基于多视图表征的虚假新闻检测

社交网络已经成为人们日常生活中获取和分享信息的主要渠道,同时也为虚假新闻的传播提供了捷径。如今,针对网络虚假新闻的检测问题受到学术界的广泛关注,但目前的检测方法缺乏基于新闻多个视角的深度探索或忽视了新闻中不同信息传播方向不同的问题,有待改进。文章提出一种基于新闻内容、用户信息和新闻传播3种视角的多视图表征和检测的模型MVRFD(Multi-View Representations for Fake News Detection),为虚假新闻检测任务提供更全面的视角。首先,利用协同注意力机制表征新闻内容中的多模态信息,使用具有不同方向的图神经网络聚合新闻传播过程中的用户信息和观点信息;然后,利用双协同注意力机制实现多个视角间的信息交互;最后,将新闻内容特征和新闻上下文特征进行融合。在公开数据集上的实验结果表明,文章所提出的模型实现了96.7%的准确率和96.8%的F1值,优于主流的文本处理模型以及基于单视角的检测模型。

GBFT:一种实用拜占庭容错算法改进方案

区块链技术近年来成为研究热点,在金融、物流等行业已经有联盟链的落地案例。共识算法作为区块链的核心技术,将对区块链的整体性能产生直接影响。应用于联盟链的实用拜占庭容错算法(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)仍然存在着交易确认时间长、吞吐量低等问题。面向联盟链应用场景,基于PBFT算法,引入了非拜占庭容错协议,结合基于节点行为的选举机制,提出了三级共识机制的PBFT:GBFT。最后从吞吐量、交易确认时延、容错性等方面对GBFT方案和原始PBFT算法进行了对比实验与分析。实验结果表明,GBFT保持了PBFT算法1/3的容错性,有效提高了吞吐量,降低了交易确认时延。

无人机群场景下边端协同计算卸载技术

当今全球频繁出现自然灾害,针对一种无人机协同下的应急救灾计算卸载场景,提出一种带有协调器的边-端架构。综合考虑场景中的时延、能耗与无人机之间的负载均衡作为系统总代价,采用改进的深度强化学习算法APPO(advanced proximal policy optimization),以最小化系统总代价为目标进行卸载优化。任务的部分卸载相比二进制卸载可以更大程度上降低系统的总代价,APPO算法针对不同的任务情况可以找到合适的卸载比例与无人机进行卸载。仿真与实验结果表明,该算法与全本地处理相比,系统总代价降低了约50%,与较先进的A2C相比,系统总代价降低了约14%。展现了所提策略在该场景下的优越性。

一种基于内容和ERNIE3.0-CapsNet的中文垃圾邮件识别方法

针对目前中文垃圾邮件识别方法中的深度学习检测方法词向量表示不足和特征提取丰富度欠缺的问题,提出融合ERNIE3.0预训练模型的胶囊神经网络改进识别模型——ERNIE3.0-CapsNet.对于中文垃圾邮件内容文本,利用ERNIE3.0生成对于知识具备优异记忆和推理能力且语义丰富的词向量矩阵,再使用胶囊神经网络进行特征提取及分类,对于胶囊神经网络,改进了结构并使用GELU作为其动态路由的激活函数,设计了5组同类模型和4组激活函数的对比实验.在开源的TREC06C中文邮件数据集上,提出的ERNIE3.0-CapsNet模型效果在总体上表现突出,其准确率达到99.45%.实验结果表明,ERNIE3.0-CapsNet优于ERNIE3.0-TextCNN,ERNIE3.0-RNN等方法,证明了该模型在中文垃圾邮件识别效果的有效性和优异性.

基于卷积注意力机制的恶意软件样本增强方案

在人工智能的大背景下,越来越多的机器学习算法被应用于恶意软件检测领域.然而在实际场景中存在恶意软件数量明显低于良性软件的数据不平衡问题.基于此,提出了一种融合卷积注意力机制的生成对抗网络检测逃逸模型,该模型能够生成可绕过检测器检测的恶意软件对抗样本.实验对比了该逃逸模型、基于深度神经网络的以及基于卷积神经网络的逃逸模型在7种恶意软件分类器上的性能表现,结果表明,该逃逸模型可以在不清楚检测模型内部结构的情况下获得更高的逃逸率,能够为生成高质量对抗样本提供一种新的思路.

