摘要：机器学习技术的广泛应用使得用户数据面临严重的隐私泄露风险,而基于安全多方计算技术的隐私保护分布式机器学习协议成为广受关注的研究领域.传统的安全多方计算协议为了实现恶意敌手模型下的安全性,需要使用认证秘密分享、零知识证明等工具,使得协议实现效率较低.为了得到更高效的协议,Chaudhari等人提出Trident四方协议框架,在三方协议的基础上,引入一个诚实参与方作为可信第三方来执行协议;而Koti等人提出的Swift框架,在参与方诚实大多数的三方协议背景下,通过一个筛选过程选出一个诚实参与方作为可信第三方来完成协议,并将该框架推广到诚实大多数的四方协议.在这样的计算框架下,作为可信第三方会拥有所有用户的敏感数据,违背了安全多方计算的初衷.针对此问题,设计了一个基于(2,4)秘密分享的四方机器学习协议,改进Swift框架的诚实参与方筛选过程,以确定出2个诚实参与方,并通过他们执行一个半诚实的安全两方计算协议,高效地完成计算任务.该协议将在线阶段的25%通信负载转移到了离线阶段,提高了方案在线阶段的效率.

摘要：如今,大数据与人工智能技术发展迅猛,基于海量数据进行精确训练的机器学习模型及其应用推动了生产力的提升,但同时也带来了严重的数据安全与隐私泄露问题,这一问题促进了隐私保护机器学习的研究.在实际应用中,机器学习算法常常在稀疏数据集上进行运算,明文下的模型训练存在高效计算方法,可以充分利用数据稀疏性,提高计算效率.为了保护数据隐私而引入的密码技术,将稀疏数据转化为稠密数据,从而使高效的稀疏数据运算变得复杂.现有的对于安全稀疏数据计算的相关研究都涉及大量公钥密码操作,计算效率不高,并且主要考虑两方的场景.实际上,稀疏数据的计算可简化为非零位置上相应元素的计算.为了充分利用这一特性以提高效率,本文将稀疏向量乘法问题分为了过滤和乘法计算两个模块来处理,并在三方联合计算的场景下进行协议设计.首先,基于三方加法复制秘密分享以及伪随机置换技术构建过滤协议,该协议能够实现对向量元素的过滤,筛选出向量中非零位置对应的元素.随后,在过滤协议的基础上引入加法同态加密技术,对非零元素进行安全乘法计算,实现一个隐私保护的安全三方稀疏向量乘法协议,并在半诚实敌手模型下,使用理想现实模拟范式证明了协议的安全性.最后,将隐私保护稀疏向量乘法协议应用到逻辑回归模型中,验证了其可用性.通过实验以及效率分析表明,相对于隐私保护稀疏矩阵乘法协议CAESAR,本文所提出的协议将主要计算开销由O(n)的密文运算次数,降低为O(m)次,其中n是向量的维数,m是向量中非零元素数量;在小批量的逻辑回归模型训练中,文本协议与通用安全多方计算框架ABY3相比有10%~30%的效率提升.

摘要：单幅图像中物体的定位需要估计物体在3维空间中的位置和姿态,在静态场景中等价于摄像机定标,具有广泛的应用价值.针对具有3维模型,但缺失纹理信息的不规则物体的定位问题,提出一种基于轮廓匹配的定位方法.首先使用基于图像分割的方法提取输入图像中物体轮廓线,然后可以将图像轮廓线与给定位置和姿态参数下渲染3维模型的轮廓线进行匹配,匹配误差可以表示为位置与姿态参数的函数.由于该函数不能解析表达与求解,需要通过离散采样计算导数及目标函数值.位置与姿态参数的最优值可以通过LM(Levenberg-Marquardt)方法进行求解.实验结果表明,该方法可以快速收敛,并具有很高的精确性和鲁棒性.

摘要：针对点的可见性计算这一计算几何中的基础问题,提出一种支持任意查询点的可见多边形快速计算的基于多边形Voronoi图的点可见性算法.以与Voronoi骨架路径对应的Voronoi通道概念,以及相应的局部最短路径概念为基础,按照深度优先策略对Voronoi图进行遍历,在计算Voronoi骨架路径的同时计算局部最短路径,并基于局部最短路径计算所遍历的多边形边的可见部分.该算法可以处理"带洞"多边形,而且只对多边形进行局部访问;对于"带洞"多边形,由于该算法的数据结构比较简单、剖分空间合理且易于实现,因此仅需O(n)空间和O(nlgn)预处理时间.最后给出了在三维室内虚拟场景设计与漫游系统中的应用实例,结果表明文中算法是实际可行,且运行时间与点的可见多边形的边数和多边形的边数均呈线性关系.

摘要：Cut-and-Choose技术是密码学中一种被广泛使用的密码学工具,对安全多方计算协议的设计起着重要的作用.其主要思想是一方在协议中构造多份混淆电路,另一方要求打开其中一部分电路进行检查,若检查通过则计算剩余的电路,决定电路的最终输出.在早期工作中,Cut-and-Choose技术主要应用于恶意模型下的安全两方计算,并由此产生了许多优秀的工作.尽管该技术在隐蔽安全模型中的工作也很早提出,但在当时并没有引起太多的关注.近年来,随着学者对于隐蔽敌手的深入研究,Cut-and-Choose技术以及基于该技术的思想也开始被用于实现公开可验证的隐蔽安全协议,涌现出一些代表性的工作.首先介绍了Cut-and-Choose技术在恶意安全模型和隐蔽安全模型中的研究进展;其次重点介绍其应用于公开可验证隐蔽安全模型中的研究成果;最后通过对该领域的研究成果进行详细的总结与分析,并指出后续可能的发展方向.

