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计算机科学
计算机科学

朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    基于多关系视图轴向注意力的文档级关系抽取

    吴皓周刚卢记仓刘洪波...
    337-343页
    查看更多>>摘要：文档级关系抽取旨在从文档中提取多个实体之间的关系.针对现有工作在不同关系类型的条件下,对于实体间的多跳推理能力受限的问题,提出了一种基于多关系视图轴向注意力的文档级关系抽取模型.该模型将依据实体间的关系类型构建多视图的邻接矩阵,并基于该多视图的邻接矩阵进行多跳推理.基于两个文档级关系抽取基准数据集GDA和DocRED分别进行实验,结果表明,所提模型在生物数据集GDA上的F1指标达到85.7％,性能明显优于基线模型;在DocRED数据集上也能够有效捕获实体间的多跳关系.

    关系抽取文档级轴向注意力多视图多跳推理

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    基于多步句子选择-重写模型生成科技文献创新点

    许贤哲陈景强
    344-350页
    查看更多>>摘要：近年来科技文献数量的显著增加,使得研究人员难以跟上自己所在领域的最新进展.为了保持对前沿研究的追踪,研究者通常依赖于阅读文献中的创新点,该部分简明扼要地概括了关键研究成果.然而,许多作者在文中并未充分地呈现文章的创新内容,这导致读者难以快速掌握研究的核心内容.为了解决这一问题,提出了一个全新的任务,即自动生成科技文献的创新点摘要.该任务的难点之一在于目前缺少相关数据集,于是构建了科技创新点摘要语料库(SCSC).另一个难点在于目前现有的生成式或抽取式模型在生成创新点方面分别存在冗余度过高和句与句之前缺乏关联性的问题.为了满足生成简洁、高质量创新点的需求,提出了 MSSRsum模型(一个多步句子选择-重写模型).最终实验表明,所提模型在SCSC和arXiv数据集上优于基线模型.

    摘要科技文献多步句子选择-重写生成创新点

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    化学物质诱导疾病关系抽取:基于证据聚焦的图推理方法

    周雪阳傅启明陈建平陆悠...
    351-361页
    查看更多>>摘要：针对现有方法在挖掘化学物质与疾病之间的相互作用关系时存在过多地关注全局信息而忽略少量的证据线索和局部提及交互的问题,提出了一种基于证据聚焦的提及水平文档级关系抽取方法(Evidence Focused Mention U-shaped Network,EF-MUnet).该方法首先基于上下文感知策略建模提及特征,并利用二维卷积捕获邻近提及之间的局部交互;其次为避免无关上下文的干扰,提出两种证据聚焦策略ATT-EF和RL-EF,前者将相似度作为证据线索的衡量指标,后者基于强化学习利用延迟反馈无监督地学习最优证据提取策略;最后使用U-net网络捕获实体水平的全局特征,充分挖掘语义关系.实验结果表明,与已有方法相比,EF-MUnet在生物医学数据集CDR上的F1评价指标提升了 9.7％,并且对于句间关系的抽取更具有优势.此外,在抽取药物突变相互作用的数据集DMI上,EF-MUnet也取得了最高98.6％的准确率,证明了它是一种有效的生物医学关系抽取方法并具有较好的泛化能力.

    关系抽取证据聚焦强化学习自注意力机制生物医学

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    基于OpenFaaS的多边缘管理框架

    林璟峰李鸣陈星莫毓昌...
    362-371页
    查看更多>>摘要：移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术.现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载.函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式.相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性.OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础.将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的.为此,文中设计并实现了一个基于Open-FaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理.同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行.针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49％～49.36％的响应时间.

    无服务架构函数即服务(FaaS)OpenFaaS计算卸载移动边缘计算

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    基于智能合约的流数据授权撤销方案研究

    门蕊蕊贾洪勇都金如
    372-379页
    查看更多>>摘要：物联网设备和服务将实时生成的流数据加密后进行外包存储,并通过访问控制对用户进行授权,当用户的身份或权限发生变更时,需要撤销用户的权限.现有撤销方案通常存在密钥频繁更新和重加密密文的问题,导致撤销效率低下,灵活度不足,难以实现实时撤销,面临数据泄露风险.为解决流数据外包存储场景下的实时授权撤销问题,提出了 一种基于智能合约的去中心化授权撤销方案.在边缘计算和区块链相结合的物联网架构下,将流数据按照时间间隔分块,使用HASH树生成与块对应的大量且唯一的密钥,并对分块数据进行对称加密;树节点创建访问令牌并通过代理重加密技术进行共享,实现了可更改的访问策略和高效动态数据共享;利用智能合约技术创建访问控制列表和不当行为列表,对用户权限进行定时撤销和即时撤销操作,实现了去中心化的实时授权撤销.安全性分析和仿真实验证明所提方案与其他相关的研究方案相比,提供了更好的安全性、功能、通信和计算成本,更具有效性.

