摘要：视觉问答作为多模态领域中的一项任务,需要对不同模态的特征进行融合推理,具有重要的应用价值。在传统视觉问答中,只需依靠图像的视觉信息,便能很好地推理出问题答案,但纯视觉信息无法满足现实场景中多样化的问答需求。知识在视觉问答中发挥着重要的作用,能够很好地辅助问答。基于知识的开放性视觉问答需要关联外部知识,才能实现跨模态的场景理解。为了更好地融合视觉信息和相关联的外部知识,提出联合知识和视觉信息推理双线性结构,设计了图像特征联合问题特征,对知识表征进行双引导的注意力模块。该模型利用预训练的视觉-语言模型获取问题和图像的特征表示以及视觉推理信息;利用相似性矩阵计算问题语义对齐下的图像对象区域;问题特征联合对齐后的区域特征,对知识表征进行协同引导获得知识推理信息;视觉推理信息和知识推理信息进行融合得到最终的答案。在开放的OK-VQA数据集上的实验结果表明,该模型的准确率相比两种基线方法分别有1.97个百分点和4.82个百分点的提升,从而验证了该模型的有效性。

摘要：认证加密算法是能同时满足数据机密性与完整性的对称密码算法,在数据安全领域具有广泛应用。针对基于分组密码的认证加密算法的安全性以及效率需求,提出一种基于SM4轮函数的专用认证加密算法SMRAE。算法采用流密码思想,从SM4底层部件出发,结合Feistel结构设计状态更新函数用于轮变换,处理256 bit消息只需调用4个SM4轮函数指令。在初始化阶段将初始向量和密钥经过16轮迭代,使差分充分随机化;利用SM4加密消息,将生成的密文参与轮变换,实现状态更新和加密并行;解密时先进行消息认证,降低时间消耗,提高算法安全性。安全性分析与实验结果表明SMRAE能够抵抗伪造攻击、差分攻击和猜测攻击等主流攻击,效率高于AES-GCM,与SM4效率相当,具备一定的实用性。

摘要：用户的偏好具有聚合性和漂移性。现有推荐算法在序列建模框架中融合了交互时间相关性的建模,取得了很大的性能改善,但它们在建模时仅考虑了交互的时间间隔,使得它们在捕捉用户偏好的时间动态方面存在局限性。首先,提出了一种新的时间感知的位置嵌入方法,将时间信息与位置嵌入相结合,帮助模型学习时间层面的项目相关性。随后,在时间感知位置嵌入基础上,提出了时间感知的双塔自注意力序列推荐模型(TiDSA)。TiDSA包含项目级和特征级的自注意力模块,分别从项目和特征两个角度对用户偏好随时间变化的过程进行分析,实现了对时间、项目和特征的统一建模,并且在特征级自注意力模块,设计了多维度的自注意力权重计算方式,从特征维度、项目维度和项目与特征交叉维度充分学习特征之间的相关性。最后,TiDSA将项目级与特征级的信息相融合得到最终的用户偏好表示,并根据该表示为用户提供可靠的推荐结果。四个真实推荐数据集的实验结果表明,TiDSA的性能优于许多先进的基线模型。

摘要：患者医疗健康数据信息的合理利用促进了医学研究机构的发展。针对目前患者与医疗研究机构间共享医疗数据隐私易泄露,以及患者对医疗数据的使用情况不可控的问题,提出一种支持受控共享的医疗数据隐私保护方案。首先,将区块链与代理服务器结合设计医疗数据受控共享模型,区块链矿工节点分布式构造代理重加密密钥,使用代理服务器存储和转换医疗数据密文,利用代理重加密技术在保护患者隐私的同时实现医疗数据安全共享。其次,设计用户权限动态调整机制,由患者与区块链授权管理节点交互通过授权列表来更新医疗数据访问权限,实现患者对医疗数据的可控共享。最后,安全性分析表明,所提方案可以在医疗数据隐私保护的同时,实现医疗数据动态共享,并且可以抵抗共谋攻击。性能分析表明,该方案在通信开销、计算开销方面具有优势,适用于患者或医院与研究机构间的数据受控共享。

摘要：联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可验证的联邦学习框架.首先,结合博弈论,设计囚徒合约与背叛合约迫使服务器诚实.其次,所提方案使用基于复制的验证方案实现全局梯度的完整性验证,且支持客户端离线.最后,经分析证明所提方案的正确性,并经实验表明,该方案与已有的验证算法相比,客户端的计算开销降为0,一次迭代的通信轮数由原来的3轮优化到2轮,且训练开销与客户端的离线率成反比.

