基于区块链的可信数据共享方案设计

针对数据共享时的隐私安全问题,提出一种基于区块链的可信数据共享方案。将星际文件系统和区块链技术结合,在可靠存储数据的同时降低区块链的存储负担。基于高级加密标准和密文策略属性基加密技术,提出双阶段数据访问控制机制,通过设置访问策略限定数据共享范围。利用智能合约对数据进行全生命周期管理,提高数据共享效率。对方案进行性能测试和安全性分析,实验结果表明,所提方案具有可行性,能够有效保护数据隐私安全。

一种隐私保护的文本数据确权方法

针对文本数据权属模糊不清、内容隐私容易泄露等问题,提出了一种隐私保护的文本数据确权方法。通过改进相似哈希(Simhash)算法,结合关键词和上下文特征生成数字指纹,提升相似文本检测效果。基于数字指纹和身份信息构造数字水印,嵌入原始文本作为所有权证明。利用区块链可靠记录文本数据权属信息,设计智能合约计算文本相似度,提高确权效率。实验结果及分析表明,该方法能够在保护内容隐私的同时有效检测相似文本,支持数据所有权的追溯及验证。

基于聚类统计与文本无关的说话人识别研究

从语音信号特征矢量的空间映射出发,在二元分裂算法的基础上提出了一种分裂合并的聚类算法,并用于与文本无关的说话人识别研究,初步建立了基于聚类统计的开放系统。该系统用说话人语音信号在特征空间的分布中心建立参考模板,用聚类统计中心代替待识语音段的特征矢量进行模式匹配计算,系统规模的越大,节省的计算量就越多。在小规模说话人辨认系统的实验研究中,研究了特征矢量的加权、语音段的时长以及α因子的选择对系统性能的影响。

优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用

该文介绍了优先度排序径向基函数(PORBF)神经网络的结构与算法,并提出了将其应用于与文本无关说话人确认时的训练算法、似然度的计算方法以及识别规则。为了增强PORBF网络的泛化能力,该文用压缩矢量构造抑制样本集,提出了顺序选取、最近邻选取和最远距离选取等3种选择抑制样本集中说话人的方法,并对PORBF神经元的输出进行了等比递减加权.在相同条件下的与文本无关说话人确认实验中,传统的矢量量化方法的等差错率可达10.56％,而基于PORBF网络的确认系统使用最近邻选择方法构造抑制样本集,其等差错率可达6.83％;性能提高很多。

中国科学院5G网络研发团队在IEEE5G上海峰会做主题报告

2017年7月28日,IEEE 5G峰会在上海交通大学徐汇校区钱学森图书馆隆重举行,学术界和业界的专家学者近二百人参会,就5G关键技术、应用、试验、标准化等方面的挑战、进展、成果及未来展望进行了报告和研讨。

似然得分归一化及其在与文本无关说话人确认中的应用

该文研究了似然得分归一化方法的原理,建立了基于自适应GMM模型的说话人确认系统,并将非特定人的背景模型与特定人的cohort模型相结合,提出了混合归一化的方法。在电话语音条件下,该文比较了不同得分归一化方法对确认系统性能的影响。实验表明,在自适应GMM模型似然比得分的基础上,T-cohort与通用背景模型混合归一化能获得最佳识别效果。当错误拒绝率为5%时,该方法可以获得0.5%的错误接受率,远远低于采用通用背景模型归一化方法的2%。

一种基于极值中值的新型滤波算法

提出了一种新的利用局部统计信息 (极值 )的自适应中值滤波方法——极值中值滤波算法 .该方法可以有效地去除图象中的椒盐噪声 ,并保留图象的细节 .本文首先给出了一个噪声判别标准 ,然后描述了滤波算法的执行过程 ,对本算法与标准中值滤波算法 ,以及近几年出现的几种改进型中值滤波算法进行了分析与对比 ,最后给出了一组实验数据 .实验结果表明 ,与其他算法相比 ,本算法执行速度快 。