基于Serverless架构的人工智能实验平台的设计与实现

针对实验环境搭建复杂、实验数据量大以及算法实现难度高等人工智能实验教学中的现实问题,设计并实现了基于Serverless架构的人工智能实验平台。通过整合容器构建、工作负载管理以及事件触发这三者来完成Serverless架构的设计与搭建;平台使用Docker image作为实验容器镜像,镜像中集成scikit-learn算法库与大量公用数据集完成海量人工智能基础算法的迁移;实验教学管理员以提交实验代码包的形式新增实验,学生可以使用实验容器中大量公用算法完成实验,提高了平台的可扩展性和易用性;同时,平台基于Serverless架构实现实验容器的动态扩缩容,增加了平台的多用户并发能力。

一种基于区块链的车联网安全认证协议

针对车联网环境下,车辆节点快速移动造成的中心服务器认证效率低、车辆隐私保护差等问题,提出了一种基于区块链的车联网安全认证协议。该协议利用Fabric联盟链存储车辆临时公钥与临时假名,通过调用智能合约,完成车辆身份认证,同时协商出会话密钥,保证通信过程中数据的完整性与机密性;利用假名机制有效避免了车辆在数据传输过程中身份隐私泄露的风险;使用RAFT共识算法高效达成数据共识。经安全性分析与实验结果表明,所提协议具有抵抗多种网络攻击的能力,且计算开销低、区块链存储性能好,能够满足车联网通信的实时要求。

边缘计算环境下轻量级终端跨域认证协议

边缘计算由于低时延、高带宽、低成本等众多优点,被广泛应用在各种智能应用场景中,但也因其分布式、实时性和数据多源异构性等特点,面临安全方面的诸多挑战。身份认证是终端接入网络的第一步,也是边缘计算的第一道防线,为了解决边缘计算环境下的安全问题,在“云-边-端”三级网络认证架构基础上,提出了一种适用于边缘计算环境下的终端跨域认证协议。该协议首先基于SM9算法实现终端与本地边缘节点间的接入认证,并协商出会话密钥;然后利用该密钥结合对称加密技术和Hash算法实现终端的跨域认证;认证过程中采用假名机制,保护终端用户的隐私安全,终端只需一次注册,便可在不同安全域之间随机漫游。通过BAN逻辑证明了协议的正确性,并对协议的安全性进行分析。结果表明,该协议可以抵抗物联网场景下的常见攻击,同时具备单点登录、用户匿名等特点。最后从计算成本和通信成本两方面对跨域认证协议进行性能分析,并与现有方案进行对比。实验结果显示,该协议在计算成本和通信开销上优于其他方案,满足资源受限的终端设备需求,是一种轻量级安全的身份认证协议。

入侵检测数据集KDD CUP99研究

为了更好评价各种入侵检测算法的性能,指出了入侵检测数据集应当具备的特点。分析了两种有影响的入侵检测数据集:MITLL入侵检测数据集和由此整理形成的KDDCUP99入侵检测数据集的特点及构成,重点分析了KDDCUP99训练数据集和测试数据集的各攻击类型及详细分布、数据集中每条连接的特征分类及其各个特征的含义,并对数据集的使用进行了说明。最后,对KDD CUP数据集存在的问题及相应改进措施给出了建议。

基于以太坊的医疗健康数据共享系统

医疗健康数据的共享对国家医保资金监管、解决医疗纠纷以及医学研究具有重大意义。医疗健康数据共享平台应保证相关数据的真实性和隐私性,以免数据受到泄露、篡改,同时患者对自身医疗健康数据的所有权应得到足够重视。本文设计一种基于以太坊区块链的医疗健康数据共享系统,利用区块链技术来保证相关信息的透明度和不可篡改,同时还使用IPFS来弥补区块链存储压力大的短板以提高系统性能,并使用CP-ABE加密和环签名等技术来保证数据的安全性和用户身份信息的隐私性。经测试表明,该系统针对不同用户角色提供了完善的相关功能,患者具有自身数据的掌控权,同时能够提供较好的数据安全性以及用户身份信息隐私性。

水情自动测报系统设计与实现

该文结合实际项目,首先介绍了引渠/灌渠/水库水情自动测报系统的功能要求,并在需求分析的基础上完成了系统的总体结构设计。之后对测控中心的两个子系统:测控系统和数据处理系统进行了详细设计,着重介绍了基于PSTN的远程数据通信协议设计以及数据库设计。最后采用Delphi编程实现了中心站系统软件。该系统的设计方案在解决同类问题中具有普遍适用性,在实际应用中取得了较好的效果。