摘要：多租户数据管理是支持SaaS应用高效运行的重要组成部分.随着租户规模的不断扩大,多租户数据库需要云计算环境下的每个节点都存储并处理租户数据,因此适合利用对等结构(P2P)组织管理多租户数据.组织良好、易扩展的云中多租户索引机制是高效查询的关键.文中基于P2P结构对多租户索引机制展开研究,针对不同租户的索引易相互干扰、租户数据分布无序的问题,通过对Chord的映射方法进行改进将所有租户索引统一映射到一个标识符空间,给出的映射函数使单个租户索引可以隔离、保序地在空间分布.同时设计了各节点所负责的标识符空间范围的分配算法,使租户索引及数据可均衡、聚集地放置在各节点,从而使查询时既能通过对等结构避免性能瓶颈,也降低了数据传输成本.文中给出了多租户索引机制的动态维护策略,提出的标识符空间增倍方法使该索引机制能够适应租户数量与索引不断增加的应用场景.实验结果表明,该机制在租户规模较大时,与集中式索引相比查询时间至少可以节省50%,吞吐量提高1.5倍.

摘要：矿井通风系统是矿井的呼吸系统,它源源不断地将地面新鲜空气输送到井下各作业地点,稀释和排除井下各种有毒、有害的气体和矿尘,也是防治煤与瓦斯爆炸、降温、除尘、灭火的重要技术手段。实现矿井通风智能化是实现智能开采、建设智慧矿山的主要技术保障。通风智能化不仅涉及到空间科学、采矿技术和流体力学理论,更需要数学、自动化、计算机和信息科学的底层支持,由于缺乏完善的理论和技术支撑,长期以来矿井通风作业都停留在人工和半人工状态。为了彻底解决矿井通风智能化,笔者从风网的拓扑结构和状态方程入手,逐一对自然分风算法、按需分风计算和风阻调节优化等理论疑点进行了深入讨论,对按需调风优化、均压调节优化、风向调节优化、联合调节优化、在线闭环调控、监控点优化布局、通风系统状态估计、需风量超前预测、反风风道识别、可靠性调节优化、通风系统初始化、通风系统故障诊断、智能调控风门风窗、通风智能化软件系统等关键技术进行了深入研究。针对这些问题,给出理论上比较完善的、技术上比较可行的、能够付诸实施的解决方案,最后,以计算机软件技术为主线,设计了4层体系架构,并定义了每层架构的技术内涵和主要功能模块,简要说明了应用场景,为打造全程智能化的矿井通风系统提供借鉴。

摘要：对文献(Dwyer R ***-dimensional Voronoi diagrams in linear expected ***&ComputationalGeometry,1991,6(4):342-367)给出的对d≥2维空间站点集合构造Delaunay超三角形算法做了改进,提高了其计算效率,并把站点的分布从限于单位球体扩展成d≥2维空间中任意凸的超多面体.证明了如果站点是独立地从一致分布在凸的超多面体的点集中取出,在线性期望时间内可对站点集实现Delaunay三角化.该证明方法比较直观.虽然这类算法对输入点集有一致分布的要求,但在很多实际应用情况下这种要求常是被满足的,此时使用这类算法便可体现文中算法快速和易于实现的优点.

摘要：由于用户的触摸体验会受到人的能力和设备性能的影响,因此需要根据不同的用户和运行设备自适应地生成合适的触控界面系统,为用户提供更好的交互体验.为此,提出一种采用良好触控体验尺寸的自适应界面生成方法.首先根据实验数据提出了改进的费茨公式,使其适用于小尺寸目标的情况,用于指导测算当前用户和设备情况下系统界面控件的良好触控体验尺寸;然后以Android应用系统为例,介绍了系统界面控件的良好触控体验尺寸的计算和自适应界面的生成过程:当用户第一次打开手机时对用户操作进行初始测试,计算出针对于该用户和设备的良好触控体验的尺寸;由于用户可能会采用与初始方式不同的方式去操作手机,在每次使用前进一步验证良好触控体验的尺寸;最后根据良好触控体验的尺寸对界面进行修改.实验和用户测试结果表明,文中生成的自适应界面可减少用户的交互时间,提供良好的用户体验.

摘要：基于室外固定场景的太阳光与天空光基图像分解理论,证明了同一太阳方位在不同天气情况下的3幅图像具有线性相关性,使得基图像方程欠约束,导致基图像无法自动求解.为此提出利用2个太阳方位、2种天气情况下的4幅图像求解基图像的算法,并利用太阳光与天空光基图像在太阳光照区域内点的像素色调一致性,优化基图像及太阳光和天空光光照参数.实验结果表明,该算法自动求解基图像,且根据基图像和光照系数准确重构原图像的均方误差,并将其控制在2像素值以内,从而可用于高品质的增强现实技术.