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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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    基于轻量级同态加密和零知识证明的区块链隐私保护方案

    王瑞锦唐榆程裴锡凯郭上铜...
    547-551页
    查看更多>>摘要：为了解决区块链隐私保护及随之所带来的效率问题,文中提出了一种基于轻量级同态加密和零知识证明的版权区块链隐私保护方案.该方案改进了同态加密算法来降低密钥生成和加密时间,同时引入零知识证明,避免无效的同态运算,经过轻量级同态加密处理后的隐私数据将以密文的形式写入区块,并由获得记账权的节点上传到区块链网络.该方案弥补了区块链网络中全部数据公开的不足,同时使效率问题得到改善.通过对该方案的安全性的分析,证明了此方案具有不可伪造、隐私数据安全等特性.通过性能仿真实验和理论推导证明,实现隐私数据以密文状态分发、共享和计算的过程中效率低下的问题得以改善,所提方案比传统数字版权模型能更有效地保护客户隐私.

    区块链轻量级同态加密数字版权零知识证明隐私保护

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    面向IOT芯片的安全启动算法分析与应用

    宗思洁覃天贺龙兵
    552-556页
    查看更多>>摘要：RSA和ECC算法是目前应用于IOT(物联网)邻域的公钥加密算法标准.文中通过对比RSA和ECC算法的性能及安全性,优选ECC算法作为IOT应用的安全启动算法,提出了应用于IOT芯片启动的安全驱动解决方案.通过在IOT芯片上进行启动验证,结果表明,ECC算法可以应用于IOT芯片的启动,同时成本、性能、安全性表现更优.文中所研究的内容为物联网安全提供了解决方案.

    系统启动椭圆加密算法物联网安全RSA算法

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    基于神经网络机器翻译的自然语言信息隐藏

    周小诗张梓葳文娟
    557-564,584页
    查看更多>>摘要：生成式自然语言信息隐藏在自然语言生成过程中嵌入秘密信息.目前主流的生成式自然语言隐藏方法采用一个简单的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)或长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行载密文本的生成.这种方法生成的载密文本长度有限,且句子和句子之间没有语义关联.为了解决这个问题,提出了能够生成长句且句与句之间能保持语义关系的机器翻译隐写算法Seq2Seq-Stega.采用序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)模型作为文本隐写的编码器和解码器,源语句的信息可以保证目标载密句的语义关联性.此外,根据每一时刻模型计算的单词概率分布,设计了候选池的选词策略,并引入了平衡源语句与目标句的贡献度的注意力超参数.通过实验比较了不同选词阈值和注意力参数下模型的隐藏容量和生成文本的质量.与其他3种生成式模型的对比实验表明,该算法能够保持长距离语义关联,并具有较好的抗隐写分析能力.

    自然语言信息隐藏文本生成语义距离自注意力机制机器翻译

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    融合多维标识特征的摄像头身份识别方法

    朱容辰李欣王晗旭叶瀚...
    565-569页
    查看更多>>摘要：随着智慧城市、公安大数据的发展,视频监控网络已成为城市治理的重要基础设施.但是,攻击者通过替换或篡改监控摄像头这一重要的前端设备,能够接入内部网络,实现设备劫持、信息窃取、网络瘫痪,威胁个人、社会与国家安全.为了提前识别非法或可疑的摄像头身份,提出了融合多维标识特征的摄像头身份识别方法.通过提取摄像头静态信息与动态流量信息,构建了融合显性、隐性、动态标识符的摄像头身份标识体系.为选择简洁有效的身份标识符,提出了基于自信息量与信息熵的标识符贡献度评估方法,所抽取的标识符特征向量能够为未来的异常摄像头入侵检测奠定基础.实验结果表明,显性标识符自信息量与贡献度最大,但容易被伪造;动态标识符贡献度次之,但流量收集与处理的工作量较大;静态标识符贡献度较低,但仍有一定的身份标识作用.

