摘要：地理位置、社交网络等海量图数据应用广泛且包含大量隐私,通常需要安全的外包计算来提供多样化的查询服务。然而,如何设计正确性可验证的图数据外包计算协议仍是公开的难题。为此,提出了加密图数据上正确性可验证的精确最短路径外包计算方案。该方案利用加法同态加密构造密态图数据上的广度优先最短路径计算算法,支持加密图数据的精确最短距离查询外包计算;其次,基于双线性映射累加器构造最短路径外包计算结果的概率正确性验证机制。分析和证明表明,该方案能以概率可靠性实现正确性可验证的精确最短路径的外包计算,具备随机预言模型下的IND-CCA2安全。对比实验结果表明,所提方案相比其他相关方案在安全性、功能性方面有显著优势,性能上较已有可验证图数据外包计算方案在初始化及加密环节、查询环节、验证及解密环节的时间开销分别降低了0.15%~23.19%,12.91%~30.89%和1.13%~18.62%。

摘要：针对现有的自监督对比任务未能充分利用原始数据中的丰富语义以及缺乏通用性的问题，提出一种基于图辅助学习的会话推荐（SR-GAL）模型。首先，在图神经网络（GNN）的基础上引入具有表示一致性（RC）的编码通道，从原始数据中挖掘更有价值的自监督信号；其次，为了充分利用这些自监督信号，设计了与目标任务关系紧密的预测性辅助任务和约束性辅助任务；最后，开发了一个简单且与GNN模型无关的辅助学习框架，将两个辅助任务与推荐任务统一起来，从而提高GNN模型的推荐性能。与次优的对比模型CGSNet(Contrastive Graph Self-attention Network)相比，在Diginetica数据集上，所提模型的精确率P@20和平均倒数排名MRR@20提升了0.58%和1.61%；在Tmall数据集上，所提的模型的P@20和MRR@20分别提升了12.65%和8.41%，验证了该模型的有效性。在多个真实数据集上的实验结果表明，SR-GAL模型优于较先进的模型，并且具有良好的可扩展性和通用性。

摘要：针对多层感知机(MLP)架构无法捕获会话序列上下文中的共现关系的问题,提出了一种基于图共现增强MLP的会话推荐模型GCE-MLP。首先,利用MLP架构捕获会话序列的顺序依赖关系,同时通过共现关系学习层获得序列上下文中的共现关系,并通过信息融合模块得到会话表示;其次,设计了特定的特征选择层,旨在扩大不同关系学习层输入特征的差异性;最后,通过噪声对比任务最大化两种关系表征之间的互信息,进一步增强对会话兴趣的表征学习。在多个真实数据集上的实验结果表明GCE-MLP的推荐性能优于目前主流的模型,验证了该模型的有效性。与最优的MLP架构模型FMLP-Rec(Filter-enhanced MLP for Recommendation)相比,在Diginetica数据集上,P@20最高达到了54.08%,MRR@20最高达到了18.87%,分别提升了2.14和1.43个百分点;在Yoochoose数据集上,P@20最高达到了71.77%,MRR@20最高达到了31.78%,分别提升了0.48和1.77个百分点。

摘要：以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人文研究范式的转型。首先,参照东汉古籍《说文解字》对文字的分析方式,以前期标注的古籍语料数据集为基础,构建全新的“字音(说)-原文(文)-结构(解)-字形(字)”四维特征数据集。其次,设计四维特征向量提取模型(speaking,word,pattern,and font to vector,SWPF2vec),并结合预训练模型实现对古籍文本细粒度的特征表示。再其次,构建融合卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的古籍文本主题分类模型(dianji-recurrent convolutional neural networks for text classification,DJ-TextRCNN)。最后,融入四维语义特征,实现对古籍文本多维度、深层次、细粒度的语义挖掘。在古籍文本主题分类任务上,DJ-TextRCNN模型在不同维度特征下的主题分类准确率均为最优,在“说文解字”四维特征下达到76.23%的准确率,初步实现了对古籍文本的精准主题分类。

摘要：网络遥测是一种新型的网络测量技术,具有实时性强、准确性高、开销低的特点。现有网络遥测技术存在无法收集多粒度网络数据、无法有效存储大量原始网络数据、无法快速提取及生成网络遥测信息、无法利用内核态及用户态特性设计网络遥测方案等问题。为此,提出了一种融合内核态及用户态的、基于遥测数据图和同步控制块的多粒度、可扩展、覆盖全网的网络遥测机制(a nEtwork telemetry mechAnism based on telemetry data Graph in kerneL and usEr mode,EAGLE)。EAGLE设计了一种能够收集多粒度数据且数据平面上灵活可控的网络遥测数据包结构,用于获取上层应用所需的数据。此外,为快速存储、查询、统计、聚合网络状态数据,实现网络遥测数据包所需遥测数据的快速提取与生成,EAGLE提出了一种基于遥测数据图及同步控制块的网络遥测信息生成方法。在此基础上,为了最大化网络遥测机制中网络遥测数据包的处理效率,EAGLE提出了融合内核态及用户态特性的网络遥测信息嵌入架构。在Open vSwitch上实现了EAGLE方案并进行了测试,测试结果表明,EAGLE能够收集多粒度数据并快速提取与生成遥测数据,且仅增加极少量的处理时延及资源占用率。

