摘要：随着大型车辆右转必停的新交规逐步实施,针对现有的监管方式存在效率较低的问题,提出了一种大型车辆右转停车检测方法。对YOLOv7-tiny检测模型进行改进,在ELAN模块中引入注意力机制,以提升大型车辆的检测性能。设计了一种新的大型车辆右转车道定位方法,通过自适应探测车道,提高了其在不同监控视角下的定位准确性。对大型车辆的运动轨迹进行序列数据转换,并采用结合加权平均的中值滤波算法,有效降低了原始数据的噪声。在滑动窗口损失函数中引入权重因子,进一步提升了检测方法的鲁棒性。实验结果表明,改进后的大型车辆检测模型在自制数据集和公开数据集上均取得了性能提升,大型车辆右转车道定位方法具有更强的泛化能力,并且检测到的停车时间覆盖率达到了97.4%。

摘要：深度学习在各种关键任务上取得了显著的成功.然而,最近的研究表明,深度神经网络很容易受到后门攻击,攻击者释放出对良性样本行为正常的反向模型,但将任何触发器施加的样本错误地分类到目标标签上.与对抗性样本不同,后门攻击主要实施在模型训练阶段,用触发器干扰样本,并向模型中注入后门,提出了一种基于可解释性算法的不可见后门攻击方法.与现有的任意设置触发掩膜的工作不同,精心设计了一个基于可解释性的触发掩膜确定,并采用最新型的随机像素扰动作为触发器样式设计,使触发器施加的样本更自然和难以察觉,用以规避人眼的检测,以及对后门攻击的防御策略.通过在CIFAR-10,CIFAR-100和ImageNet数据集上进行了大量的对比实验证明该攻击的有效性和优越性.还使用SSIM指数评估所设计的后门样本与良性样本之间的差异,得到了接近0.99的评估指标,证明了生成的后门样本在目视检查下是无法识别的.最后还证明了攻击的抗防御性,可以抵御现有的后门防御方法.

摘要：NAS协议是LTE(long-term evolution)网络中移动设备与核心网络之间的主要控制面协议,其安全性对于保障整个4G网络稳健安全运行具有重要意义.模糊测试是一种广泛使用的漏洞挖掘技术,现有的模糊测试方法应用于NAS(non-access stratum)协议时存在测试效率低、测试用例难以构建等问题.为了解决这些问题,提出了一种基于权重的测试状态选择算法:以NAS协议状态机为基础,根据测试反馈动态地调整每个测试状态的权重;以消息元素IE为最小单位设计了测试用例生成算法;实现了模糊测试工具NASFuzzer并对开源核心网open5GS及真实终端设备进行测试.测试结果表明,该方法能够有效挖掘LTE NAS协议实现中的漏洞.

摘要：知识图谱对实现物联网威胁情报(ITI)的共享与利用具有重要意义,图神经网络(GNN)可以应用于ITI知识图谱(ITIKG)的知识表示任务,进而挖掘ITIKG的潜在关系;然而,当前大多数GNN没有考虑节点类型对节点表示能力的影响,且在节点信息聚合过程中使用随机策略进行节点采样,导致这些GNN不能区分不同距离的邻居,且没有考虑节点之间的关联性或重要性。为了解决这些问题,首先,基于不同数据源构建ITIKG;然后,设计确定性采样方法,从而基于节点的重要性采样根节点的邻居,并且考虑邻居距根节点的距离以及邻居在图中的中心性度量,即Katz中心性和中介中心性;最后,设计节点、节点模态和节点类型的嵌入和聚合方法。在此基础上,提出基于确定性采样的多模态异构图神经网络(DM-HGNN)模型。在所构建的ITIKG上的链接预测实验的结果表明,DM-HGNN模型的性能优于metapath2vec、多模态知识图谱表示学习模型(MMKRL)以及复杂图卷积网络(ComplexGCN)等知识表示模型,相较于次优模型MMKRL,DM-HGNN模型在曲线下面积(AUC)上提高了6.8%,在F1值上提高了7.1%,展示了DMHGNN模型在链接预测任务上有效性和先进性。

