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期刊信息/Journal information
四川大学学报（自然科学版）
四川大学学报（自然科学版）

刘应明

双月刊

0490-6756

scdx@scu.edu.cn

028-85412393

610064

成都市九眼桥望江路29号

四川大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的自然科学综合性学术刊物。主要刊登本校理科基础理论和应用研究方面有创造性的学术论文和简报。内容包括：数学、物理学、化学和生物学等基础学科及其分支学科，基础数学论文占有较大比重。读者对象是国内外有关的教学、科学工作者以及研究生和大学生。
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    专栏评述:网络公害治理

    施凡黄诚刘保君许海涛...
    1-2页
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    基于合并子图的双通道跨网络用户身份识别

    周小涵贾鹏杨频寇蒋恒...
    3-13页
    查看更多>>摘要：跨社交网络的用户身份识别(UIL)的本质是通过各种方法发现跨社交平台上的同一用户或者实体。现有方法的最新思路主要是对网络中节点的各种结构或属性特征进行聚合，然后构建相应的深度学习模型，学习相同用户在不同网络中特征的相似性，以此来实现不同网络中相同用户的对齐。但是大多数方法较少考虑用户的属性信息或者是只用单一方法来处理不同类型的属性特征，这样处理的后果就是不能完美捕获到属性文本中的有效特征。此外，现有的方法是对2个网络分别在各自的嵌入空间进行学习然后映射到同一个公共空间，也就只能学习到各自网络的信息。本文提出了一个新的方法，即基于合并子图的双通道跨网络用户身份识别(TCUIL)。为了解决获取节点特征单一性问题，提出了多维特征提取方法实现了针对不同特征采用不同方法进行处理。为了解决2个网络嵌入空间互不相交的问题，提出了图合并方法实现了2个网络中信息的交互。此外，为了能学习到2个网络的多维度信息，设计了双通道网络结构实现了对网络拓扑结构、属性特征、节点间关系特征的有效学习。通过在2个真实数据集上的大量实验，证明了本文方法优于现有最先进的对齐方法。我们在2个真实数据集(社交网络和合著网络)上进行了大量实验，在F1方面社交网络至少提高了44。32%，合著网络至少提高了25。04%。

    社交网络用户身份识别合并子图图神经网络

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    一种减少对威胁情报标注依赖的自动化IOC抽取方法

    余坚王俊峰陈熳熳方智阳...
    14-26页
    查看更多>>摘要：为了应对日益严峻的网络威胁，需要对网络攻击做深入的分析。网络威胁指标(IOC)是网络威胁情报(CTI)的重要组成部分，贯穿了网络攻击整个生命周期，准确描述了每个攻击阶段的关键信息(攻击行为、威胁体等)。从CTI中抽取IOC可以帮助进行网络防御、追踪和对抗。现有的IOC抽取方法基于机器学习或深度学习方法取得了巨大进展，但是需要大量人工标注的CTI进行训练。为了应对这一挑战，本文提出了一种新颖的IOC自动提取方法(L-AIE)，仅使用少量标注的CTI就能达到优秀的提取准确率。L-AIE通过细粒度的分词方式以从较少的CTI中获得足够的信息，上下文层和组合层用于充分提取子词级别的上下文信息。在训练阶段，L-AIE利用额外的关系层来扩大IOC类别之间的差异。实验证明，L-AIE对训练数据量的依赖较小，而且提取效果也优于其他对比方法。L-AIE仅使用其他模型10%的数据训练，就达到了 87。54%Macro F1值，比其他方法高出 20%。当训练数据量进一步减少时，L-AIE受影响的程度也小于其他模型的一半。

    网络威胁网络威胁情报威胁指标小样本学习

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    基于多维特征的涉诈网站检测与分类技术研究

    游畅黄诚田璇燕玮...
    27-36页
    查看更多>>摘要：随着互联网的发展与普及，涉诈团伙诈骗手法与反检测技术愈发先进，涉诈网站的检测与分类对于网络空间安全重要性更加显著，而传统的检测技术已无法应对现在的新型诈骗网站，并且针对涉诈网站分类的研究很少。针对此热点难题，本文分析了当今新型涉诈网站的多个典型特征并提出了一种基于多维特征的涉诈网站检测与分类系统。该系统共构建11种涉诈网站特征与3600个网页关键词来表示一个涉诈网站。系统首先利用爬虫获取待检测域名的网页截图、WHOIS信息与源码并交给特征抽取模块构建多维特征集。检测模块提取网站域名、代码结构以及网站WHOIS信息作为特征，构建随机森林模型实现检测任务。然后基于检测结果，网页分类模块利用双向GRU提取网页的文本特征，在置信度小于0。7的情况下使用BERT模型从而保证系统准确度与效率，并使用残差神经网络提取网页截图特征，同时计算网页内部图片与网站Logo相似度，创建随机森林模型进行分类，并设计了对比实验进一步分析模型的准确性。实验证明，本文提出的模型拥有很高的准确性，模型平均F1-score达到97。28%。实验结果表明，本文提出的多维特征模型能很好地区分涉诈网站与正常网站，克服了传统方法应对新型涉诈网站的识别问题，并适用于全球新增域名的涉诈网站快速检测与分类。

