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信息科学

基于二维离散傅里叶变换的恶意代码检测

刘亚姝;邱晓华;孙世淼;赵潇逸;严寒冰;

恶意代码数量越来越庞大,恶意代码分类检测技术也面临着越来越大的挑战。针对这个问题,一种新的恶意代码分类检测框架MGFG(malware gray image Fourier transform gist)模型被提出,其将恶意代码可执行(portable executable, PE)文件转换为灰度图像,应用二维离散傅里叶变换对恶意代码的灰度图像进行处理,得到其频谱图。通过对频谱图频率的处理,达到恶意代码图像去噪的效果。最后,提取全局特征(gist)并实现恶意代码的检测与分类。实验结果表明,在多个数据集上,MGFG模型对于加壳的、采用了混淆技术的恶意代码分类问题都具有更好的鲁棒性和更高的分类准确率。

2025 年 02 期 v.57 ; 国家自然科学基金项目(62232016); 国家重点研发计划重点专项(2022YFC3800502)
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信息科学

基于知识图谱增强的恶意代码分类方法

夏冰;何取东;刘文博;楚世豪;庞建民;

针对应用程序接口(application programming interface, API)序列识别的恶意代码分类方法存在特征描述能力弱和调用关系缺失的问题,提出一种基于知识图谱增强的恶意代码分类方法。首先,基于函数调用图抽取恶意代码所含的API实体及其调用关系,在此基础上构建恶意代码API知识图谱。其次,使用Word2Vec技术计算携带上下文调用语义的API序列向量,借助TransE技术捕获API知识图谱中的API实体向量,将这两个向量的融合结果作为API特征。最后,将恶意代码所含的API表示为特征矩阵,输入TextCNN进行分类模型训练。在恶意代码家族分类任务中,与基线模型相比,所提方法的准确率有较大提升,达到93.8%,表明知识图谱可以有效增强恶意代码家族分类效果。同时,通过可解释性实验证实了所提方法具有应用价值。

2025 年 02 期 v.57 ; 河南省科技攻关项目(232102211088)
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信息科学

基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题文本分类方法

陈敏;王雷春;徐瑞;史含笑;徐渺;

新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。首先,利用XLNet对新闻主题文本进行特征提取获得文本中词、句粒度的特征表示和潜在空间关系;然后,通过对比学习R-Drop策略生成不同粒度特征的正负样本对,以一定权重对文本的词向量-词向量、词向量-句向量和句向量-句向量进行特征相似度学习,使模型深入挖掘出字符属性和语句属性之间的关联信息,提升模型的表达能力。在THUCNews、Toutiao和SHNews数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提方法在准确率和F1值上都有更好的表现,在三个数据集上的F1值分别达到了93.88%、90.08%、87.35%,验证了方法的有效性和合理性。

2025 年 02 期 v.57 ; 国家自然科学基金项目(62106069)
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信息科学

FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络

黄乾坤;黄蔚;凌兴宏;

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。

2025 年 02 期 v.57 ; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放自主课题项目(93K172021K08); 江苏高校优势学科建设工程资助项目
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信息科学

基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法

武子轩;王烨;于洪;

针对现有的特征提取方法忽略文本局部和全局联系的问题,提出了基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法。首先,设计了多尺度特征提取模块,对不同尺度特征进行捕捉,更好地表示文本语义。其次,将层次特征嵌入文本表示中,得到具有标签特征的文本语义表示。最后,在标签层次结构的指导下对输入文本构建正负样本,进行对比学习,提高分类效果。在WOS、RCV1-V2、NYT和AAPD数据集上进行对比实验,结果表明,所提模型在评价指标上表现出色,超过了其他主流模型。此外,针对层次分类提出层次Micro-F1和层次Macro-F1指标,并对模型效果进行了评价。

2025 年 02 期 v.57 ; 国家重点研发计划(2021YFF0704100); 国家自然科学基金项目(62136002,62233018); 重庆市自然科学基金项目(cstc2022 ycjh-bgzxm0004)
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基础科学与工程技术

求解高光谱解混的三算子分裂方法

董云达;张园园;李一怡;

对于高光谱解混问题,提出了一个相应的三算子单调包含和求解该问题的一个分裂方法,其中邻近因子可以自适应选取。该方法还可用于求解更一般的带有线性复合的三算子单调包含问题。数值实验表明,该算法的性能远远超过最近提出的邻近内点方法,并且与其变尺度版本相当。