    摄像头标识特征自信息量身份识别入侵检测

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    基于主成分回归和分层置信规则库的企业风险评估模型

    刘栅杉朱海龙韩晓霞穆全起...
    570-575页
    查看更多>>摘要：作为一种具有专家系统和数据驱动模型特征的新型智能专家系统,置信规则库(Belief Rule Base,BRB)在风险评估和健康状态评估等领域中发挥着重要作用.BRB因其自身既可以处理数值数据,又可以处理来自异构源的语言定性知识的优势,能够帮助企业进行有效的风险评估.但是实际企业风险评估体系中指标种类较多且有冗余性,传统BRB无法进行指标选择且易造成规则爆炸从而导致计算量大和模型准确度较低等问题.针对上述问题,文中提出一种主成分回归和分层置信规则库(Principal Component Regression,Hierarchical Belief Rule Base,PCR-HBRB)的企业风险评估模型,通过筛选有效指标节约计算时间,同时结合定性与定量信息进行分析评估从而得到较高准确度的评估结果.首先,通过PCR筛选出影响企业的主要指标,根据筛选出来的指标建立分层置信规则库(HBRB)的企业风险评估推理模型,并采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)对模型进行推理.然后,采用投影协方差矩阵自适应进化策略(Proj ection Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strate-gies,P-CMA-ES)对模型进行优化.最后,通过对某企业的财务状况进行风险评估案例验证了模型的有效性.

    主成分回归分层置信规则库企业风险评估证据推理投影协方差矩阵自适应进化策略

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    多云环境中基于属性加密的高效多关键词检索方案

    何亨蒋俊君冯可李鹏...
    576-584页
    查看更多>>摘要：随着云计算技术的快速发展和广泛应用,云环境中的数据安全问题成为用户关注的焦点.为了保障数据隐私,用户将隐私数据加密后上传至云服务器.然而,如何从多个云服务器中的海量加密数据里检索到包含特定信息的密文是富有挑战性的.传统的可搜索加密方案无法直接应用于多云环境的密文数据检索中.基于属性的加密技术为密文关键词检索提供了一种新的解决思路,但是,现有的相关方案存在仅支持单个或连接关键词检索、访问控制策略不灵活、检索效率低、计算和存储开销大以及无法有效适用于多云环境等问题.因此,文中提出了一种多云环境中基于属性加密的高效多关键词检索方案(MRAM).MRAM基于高性能的密文策略的属性加密算法,实现了任意密文多关键词检索,细粒度的访问控制,并且通过引入检索服务器有效支持多云环境中高效准确的密文检索.安全分析表明,MRAM能够实现安全索引机密性、检索陷门机密性、抗共谋攻击等重要安全特性,性能评估验证了MRAM相较于已有的方案,在安全索引生成、检索陷门生成和检索阶段具有更低的计算开销,且安全索引和检索陷门的存储开销也更小.

    多云环境属性加密多关键词检索密文检索访问控制

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    基于AVX指令集的Sketch算法优化研究

    谭玲玲杨飞易军凯
    585-587,596页
    查看更多>>摘要：网络流量检测是网络测量中最基础也是最重要的一环.基于Sketch的侦测方法可对网络数据流进行计数,此计数在网络流量的异常检测中具有区分大象流,并对异常流量进行检测和定位的作用.Sketch的实现过程中因用到多个哈希函数而对内存资源的要求较高,针对Sketch的实现中应用多个哈希函数的性能瓶颈问题,提出了一种基于效率高、成熟度高的AVX指令集来提高Sketch性能的方法,研究了对CPU指令的消耗和算法计算效率的影响.首先,将数据流的元素用向量的形式来描述和存储,运用AVX指令实现向量的构造和运算.其次,将多次哈希运算简化成一次向量运行,降低Sketch对CPU计算资源的消耗,提升了多次哈希函数的综合性能,使得提升Sketch优化性能成为可能.最后,运用AVX指令集对Count-Min Sketch算法程序中的关键函数进行优化,并对优化后的代码进行测试分析.实验结果表明:在哈希函数的运算方面,AVX优化版本消耗的时间为原始版本的25％;当数据长度较短时,多个哈希函数消耗的指令在整个Sketch中占比较少,AVX优化版本消耗的时间约为原始版本的70％;随着数据长度逐渐增大,多个哈希函数消耗的指令在整个Sketch中占比也逐渐增大,AVX优化版本消耗的时间降为原始版本的40％.实验的仿真结果验证了该算法在提高网络数据流测量效率方面的有效性.