    流数据边缘计算区块链智能合约访问控制授权撤销

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    SSPN-RA:基于SS-petri网的工业控制系统安全一体化风险评估方法

    马梓刚麻荣宽李贝贝谢耀滨...
    380-390页
    查看更多>>摘要：随着信息化与工业化的融合不断加深,工业控制系统中信息域与物理域交叉部分越来越多,传统信息系统的网络攻击会威胁工业控制系统网络.传统的工业控制系统安全评估方法只考虑功能安全的风险,而忽略了信息安全风险对功能安全的影响.文中提出一种基于改进petri网的工业控制系统功能安全和信息安全一体化风险建模方法(Safety and Security Petri Net Risk Assessment,SSPN-RA),其中包括一体化风险识别、一体化风险分析、一体化风险评估3个步骤.所提方法首先识别并抽象化工业控制系统中的功能安全与信息安全数据,然后在风险分析过程中通过构造结合Kill Chain的petri网模型,分析出功能安全与信息安全中所存在的协同攻击路径,对petri网中功能安全与信息安全节点进行量化.同时,通过安全事件可能性以及其造成的各类损失计算出风险值,实现对工业控制系统的一体化风险评估.在开源的仿真化工工业控制系统下验证该方法的可行性,并与功能安全故障树分析和信息安全攻击树分析进行对比.实验结果表明,所提方法能够定量地得到工业控制系统的风险值,同时也解决了功能安全与信息安全单一领域分析无法识别的信息物理协同攻击和安全风险问题.

    风险评估petri网工业控制系统安全一体化功能安全信息安全

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    基于协同网络与度量学习的标签噪声鲁棒联邦学习方法

    吴飞张家宾岳晓凡季一木...
    391-398页
    查看更多>>摘要：针对联邦学习中标签噪声问题的研究较少,目前的主流方法是,服务器端引入基准数据集对客户端的模型进行评估,对客户端的聚合权重、特征类中心进行控制等,但大多数方法区分噪声客户端/噪声样本的能力尚有提升空间.文中提出了一种基于协同网络与度量学习的标签噪声鲁棒联邦学习方法.该方法由以下3部分组成:1)客户端互评分机制:客户端为彼此模型评分,构建评分矩阵,进一步将其转化为邻接矩阵,以区分干净/噪声客户端.2)协同网络模块:通过构建两个协同对等的联邦网络模型,使用简森-香农散度为协同网络彼此的训练区分干净样本与噪声样本.3)联邦-协同网络三元组损失:为噪声样本设计损失函数,约束同一噪声样本协同网络的输出特征.在CIFAR-10和CIFAR-100两个公开数据集上进行实验验证,结果表明所提方法在准确性上具有优势.

    鲁棒联邦学习标签噪声协同网络度量学习

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    融合Inception与SE-Attention的加密流量移动业务识别

    王依菁王清贤丁大钊闫廷聚...
    399-407页
    查看更多>>摘要：移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全.然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别.针对该问题,提出了 一种在WiFi加密场景下基于链路层流量的移动业务识别方法.通过被动嗅探WiFi数据帧,提取链路层中可用的流量侧信道特征,将流量数据转换为二维直方图矩阵.融合Inception网络和SE-Attention机制,提出识别模型 SE-Incep-tion,旨在更好地捕捉到流量数据帧分布特征中的细节和全局信息,突出对重要特征的关注,以提高识别准确率.文中采用真实数据集进行实验验证,结果表明该方法在WiFi加密场景下可有效识别链路层加密流量的移动业务类别,平均准确率可达98.29％,相比于已有的识别方法具有更优的性能.

    无线局域网链路层加密流量流量识别InceptionSE注意力机制

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    基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测技术

    樊燚胡涛伊鹏
    408-415页
    查看更多>>摘要：程序的系统调用信息是检测主机异常的重要数据,然而异常发生的次数相对较少,这使得收集到的系统调用数据往往存在数据不均衡的问题.较少的异常系统调用数据使得检测模型无法充分理解程序的异常行为模式,导致入侵检测的准确率较低、误报率较高.针对以上问题,提出了一种基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测方法,通过对异常系统调用数据的增强,缓解数据不平衡的问题.首先将程序的系统调用轨迹划分成固定长度的N-Gram序列,其次使用SeqGAN从异常数据的N-Gram序列中生成合成的N-Gram序列,生成的异常数据与原始数据集相结合,用于训练入侵检测模型.在一个主机系统调用数据集ADFA-LD及一个安卓系统调用数据集Drebin上进行了实验,所提方法的检测准确率分别为0.986和0.989,误报率分别为0.011和0,检测效果优于现有的基于混合神经网络的模型、WaveNet、Relaxed-SVM 及RNN-VED的入侵检测研究方法.

    主机入侵检测系统调用生成对抗网络深度学习数据不均衡

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    医疗场景下基于属性的可净化可协同数据共享方案

    王政王经纬殷新春
    416-424页
    查看更多>>摘要：密文策略属性基加密(Ciphertext Policy Attribute-Based Encryption,CP-ABE)方案能够实现对密文的细粒度访问控制,确保只有经过授权的用户才能访问数据,从而保证数据的安全.然而,随着云计算和物联网技术在医疗行业的广泛应用,传统的CP-ABE方案在新型医疗物联网场景下逐渐无法满足数据共享在访问策略表达和密文安全性方面的需求,如多学科会诊、患者隐私数据存储等.为此,文中提出一种基于属性的可净化可协同数据共享方案,通过密文净化机制可以有效应对恶意数据拥有者的威胁.此外,该方案可以在访问结构中指定协助结点,使得具有不同属性的多个用户可以合作进行数据访问.安全分析表明,所提方案在选择明文攻击下具有不可区分安全性;性能分析表明,本文方案与其他方案相比,计算开销更低.

    云计算访问策略可净化可协同恶意数据拥有者

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