QoS全局最优化的服务选择策略

为每个服务节点选择一个服务实例,形成在满足全局QoS限制的条件下,具有综合QoS最优的执行计划是服务选择的关键问题.本文分析了优化目标,提出了基于自适应变异遗传算法(self-Adaptive Mutation Genetic Algorithm,AMGA)求解服务选择的组合优化问题.在算法中,适应度函数设计采用对执行计划聚合QoS属性值与约束条件的偏差量作为惩罚约束,变异算子设计采用对服务实例的优良程度自适应的变异概率,提高了基因改良的效率,并引入指数衰减函数保证了算法的收敛性.实验结果表明,基于AMGA算法的服务选择策略比现有基于其它遗传算法的策略能够获得更优的解.

一种基于群组推荐的用户隐私保护方法

针对现有协同过滤推荐系统中存在的用户隐私泄露问题,提出一种基于群组推荐的用户隐私保护方法,利用群组的天然匿名特性,实现用户身份和个人数据的保护,具体方法包括:用户通过自组织或系统聚类形成群组后,在组内选举管理节点并构建Crowds网络,组内成员通过构建好的Crowds网络将推荐所需数据提交至管理节点,管理节点对收集的数据汇总后提交至推荐服务器;推荐服务器以群组为单位,采用基于群组—项目—标签三部图的物质扩散方法进行推荐,并将推荐结果返回至各管理节点;管理节点将结果分发至组内成员,各成员修正后生成最终推荐结果。实验结果表明,所提算法框架能够在保护用户隐私的同时,保证推荐结果质量。

基于容器的Web运行环境轻量级虚拟化方法

Web的运行环境、服务及应用的虚拟化是减轻Web操作系统安全风险的一种有效方法,然而Web运行环境的虚拟化仍然存在不少挑战,如执行时间、资源负载和兼容性等方面的问题。为解决这些问题,提出了一种Web运行环境轻量级虚拟化方法,采用Docker容器技术实现进程级别的隔离。本虚拟化方法可在一个基本内核上支持运行多种Web运行环境的容器。此外,为了减轻容器创建负载,提出了容器启动机制;为减轻系统资源负载,进行了系统的轻量化处理。在嵌入式设备的实验结果表明,该虚拟化方法在执行时间、资源负载及兼容性方面都具有较优的表现。

基于特征子集的推荐系统托攻击无监督检测

针对现有基于协同过滤的推荐系统易受托攻击影响的问题,提出一种基于特征子集的推荐系统托攻击无监督检测算法。利用现有攻击模型在项目选择上的随机性,给出一种描述用户兴趣集中程度的特征属性:兴趣峰度系数。将该系数与已有的推荐系统用户特征属性结合作为备选特征集,采用无监督特征选择方法为不同类型托攻击选取相应的检测特征子集。根据选择出的特征子集计算每个用户的离群度,以此进行排序并确定攻击目标,在已排序的用户序列上设置滑动窗口,通过计算窗口内攻击目标的平均评分偏移值对攻击用户进行过滤。实验结果证明,兴趣峰度系数的信息增益高于已有的特征属性,基于特征子集的无监督检测算法相比于现有的无监督检测方法具有更高的稳定性和精准度。

广域网向全光网络进军

信息时代的强烈市场需求促使通信网络由过去的电传输网络发展到现在的光电混合网络，而且正在向全光网络进军。

状态机无关的TLS数据采集方法研究

网络安全审计系统用于监督规范用户行为,防止内部人员对网络的损害,对于保障内网安全有着重要的意义.传输层安全协议是网络上应用广泛的安全协议,由于协议对数据进行加密传输,在审计系统中需要采取一定的技术手段将其转化为相应的明文后才能进行分析审计工作.本文基于多核网络处理器实现传输层安全协议数据采集,提出了一种状态机无关的数据采集方法,使得系统具有更高的灵活性和可维护性.针对私钥操作,提出一种结构化私钥信息缓存算法,提高了系统的性能,实验表明当配置1024位和2048位RSA证书时,系统每秒新建连接数性能分别提升了130%和50%.

