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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊,我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
正式出版
收录年代

    基于自适应k近邻的时间序列异常模式识别

    王玲周南申鹏
    125-139页
    查看更多>>摘要:时间序列作为数据的典型代表,被广泛应用于许多研究领域.时间序列异常模式代表了一种特殊情况的出现,在许多领域都具有重要意义.现有的时间序列异常模式识别算法大多只是单纯检测异常子序列,忽略了异常子序列的类别区分问题,且许多参数都需要人为设置.为此提出了一种基于自适应k近邻的异常模式识别算法(anomaly pattern recognition algorithm based on adaptive k nearest neighbor,APAKN).首先,确定各子序列的自适应k近邻值,引入自适应距离比计算子序列的相对密度,确定异常分数;然后提出一种基于最小方差的自适应阈值方法确定异常阈值,检测出所有异常子序列;最后,对异常子序列进行聚类,所得聚类中心即为具有不同变化趋势的异常模式.整个算法过程在无需设置任何参数的情况下,不仅解决了密度不平衡问题,还精简了传统基于密度异常子序列检测算法的步骤,实现良好的异常模式识别效果.在时间序列数据集合UCR的10个数据集上的实验结果表明,提出算法在无需设置参数的情况下,在异常子序列检测和异常子序列聚类问题中都表现良好.

    时间序列异常子序列异常模式自适应k近邻相对密度

    基于知识增强的文本隐喻识别图编码方法

    黄河燕刘啸刘茜
    140-152页
    查看更多>>摘要:隐喻识别是自然语言处理中语义理解的重要任务之一,目标为识别某一概念在使用时是否借用了其他概念的属性和特点.由于单纯的神经网络方法受到数据集规模和标注稀疏性问题的制约,近年来,隐喻识别研究者开始探索如何利用其他任务中的知识和粗粒度句法知识结合神经网络模型,获得更有效的特征向量进行文本序列编码和建模.然而,现有方法忽略了词义项知识和细粒度句法知识,造成了外部知识利用率低的问题,难以建模复杂语境.针对上述问题,提出一种基于知识增强的图编码方法(knowledge-enhanced graph encoding method,KEG)来进行文本中的隐喻识别.该方法分为3个部分:在文本编码层,利用词义项知识训练语义向量,与预训练模型产生的上下文向量结合,增强语义表示;在图网络层,利用细粒度句法知识构建信息图,进而计算细粒度上下文,结合图循环神经网络进行迭代式状态传递,获得表示词的节点向量和表示句子的全局向量,实现对复杂语境的高效建模;在解码层,按照序列标注架构,采用条件随机场对序列标签进行解码.实验结果表明,该方法的性能在4个国际公开数据集上均获得有效提升.

    隐喻识别图循环神经网络知识增强方法词义项知识细类别句法知识序列标注

    图卷积增强多路解码的实体关系联合抽取模型

    乔勇鹏于亚新刘树越王子腾...
    153-166页
    查看更多>>摘要:从无结构化自然语言文本中抽取实体关系三元组是构建大型知识图谱中最为关键的一步,但现有研究仍存在3方面问题:1)忽略文本中因多个三元组共享同一实体而产生的实体关系重叠问题;2)当前以编码器-解码器为基础的联合抽取模型未充分考虑文本语句词之间的依赖关系;3)部分三元组序列过长导致误差累积与传播,影响实体关系抽取的精度和效率.基于此,提出基于图卷积增强多路解码的实体关系联合抽取模型(graph convolution-enhanced multi-channel decoding joint entity and relation extraction model,GMCD-JERE).首先,基于BiLSTM作为模型编码器,强化文本中词的双向特征融合;其次,通过图卷积多跳特征融合句中词之间的依赖关系,提高关系抽取准确性;此外,改进传统模型按三元组先后顺序的解码机制,通过多路解码三元组机制,解决实体关系重叠问题,同时缓解三元组序列过长造成误差累积、传播的影响;最后,实验选用当前3个主流模型进行性能验证,在NYT(New York times)数据集上结果表明在精确率、召回率和F1这3个指标上分别提升了 4.3%,5.1%,4.8%,同时在WebNLG(Web natural language generation)数据集上验证以关系为开始的抽取顺序.

    关系抽取编码器-解码器多路解码关系重叠图卷积神经网络

    基于网络流量的私有协议逆向技术综述

    李峻辰程光杨刚芹
    167-190页
    查看更多>>摘要:协议逆向技术是分析私有协议的重要途径,基于少量或零先验知识推断私有协议的约束与规范.在恶意应用监管、协议模糊测试、脆弱性检测、通信行为理解等方面均具有较高的实用价值.网络流量表征协议规范,承载协议固有特征,因此基于网络流量的私有协议逆向技术更适用于发现、分析并监管网络上的私有协议.在梳理现有的基于网络流量的私有协议逆向技术基础上,首先提出包括预推理、协议格式推断、语义分析以及协议状态机推理4步骤的基于网络流量的私有协议逆向技术框架,并阐述各个步骤的主要任务,提出面向研究方法本质的分类结构;其次,详细阐述各个私有协议逆向技术的方法流程,从适用协议类型、方法内核、推断算法等多个角度进行对比分析,提供现有基于网络流量的私有协议逆向技术系统概述;最后,归纳总结现有技术存在的问题以及主要影响因素,并对私有协议逆向技术的未来研究方向与应用场景进行展望.

    网络流量私有协议逆向技术格式推断语义分析协议状态机

    跨技术通信研究

    郭秀珍何源
    191-205页
    查看更多>>摘要:随着物联网应用的广泛普及,同一区域尤其是室内环境中,各种各样无线网络协议共存的情况越来越普遍,从而导致信道竞争、信号冲突、吞吐下降等严重的干扰问题.相比于传统被动式的干扰避让、容忍和并发机制,不同无线技术之间主动进行数据共享和融合协调才是解决共存问题的关键.跨技术通信方法由此成为近年来学术界和工业界的研究热点,它能够实现异构设备之间直接的数据传输和信息交换.目前大部分的研究成果是针对具体的2种异构无线设备之间跨技术通信的使能技术,但缺少对跨技术通信方法的思考和总结.因此,在重新梳理相关研究的基础上,分析了跨技术通信方法产生的背景和研究意义,总结了现有工作提出的跨技术通信方法,包括基于数据包级别的跨技术通信方法和基于物理层级别的跨技术通信方法,并介绍了跨技术通信的相关应用场景.最后,展望了物联网技术的发展趋势,实现跨网络、跨频率、跨介质的互联互通.

    物联网无线网络协议异构共存跨技术通信

    缓存侧信道攻击与防御

    张伟娟白璐凌雨卿兰晓...
    206-222页
    查看更多>>摘要:近年来,随着信息技术的发展,信息系统中的缓存侧信道攻击层出不穷.从最早利用缓存计时分析推测密钥的想法提出至今,缓存侧信道攻击已经历了 10余年的发展和演进.研究中梳理了信息系统中缓存侧信道攻击风险,并对缓存侧信道攻击的攻击场景、实现层次、攻击目标和攻击原理进行了总结.系统分析了针对缓存侧信道攻击的防御技术,从缓存侧信道攻击防御的不同阶段出发,分析了攻击检测和防御实施2部分研究工作,并基于不同防御原理对防御方法进行分类和分析.最后,总结并讨论了互联网生态体系下缓存侧信道攻击与防御的研究热点,指出缓存侧信道攻击与防御未来的研究方向,为想要在这一领域开始研究工作的研究者提供参考.

    信息系统安全CPU缓存缓存侧信道攻击攻击检测防御策略