Augmenter:基于数据源图的事件级别入侵检测

  

近年来,高级可持续威胁(APT)攻击频发。数据源图包含丰富的上下文信息,反映了进程的执行过程,具有检测APT攻击的潜力,因此基于数据源图的入侵检测系统(PIDS)备受关注。PIDS通过捕获系统日志生成数据源图来识别恶意行为。PIDS主要面临3个挑战：高效性、通用性和实时性,特别是… …   相似文献

孙鸿斌;王苏;王之梁;蒋哲宇;杨家海;张辉 《计算机科学》2025,(2):344-352

基于源模型贡献量化的多无源域适应

  

作为机器学习领域的研究新方向,多无源域适应旨在将多个源域模型中的知识迁移到目标域,以实现对目标域样本的准确预测。本质上,解决多无源域适应的关键在于如何量化多个源模型对目标域的贡献,并利用源模型中的多样性知识来适应目标域。为了应对上述问题,提出了一种基于源模型贡献量化(Source… …   相似文献

田青;刘祥;王斌;郁江森;申镓硕 《计算机科学》2025,(2):116-124

融入标签相关性先验的多视图多标签学习

  

多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但许多方法未能充分整合先验信息来提升学习性能,这往往导致预测性… …   相似文献

盛思柔;欧阳宵;陶红;侯臣平 《计算机科学》2025,(2):58-66

人工智能训练中合成数据的融贯性法律治理

  

人工智能需要大规模、多样化和高质量的数据来训练机器学习模型,而收集这些真实世界的数据可能成本高昂,并可能威胁个人隐私、引发偏见或歧视以及侵犯版权。在实践中,合成数据作为一种替代性解决方案,受到广泛关注,被越来越多地用于训练机器学习模型。从数据法学的角度,借助数据科学以及计算机科学… …   相似文献

张涛 《计算机科学》2025,(2):20-32

基于使用特性的两阶段多因素作业运行时间预测算法

  

为了解决用户所提供的作业预计时间不准确对高性能计算平台调度系统的连锁影响,以鹤思调度系统为研究模板,提出了一种通用的两阶段多因素作业运行时间预测算法(TSMF)。TSMF融合了复杂的用户行为模式和作业上下文特征,以确保预测准确可靠,并能够无缝嵌入到大多数高性能计算平台的调度系统中… …   相似文献

尚秋言;李奕聪;温瑞林;马银萍;欧阳荣彬;樊春 《计算机科学》2025,(2):261-267

基于深度学习的人脸呈现攻击检测方法研究进展

  

随着人脸识别技术广泛应用于公共安全、金融支付等领域,呈现攻击(Presentation Attacks, PAs)对人脸识别系统的安全性构成了威胁。呈现攻击检测技术(Presentation Attacks Detection, PAD)旨在判断输入人脸的真伪,对维护识别系统的安… …   相似文献

孙锐;王菲;冯惠东;张旭东;高隽 《计算机科学》2025,(2):323-335

R-FCCL：一种面向高维数据的稳健模糊概念认知学习方法

  

随着全球信息化的高速发展,高维数据挖掘与知识发现成为了人工智能领域亟待破解的科学问题之一. 然而,由于高维数据中样本的稀疏性与特征的冗余性,传统统计学模型和机器学习方法的泛化性和可解释性遇到极大的挑战. 为此,针对高维数据与知识弱演化能力之间不平衡的科学问题,利用三支概念求解复杂… …   相似文献

郭豆豆;徐伟华 《计算机研究与发展》2025,62(2):383-396

多层次图间对比增强的知识感知传播推荐算法

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传统的知识感知传播推荐算法中存在高阶特征相关度低、信息利用不平衡以及噪声引入问题. 提出一种多层次图间知识增强对比学习的知识感知传播推荐算法(MCLK-KE), 通过构建增强视图, 并利用自监督掩码重建预训练技术, 提取关键三元组的更深层信息, 有效抑制了噪声信号. 算法实现了知识与交互信号的均衡利用, 并以图间对比强化了特征表达, 捕捉到全局范围内的有效节点属性. 多任务训练通过联合训练推荐预测、对比学习和掩码重建任务, 提升模型性能. 在3个公开数据集上, MCLK-KE与最佳基线模型对比AUC指标最大提升了3.3%, F1值最高增长了5.3%.… …   相似文献

