摘要：随着云计算与大数据技术的发展,隐私保护越来越受到人们的关注.加密是一种常见的保护数据隐私的方法,但是单纯地利用加密手段并不能抵抗所有类型的攻击.攻击者可以通过观察用户对数据的访问模式来推断隐私信息,其中包括数据的重要程度、数据的关联性,甚至是加密数据的内容等.不经意随机访问机是一种重要的保护访问模式的手段,它通过混淆每一次访问过程,使其与随机访问不可区分,从而保护真实访问中的访问操作、访问位置等信息.不经意随机访问机在安全云存储系统以及安全计算领域有着非常重要的作用.利用不经意随机访问机可以降低攻击者通过访问模式推测隐私信息的可能性,减小系统受到的攻击面,从而提供更安全更完整的服务.对不经意随机访问机的研究与应用进行综述,主要介绍了不经意随机访问机的相关概念以及设计方法,重点分析并总结了目前学术界研究的性能优化的常见策略及其优劣性,主要包括针对客户端与服务器的平均带宽与最坏情况带宽优化、存储开销优化以及交互轮数优化等方面.同时讨论了将不经意随机访问机应用于安全存储系统的一般性问题,如数据完整性保护以及支持多用户并发访问等,也讨论了将其应用于安全计算领域的问题,如安全计算协议设计以及不经意数据结构的设计等;最后,对不经意随机访问机未来的研究方向进行了展望.

摘要：设计了一种混合并行XML解析方法.该方法由轻量级事件划分、事件级并行解析和后处理三阶段组成.使用SIMD指令来加速事件划分.阶段级处理使用软件流水线并行技术.同时使用了事件级数据并行技术和流水线并行技术,所以该方法是一种混合并行方法.与其他方法相比,该方法具有高效并行解析和低通信开销的优势.在基于8核Intel Xeon X7560 CPU、Linux操作系统机器上的测试结果表明,与现有其他方法相比,该方法能够达到更高的加速以及更好的可扩展性.

摘要：低光照图像增强是解决低光照环境下各种视觉分析任务的基础和核心步骤,但现有主流方法由于普遍未能对结构信息进行有效刻画,往往存在曝光不均衡、颜色失真等问题.针对上述问题,文中提出结合视觉显著性与注意力机制的低光照图像增强方法.首先,构建基于注意力机制的低光照图像增强网络,在引入注意力机制的同时考虑局部细节和全局信息,正确刻画增强结果中的颜色信息.再遵循由粗到细的逐步优化理念,设计渐进式注意力机制,将增强过程分阶段细化,实现精细化建设.然后,引入显著性引导的特征融合,增强网络对图像中显著性目标的感知能力,从更符合视觉认知需求的角度提升对于结构信息的表达,有效避免产生噪声/伪影等问题.实验表明,文中方法有效解决现有工作存在的曝光不足与颜色失真等问题,性能较优.

摘要：矿物识别在许多研究领域都有着重要作用,基于深度学习技术的智能矿物识别为这些领域带来了新的发展方向,不仅能有效节省人工成本,还能减小识别错误。针对石英、角闪石、黑云母、石榴石和橄榄石共5种矿物进行实验,提出了一种准确高效的智能矿物识别方法。实验采用图像分析常用的卷积神经网络建立模型,设计出一套基于残差神经网络的矿物识别方法。本实验独立采集了5种矿物的偏光显微图像数据集,用于模型的训练、验证和测试,并通过合理的数据增强策略来扩充训练数据集。在卷积神经网络的结构设计上,选取了ResNet-18作为框架,最终于模型测试中取得89%的准确率,成功训练出一个较为精准的矿物识别模型,实现了基于深度学习的智能矿物识别方法。

摘要：随着以IP核复用为基础的SoC设计技术的发展,工业界及研究组织积极从事相关IP互联标准方案的制定工作,从目前的研究和发展看,影响力较大的有IBM公司的CoreConnect、ARM公司的AMBA和SilicoreCorp公司的Wishbone。基于现有IP互联接口标准技术的发展现状,本文对这三种SoC总线技术进行了详细介绍。

摘要：设计安全、高效的多服务器环境下匿名身份认证协议是当前安全协议领域的研究热点.基于广泛接受的攻击者模型,对多服务器环境下的3个代表性匿名认证协议进行了安全性分析.指出:(1)Wan等人的协议无法实现所声称的离线口令猜测攻击,且未实现用户匿名性和前向安全性;(2)Amin等人的协议同样不能抵抗离线口令猜测攻击,且不能提供匿名性,对两种破坏前向安全性的攻击是脆弱的;(3)Reedy等人的协议不能抵抗所声称的用户仿冒攻击和离线口令猜测攻击,且无法实现用户不可追踪性.突出强调这些协议失败的根本原因在于,违反协议设计的3个基本原则:公钥原则、用户匿名性原则和前向安全性原则.明确协议的具体失误之处,并提出相应修正方法.王平(1961-),男,博士,教授,博士生导师,CCF专业会员,主要研究领域为信息安全,系统软件,物联网.

摘要：该文利用Shim基于身份的数字签名方案,提出了一个新的基于身份的可验证加密签名方案。作为设计公平交换协议的基本模块,该方案没有使用零知识证明系统提供验证,有效地避免了大量运算。与已有基于身份的可验证加密签名方案相比,该方案效率较高。安全性分析表明,在假设CDH问题是难解的情况下,该方案在随机预言模型中是可证安全的。

摘要：学生人力资本估值,是分成制教育金融合约签订的基础,是教育金融工程的核心与灵魂,也是教育金融制度由理论走向实践的关键。博弈战略贯穿于教育金融合约的整个过程,可被抽象为交易博弈和生产博弈两个阶段。前者指投融资双方在保持有利于自我的估值与提高合约成功率两者之间寻找平衡;后者指双方在总体一致的收益函数框架下如何做大"分成对象",只要能使自己得到的绝对份额大于底线,即便是降低自己的分成率也可以容忍。将合约生命周期划分为尽职调查期、博弈期、生产期、回报期,有利于分析投融资双方给对方所带来的风险,并有利于制定出有针对性的风险管理措施。

摘要：目前大规模地形生成方法依赖传统数学方法,缺乏用户控制,实现难度较大.尽管深度学习技术已介入地形生成工作中,但缺少相关的训练数据集,且未对经典生成网络的固有缺陷作出改进.为了获得真实感更强的地形数据,构建了一个由地形特征草图、地形灰度图像、高程分割图像和高程模型组成的数据集,并提出以特征线和高程范围为约束的DEM-cGAN框架,设计了一个双尺度并行生成网络ParallelGen.用户通过输入地形特征草图及高程范围,利用DEM-cGAN获得完整的高程数据.对生成结果从视觉效果、数值分析和地理学层面进行多项实验的结果表明,DEM-cGAN框架能正确地生成最大栅格尺寸为512×512像素的高程数据,并还原特征草图中的起伏走势,符合现实中的地理学规律.

摘要：【目的】借助云环境下的技术理念探索基于FCA的领域本体协作构建模式。【方法】利用云环境下的基于MapReduce框架的技术划分形式背景,局部制造概念格,并结合专家与用户的意见修改完善领域本体。【结果】成功设计新的云环境下的领域本体构建的协作模式,提高本体构建自动化程度的同时使得多种不同权限的用户和专家参与其中,提高本体构建的效率和质量。【局限】该协作模式仍处于概念设计阶段,需要云环境下多用户参与的实践,完善协作方案。【结论】基于FCA的领域本体构建方式可以在云环境下有所扩展,可以在多人多层次的协作中不断改善领域本体。