生物特征识别模板保护综述

生物特征识别(biometric authentication, BA)已经成为一种重要的身份鉴别手段,但当前部署的很多BA系统在保护用户生物特征数据的安全性和隐私性方面考虑不足,成为阻碍BA技术推广应用的一个关键障碍.BA系统可能面临来自软件和硬件的多种攻击,针对生物特征模板的攻击是其中最常见的一种.已经有很多技术文献致力于应对这种类型的攻击,但现有的综述性文献存在论述不全面或内容冲突等问题.为系统总结针对生物特征模板的攻击与保护技术,首先介绍了BA系统的相关概念、体系架构以及安全性与隐私性的内涵,然后阐述了BA系统面临的典型模板攻击方法.随后,将BA系统模板保护技术归纳为基于变换的方法和基于加密的方法2个类别,阐述并分析了每个类别中的经典方法与新兴技术.最后,指出了构建安全BA系统可能面临的几个主要困难与可能的解决思路.

基于多模态信息相关度计算的计算机教育领域实体链接

教育领域通常将学科中的知识体系联系起来构建学科知识图谱,但由于其知识体系并非一成不变,因而学科知识图谱的更新显得尤为重要,而实体链接作为构建和更新知识图谱的一项基础技术尤为关键。为了实现计算机学科领域多模态知识图谱的更新,提出一种视觉实体链接方法。首先利用YOLOV5识别图像中的视觉实体,结合视觉实体提取并筛选图像文本描述中的三元组;然后面向计算机学科领域提出一种视觉实体链接规则(VELR),为了有效完成链接,依次利用图像视觉实体和筛选后的三元组中头尾实体以寻找最佳链接点,并为不同的链接点设置不同的链接策略,且规则中充分利用图像视觉实体和筛选后的三元组对链接后的实体进行扩展。三元组分类实验表明,提出的方法在计算机学科领域多模态知识图谱实现链接后产生的三元组是正确的,证明了所提方法的有效性。

基于中国剩余定理的公钥加密方案同态性

针对现有(全)同态加密方案的整体性能不能达到实用要求的问题,为获得新的性能更好的同态加密思路,对基于中国剩余定理(CRT)的快速公钥加密方案的同态性进行了研究。考察了基于原方案构造加法和乘法同态操作的可能性,指出基于原方案不适于构造加法同态操作和乘法同态操作,并分析了原方案在安全性和效率方面存在的几个问题。。提出了一个改进方案,分析了算法的安全性,尤其是对抗格基规约攻击的性能。研究了基于改进方案构造同态操作的可行性,并对原方案和改进方案的主要性能作了对比。最后对同态性构建过程中的经验进行了总结,提出了构建理想(全)同态加密方案的思路。

M-Y及M-V成形术在处女膜修补中的应用

目的:探讨不同处女膜修复术式的选择及应用。方法:选择月经结束后10天内患者60例,根据破裂程度和部位,对于以12点为中心的患者,笔者进行了M-Y成形术,对于以6点为中心的患者,笔者采用W-V成形术,对于以3点或9点为中心的,笔者采用直接缝合或瓦合瓣法。术后随访2周,观察处女膜外观及处女膜口径。结果:有2例因术后分泌物较多致使手术失败,1例患者因术后骑车致修补处撕裂,均进行第二次手术。其他患者术后2周随访发现恢复良好,处女膜口约纳小指尖。结论:根据不同患者采用相应的手术方法进行处女膜修补,不仅可以修复裂口,还可以同时起到缩小处女膜内口的作用,确保了手术的成功率。

结合领域先验词汇的远程监督关系抽取模型

在特定领域中,由于领域知识结构较复杂等领域因素,存在着缺少适用于特定领域的关系抽取模型以及缺少标注数据等问题。因此,提出一种基于先验词汇的分段池化卷积神经网络模型K-PCNN,该模型利用关系类别的领域先验词汇作为辅助特征,从而提高关系抽取性能。针对缺少标注数据的问题,提出基于远程监督的领域数据标注方法,利用领域三元组知识和领域语料文本进行数据标注。在标注的数据上进行实验,实验结果显示,提出的模型F1值高于基线模型,表明领域先验词汇知识的应用提高了模型的抽取性能,并能够适用于特定领域关系抽取任务。

基于DCNN分类的图像相关度度量

在衡量图像之间的相关度时,图像的物理特征(颜色分布、灰度值等)所能表达的内容可能并非十分全面,因此有必要参考图像视觉所包含的语义信息衡量图像之间的相关度。为此提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)分类模型的度量图像相关度的方法,利用模型为图像绑定来自于Word Net的语义标签,并参照Word Net结构对标签进行过滤和扩展,利用概念集合计算图像相关度。与人工判定的样本数据作比较,Pearson相关系数峰值能够达到0.73,证明该方法在衡量图像相关度时具有一定的效果。

