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期刊信息/Journal information
计算机工程
华东计算技术研究所　上海市计算机学会
计算机工程

华东计算技术研究所　上海市计算机学会

游小明

月刊

1000-3428

hdsce@sohu265359.sohuvip.net

021-54972331

200233

上海市桂林路418号

计算机工程/Journal Computer EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国电子科技集团公司第三十二研究所（华东计算技术研究所）主办的学术性刊物，是上海市计算机学会会刊。主要特点：以最快的速度、科学求实的精神，精选刊登代表计算机行业前沿科研、技术、工程方面的高、精、尖优秀论文。贯彻党的“双百”方针，繁荣科技创作，促进国内外学术交流，探讨和传播计算机科学的理论和实践，加速和促进我国计算机事业的发展。
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收录年代

    多策略改进的蜣螂优化算法

    匡鑫阳波马华唐文胜...
    119-136页
    查看更多>>摘要：针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法.选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置.将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升.

    蜣螂优化算法混沌反向学习黄金正弦麻雀搜索算法柯西-高斯变异

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    融合多尺度跨度特征的谓语中心词识别模型

    施竣潇陈艳平穆肇南
    137-144页
    查看更多>>摘要：针对谓语中心词识别模型中存在缺失跨度长度信息和多尺度跨度关联信息等问题,提出一种融合多尺度跨度特征的汉语谓语中心词识别模型.首先,使用ChineseBERT预训练语言模型和双向长短期记忆(BiLSTM)网络提取文本中包含上下文信息的字符向量序列;其次,利用线性神经网络对字符向量进行初步识别,形成跨度遮蔽矩阵;然后,将字符向量序列二维化表示为跨度信息矩阵,使用多尺度卷积神经网络(MSCNN)对跨度信息矩阵进行运算,提取跨度的多尺度关联信息;最后,采用特征嵌入神经网络嵌入跨度的长度信息,丰富跨度的特征向量以识别谓语中心词.实验结果表明,该模型能够有效融合跨度的多尺度关联信息和长度信息,提升谓语中心词识别的性能,相比于同类模型中性能最优的谓语中心词识别模型的F1值提升了 0.43个百分点.

    谓语中心词识别多尺度卷积ChineseBERT预训练语言模型跨度长度信息多尺度跨度关联信息

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    基于词汇融合和依存关系的中文命名实体识别

    唐卓然柳毅
    145-153页
    查看更多>>摘要：命名实体识别是自然语言处理领域的重要基础任务,为关系抽取、构建知识图谱等众多下游任务提供有价值的数据支撑.针对中文命名实体识别存在分词错误、实体边界模糊和上下文依赖的难点,以及现有方法不能充分利用词汇信息和有效提取文本内部特征等问题,提出一种基于词汇融合和依存关系的中文命名实体识别模型.首先,获取输入文本中每个字符的自匹配词生成词汇特征向量,并根据字符在它的自匹配词上的位置得到词边界信息,利用双仿射注意力机制将字符向量与词汇特征向量进行融合,将词汇信息和词边界信息融入模型的编码过程,从而使模型获得良好的实体识别能力;然后,根据依存句法建立输入文本的依存图结构,利用图注意力网络(GAT)捕获输入文本内部依存关系特征,增强文本内部的语义依赖信息,同时有利于区分实体边界;最后,使用条件随机场(CRF)计算文本的标签.实验结果表明,该模型在CCKS2017、OntoNote4.0和MSRA数据集上分别获得了 92.10％、80.76％和95.66％的F1值,优于对比模型.

    注意力机制依存关系词汇融合图注意力网络中文命名实体识别

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    基于偏好感知的去噪图卷积网络社交推荐

    杨兴耀马帅张祖莲于炯...
    154-163页
    查看更多>>摘要：协同过滤推荐通常面临用户-项目交互数据稀疏的挑战,社交推荐引入用户社交关系来缓解数据稀疏性问题.多数基于图神经网络(GNN)的社交推荐系统在消息传递过程中无法根据用户偏好聚合高阶邻居信息,造成嵌入表示过平滑和噪声问题.针对上述问题,提出一种基于偏好感知的去噪图卷积网络的社交推荐模型PD-GCN.使用无监督学习将具有相似偏好的用户分配到用户-项目交互子图和社交子图,在子图中进行更高阶的图卷积运算,缓解了现有模型的过平滑问题.从全局和局部的角度出发,通过考虑相同偏好用户节点的特征相似度和邻域节点偏好分布多样性识别并去除噪声节点,增强模型对用户-项目交互和社交关系噪声的鲁棒性.在LastFM、Ciao、Yelp 3个公共数据集上的实验结果表明,PD-GCN模型在召回率和归一化折损累计增益两个指标上相较于其他主流模型表现出更优的性能,验证了 PD-GCN模型的有效性.

