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期刊信息/Journal information
计算机工程与设计
计算机工程与设计

刘恩德

月刊

1000-7024

ced@china-ced.com

010-68389884

100039

北京142信箱37分箱

计算机工程与设计/Journal Computer Engineering and DesignCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《计算机工程与设计》创刊于1980年，是中国航天科工集团主管、中国航天科工集团二院706所主办的国内外公开发行的计算机专业技术类刊物。该刊是中国计算机学会会刊、北京计算机学会会刊、中国宇航学会会刊，是全国中文核心期刊、中国科技核心期刊。办刊宗旨：努力提高计算机技术水平，为我国航天和国防科技服务，实现广泛的科研成果汇聚和知识传播，促进学术交流和科技成果的商品化、产业化和国际化，引导和推动我国计算机技术和国防科技的发展。刊载内容：覆盖计算机工程与设计领域的各个层面，主要刊登各型计算机及其系统的研究、研制、设计、开发应用等各方面的学术论文、技术报告和专题综述，主要刊登博士论文、基金项目论文、学术会议优秀论文和获奖课题论文。征稿范围：计算机网络与通信、CAD/CAM、计算机图形学、多媒体技术、数据库、并行处理、人工智能、计算机软件工程、计算机硬件体系结构及其他计算机相关领域。读者对象：大专院校师生、计算机专业科研人员、工程项目决策、设计开发和应用人员等。
正式出版
收录年代

    RC4加密算法改进研究及电路设计

    雷文媛夏宏师瑞峰
    2561-2568页
    查看更多>>摘要：针对软件实现RC4算法易遭受攻击且效率不高的问题,基于硬件电路实现算法的思想,引入快速伪随机数发生器提出一种改进RC4并设计电路实现.结合种子密钥和伪随机数进行字节内部与字节间的置乱改进初始化算法,提高算法安全性;设计消耗更少时钟周期的电路生成密钥流,提升加密效率.NIST检测显示改进RC4的密钥流序列随机性优于现存基于硬件的RC4产生的密钥流,仿真结果表明,电路能够完成正确加解密.

    加密算法流密码伪随机数发生器密钥流随机性硬件加密混合进位加法器随机性检测

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    基于异构设备的自适应分配编码器的联邦学习

    刘乐武淑红于丹马垚...
    2569-2576页
    查看更多>>摘要：在联邦学习中,不同用户的设备计算、通信、储存能力存在很大差别,容易产生掉队等不公平问题,对现有的联邦学习提出重大挑战.为解决这一问题,提出一种自适应编码器分配模型(federated learning adaptive encoders,FedAE),根据设备的性能将不同编码器组合发送给用户进行本地更新,在服务器端对相应的编码器进行参数聚合.通过这样按需分配,使得所有设备充分发挥设备性能,保证公平.FedAE通过级联分类器进行分类处理,提高模型整体的准确性,节省计算资源.通过实验对比准确度、收敛性快慢等方面,FedAE在解决设备异构问题上提供了更好的方案.

    联邦学习数据异质性设备异构自适应分配异构框架编码器计算资源

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    基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护

    刘振涛李涵吴浪秦宇...
    2577-2583页
    查看更多>>摘要：针对医疗数据共享中的"数据孤岛"问题,提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案.利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声,解决参数泄露的问题;全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链,避免过度依赖中心聚合服务器;针对提出的隐私保护方案对差分隐私噪声的添加位置进行实验和讨论.实验结果表明,该方案可以在去中心化的同时保护数据的隐私,达到了较高的准确度,找到了合适的噪声添加位置.

    联邦学习多层区块链医疗数据共享差分隐私聚合智能合约隐私保护

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    基于语义增强的网络安全实体识别

    林宏刚赵航宇陈麟
    2584-2590页
    查看更多>>摘要：从大规模、异构和非结构化的网络空间安全信息文本中识别网络安全实体时,因为实体高频变化和随机性强的特点,导致容易出现实体稀疏的问题,为此提出一种基于语义增强的网络安全实体识别模型.从多维语言学特征增强和语料增强两个方面获取语义增强输入矩阵;利用双向长短记忆网络获取输入矩阵的上下文特征;基于注意力机制对输出的特征生成注意力分配系数,用前馈神经网络聚合和编码来自不同空间的特征;使用条件随机场计算生成最优实体识别序列.实验结果表明,该模型对网络安全实体进行识别,结果显著优于通用领域实体识别模型;与其它网络安全实体识别模型相比较,该模型能得到更好的效果.