基于小样本学习和语义信息的图像描述模型

为克服传统图像描述模型只能描述已知对象的问题,结合小样本目标检测器和知识图谱,提出一种新的图像描述模型。小样本目标检测器能够检测出描述模型无法识别的对象,并且给出对象的名称,利用知识图谱提供对象的背景知识,结合对象信息,通过引入注意力机制引导模型选取合适的单词,进而生成包含这些对象的描述语句。实验结果表明,该模型的平均F1值较基线模型提升了6.6个百分点,而且所生成的描述语句的质量在SPICE标准上提高了2.0个百分点,证明该模型所采用的方法是有效的。

基于同态加密的可验证隐私数据聚合方案

为克服传统无线传感器网络数据聚合方案在数据保密计算、防止抵赖、抵御内部和外部攻击、追查并修复错误等方面的性能及安全性与效率上的不足,构造一个基于数字签名和同态加密技术的可验证隐私数据聚合方案。采用El Gamal加密方案作为基础方案对隐私数据加密,并将传感器节点身份信息加入数字签名,使来自不同节点的数据具有可辨识性,从而使方案具备了验证数据及追查并修复错误的能力。采用保密干扰因子方法,使方案能够抵御内部攻击,并利用一类具有同态加性质的保密求和算法构造一种不需要可信第三方的保密干扰因子生成方法,从而避免了引入可信第三方及由此带来的安全性与效率问题。给出方案的安全性证明和效率分析,并与一些典型方案进行对比。分析结果表明,本文方案是安全的,且整体性能优于已有方案。

一种移动机器人的运动控制方法研究

针对反应式移动机器人运动控制中存在的缺乏自主运动规划等问题,介绍了一种新型移动机器人的运动控制方法。设计了一种混合式控制结构实现移动机器人的运动控制。采用基于行为的运动控制策略,将反应式行为和规划行为融合在一起。实验结果表明该策略能够很好地完成复杂环境下移动机器人的运动控制。

羊毛辐射接枝甲基丙烯酸缩水甘油脂研究

对甲醇溶液中甲基丙烯酸缩水甘油脂在羊毛纤维上的γ射线辐射接枝反应作了系统研究。考察了气氛、剂量、剂量率、单体浓度等实验条件对接枝反应的影响,发现气氛对接技反应的影响很小,而接枝率随辐照剂量和单体浓度的增大而提高,接枝效率则随单体浓度的增大而减小。在剂量大于11kGy后接枝率达到平稳状态。用红外吸收谱仪(IR)和扫描电镜(SEM)分析发现单体均匀地接枝在羊毛上。

基于多密钥同态技术的安全多方计算协议

为构造具有良好性能的多密钥安全多方计算(SMC)协议,对Gentry-Sahai-Waters(GSW13)全同态加密(FHE)方案的密钥同态性质进行了研究.在此基础上提出了一个基于GSW13方案的层次型多密钥SMC协议,该协议构造方式简单,只需要3轮通信,且在半诚实与半恶意环境和公共随机串模型下,其安全性可以归结到容错学习问题(LWE)和它的一个变种问题;分析了该变种问题的困难性,并给出了半恶意模型下该协议的形式化安全证明.该协议自然构成一个相同环境下的层次型多密钥全同态加密方案.对比分析表明,文中协议在整体性能上优于已有方案.

关于理工科学生数学教学效果的调查分析

复变函数是一门理论性较强的课程,其理论结构较为复杂,有些内容初学者很难掌握,导致学习效果普遍较差,后续课程任课教师反映意见较多。为解决这个问题,我们通过与相关教师座谈和调查问卷的方式对该问题进行调查,并通过分析给出了教学建议。

丝绸的光引发丙烯酸羟丙酯接枝研究

以丙烯酸羟丙酯为单体,就丝绸的紫外光光化学接枝改性进行了系统研究。用红外光谱(FT-IR)和差示扫描量热法(DSC)等对光接枝产物进行了表征。探索了光照时间、单体浓度、pH 值、温度、溶剂体系对接枝率的影响规律。研究表明,该方法较辐射接枝能获得更高的接枝率,且有无污染、设备简便、易于操作、均聚物较少等优点,不失为一种更有效的丝绸改性方法。

