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EHFM:一种面向多源网络攻击告警的高效层级化数据过滤方案
在复杂网络环境中,态势感知技术根据警报数据实时捕捉多种安全要素及其引起的态势变化,对网络安全进行感知和预测,在安全建设中发挥着重大作用。然而,互联网中海量威胁日志和事件信息带来了极高的分析复杂度,甚至造成了评估和感知技术的误判问题,给安全管理带来了极大挑战。因此,警报事件的过滤起… …
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杨昕
李更新
李挥
《计算机科学》
2023,50(2):324-332
9622.
基于状态偏离分析的Web访问控制漏洞检测方法
攻击者可利用Web应用程序中存在的漏洞实施破坏应用功能、木马植入等恶意行为。针对Web应用程序的访问控制漏洞的检测问题,现有方法由于代码特征难提取、行为刻画不准确等问题导致误报率和漏报率过高,且效率低下。文中提出了一种基于状态偏离分析的Web访问控制漏洞检测方法,结合白盒测试技术… …
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马琪灿
武泽慧
王允超
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《计算机科学》
2023,50(2):346-352
9623.
写作智能评测研究综述和发展前景
随着计算机技术的发展,写作智能评测研究有了更加丰富的技术手段和应用场景。该文对写作智能评测的相关研究进行了梳理,首先对写作智能评测系统的发展历程进行了阶段性梳理;其次介绍了写作智能评测研究的任务模式、常用数据库、评估方式;再次梳理了写作智能评测的主要技术方法;再次以面向汉语母语者… …
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《中文信息学报》
2023,(2):1-14
9624.
基于知识引导的自适应序列强化学习模型
序列推荐可形式化为马尔科夫决策过程,进而转化为深度强化学习问题,其关键是从用户序列中挖掘关键信息,如偏好漂移、序列之间的依赖关系等,但当前大多数基于深度强化学习的推荐系统都是以固定序列长度作为模型输入.受知识图谱的启发,文中设计基于知识引导的自适应序列强化学习模型.首先,利用知识… …
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2023,(2):108-119
9625.
基于场景几何信息的显著性目标检测方法综述
显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系列基于场景几何信息的显著性目标检测方法.文中旨在分析总结经典… …
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2023,(2):120-142
9626.
基于概念分解的显隐空间协同多视图聚类算法
多视图聚类通过整合不同视图的特征以提升聚类性能.现有的多视图聚类更多地关注数据不同的低维表示方式和其在隐式空间的几何结构,而忽略数据样本在不同空间的结构关系,未同时考虑不同空间的聚类.为此,文中提出基于概念分解的显隐空间协同多视图聚类算法.首先,通过概念分解获取不同视图在隐式空间… …
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沈宗鑫
黄倩倩
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《模式识别与人工智能》
2023,(2):160-173
9627.
2023中国自动化大会征文通知
<正>中国自动化大会是由中国自动化学会主办的国内最高层次的自动化、信息与智能科学领域的大型综合性学术会议,2023中国自动化大会将于2023年11月在重庆召开,此次中国自动化大会由重庆邮电大学承办。本次大会将为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁提供展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台,加强不同学科领域的交叉融合,引领自动化、信息与智能科学与技术的发展。本次大会设多个特色论坛,征文领域近30种。… …
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9628.
小样本图像分类的注意力全关系网络
传统的基于深度学习的图像分类方法在大样本分类任务中具有较好的分类效果,但在小样本分类任务中却存在较大的挑战,为此,小样本图像分类获得了研究人员的广泛关注.基于度量的方法是解决小样本图像分类的一种简单有效方法,它利用可学习的映射函数将分类任务中的所有样本映射到一个特征空间中,然后基… …
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2023,46(2):371-384
9629.
一种混沌映射动态惯性权重的樽海鞘群算法
为提升群海鞘群算法求解精度和收敛速度,提出了基于混沌映射动态惯性权重的群海鞘群算法.首先利用Tent混沌映射生成初始种群,计算种群适应度并保留最优个体作为初始食物源位置;将种群大小均分为领导者和追随者两部分以提高算法全局搜索能力,通过引入疯狂算子完成对领导者的位置更新;在追随者位… …
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2023,(2):313-318
9630.
