摘要：为解决目前包检测算法检测类别单一、准确度较低、复杂目标难以检测等问题,研究了一种融合卷积与transformer的级联包检测方法,CT-CBDet。首先,设计了deformable conformer作为骨干网络进行特征提取,其在transformer与卷积双网络融合的基础上利用可形变卷积和空间金字塔池化模块实现几何特征变换与多尺度特征融合,以强化针对复杂特征的建模能力;然后,提出一种基于anchor统计特征的自适应正负样本选择的区域建议网络,以平衡不同尺度目标样本正负选择的公平性,增强模型的训练稳定性;最后,利用多阶段损失对模型的级联检测组件进行端到端训练。结果表明,该方法相较于基准方法Cascade RCNN平均精度值提高了5.8%,小尺度目标检测精度提高了10.9%。可见CT-CBDet可有效完成复杂场景下的包检测任务。

摘要：传统的模糊综合评判模型必须集中所有数据进行计算.为了解决分布式环境中多个用户在不共享各自隐私数据的情况下完成综合评判的问题,提出了安全多方模糊综合评判(SMFCE)模型及其主要性质.该模型允许多个分享数据的用户分处不同地点完成评判过程,并且不泄露各自持有的数据.然后,针对参与方按行分享模糊评价矩阵的情形,基于安全多方计算理论,设计出半诚实模型下SMFCE协议.最后,对协议的正确性和安全性进行了证明.

摘要：面对6G通信多样复杂的应用场景,精确低复杂的环境信息和信道模型是实现6G智简传输和组网的基础。面向6G无线环境可预测,对无线环境的感知重构、语义表征与应用展开研究,分析了现有的环境感知技术与重构算法,并对无线环境可预测的语义表征方法进行总结。围绕目前存在的信道建模与预测难题,介绍了信道在线预测的6G网络设计与感知重构平台。相关实验验证了该平台的可行性和准确性。认为未来无线环境可预测的关键是提高无线环境感知精度,提升无线环境语义的可解释性,建立一个面向6G信道的通用性系统模型。

摘要：当前的互联网流量模型正迅速从端到端通信发展为内容的传播共享.为了适应这种变化,学术界提出了内容中心网络(CCN)的未来网络架构.在内容中心网络中,终端主机根据内容的名字而不是内容所在主机的IP地址进行通信.内容路由器作为底层基础设施,承载着内容请求和内容响应的高速交换的任务.不同于IP路由器的无状态转发模型,内容路由器的数据平面因具备网络缓存功能而更加复杂.尽管网络缓存可以有效减轻网络拥塞,但这样的设计也将额外的状态附加到网络中间节点上,这在一定程度上破坏了网络设计中的"端到端"原则.这些额外状态给路由器的数据平面造成了性能负担,也使内容路由器数据包转发成为当下热门的研究课题.内容路由器包含转发信息库(FIB)、待定兴趣表(PIT)和内容缓存(CS)三个模块.针对基于名字的最长前缀匹配、名字路由表的状态爆炸、待定兴趣表的频繁更新等问题,目前大量研究工作围绕FIB和PIT开展性能优化.然而,尽管CS也存在潜在的性能问题,却较少有工作对其进行讨论.FIB、PIT和CS在内容路由器中以流水线的形式存在,而流水线的处理速度由最慢的流水段决定.因此,为了提高内容路由器的整体性能,有必要首先确定其性能瓶颈,然后进行针对性的优化.在该文中,为了避免盲目的性能优化,我们首先建立了基于开放排队网络的数学模型.通过定量分析,文章发现CS是整个路由器的性能瓶颈.目前,已有工作采用跳表作为CS的数据结构.然而由于其O(logn)的查找复杂度,经典跳表在处理高速网络流量时依然存在性能问题.受到网络流量中广泛存在的时间局部性和空间局部性的启发,我们提出了局部性原理跳表来提升CS的性能.在新的设计中,考虑到新到达的内容请求可能与之前到达的内容请求共享相同的名字前缀,且所请求的内容块通常处于邻近的存储空间,因此在查找跳表时可以直接从该前缀先前命中的跳表结点附近开始查找.这样可以避免每次都从跳表的头结点开始重复的查找,从而节省大量时间.实验结果表明,局部性原理跳表可以在x86处理器上实现1.796Mpps的单线程吞吐率,这是经典跳表查找速度的三倍.对于500B大小的数据包包长来说,CS的单线程吞吐率可以高达7.016Gbps.