摘要：蛋白质是生命活动的主要载体,承担着多种复杂而又精巧的催化、输运、调控等生物学功能。这些功能的发挥与蛋白质折叠过程、配体分子的作用以及自身构象转变有着紧密联系。本文从纳米孔单分子水平出发,系统总结了蛋白质在纳米孔检测领域的研究内容和最新进展,包括不同多肽、蛋白质的分子识别,蛋白质折叠过程的构象变化,不同蛋白质的pH响应性,蛋白质与不同分子的相互作用以及纳米孔用于蛋白质测序的应用进展。基于纳米孔单分子技术对蛋白质结构和功能进行研究对探究生命活动本质规律,进而对实现疾病的早期诊断和药物设计的精准治疗具有十分重要的意义。

摘要：随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有的基于WiFi的人体活动检测系统往往依赖于较强假设约束问题,从如何充分利用无标签CSI样本出发,设计了一种适用于WiFi感知领域的自监督模型CPCC-Fi。模型在对比学习思想的基础上首先使用序列数据增强生成不同视图的无标记CSI样本;然后通过自监督学习获取CSI序列内在表示特征;再通过少量标记样本对模型进行微调,最后即可实现下游人体活动的有效感知和识别。在自采和公开数据集上的相关实验结果表明,与CNN+Linear、CNN+Transformer+Linear和TS-TCC相比,CPCC-Fi模型的各项性能均有所提升。

摘要：针对现有公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)体系间因安全策略和加密算法差异导致的用户身份重复验证和资源安全性问题,提出一种基于区块链域间代理(blockchain-based interdomain proxy,BIProxy)的可信身份模型。使用联盟区块链技术作为认证体系间的信任代理,构建信任桥实现不同信任域之间的信任授权,利用区块链数据不易篡改特点存储证书哈希值。设计跨域认证协议,并进行SOV逻辑验证。实验结果表明,与目前相关方案相比,BIProxy在满足安全需求的前提下,降低了区块链上的数据存储开销,简化了认证过程,提高了跨域认证效率。

摘要：如何在分布式环境中灵活配置QoS参数成为一个值得关注的问题,目前用户对QoS的管理主要还是利用手工的静态配置和简单的策略管理,尚不能很好地适应网络规模的扩大以及设备的多样化。由此,提出了一个智能代理的内部基本模型,并在此基础上设计并实现了一个针对服务质量保证的智能代理实体模型,该模型包括智能代理对流量分布规律的分析、预测和配置功能以及代理之间的交互机制。原型系统的实验结果表明该模型可以有效地提供服务质量保证。

摘要：该文在Hoff-Arbib最小加加速度(minimum jerk)控制理论的基础上,提出一种具有生物学意义的小脑控制模型,用以解释延伸和抓取过程中,手臂运动与预抓取之间时间协调的问题。在对这种模型如何学习超前状态和剩余时间(TTG)预测两个关键功能进行讨论的基础上,重点对2维空间的延伸与抓取运动进行了仿真。结果表明,由Hoff-Arbib模型所获得的有关延伸与抓取运动的动力学的一些关键特征,小脑控制模型也能实现,有些性能甚至更好。总之,通过训练和学习,模型能获得精确平滑的运动轨迹。

摘要：为了解决聚合签密方案中存在的密钥泄漏问题,在无限制身份基聚合签密方案的基础上,设计出一个抗身份密钥泄漏所需的身份基哈希证明系统,证明了其解封正确性、合法/非法密文不可区分性、平滑性和普遍性.基于该身份基哈希证明系统,结合随机数提取器,构造了一个抗泄漏的身份基签密方案,并给出了方案的安全证明,结果表明,其身份密钥的泄漏比值可达1-o(1).