融合多源数据输入具有自注意力机制的LSTM股票价格预测
股票价格预测是金融和计算机学科交叉领域的经典问题,由于股票市场的复杂性和高波动性等特征,及时预测股票价格被认为是最具挑战性的问题之一.长短期记忆(LSTM)神经网络在时间序列预测问题中表现出良好的性能.然而,该模型及其改进模型专注于顺序捕获序列信息,在学习输入数据之间非序列性的内… …
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2023,(2):326-333
9631.
基于FPGA的Skynet网络结构优化及高时效实现
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skynet进行结构优化,… …
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钟胜
卢金仪
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2023,51(2):314-323
9632.
基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法
社交网络谣言是严重危害社会安全的一个重要问题.目前的谣言检测方法基本上都依赖用户评论数据.为了获取可供模型训练的足量评论数据,需要任由谣言在社交平台上传播一段时间,这就扩大了谣言的危害.本文提出了一种基于知识图谱表示学习的谣言检测方法.该方法不依赖用户评论数据.首先基于PN-KG… …
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《电子学报》
2023,51(2):385-395
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基于深度强化学习的类集成测试序列生成方法
类集成测试序列的生成是面向对象软件测试中的关键步骤,当类的测试序列不同时,相应的测试代价也不相同.在集成测试中生成一个合理的类集成测试序列可以有效降低软件测试的代价.本文将深度强化学习中的Advantage Actor-Critic算法应用于解决类集成测试序列生成问题.首先,利用… …
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2023,51(2):455-466
9634.
基于自适应事件触发的跳变系统故障检测滤波
本文讨论了一类基于自适应事件触发机制的离散马尔科夫跳变系统在网络传输下的故障检测滤波器设计问题.对系统测量输出设计自适应事件触发机制,可以减少计算负载或节省有限的网络带宽.使用Bernoulli随机变量来描述网络是否能够成功地接收系统跳变模态,且基于Lyapunov稳定性理论设计了一种部分模态依赖的故障检测滤波器,使残差误差系统均方指数稳定且满足Η
∞
性能指标,并通过求解线性矩阵不等式得到故障检测滤波器参数,通过仿真例子说明该设计方法的有效性.… …
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2023,51(2):499-507
9635.
基于混合专家模型的词语上下位关系判别方法
词语的上下位关系判别是自然语言处理中一项基础且具有挑战性的任务。传统的有监督方法通常采用单个模型在整个语义空间中对所有上下位词对进行全局建模,并取得了一定的效果。然而,上下位关系的分布式语义表征具有相当的复杂性,在语义空间的不同区域中往往具有不同的表现,使得全局模型难以学习。针对… …
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2023,50(2):285-291
9636.
基于联合模型的端到端事件可信度识别
事件可信度是对文本中事件真实情况的一种描述,是自然语言处理领域许多相关应用的基本任务。目前,大多数关于事件可信度的相关研究都是使用标注的事件进行事件可信度识别,不方便实际应用,并且忽略了不同事件源对事件可信度的影响。针对现有问题,提出了一个端到端的事件可信度识别的联合模型JESF… …
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2023,50(2):292-299
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As a large amount of data is increasingly generated from edge devices, such as smart homes, mobile phones, and wearable devices, it becomes … …
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2023,50(2):3-12
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基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究
车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法尽管有较好的可解释性,但受限于规则复杂的触发条件。为了解决未… …
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2023,50(2):300-309
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数字孪生辅助边缘智能中基于联盟博弈的联合资源优化
针对边缘智能驱动的工业物联网中边缘服务提供商(Edge Service Providers, ESPs)资源时空分布不均对系统性能的影响,提出了一种数字孪生辅助边缘智能的联盟博弈资源优化方案。首先,在满足ESP带宽资源、计算资源和缓存资源限制条件,以及边缘智能应用最大可容忍时延等… …
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Mobile CrowdSensing(MCS) is a promising sensing paradigm that recruits users to cooperatively perform sensing tasks.Recently, unmanned aeria… …
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