摘要：针对现有的DDoS(distributed denial of service)攻击检测模型面临大量数据时,呈现出检测效率低的问题。为适应当前网络环境,通过研究DDoS攻击检测模型、提取流量特征、计算攻击密度,提出一种基于融合稀疏注意力机制的DDoS攻击检测模型GVBNet(global variable block net),使用攻击密度自适应计算稀疏注意力。利用信息熵以及信息增益分析提取攻击流量的连续字节作为特征向量,通过构建基于GVBNet的网络模型在两种数据集上进行训练。实验结果表明,该方法具有良好的识别效果、检测速度以及抗干扰能力,在不同的环境下具有应用价值。

摘要：为解决先前方面情感三元组抽取方法中忽略句法结构和语义信息的问题,提出一种结合句法结构和语义信息的抽取模型。使用BERT预训练模型编码输入语句,同时编码句法结构特征。通过注意力层学习词对间的语义信息。将句法结构特征和语义信息输入图卷积网络,增强对单词间句法结构的学习。通过网格解码生成情感三元组。在lap14、res14、res15、res16数据集上的实验结果表明,该模型在精确率、召回率和F1值上相较其它基线模型有显著提升,有效提升方面情感三元组抽取效果。

摘要：针对现有键值数据库存储系统缺乏热点意识,导致系统在高度倾斜的工作负载下性能较差且不可靠,提出了一种自适应热点感知哈希索引模型,该模型基于key值摘要信息实现了一个高性能哈希表。首先,利用key的摘要信息代替key值,压缩key的存储空间,优化哈希表中桶的数据结构;其次,利用CPU的数据级并行技术以及CPU cache line,对哈希表的探查操作进行优化;最后,为解决摘要信息导致key值无法精准比较,需要额外磁盘I/O的问题,设计了一种自适应key值调度算法,该算法根据当前可用内存大小、哈希索引负载以及访问热点情况动态地调整key值的存储位置。在YCSB仿真数据集上进行了实验,实验表明,相较于最先进的哈希表,自适应热点感知哈希索引在相同内存使用率的情况下,将速度提升至1.2倍。

摘要：糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是糖尿病在发病过程中影响视网膜的症状。针对模型下采样过程中特征提取DR图像微动脉瘤等病灶区域信息丢失问题,提出了一种DenseNet融合残差结构的模块。该模块首先连接两个连续的dense block,然后利用残差结构对特征信息求和,并行融合处理特征图像信息,以防止有效特征信息的丢失,最后残差连接两个含有dropout的卷积块,抑制过拟合现象。针对以往卷积操作中未对病变区域的特征图通道加权的问题,提出了一种SeNet融合残差结构的模块。该模块首先连接SeNet,把全局平均池化和全局最大池化的特征信息相加,以提高有效通道信息的利用率,然后通过Conv1×1的残差方式来保证特征图信息的完整性。基于以上两个模块的设计,提出了一种DenseNet和SeNet融合残差结构的DR分类方法。该模型在APTOS2019数据集上的精确度达到89.8%,特异性达到97.0%,在Messidor-2数据集上的精确度达到78.8%,特异性达到91.9%,能够有效地提高视网膜图像病变程度的分类能力。

摘要：针对云环境下数据隐私泄露及聚类过程中云服务器间共谋的问题,提出一种抗理性敌手共谋的安全协作K-prototype聚类方案,目的在不泄露各方隐私数据情况下根据距离度量将相似的数据进行聚类。首先,考虑到同态加密不直接支持非线性计算,基于同态加密和加性秘密共享技术设计安全比较协议和安全大于协议,并确保输入数据、中间结果及模型参数均为加性秘密份额形式,以防止单个服务器能够获得完整数据,且能实现非线性函数的精确计算,在已设计的安全计算协议基础上,实现安全距离计算、安全聚类标签更新、安全聚类中心更新、聚类标签及聚类中心重构;其次,根据博弈均衡理论设计多种高效激励机制,构造互制合约及举报合约以约束云服务器诚实非共谋地执行聚类任务;最后,对所提的安全计算协议及合约进行理论分析,并对该方案的性能进行实验验证。实验结果表明,与明文环境下的模型精度相比,该方案的模型精度损失控制在0.22%内,进而验证了所提方案的有效性。