    社交推荐图卷积网络过平滑用户偏好推荐系统

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    基于双粒度图的文档级关系抽取

    廖涛张国畅张顺香
    164-173页
    查看更多>>摘要：文档级关系抽取是指在非结构性文本中抽取实体对之间的关系.针对当前文档级关系抽取方法未能充分利用文档语义信息且难以处理文档的噪声干扰问题,提出一种基于双粒度文档图的关系抽取模型,采用一种新型的构图思路以及降噪方法,分别在句间和句内两个层面进行设计.首先,在句间层面使用修辞语篇关系实体提及关系构建修辞语篇关系图RST-graph,采用异步降噪方式生成粗粒度文档图(CGD-graph),缓解了因实体对的句间关系路径长于句内关系路径造成的结构性误剪枝问题.然后,在句内层面采用依存句法关系对文档中的句子进行解析,构造依存句法树(SDT),增强句内语义信息.最后,将SDT和CGD-graph中存在的公共锚点相连接,构造细粒度文档图(FGD-graph).实验结果表明,与去噪图推理(DGI)模型相比,该模型的lgn F1值和Fl值分别提升了 0.40和0.51个百分点,并且在实体对的多标签关系上随着标签数量的增多抽取效果提升较为显著.

    文档级关系抽取双粒度文档图异步降噪修辞语篇关系依存句法关系

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    基于LPDMR-NET的鸟鸣声识别

    王娅茹唐璐陈爱斌彭伟雄...
    174-184页
    查看更多>>摘要：为了高效且快速地识别自然环境中的鸟鸣声,提出一种基于轻量级逐点深度的多感受野注意力残差网络(LPDMR-NET)模型.首先,通过Mel滤波器生成Mel频谱图.接着,采用basicblock和downblock连接生成两层残差网络DBNet,堆叠DBNet作为鸟鸣声识别的主干网络,以提高训练速度.然后,利用逐点深度卷积网络(PDNet)提取频谱图特征信息,替代主干网络下采样模块,将两个残差模块的basicblock中的3× 3卷积替换为分离分支块(DBB),引入不同的感受野,在复杂多分支结构下显著提高网络的识别性能.最后,在两个残差模块间嵌入轻量级高效置换注意力(SA)模块用于传递两层残差模块间的有效信息,增强频谱图波纹特征,进一步提高网络识别性能.在自建的30类鸟鸣声数据集Birdselfdata上的实验结果表明,该模型的识别准确率为96.82％、F1值为96.73％,在识别效率和准确性方面超越了对比模型.

    卷积神经网络鸟鸣声分类深度学习Mel频谱图残差网络深度可分离卷积

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    基于帧内-帧间自融合的双流泛化人脸伪造检测方法

    董丰恺邹晓强王佳慧马利民...
    185-195页
    查看更多>>摘要：现有人脸伪造检测方法往往在已知伪造类型上表现良好,但面对未知数据时检测性能有所下降,模型易受到过拟合的影响,检测泛化性不足.针对此问题,提出一种基于帧内-帧间自融合的双流泛化人脸伪造检测方法,从数据增强和检测器改进2个方面提高检测泛化性.设计帧内-帧间自融合模块,分别利用同帧人脸、帧间人脸进行数据增强:帧内自融合子模块利用同帧人脸生成训练数据,从而避免人脸图像身份信息干扰;帧间自融合子模块利用伪造视频的帧间不一致性,进一步构造多样性丰富、逼真的训练数据集,从而有效防止模型的过拟合,确保检测模型的泛化能力.此外,设计基于通道注意力机制的双流特征融合网络,在网络的浅层提取RGB特征、高频特征并进行融合来挖掘伪造信息,在提升模型性能的同时缓解网络的参数增长.将模型在4个数据集上与9种主流检测方法进行对比实验,结果表明:在跨数据集实验中,所提方法较次优方法AUC均值提高1.52个百分点,EER均值降低1.5个百分点;在跨伪造方法实验中,所提方法在4种伪造方法子数据集上均取得最优或次优效果.实验结果验证了该方法优秀的泛化能力.