    涉诈网站检测网站分类随机森林深度学习

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    低开销的匿名通信群组威胁人物挖掘方法

    霍艺璇赵佳鹏时金桥齐敏...
    37-46页
    查看更多>>摘要：深暗网因其强隐匿性、接入简便性和交易便捷性，滋生了大量非法活动，如推广网络博彩、贩卖毒品等。随着网络社交方式的更新，加密即时通信工具Telegram中的群组成为不法分子推广黑灰产、买卖资源和工具的聚集地，大量不法分子利用Telegram的匿名功能在对内容无限制、消息短、文字难理解的群组中推动业务而逃避监管，严重威胁国家社会稳定和网络安全。如果能够基于对群组中大量低信息量内容的分析，挖掘大批量潜在威胁人物，将为监管、治理和打击部门提供更多有价值的线索。本文提出一种低开销的匿名通信群组威胁人物挖掘方法，通过调整文本中网络公害流行术语的重要程度优化内容分析质量，融合大语言模型的强大知识储备和生成能力，对群组内容进行无监督的高质量动态时序主题提取与可视化统计分析。实验结果表明，与传统分类做法相比，本文方法大大降低了人工标注成本，提升了威胁人物挖掘的数量和质量，加深了对网络公害生态的理解，具有现实意义。

    网络公害文本挖掘Telegram群组主题建模

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    一种计算变形套管通过能力的新方法

    樊成凯周文高胡朝浪冯民富...
    47-53页
    查看更多>>摘要：研究特定工具在变形套管中的可通过性对油气生产具有重要价值。本文研究了固定截面半径的工具在弯曲及变形井段套管中的最大可通过长度。基于多臂井径数据及钻井资料，本文构建了各深度点处截面的最大内切圆计算模型，并采用几何模型计算了变形套管的三维通过能力。对于多臂井径数据的处理，为解决最小二乘法计算精度不足及内切圆越界问题，本文提出了一种新的求解截面圆心及最大通径的模式迭代搜索法，并将其用于数据解释。算例结果表明，本文提出的方法虽然在计算效率上略低于最小二乘法，但有效降低了计算误差，并确保内切圆不会越界。本文的结果可望被用于提高油气生产效率。

    水平井套管最大内切圆多臂井径仪可下入性

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    多孔介质中单相流地应力耦合问题的二重网格混合有限元法

    陈遂张亚东冯民富
    54-61页
    查看更多>>摘要：本文提出了多孔介质中单相流耦合地应力问题的二重网格混合有限元法。本文首先给出了多孔介质中的单相流的控制方程及地应力问题的控制方程，推导了多孔介质中的微可压缩流体的单相流耦合地应力问题的非线性控制方程。然后，为数值求解该方程本文提出了二重网格混合有限元法，将问题转化为在粗网格上求解小规模非线性问题、在细网格上求解大规模线性问题，以提高计算效率。最后，数值算例验证了方法的有效性。

    多孔介质单相流耦合地应力问题二重网格法混合有限元

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    求解一类时间分数阶扩散方程的深度学习方法

    于雅新冯民富
    62-69页
    查看更多>>摘要：偏微分方程可以用深度学习方法求解，其求解思路是构建损失函数、采集样本点，然后在采集到的时空样本点上利用随机梯度下降法训练神经网络，直接去逼近方程，从而把方程求解问题转化为极小化损失函数的问题。特别地，对时间分数阶扩散方程而言，损失函数刻画了神经网络与方程的分数阶算子、初值条件、边界条件等的逼近程度。常见的损失函数有均方误差损失函数及交叉熵误差函数。理论上，使损失函数减小到零的神经网络就是方程的解。本文证明，用深度学习方法求解时间分数阶扩散方程时均方误差损失函数可以减小到零，且相应的神经网络在解区域上一致收敛到方程的真解，因而此时的神经网络就是方程的解。数值算例验证了理论分析。

    神经网络时间分数阶扩散方程数值分析

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    一种求解时间分数阶非线性抛物型方程的等阶混合有限元

    唐瑜岭胡朝浪杨荣奎冯民富...
    70-79页
    查看更多>>摘要：为数值求解时间分数阶非线性抛物型方程，本文提出了一种k 次等阶混合有限元。为获得有限元的完全离散格式，本文在时间方向上考虑经典L1格式、在空间方向上使用基于局部投影的稳定混合有限元。本文定义了混合投影并得到了有限元的误差估计。数值算例验证了理论结果。

    混合有限元时间分数阶非线性抛物型方程逼近

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    周期多孔区域压电特征值问题的多尺度渐近算法

    陈庭艳马强
    80-88页
    查看更多>>摘要：针对周期多孔区域压电特征值问题，本文基于二阶双尺度(Second-Order Two-Scale，SOTS)分析方法提出了多尺度渐近有限元法。该方法将压电问题的特征函数和特征值展开为周期参数的二阶级数，得到其均匀化特征值方程和均匀化系数，然后根据"校正方程"的思想计算了特征值的一阶和二阶校正。本文对该方法进行了算法实现，并在二维多孔结构上进行了验证。结果表明，该方法能够有效识别多孔区域的压电特征值，而且通过将校正项添加到均匀化解中还可以再现位移和电势的原始特征函数。

    压电特征值问题多孔材料多尺度渐近展开方法二阶渐近估计

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