高校专业实验室开放与实施方案探讨

分析了高校专业实验室开放过程中存在的普遍问题,指出认定专业实验室开放的两个条件:即实验时间上的开放和实验内容上的开放,并对两个条件的关键内容和形式进行了说明。根据实际经验,介绍了高校专业实验室开放的切实可行的方法、详细工作流程、组织形式以及开放实验室人员考核及工作量计算方法。最后对进一步促进实验室全面开放提出了一些可行的方法和思路。

基于Linux内核的实时调度机制研究及实现

分析了Linux操作系统内核提供的软实时调度机制及其存在的问题,阐述了基于Linux内核构建实时Linux操作系统的技术方案。着重介绍了RTLinux实时内核的结构框架,并对RTLinux的中断处理机制与调度机制进行了设计与实现。

网络工程实验室建设与实验教学的探讨

随着网络工程专业在全国高校的设立,网络工程实验已成为该专业及相关专业的必修课程。网络工程实验室的建设及实验课程的规划成为当务之急。作者根据自己多年的教学经验,给出了一个合理的实验室建设方案,规划了网络工程实验课程教学大纲。经实践证明,该实验室建设方案及教学大纲较好地满足了教学要求。

基于对比敏感度的DASH客户端码率选择算法研究

基于带宽估算的码率选择算法具有带宽利用率高的优点,但是同时也存在容易受网络波动影响造成计算出的目标码率出现瞬时峰值而造成带宽浪费的问题。针对于此,该文提出一种基于人眼对比敏感度特征的码率选择算法,在客户端利用人眼对比敏感度模型计算当前观看条件下人眼截止空间频率,选择服务器中和截止空间频率差的绝对值最小视频分片对应的码率作为目标码率。和基于带宽估算选择目标码率的方法进行对比实验,测试二者在不同视角内计算的目标码率,得到两者的码率计算结果阶梯图。实验结果表明,在视角为5o到15o情况下,所提方法较带宽估计方法在确保视频效果前提下能够有效节约带宽。

WiMAX Mesh网络中一种分布式时隙分配算法

提出了一种基于资源预留的Wi MAX Mesh网络支持Qo S的微时隙动态分配算法。通过区分数据流优先级的方式将业务分为高优先级业务和低优先级业务两类,对高优先级的业务在每帧中预留一定的微时隙作为分配高优先级业务的时隙,预留时隙大小可以根据网络时隙使用状态动态地进行调整。仿真表明该算法在满足高优先级业务Qo S的同时兼顾业务的请求失败率与时隙的利用率,降低了分组的平均时延。

基于Linux的操作系统课程网络实验环境设计

本文结合校园网以及“操作系统”课程实验环节的特点，提出了构建基于校园网和Linux平台的开放式操作系统课程实验系统，并对该系统的功能、设计及实现进行了详细的说明。实际应用证明该系统使用方便，对学生理解和掌握操作系统原理有一定帮助。

计算机网络实验室教学管理系统设计

针对网络实验室管理和实验教学管理,文章设计并实现了一个网络实验室教学管理系统,该系统采用Linux作为开发平台,可满足网络实验教学的具体要求,并具有可扩展、全开放的特点。实际应用证明该系统使用方便,对实验教学的过程控制和质量控制有很好的作用。

ARCNET列车控制网络令牌传递算法的改进

对基于ARCNET网络协议的列车控制网络的特点进行了分析。针对ARCNET协议在列车控制网络中的不足,即节点的退出会引起较长的网络重构时延,提出了一种新的令牌传递的机制,即双地址令牌传递(Double Address Token Passing,DATP)。节点使用两个下一跳节点代替原来的一个下一跳节点,从而避免了节点退出网络时带来的后继节点难以快速查找的缺点。分析及仿真结果表明,该机制在保持原有网络优点的同时,提高了网络令牌传递效率,增加了系统吞吐量,从而改进了列车控制网络的性能。

基于Ostinato框架的网络流量产生器设计与实现

网络流量产生器在计算机网络实验、网络环境测试与功能验证过程中具有重要作用。目前常用的流量产生器无法进行扩展或定制。Ostinato是一款开源的分布式流量产生器,有着良好的软件架构、易于扩展定制、可嵌入测试环境中。介绍了Ostinato软件结构和程序框架,并以RARP协议扩展为例,详细说明了基于Ostinato框架的网络流量产生器设计与实现过程。所实现的网络流量产生器能够较好地应用于实验教学与科学研究中。