2025 年 02 期 v.57 ; 国家自然科学基金项目(11901368)
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信息科学

基于区块链的民航旅客隐私信息保护方案

李文轩;曹卫东;

目前的民航信息系统必须获取机票和旅客明文信息,才能进行出行验证,存在很高的旅客隐私信息泄露风险。针对此问题,提出一种基于区块链的民航旅客隐私信息保护方案。首先利用网络身份标识和数字证书技术实现区块链账户的实名制注册,确保信息的真实性;其次采用零知识证明和环签名叠加构造安全的信息认证协议,实现旅客隐私信息完全匿名验证,确保真实信息匿名可验证性;进一步对存储在区块链上的敏感信息利用K-匿名技术脱敏,加强信息的安全存储。实验结果和性能分析表明,该方案能够提供安全有效的民航旅客隐私信息保护,且必要的信息验证总耗时满足效率需求。

2025 年 02 期 v.57 ; 民航安全能力项目(SA20200280)
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基础科学与工程技术

硫-铁自养反硝化人工湿地强化农村黑臭水体深度脱氮

高镜清;李煜翾;张政;王世龙;王帅;张鑫;

现阶段研究分析发现,N、S元素是导致水体黑臭的关键所在,由此构建硫-铁自养反硝化人工湿地系统治理农村黑臭水体。该自养反硝化系统以硫铁矿为电子供体、以青石为酸碱平衡调节材料,按照3∶2、1∶1的比例混合,通过分析不同水力停留时间(HRT)下湿地系统的脱氮效果、沿程脱氮变化及微生物群落情况,验证该人工湿地系统的脱氮治理效果。结果表明,在HRT为24 h条件下系统的脱氮效果最好,TN、NO~-_3-N分别从(12.88±0.4)、(7.73±0.76) mg/L降至(1.46±0.34)、(0.83±0.14) mg/L,最高去除率分别为91.3%、91.8%;但随着HRT的下降,脱氮效果也随之降低。随取样口1~4相对高度的增加,系统脱氮效率明显上升,其中,由硫铁矿、火山岩、青石按照3∶5∶2的体积比复配而成的人工湿地系统在取样口4的TN及NO~-_3-N去除率分别为87.07%、85.88%,取样口1的TN及NO~-_3-N去除率仅为15.91%、16.88%。此外,Proteobacteria(变形门菌)、Bacteroidetes(拟杆菌门)等为该系统中的优势菌门。

2025 年 02 期 v.57 ; 中原英才计划(ZYYCYU202012183); 水利部黄河流域水治理与水安全重点实验室研究基金项目(2022-SYSSJJ-XX); 郑州市惠民计划项目(2021KJHM0007); 河南省高等学校重点科研项目(23B610004); 河南省博士后基金会项目(202003027); 河南省水体污染防治与修复重点实验室开放基金项目(CJSP2021007)
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信息科学

一种基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法

石玲;何常乐;常宝方;王亚丽;袁培燕;

针对边缘计算环境中参与联邦学习的客户端数据资源的有限性,同时局限于使用硬标签知识训练模型的边缘联邦学习算法难以进一步提高模型精度的问题,提出了基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法。利用知识蒸馏对软标签信息的提取能够有效提升模型性能的特点,将知识蒸馏技术引入联邦学习的模型训练中。在每一轮的联邦学习模型训练过程中,客户端将模型参数和样本逻辑值一起上传到边缘服务器,服务器端聚合生成全局模型和全局软标签,并一起发送给客户端进行下一轮的学习,使得客户端在进行本地训练时也能够得到全局软标签知识的指导。同时在模型训练中对利用软标签知识和硬标签知识的占比设计了动态调整机制,使得在联邦学习中能够较为合理地利用两者的知识指导模型训练,实验结果验证了提出的基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法能够有效地提升模型的精度。

2025 年 02 期 v.57 ; 国家自然科学基金项目(62072159,U1804164)
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《郑州大学学报(理学版)》征稿简则

<正>《郑州大学学报(理学版)》(原刊名《郑州大学学报(自然科学版)》)是郑州大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊,国内外公开发行),中文核心期刊,主要刊登信息与计算机科学、数学、物理学、化学、生物工程科学、材料科学、电气工程科学等自然科学的基础研究及应用研究方面的学术论文。

2025 年 02 期 v.57 ;
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