面向个性化服务推荐的QoS动态预测模型

针对个性化服务推荐领域现有服务质量预测技术精准度不足的问题,提出一种优化的服务质量动态预测模型.通过引入基线模型,将服务质量预测问题由整体值预测转化为偏差值预测,并结合矩阵分解技术建立了基线矩阵分解模型.通过对客户端和服务端的时间效应进行分析,设计了表示时间效应的矩阵分解模型,与基线矩阵分解模型结合形成了动态基线矩阵分解模型.实验结果表明,与现有服务质量动态预测模型相比,基线矩阵分解模型大幅度提升了服务质量预测精准度,而动态基线矩阵分解模型又在此基础上有进一步的提高.

P2P文件完整性校验延迟隐藏算法

P2P下载中文件完整性校验会影响下载性能,针对该问题,提出一种校验延迟的隐藏算法。利用文件完整性校验中使用的哈希算法的流式特性和TCP异步接收缓冲区的特点,将大文件块的哈希计算分成多次对较小的子数据块的计算,收到一个子数据块后,就开始计算哈希。由于计算每一个子数据块的哈希的时间开销很小,保证了计算延迟可以被TCP异步接收缓冲区所隐藏,使哈希计算与数据接收几乎可以并行进行,消除其对P2P文件下载性能的影响,提高了下载效率。

HFC接入网交互视频多业务的网络设计

针对单业务独占带宽和多业务共享带宽的2种模式,基于交互视频业务服务性能指标和流量强度的分析,提出一种混合光纤同轴电缆(HFC)接入网交互视频多业务的网络设计方法.该方法采用扩展的Erlang B模型和Kaufman-Roberts递归算法进行网络设计,并以视频点播和时移电视业务为例,给出最优带宽资源射频频率数的计算方法,实现HFC网络交互视频业务的经济部署.

加入用户评分偏置的推荐系统排名模型

针对现有推荐技术忽视了推荐结果总体多样性的问题,提出一种加入用户评分偏置的推荐系统排名模型.该模型通过交叉验证获取偏置调节参数,用以计算用户评分偏置,利用该偏置改进了传统模型中的用户阈值计算方法,从而保证总体多样性的提升效果可作用于全局用户.通过在阈值计算环节引入多样性调节因子,并结合多种排名算法,实现了总体多样性和精准度的精细控制.实验结果表明,相对于传统的基于经验取值的排名模型,所提模型在保证推荐精准度的同时,提高了推荐结果的总体多样性,可以方便地嵌入互动电视和电子商务等推荐系统,无需对原功能模块进行改动.

声望模型中一种动态选择遗忘因子的方法

针对目前声望模型中单一的遗忘因子无法准确地跟踪动态变化的声望值的问题,提出了一种以降低总误差为目标的动态选择遗忘因子的方法。该方法首先分析了不同的遗忘因子对总误差的影响,然后以声望值的变化程度为依据,在变化较为剧烈时选择较大的遗忘因子以快速体现变化,在变化较小时选择较小的遗忘因子以减小随机误差。仿真结果表明:该方法是行之有效的。

高效的线性预测语音编码信息隐藏方法

为在线性预测语音编码器中进行信息隐藏,将语音码流中由线性预测系数矢量量化过程产生的所有可嵌入位置映射为一个信息隐藏空间,在空间中利用矩阵编码方法找出需要修改的位置并使用量化索引调制进行修改。引入了混沌理论以及可调安全等级的概念对嵌入位置及嵌入模版进行选择,进一步提高隐写的隐蔽性。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在同等嵌入容量下具有失真小、隐蔽性高等优点。

多业务共享余额的分配粒度自适应控制算法

针对在线计费系统中,并发多业务共享账户余额的分配问题,提出一种分配粒度自适应控制算法。该算法对用户共享账户余额及系统负载分别设计不同门限,由用户业务会话时长分布参数确定余额门限,并根据当前账户余额及系统负载所处范围,采用不同的余额分配控制粒度。实验分析了算法中关键参数对算法性能的影响;对比结果表明,该算法相对其他算法能够在不提高拒绝概率的情况下,减少了业务控制网元与计费系统间的平均交互次数。