摘要：边缘计算(Edge Computing,EC)将计算、存储等资源部署在网络边缘,以满足业务对时延和能耗的要求。计算卸载是EC中的关键技术之一。现有的计算卸载方法在估计任务排队时延时使用M/M/1/∞/∞/FCFS或M/M/n/∞/∞/FCFS排队模型,未考虑高时延敏感型任务的优先执行问题,使得一些对时延要求不敏感的计算任务长期占用计算资源,导致系统的时延开销过大。此外,现有的经验重放方法大多采用随机采样方式,该方式不能区分经验的优劣,造成经验利用率低,神经网络收敛速度慢。基于确定性策略深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的计算卸载方法存在智能体对环境的探索能力弱和鲁棒性低等问题,降低了求解计算卸载问题的精度。为解决以上问题,考虑边缘计算中多任务移动设备、多边缘服务器的计算卸载场景,以最小化系统时延和能耗联合开销为目标,研究任务调度与卸载决策问题,并提出了基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的计算卸载方法(Computation Offloading qUeuing pRioritIzed Experience Replay DRL,COURIER)。COURIER针对任务调度问题,设计了非抢占式优先排队模型(M/M/n/∞/∞/NPR)以优化任务的排队时延;针对卸载决策问题,基于软演员-评论家(Soft Actor Critic,SAC)提出了优先经验重放SAC的卸载决策机制,该机制在目标函数中加入信息熵,使智能体采取随机策略,同时优化机制中的经验采样方式以加快网络的收敛速度。仿真实验结果表明,COURIER能有效降低EC系统时延和能耗联合开销。

摘要：为解决物联网中用户和服务器双方认证过程中存在的隐私泄露、非法攻击等安全问题,提出一种基于ECC的物联网三因素双向认证协议。首先,使用ECC算法和Hash函数将用户密码、生物特征和智能卡三者结合生成三因素认证码,以提高系统安全性并降低系统运算复杂度。其次,认证双方通过2次信息交互实现双向认证,并引入数字签名和时间戳来保障认证的准确性与时效性,进一步增强协议安全性。最后,在认证结束后,设计会话密钥自动更新机制以防止会话密钥泄露引起的安全问题。在Ubuntu22.04虚拟机环境中对协议的操作时间进行测试,实验结果及分析表明,该协议对各种已知攻击具有鲁棒性,与其他协议相比,该协议具有明显的安全优势和性能优势。

摘要：随着网络信息技术与互联网的发展,数据的隐私与安全问题亟待解决,联邦学习作为一种新型的分布式隐私保护机器学习技术应运而生。针对在联邦学习过程中存在个人数据信息泄露的隐私安全问题,结合Micali-Rabin随机向量表示技术,基于博弈论提出一种具有隐私保护的高效联邦学习方案。根据博弈论激励机制,构建联邦学习博弈模型,通过设置合适的效用函数和激励机制保证参与者的合理行为偏好,同时结合Micali-Rabin随机向量表示技术设计高效联邦学习方案。基于Pedersen承诺机制实现高效联邦学习的隐私保护,以保证联邦学习各参与者的利益和数据隐私,并且全局达到帕累托最优状态。在数字分类数据集上的实验结果表明,该方案不仅提高联邦学习的通信效率,而且在通信开销和数据精确度之间实现平衡。

摘要：《数据结构》课程是计算机专业及其相关专业的核心课程,是一门注重知识思想学习和实践性很强的课程。传统的教学注重理论知识的讲解,对动手实践能力的培养较弱,导致学生对知识的运用能力较弱。该文章将CDIO的教育模式引入到数据结构的教学中,并采取一系列的教学改革措施,以达到知识片段系统化,以"小设计"、"大设计"和"作品"三个层次的程序设计实践能力,以循序渐近地方式培养不同层次的学生。

摘要：首先对增强现实技术的发展背景及理论基础进行了简单介绍,然后提出了增强现实技术在晶体结构教学上的应用。设计了一套完整的分别用于Web程序和应用程序的制作方案。利用计算机、摄像头和制作的标识立方体组成一个电教工具。在真实的场景中对虚拟的晶体结构进行操作,有利于增强教学的直观性和交互性,从而提高教学的效率。最后对设计进行了测试分析,提出了优点与不足。