    人脸伪造检测帧内-帧间自融合特征融合注意力机制双流网络泛化能力

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    基于符号执行的智能合约重入漏洞检测

    高山王诚昱毕成铭朱铁英...
    196-204页
    查看更多>>摘要：在智能合约安全问题中,利用重入漏洞是最具破坏性的攻击之一.针对目前相关检测工作漏报率和误报率高的问题,提出一种基于符号执行的重入漏洞检测方法.该方法基于静态符号执行技术,在模拟以太坊虚拟机指令执行过程中,通过将可能被外部合约多次调用的公有函数控制流子图连接到被调用合约的控制流图,构建出能够模拟重入攻击的完全控制流图,再结合合约状态一致性检测,实现同函数、跨函数和跨合约等3种不同类型的重入漏洞检测.基于该方法设计的检测工具Lucifer与相关工作Oyente、Securify、DefectChecker、Sailfish在已知标签数据集、漏洞注入数据集、自定义数据集和以太坊智能合约真实数据集上进行对比,实验结果表明,Lucifer在误报率、漏报率和容错性上均分别获得第一或者第二的成绩,部分检测情形准确率达到100％,由综合评价指标可以看出,Lucifer的检测率优于现有检测工具,在对于部分特定重入合约的情形尤其在与互斥锁和函数修饰符有关的重入漏洞的识别中有较好的识别能力,在检测时长上,Lucifer的检测时间较久但也在可控范围,并未出现检测超时.

    智能合约重入漏洞检测符号执行控制流图合约状态一致性

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    车联网环境下多接收者匿名签密方案

    邢丹丹曹素珍赵晓周大伟...
    205-215页
    查看更多>>摘要：针对车联网中车辆的隐私泄露和恶意车辆提供虚假信息的问题,提出一种适用于车联网环境的多接收者匿名签密方案.该方案使车辆能够向一组路侧单元(RSU)发送秘密信息.利用可信中心生成的长期伪身份和自己生成的短期伪身份保证车辆的强匿名性来提供有条件的隐私,并避免造成发送者车辆的身份泄露.在签密的过程中将指定的一组接收者RSU的身份信息采用模多项式计算后添加到密文当中实现RSU之间的匿名.此外,如果发现车辆有篡改和拦截消息等恶意行为,它会被可信中心跟踪并撤销身份.在椭圆曲线离散对数问题和计算性Diffie-Hellman的基础上证明了所提方案在ROM下满足消息保密性、不可伪造性、匿名性、可撤销性等安全要求,安全性证明和效率分析表明该方案具有较高的安全性.实验结果表明,与对比方案相比,该方案在车辆对消息进行签密的阶段中所用时间减少了 36.4％～54.7％,总时间减少了 47.3％～56.7％,同时,该方案在解签密阶段是恒定数值,具有较高的计算效率和实用性.

    车联网多接收者签密匿名性可追踪可撤销

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    基于软件定义网络的Crossfire攻击防御方法

    郭雷荆山魏亮赵川...
    216-227页
    查看更多>>摘要：区别于常规的分布式拒绝服务攻击,利用僵尸网络发动的Crossfire攻击具有低速率不可区分的特性,这导致常规入侵检测系统难以防御此类攻击.针对该问题,设计一种检测防御Crossfire攻击的方法.该方法基于软件定义网络(SDN),首先利用网络瓶颈选择算法筛选出易受攻击的网络瓶颈节点与链路,在此基础上部署虚拟节点预防Crossfire攻击,虚拟节点应答可疑探测流,扰乱攻击者的攻击视图从而隐藏物理拓扑的网络瓶颈,并基于随机森林和双阈值自编码器检测僵尸网络,最后通过慢开始防御策略和局部快速重路由方法达到防御Crossfire攻击的目的.实验在SDN环境下进行,虚拟节点的部署能够使得瓶颈节点指标明显降低,构建的僵尸网络检测模型在精度、召回率、F1值等方面相较于传统随机森林分类模型提高近5个百分点,防御方法能够在10 s内达到缓解Crossfire攻击的效果.实验结果表明,相对其他方法,所提方法能有效检测并缓解此类攻击,且在此过程中基本不会影响到合法流量在物理拓扑中的正常转发.

    软件定义网络Crossfire攻击虚拟节点僵尸网络检测检测防御

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