首页期刊导航|电子与信息学报
期刊信息/Journal information
电子与信息学报
电子与信息学报

吴一戎

月刊

1009-5896

jeit@mail.ie.ac.cn

010-58887066

100190

北京市北四环西路19号

电子与信息学报/Journal Journal of Electronics & Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是电子科学高级综合性学术刊物。主要刊登有关电子与信息科学方面的具有创新性的、高水平的文章。
正式出版
收录年代

    支持商密SM9算法框架的多因素认证方案

    朱留富汪定
    2137-2148页
    查看更多>>摘要：无线传感器技术使用公开无线信道且存储和计算资源受限,这使其容易遭受潜在的主动攻击(篡改等)和被动攻击(监听等).身份认证是保障信息系统安全的第一道防线,如何为无线传感器设备设计多因素认证方案是目前安全协议研究的热点.目前,大多数身份认证方案都基于国外密码标准设计,不符合国家核心技术自主可控的网络空间安全发展战略.商密SM9标识密码算法是中国密码标准,已由ISO/IEC标准化并被广泛使用.因此,该文研究如何在商密SM9标识密码算法框架下,将口令、生物特征以及智能卡相结合来设计多因素身份认证方案,并利用模糊验证技术和蜜罐口令方法增强口令安全.该文在随机谕言模型(Random Oracle Model,ROM)下证明了方案的安全性,并给出启发式安全分析.与相关身份认证方案的对比结果表明,该文提出的身份认证方案在提供安全性的同时能够适用于资源受限的无线传感器网络.

    多因素认证国产密码随机谕言模型

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    分组密码算法uBlock积分攻击的改进

    王晨崔佳敏李木舟王美琴...
    2149-2158页
    查看更多>>摘要：积分攻击是由Daemen等人(doi:10.100 7/BFb0052343)于1997年提出的一种密码分析方法,是继差分分析和线性分析之后最有效的密码分析方法之一.作为2018年全国密码算法设计竞赛分组算法的获胜算法,uB-lock抵抗积分攻击的能力受到较多的关注.为了重新评估uBlock家族密码算法抵抗积分攻击的安全性,该文利用单项式传播技术,结合混合整数线性规划(MILP)工具搜索积分区分器,并利用部分和技术进行密钥恢复攻击.对于uBlock-128/128和uBlock-128/256,基于搜索到的9轮积分区分器分别进行了首个11轮和12轮攻击,数据复杂度为2127选择明文,时间复杂度分别为2127.06和2224次加密,存储复杂度分别为244.58和 2138字节;对于uBlock-256/256,基于搜索到的10轮积分区分器进行了首个12轮攻击,数据复杂度为2253选择明文,时间复杂度为2253.06次加密,存储复杂度为244.46字节.与之前uBlock的最优积分攻击结果相比,uBlock-128/128和uBlock-256/256的攻击轮数分别提高2轮,uBlock-128/256的攻击轮数提高3轮.本文的攻击说明,uBlock针对积分攻击依然有足够的安全冗余.

    密码分析分组密码uBlock积分攻击

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    一种满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制

    朱友文王珂周玉倩
    2159-2176页
    查看更多>>摘要：当今时代,随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加,大量数据不断被不同的公司或者机构收集,把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布,有助于更好地提供服务、支持决策.然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息,所以在聚合发布各方数据时需要满足个性化隐私保护要求.针对个性化隐私保护的多方数据聚合发布问题,该文提出满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制(PDP-MVDS).该机制通过生成低维边缘分布实现对高维数据的降维,用低维边缘分布更新随机初始的数据集,最终发布和各方的真实聚合数据集分布近似的合成数据集;同时通过划分隐私预算实现个性化差分隐私保护,利用安全点积协议和门限Paillier加密保证各方数据在聚合过程中的隐私性,利用分布式拉普拉斯机制有效保护了多方聚合边缘分布的隐私.该文通过严格的理论分析证明了PDP-MVDS能够确保每个参与方数据和发布数据集的安全.最后,在公开数据集上进行了实验评估,实验结果表明PDP-MVDS机制能够以低开销生成高效用的多方合成数据集.

    隐私保护多方数据发布安全多方计算个性化差分隐私垂直划分数据

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    面向多子元宇宙矿工分配的多背包问题优化方案

    康嘉文吴天昊文锦柏陈俊龙...
    2177-2186页
    查看更多>>摘要：元宇宙是一种新型互联网社会生态,旨在促进用户交流、提供虚拟服务和数字资产交易.区块链作为元宇宙的底层技术,支持非同质化通证(NFT)等数字资产在元宇宙内流通.然而,随着共识节点的增加,数字资产的交易共识效率会降低.因此,该文设计了基于边缘计算和跨链技术的多子元宇宙数字资产交易管理框架,首先,利用跨链技术将多个子元宇宙连接成多子元宇宙系统;其次,将边缘设备以矿工的身份分配到各个子元宇宙中,并利用其空闲的计算资源来提高数字资产交易的效率;此外,将边缘设备分配问题建模为一个多背包问题,并设计了一套矿工选择方案.针对环境动态变化的分配问题,采用深度强化学习中的近端策略优化(DRL-PPO)算法,有效解决多子元宇宙中子元宇宙的矿工分配问题.仿真结果验证了所提方法的有效性,能够以安全、高效和灵活的方式实现跨链NFT交易和子元宇宙管理.