摘要：针对数据中心难以适应流量增长进行横向扩展并保证连接一致性的问题,阐述了四层负载均衡技术在应对高并发访问和提高资源利用率方面的重要作用,梳理了国内外四层负载均衡模块的设计与算法,总结了负载均衡器以不同方式进行部署分别存在的优缺点,同时分析了网络可编程转发技术在四层负载均衡领域中的应用与最新进展。最后,对网络新形势下负载均衡技术的发展进行了进一步展望并讨论了未来的研究方向。

摘要：为了有效地保证智能电网中业务的隔离性和解决智能电网无线资源高效分配问题,该文借助网络虚拟化技术,提出一种面向电力无线虚拟专网的资源优化分配机制。首先,根据电力无线专网的特点,提出电力无线专网虚拟化系统模型,并通过建立网络模型抽象物理无线资源,实现资源共享;然后,综合网络成本、利润、业务隔离性约束、回程容量约束、Qo S约束等因素,提出配用电接入网无线资源分配模型,且设计一种禁忌搜索的算法,在满足业务隔离和业务Qo S要求的情况下,解决了配用电无线专网最优化虚拟资源分配。仿真实验表明,该文提出的基于禁忌搜索的电力无线虚拟专网资源优化分配机制,在满足业务Qo S要求的情况下,降低了基站能耗,并提高了网络运行的经济效益。

摘要：安全多方计算是解决隐私计算的重要手段,安全计算几何是安全多方计算的一大重要分支.其中,点与凸多边形的包含问题是一个重要的安全计算几何问题,在诸多领域呈现了极大的应用价值.然而现如今针对点与凸多边形包含问题的研究方案大都是在半诚实模型下设计的,因而不能抵抗恶意敌手攻击.本文分析了半诚实模型下点与凸多边形包含问题判定协议中可能存在的恶意攻击行为,包括恶意敌手提前知道结果而告知对方错误输出或终止协议等恶意行为.针对该恶意行为,利用Paillier加密算法,借助零知识证明和分割-选择方法等密码学工具,设计了恶意模型下点与凸多边形包含问题的判断协议.利用理想-实际范例证明了在恶意模型下该协议是安全的,与现有方案对比,不仅高效,而且可抵抗恶意敌手攻击,具有公平性.

摘要：在区块链数据存储与查询过程中,由于区块链的透明性和公开性,全网所有用户均有可能获取查询者的数据信息,存在泄漏查询者隐私数据的风险。采用区块链链上-链下存储思想,设计区块链数据存储模型,引入代理重加密机制,将存储者加密后的数据分布式存储在链下,将存储者发送的索引信息和Merkle树根哈希值存储在链上,确保了数据的完整性、可靠性和可验证性,并减少了区块链数据对存储资源的占用。利用椭圆曲线加密算法设计区块链数据保密查询的不经意传输协议,使得全网所有用户均无法获取查询者的数据信息,保护了区块链数据传输过程中查询者的隐私。分析结果表明,该协议中查询者完成一次区块链上的不经意传输仅需2n+2k+2次椭圆曲线乘法运算,相比于现有不经意传输协议具有存储空间小、计算复杂度低等优势,并且在相同长度的密钥下具有更高的安全性。

摘要：提出了移动通信网络和无线局域网络互联互通的新模型--半紧耦合模型,其主要思想是将移动通信网络作为移动通信网络用户和无线局域网之间互联互通信令的传输通路.随着多模终端的普及,并且无线局域网的无线覆盖范围一般均在移动通信网络的覆盖范围内,因此半紧耦合模型是可行的.与紧耦合和松耦合模型相比,半紧耦合模型及专为其设计的混合认证机制能够在现有系统改动最小的情况下,有效地保护移动通信网络及其用户隐私和提高互联互通系统的安全性.所搭建的试验系统验证了本方案的可行性.

摘要：为了最大限度地提高异构网络(HetNets)的能量利用率,本文将能效优化问题设计为一个多级决策问题,根据优化目标的资源分配,首先将初始问题分解为对参数几乎空白子帧比例和小区间范围扩展进行优化的两个子问题,采用多智能体Actor-Critic(MAAC)算法对子问题进行求解,然后通过迭代各优化子问题的解,解决初始优化问题。在参数优化过程中,将单个小基站作为一个智能体,采用MAAC算法对各自CRE寻找最优解,实现小区间异步CRE优化。实验结果表明,该方法在保持能效稳定提高的前提下,相比较于表格式Q学习的循环Q学习算法,其收敛速度提高了40%,并且通过异步优化CRE的方式取得了基站间更均衡的负载。