摘要：针对深度神经网络模型易遭受完整性破坏问题,提出一种基于可逆水印和模型压缩剪枝理论的快速神经网络模型完整性验证算法Fast-MIV(model integrity verification)。基于模型压缩剪枝理论探究模型的冗余性,筛选对模型原始任务影响较小、且可被替代的权重参数进行预处理构建待嵌入参数序列;采用差值扩展可逆水印算法,在神经网络卷积层上嵌入对模型篡改敏感的神经网络水印,达到完整性验证的目的。基于ImageNet数据集,对VGG19、DenseNet-121、ResNet-50和Inception-v3等模型的实验验证结果表明,Fast-MIV在不影响模型原始分类任务精度的前提下,能够快速验证模型的完整性并报告模型的受损程度,可以应对数据中毒攻击和结构性破坏。

摘要：入侵检测系统通过分析网络流量来学习正常和异常行为,并能够检测到未知的攻击。一个入侵检测系统的性能高度依赖于特征的设计,而针对不同入侵的特征设计则是一个很复杂的问题。因此,提出了一种基于深度学习检测僵尸网络的系统。该系统利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分别学习网络流量的空间特征和时序特征,而特征学习的整个过程由深度神经网络自动完成,不依赖于人工设计特征。实验结果表明,该系统在僵尸网络检测方面具有良好的表现。

摘要：针对数字图像处理课程的实验教学,设计了一套以培养学生学习兴趣和科研能力为目标的综合设计性实验项目。该项目基于Matlab软件平台,对现有的数字图像处理课程中的综合性和设计性实验进行了深入研究与合理整合,形成具有创新实践特点的综合设计性实验项目。教学实践的结果表明,具有创新性质的综合设计性实验项目的开展,有利于学生的实践动手能力和创新设计能力的培养。

摘要：采用复合绝缘代替纯空气绝缘的金属封闭开关柜,实现了空气绝缘开关柜的小型化。但其多种绝缘介质以及绝缘界面共存的复杂结构,对电场分布以及其绝缘能力的评估带来了很大的困难。文中针对空气绝缘开关柜中的固封—手车式断路器触臂处复合绝缘结构进行了研究,通过对不同绝缘结构和绝缘材料在各电气间隙情况下的绝缘能力进行仿真和试验,结果表明:电场仿真中的最大电场强度不能作为评判复合绝缘击穿的标准,复合绝缘结构中的关键部位,如小间隙、界面等处的电场大小对绝缘耐受能力具有决定性的意义。研究结果为复合绝缘结构设计及仿真提供有益的参考。