周围神经再生条件液中蛋白条带质谱分析

目的研究神经再生条件液（nerve regeneration conditioned fluid,NRCF）中具有神经再生趋化活性的蛋白成分,对相对分子质量为（232～440）×10^3的蛋白条带进一步行分离和定性。方法新西兰大白兔6只,体重1.8～2.5kg,取坐骨神经建立神经再生室模型。术后7d采集NRCF进行自然聚丙烯酰胺凝胶电泳（native-polyacrylamide gel electrophoresis,Native-PAGE）分离,切取相对分子质量为（232～440）×10^3区域的蛋白条带,采用Shotgun蛋白质组学策略、液相色谱-串联质谱对其组分进行定性分析。结果NRCF的Native-PAGE电泳结果显示,相对分子质量在669×10^3以上、（232～440）×10^3和（140～232）×10^3分别有1条蛋白带,在（67～140）×10^3有6条蛋白带。其中相对分子质量在（232～440）×10^3的蛋白条带共鉴定到54种蛋白质,主要集中在等电点5.5～8.0,相对分子质量为（10～40）×10^3范围内,其中4种是未命名蛋白质。这54种蛋白质可归类为结合蛋白（43%）、转运蛋白（30%）、酶（6%）、信号转导蛋白（4%）和分子功能未知（17%）。54种蛋白质的亚细胞定位主要是分泌性蛋白（63%）,其他的位于细胞膜和胞浆内等。结论采用Native-PAGE和Shotgun蛋白质组学分析NRCF中相关蛋白质,确定了NRCF中相对分子质量为（232～440）×10^3条带的蛋白质组分,为进一步研究其中的功能未知蛋白提供了线索,对明确其是否对周围神经再生具有促进作用。

基于知识表示学习的知识可信度评估

知识图谱自动化构建技术的发展以及信息量的增加导致知识图谱中引入了噪声和冲突,为了有效应用知识图谱,需要对知识的可信度进行评估。建立一种基于知识表示学习的知识可信度评估模型PTCA,利用实体之间的关联强度、实体类型信息以及多步路径信息对知识的可信度进行计算。通过三元组分类、知识图谱噪声检测以及知识图谱补全等3个任务对模型性能进行测试,结果表明,PTCA模型可以检测知识图谱内部存在的噪声和冲突,对三元组知识的可信度进行有效计算,且在有噪声干扰的数据集上的评估性能优于CKRL和PTransE模型。

基于图排序和最大信息增益的领域实体抽取方法

领域知识图谱在各行各业中都发挥着重要作用,领域实体的获取则是构建领域知识图谱的重要基础。数据标注、编写抽取规则等现有的实体抽取方法往往需要较多的人工参与工作。提出一种基于图排序的实体抽取方法和基于最大信息增益的实体扩展方法来构建领域实体集,通过实体识别获得候选实体,基于维基百科的背景信息计算候选实体间的相关度构建实体图,并利用基于置信度传播的图排序算法筛选领域核心实体。在DBpedia中根据最大信息增益来平衡类与领域核心实体相关性及类的抽象程度两个因素以生成实体扩展的共性类。在此基础上,通过SKOS体系中的“Is subject of”关系获得共性类的实例实体,并根据基于字符串相似和结构相关度的方法对扩展实例实体进一步筛选,最终获得全面、准确的领域实体集。以数据结构课程为例构建该课程领域实体集,得到1115个实体。实验结果表明,在领域数据集上,领域实体抽取F1值达到0.67,能够在较少人工参与的条件下有效获得领域实体,有助于领域知识图谱的构建。

让优秀成为习惯 做雷锋式职业人——高职院校校园文化核心理念探索与实践

在辽宁省"十二五"教育科学规划重点课题研究成果基础上,从理论观念、学生思想道德素质培养、专业能力及职业素质培养、文化素质培养等方面,提炼出"让优秀成为习惯,做雷锋式职业人"的校园文化核心理念,它是一种思想境界、一种精神追求、一种思维模式,是辽阳职业技术学院多年办学的文化精髓和创新成果。

K-VQA:一种知识图谱辅助下的视觉问答方法

依照所回答的问题类型区分,图像和文本的视觉问答大体分为2类,第1类是可以从图像中直接获取答案的问题,第2类是需借助外部知识获取答案的问题。目前的视觉问答方法只能在一类问题上具有较高的准确率,回答另一类问题的技术尚不成熟。为了扩大可回答的问题类型,设计了一种知识图谱辅助下的视觉问答方法——K-VQA。在基于深度学习VQA的基础上,通过查询知识图谱区分问题类型,对不同类型的问题采用最合适的方法进行回答,对于需借助外部知识进行回答的问题,利用图像和问题中的信息判断回答问题所需的实体和属性,抽取知识图谱中的三元组,获取问题答案。结果表明,不同的视觉问答技术适用于不同类型的问题,K-VQA方法既能回答简单问题也能回答推理性问题,准确率高达56.67%。因此,作为知识图谱辅助下的视觉问答方法,K-VQA可以回答更多类型的问题并获得较高的准确率,对于深入研究VQA和VQA方法具有重要的参考价值。

基于银行家算法的进程安全序列全搜索算法

通过分析银行家算法的核心思想以及安全状态的本质涵义,提出了一种在系统某一时刻搜索所有进程安全序列的算法,并利用面向对象编程语言JAVA实现了该算法.通过分析所有的安全序列,可以对系统的资源分配与进程调度优化提供支持.该算法也可以作为死锁检测算法或银行家算法的实现算法.