    元宇宙区块链多背包问题深度强化学习

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架及轻量化方法

    金极栋卢宛萱孙显吴一戎...
    2187-2197页
    查看更多>>摘要：近年来,利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究,大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能,但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题.该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS),通过获取的历史数据类别分布,在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布.具体来说,利用历史数据分布信息对各类别进行采样,增加难例类别通过阈值的概率,使模型接触到更多难例类别的特征信息.其次设计分布对齐损失,提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度,提高模型鲁棒性.此外,为了降低引入的Transformer模型计算量,提出图像特征块自适应聚合网络,对冗余的输入图像特征进行聚合,提升模型训练速度.该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验,在1/32的半监督数据比例设置下,该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升,并在基本保持要素提取精度的同时,训练时间缩短约30%,验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势.

    半监督学习遥感图像密集要素提取分布对齐采样轻量化

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    非制冷红外无挡片非均匀性校正方法

    黄源飞黄华
    2198-2216页
    查看更多>>摘要：受成像原理及加工工艺的限制,非制冷红外探测器存在严重的非均匀性,为了提升红外成像质量,必须对图像进行非均匀性校正.依据成因和分布特点,该文将红外非均匀性分为低频非均匀性、散粒非均匀性和条纹非均匀性3类,并从探测器的光学系统、热敏材料、放大电路等方面探究了非制冷红外成像非均匀性的形成机理.之后,该文系统性地总结目前无挡片非均匀性校正方法,根据方法的工作原理,将其归纳为基于统计的、基于滤波的、基于优化的和基于学习的非均匀性校正方法4类,并根据每类方法在处理不同非均匀性时的特异性进行梳理和总结.最后,本文对现阶段非制冷红外无挡片非均匀性校正方法存在的问题进行了回顾和总结,并对面向实际应用的非均匀性校正方法发展趋势进行了展望.

    非制冷红外成像非均匀性校正成像机理图像去噪

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    多重关系感知的红外与可见光图像融合网络

    李晓玲陈后金李艳凤孙嘉...
    2217-2227页
    查看更多>>摘要：为充分整合红外与可见光图像间的一致特征和互补特征,该文提出一种基于多重关系感知的红外与可见光图像融合方法.该方法首先利用双分支编码器提取源图像特征,然后将提取的源图像特征输入设计的基于多重关系感知的跨模态融合策略,最后利用解码器重建融合特征生成最终的融合图像.该融合策略通过构建特征间关系感知和权重间关系感知,利用不同模态间的共享关系、差分关系和累积关系的相互作用,实现源图像一致特征和互补特征的充分整合,以得到融合特征.为约束网络训练以保留源图像的固有特征,设计了一种基于小波变换的损失函数,以辅助融合过程对源图像低频分量和高频分量的保留.实验结果表明,与目前基于深度学习的图像融合方法相比,该文方法能够充分整合源图像的一致特征和互补特征,能够有效保留可见光图像的背景信息和红外图像的热目标,整体融合效果优于对比方法.

    图像融合红外图像可见光图像多重关系感知小波变换

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    多尺度子群体交互关系下的群体行为识别方法

    朱丽萍吴祀霖陈晓禾李承阳...
    2228-2236页
    查看更多>>摘要：群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为.在现实场景中,群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构.然而,以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模,缺乏对子群体之间关系的深度研究.从该角度出发,该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架.除对个体关系进行建模外,重点关注了子群体之间的多尺度交互特征.具体优化如下:设计子群体划分模块,通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体,再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体;设计子群体交互特征提取模块,通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力,提取更具判别力的子群体特征.实验结果表明,与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比,该文方法都取得最好的性能结果.作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架,该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力.

    行为识别群体行为子群体划分关系推理

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    卷积神经网络与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络高光谱图像分类方法

    赵凤耿苗苗刘汉强张俊杰...
    2237-2248页
    查看更多>>摘要：高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一.近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功.然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构,且不同地物之间存在尺度差异.现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限.为了克服上述局限性,该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法.首先,从结合CNN与视觉Transformer的角度出发,设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支,其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成.具体来说,卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取,从而增强网络对不同尺度地物的关注.进一步地,跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息,以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息.其次,构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征.最后,为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘,设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取.Indian Pines,Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性.

    高光谱图像分类卷积神经网络视觉Transformer多尺度特征融合网络

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别

    孙强李正何浪
    2249-2263页
    查看更多>>摘要：现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性.为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型.首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力.然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述.最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性.

    抑郁强度人脸图像局部感知力增强全局和局部特征融合语义一致性

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据