    AVX指令集Sketch网络测量CPU加速

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    基于AES和QR的快递信息加密应用

    辜双佳刘万平黄东
    588-591,624页
    查看更多>>摘要：随着电商的迅速开展,快递行业特别火爆.大量用户取完快递后习惯性将未经处理的快递盒随手扔掉,此时快递单上大量的用户明文隐私信息将面临被泄露的风险.AES算法是对称密码算法,具备算法简单易实现、加解密速度快、安全性高等特点,是加密快递业用户明文信息的理想算法.QR码(快速响应二维码)具有安全性高、读取数据速度快、可在小空间内打印、可从任意方向读取等优点.为了保证运输效率,快递基于用户明文信息运输,快递到达目的地后,利用AES算法将用户的隐私明文信息加密为密文并且生成对应的密文二维码,打印出来粘贴在快递盒上.使用Python实现了密文二维码数据的生成和识别系统,这样既保护了用户的信息安全,也可以减少冒充领取快递现象的发生,具有很高的实用性.

    AES二维码快递单信息安全Python

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    基于多模型判别的网络入侵检测系统

    马琳王云霄赵丽娜韩兴旺...
    592-596页
    查看更多>>摘要：网络入侵检测系统被广泛应用于网络安全的的建设中,它能够有效地识别出潜在的危害网络安全行为.针对当前网络入侵检测系统单模型存在的局限性,以获得更准确且高效的网络入侵检测结果,提出了基于多模型集成的网络入侵检测系统.该系统通过运用Bagging算法集成了线性支持向量机(Linear Support Vector Machines,Linear SVM)、残差神经网络(Re-sidual Networks,ResNets)、时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)这3种模型,从而对网络入侵进行检测.实验的入侵检测数据采用国网山东省电力公司工作设备的99809条网络日志数据以及AWID作为公测数据集,分别对比了单独使用Linear SVM,ResNets,TCN这3种模型的网络入侵检测效果.实验结果证明了所提系统使用的多模型集成算法综合了各个模型的优势,使得总体正确率升到了最高99.24％且比TCN多出7.95％.此外,所提系统不仅拥有极高的正确率,漏警率也低至0.07％,这十分符合网络安全防护系统的要求,成功实现了更加准确高效的网络入侵检测.

    多模型集成深度神经网络入侵检测网络安全防护

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    机器学习在脊柱疾病智能诊治中的应用综述

    刘彤彤杨环西永明郭建伟...
    597-607页
    查看更多>>摘要：脊柱疾病是现代社会中常见疾病之一,目前其诊断与治疗主要依赖于医生的专业水平和临床经验,这样不仅给医生带来沉重负担,而且效率低下.以神经网络为代表的机器学习算法能够自动提取脊柱数据集中的特征信息,辅助医生快速定位病灶区域,实现精准治疗.文中从实验数据、特征选择、算法模型和性能评估指标等方面,对机器学习技术在脊柱疾病应用中的研究现状进行了系统总结.首先从机器学习算法角度出发,阐述典型算法在疾病诊治中的用途;其次围绕实际应用,从危险因素分析和疾病预测、疾病识别和分类、脊柱图像的特征提取和分割3方面,结合具体实验对比机器学习模型的性能;最后总结目前应用中存在的局限性并提出展望.

    机器学习神经网络脊柱疾病智慧医疗研究综述

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