    网络安全网络威胁情报实体识别自然语言处理预训练语义增强注意力机制

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    基于同态加密和模型水印的安全可信联邦学习

    黄慧杰季鑫慧白锐左毅...
    2591-2598页
    查看更多>>摘要：为防止联邦学习客户端共享的中间参数泄露,同时保证服务器与客户端的可信性,提出一种结合同态加密和模型水印的联邦学习框架.将Paillier加密技术运用到模型参数的安全聚合中,对参数聚合时的加法同态性进行证明,为提高加密效率在加密前将模型参数进行量化处理;将模型水印技术拓展到安全联邦学习中,利用投影矩阵和正则化函数构建模型水印,将水印模型进行聚合.在MNIST和CIFAR10数据集上的实验验证了提出方法的有效性,提高模型参数加密效率,保证模型的版权.

    联邦学习安全可信参数量化模型聚合同态加密投影矩阵模型水印

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    面向小样本的威胁情报命名实体识别方法

    萨仁高娃邬超慧张振张悦...
    2599-2605页
    查看更多>>摘要：为解决威胁情报领域的数据源不足、实体专业性强等问题,提出一种面向小样本的威胁情报命名实体识别模型AbNER.设计基于自注意力机制的隐式特征引导模块,引入prompt模板,融合专业领域的先验知识,结合两者共同完成识别实体.对模型输入层结构进行优化,有效提升编码性能.分析AbNER在通用和电网等两类威胁情报数据上的测试结果,模型在5个全量数据集和3个小样本数据集上均达到最优表现,验证了 AbNER的实体识别优势和小样本能力.

    命名实体识别威胁情报小样本自注意力机制大规模语言模型提示学习网络安全

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    基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案

    刘建航董志涵李世宝王鑫尧...
    2606-2612页
    查看更多>>摘要：新兴车联网应用需要分发的数据量不断增加,车辆难以在一个RSU通信范围内收到完整数据,跨RSU通信完成率低,时效性差.针对此问题,提出一种基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案.经过喷泉编码的数据由RSU广播;车辆通过XGBoots预测车速,以此计算V2V链路生存时间;链路可靠性和车辆的喷泉码信息差异构建引力模型来分簇,在簇内以V2V传输共享编码包,在保证完成率的前提下大幅降低数据分发延迟.仿真结果表明,与已有方案ECDS相比,对于不同大小的数据,该方案在保证完成率的基础上,平均时延降低了 38％.

    数据分发车联网分簇车辆间协作传输喷泉码引力模型移动预测

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    基于强化学习的FANET自适应MAC协议

    闫涛赵一帆高明虎陈虎...
    2613-2619页
    查看更多>>摘要：针对预设的单一媒体接入控制(MAC)协议难以满足飞行自组织网络(FANET)多样化业务需求的问题,提出一种基于Q Learning的FANET自适应MAC协议(FQL-AMAC).使用两种基准协议联合控制,根据当前网络条件自动选择并切换至服务质量(QoS)显著的MAC协议.优化单个网络性能指标实现QoS局部最优,采用熵值法融合吞吐量、延迟并提出综合性能指标构建奖励函数,以趋近QoS全局最优.实验结果表明,FQL-AMAC能有效选择最佳协议运行,吞吐量、延迟和综合性能表现优于现有协议.

    飞行自组织网络媒体接入控制多样化业务自适应选择QLearning熵值法综合性能

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    基于扇形链路策略的改进蚁群分簇路由协议

    王丽芳杨康杰郭晓东张哲...
    2620-2626页
    查看更多>>摘要：针对网络覆盖区域较大、节点数量较多的无线传感器网络,容易出现部分节点过早死亡等情况,提出一种基于扇形链路策略的改进蚁群分簇路由协议RACO-SL.通过加入奖惩因子,同时对精英个体采用蚁群优化算法的概率生成新的后代个体,对于普通个体,通过与随机选择的精英个体进行交叉变异操作,改进蚁群优化算法,以整个网络每次通信的能耗为优化目标选取较优的簇头节点集.为待转发簇头节点设计从可动态调节的扇形区域中选择下一跳中继节点的链路转发策略.实验结果表明,与现有协议相比,该协议在延长网络寿命、提高通信链路质量、增强网络覆盖度方面表现良好.

    无线传感器网络分簇路由协议多跳扇形链路策略蚁群优化算法簇头节点选择能量均衡网络覆盖度

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    基于环境的三维激光实时去动态物体方法

    张志强张雷邹风山杜振军...
    2627-2633页
    查看更多>>摘要：为提高三维激光传入点云算法框架的点云质量,减少移动物体对点云地图精度的影响,提出一种能够在框架前端基于环境特征的实时去除动态物体的方法.将点云投影得到深度矩阵和高度矩阵(z值矩阵),并从z值矩阵中提取出环境特征;利用环境特征将前后帧点云快速对齐;利用对齐后的前后帧点云得到z值差分矩阵进行筛选,并标记动态点云;以动态点云为中心,利用深度矩阵进行聚类,并将聚类得到的未标记点云进行标记,传入后端时舍弃标记的点云.分别在Ours数据集上以及KITTI数据集上验证了该方法的效果.

    实时环境特征高度矩阵深度矩阵对齐前后帧聚类差分矩阵

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