了改进,最多可提高约5.12 %的准确率,并在对LBlock的神经网络差分区分器进行研究时验证得出这种改进方式不适用于Feistel结构的分组密码;③ 基于Simeck 32/64本身密码算法的特点对其神经网络差分区分器进行改进,提高了约2.3%的准确率。同时,将Simeck 32/64的改进方法与多面体差分分析进行结合,将已有的8轮和9轮Simeck 32/64多面体神经网络差分区分器的准确率提高了约1%和3.2%。最后,将实验中得到的3类神经网络差分区分器模型分别应用到11轮Simeck 32/64的最后一轮子密钥恢复攻击中,其中最佳的实验结果是在1 000次攻击实验中以26.6的数据复杂度达到约99.4%的攻击成功率。