樊海玮  张朝亮  牛新阳  万青松  邓玉莲 《计算机系统应用》2025,34(2):49-60

RIS辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配策略

  

针对传统集中式计算无法有效应对海量设备产生的庞大数据,且移动边缘计算(MEC)服务器资源受限容易引起资源拥塞以及复杂的通信环境导致用户任务卸载传输受阻甚至中断的问题,提出了一种可重构智能表面(RIS)辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配方法.由于最大化系统卸载效用问题是一个… …   相似文献

王丹  赵静  王嘉程 《计算机应用研究》2025,42(2):566-574

基于偏移过滤与未知特征强化的开放世界目标检测

  

开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)是一个计算机视觉挑战,聚焦于现实世界环境,其不仅要检测出标记出的已知物体,还需要能处理训练过程中被忽视的未知物体.针对已知和未知物体的检测混淆、密集未知目标和小目标遗漏等问题,提出了一种新的基于偏… …   相似文献

王超  苏树智  朱彦敏  徐阳 《计算机应用研究》2025,42(2):618-622

基于扩散模型微调的局部定制图像编辑算法

  

针对现有基于扩散模型的图像编辑方法存在无法灵活控制图像编辑区域以及生成个性化内容等问题,提出一种基于扩散模型微调的局部定制图像编辑算法。该方法借助稳定扩散模型作为基础框架,首先从给定的一组图像和词嵌入中学习概念嵌入,并且为了提高模型的训练效率,解决由少量数据训练而产生的过拟合问题… …   相似文献

杜佳俊  兰红  王超凡 《计算机应用研究》2025,42(2)

基于算子学习的多目标深度强化学习模型求解消防设施选址问题

  

针对消防设施选址问题,构建考虑时效性、市民等待救援的焦急心理和建设成本的三目标消防设施选址模型,以实现更科学的消防设施布局.鉴于该问题的NP难特性,提出基于算子学习的多目标深度强化学习模型(multi-objective deep reinforcement learning,M… …   相似文献

刘勇  刘宇轩  马良 《计算机应用研究》2025,42(2):477-485

基于自适应Token池化与集合预测增强的目标检测

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基于Transformer的目标检测算法往往存在着精度不足, 收敛速度慢的问题. 许多研究针对这些问题进行改进, 取得了一定的成果. 但是这些研究大都忽视了Transformer结构应用于目标检测领域时存在的两个不足之处. 首先, 自注意力运算结果缺乏多样性. 其次, 因集合预测… …   相似文献

刘耀  陈东方  王晓峰 《计算机系统应用》2025,34(2):74-83

模糊场景下行人与车辆检测算法

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针对雾霾、雨雪等恶劣天气下拍摄到的图像退化模糊, 难以进行准确识别与检测的问题, 本文提出模糊场景下行人与车辆检测算法LiteBlurVisionNet (轻模糊视觉网络). 在主干网络部分使用global context enhancer注意力改进轻量级 MobileNetV3模块, 减少了参数量, 使得模型在雾霾、雨雪等恶劣天气条件下图像处理效率更高. 颈部网络采用更为轻量化的Ghost模块和由Ghost bottleneck模块改进的spectral Ghost unit模块, 能够更有效地捕获全局上下文信息, 提高特征的区分度和表达能力, 有助于减少参数数量和计算复杂度, 从而提高网络处理速度和效率; 预测部分采用DIoU NMS基于非极大抑制方法进行最大局部搜索, 去除冗余的检测框, 提高检测算法在模糊场景下的准确性. 实验结果表明, LiteBlurVisionNet算法模型的参数量比RTDETR-ResNet50算法模型下降了96.8%, 比YOLOv8n算法模型下降了55.5%, LiteBlurVisionNet算法模型的计算量比Faster R-CNN算法模型下降了99.9%, 比YOLOv8n算法模型下降了57%, LiteBlurVisionNet算法模型的mAP0.5比IAL-YOLO算法模型提高了13.71%, 比YOLOv5s算法模型提高了2.4%, 这意味着模型在存储和计算方面更加高效, 尤其适用于资源受限的环境或移动端设备.… …   相似文献

郑广海  张海宁  曲英伟 《计算机系统应用》2025,34(2):145-153

基于广义高效层聚合网络和共享卷积的卡通角色面部检测

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卡通角色面部检测是一项比人脸检测更具挑战性的任务, 它涉及许多困难的场景. 针对卡通角色面部间存在巨大差异的特点, 本文提出了一种卡通角色面部检测算法, 命名为YOLO-DEL. 首先, 基于GELAN融合BDD设计了DBBNCSPELAN模块, 旨在减小模型体积的同时增强检测性能. 接下来, 引入一种称为ELA的多尺度注意机制, 用于改善SPPF结构, 增强主干模型的特征提取能力. 最后, 设计了新的共享卷积检测头, 使网络更轻便. 同时也用Shape-IoU代替原CIoU损失函数, 提升模型的收敛效率. 在iCartoonFace数据集上进行实验, 通过消融实验验证得到的模型, 并将其与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv6等模型进行比较. 改进模型YOLO-DEL的mAP达到90.3%, 比YOLOv8提高了1.2%, 参数量为1.69M, 与YOLOv8相比参数量降低47%, GFLOPs 降低44%. 实验表明, 本文方法能有效提高卡通角色面部的检测精度, 同时缩小网络模型的大小, 验证本文方法的有效性.… …   相似文献

闫博文  刘永泽  夏海东  宋晓强 《计算机系统应用》2025,34(2):154-164

FineFlow: FaaS工作流部署优化与执行系统

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FaaS (function-as-a-service,函数即服务)工作流由多个函数服务编排而成,通过对多个函数的协调控制来实现复杂的业务应用.当前FaaS工作流系统主要基于集中式的数据存储实现函数间的数据传递,导致FaaS函数间的数据传输开销大,显著影响应用性能.在高并发情况下… …   相似文献

刘璐  高浩城  陈伟  吴国全  魏峻 《软件学报》2025,36(2):488-510

基于预训练模型的用户评分预测

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随着商家评论网站的快速发展,推荐系统所带来的效率提升使得评分预测成为近年来新兴研究任务之一.现有的评分预测方法通常局限于协同过滤算法以及各类神经网络模型,并没有充分利用目前预训练模型提前学习的丰富的语义知识.针对此问题,提出一种基于预训练语言模型的个性化评分预测方法,其通过分析用… …   相似文献

强敏杰  王中卿  周国栋 《软件学报》2025,36(2):608-624

LazyStore: 基于混合存储架构的写优化键值存储系统

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基于日志合并树(LSM-tree)的键值(key-value)存储由于其出色的读写性能而被广泛用于许多应用中.大多数现有的日志合并树采用多层结构来存储数据.尽管多层数据结构可以很好地服务于适度的写密集型应用,但这种结构并不十分适合高写密集型应用.这是因为以多层方式保存数据会引入写… …   相似文献

杜云箫  陈珂  寿黎但  江大伟  骆歆远  陈刚 《软件学报》2025,36(2):805-829

基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法

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基于深度神经网络(Deep neutral networks, DNN)的分类方法因缺乏可解释性, 导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任, 极大限制了其应用. 现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性, 多模态数据的可解释性方面仍存在挑战. 为解决这一问题, 提出一种… …   相似文献

王辉  黄宇廷  夏玉婷  范自柱  罗国亮  杨辉 《自动化学报》2025,51(2):445-456

有向图上不确定性参数系统的有限时间辨识与自适应一致性控制

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针对有向图上一类不确定性多智能体系统, 研究一体化参数辨识与一致性控制策略. 在现有模型参考自适应一致性(Model reference adaptive consensus, MRACon)框架基础上, 结合动态回归因子扩张与融合(Dynamic regressor exten… …   相似文献

岳冬冬  史建涛  王钢  曹进德 《自动化学报》2025,51(2):391-403