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101.
一种基于近似陷门采样的可搜索加密方案
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格上的公钥可搜索加密在确保外包数据的隐私性、机密性和灵活性方面发挥着重要作用,同时能够抵抗量子攻击. 大多数格上的公钥可搜索加密受限于底层原像采样算法,存在高存储开销或低效率的问题. 为了解决上述问题,首先提出了一种优化的公钥可搜索加密方案. 方案使用一种新的近似陷门采样算法提高… …
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戚丽君;庄金成
《计算机研究与发展》
2025,62(9):2315-2329
102.
基于语义图学习的恶意域名检测技术
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恶意域名检测是网络入侵检测系统中重要的组成部分,能够通过域名请求快速发现网络攻击. 基于机器学习的恶意域名检测能够克服黑名单机制缺陷,提升对恶意域名的识别精度,然而由于域名构造差异性大,实际环境域名复杂多变,应用过程中检测效率低、鲁棒性差. 为此,提出一种基于域名语义图学习的恶意… …
相似文献
付豪;龙春;宫良一;魏金侠;黄潘;林延中;孙德刚
《计算机研究与发展》
2025,62(9):2298-2314
103.
联合数据增强的语义对比聚类
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随着数据采集与数据存储技术的飞速发展,各行业收集并存储了大量无标记的表格数据. 聚类分析是挖掘这类数据潜在分组结构的重要方法. 目前,处理表格数据的聚类方法多数仍然是传统聚类算法. 深度学习技术和大模型技术主要用于处理非结构化的图像、文本、语音等数据类型,其强大的表示能力和推理能… …
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《计算机研究与发展》
2025,59(9):2139-2151
104.
复杂系统的形式化建模及量化分析方法综述
形式化模型是系统验证和性能分析的重要基础手段,在系统设计阶段即可评估复杂系统可行性和性能边界,被广泛用于各类复杂系统的抽象仿真与理论分析。由于系统交互模式逐渐向多元化、动态化转变,这加剧了系统的复杂性和不确定性。对此,以形式化建模的核心评价要素为出发点,系统分析了几种典型的形式化… …
相似文献
王慧强;林烊;吕宏武
《计算机科学》
2025,52(9):346-359
105.
智能医学工程专题序言
<正>作为医学与人工智能、信息科学、工程技术等多学科深度交叉融合的前沿领域,智能医学工程近年来在疾病筛查、精准诊断、个性化治疗、健康管理等医疗健康领域展现出巨大潜力,为解决医疗资源分配不均、提升诊疗效率与质量、推动医学模式创新变革提供了关键技术支撑。随着深度学习、大数据分析、医疗机器人、可穿戴设备等技术的快速发展,智能医学工程正迈向更智能、更精准、更普惠的新阶段,在临床实践和公共卫生领域的应用日益广泛。… …
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黄正行;刘振宇;张远鹏
《计算机科学》
2025,52(9):1-3
106.
基于伪标签不确定性估计的无源域自适应方法
无源域自适应大多采用基于伪标签的自监督学习方法来解决无源的问题,然而这些方法忽视了伪标签生成过程中,目标样本特征分布的聚类结构和分类决策边界处样本的不确定性对伪标签噪声的影响,降低了模型性能。为此,提出一种基于伪标签不确定性估计的无源域自适应方法。首先,对模型特征提取器参数进行多… …
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黄超;程春玲;王有康
《计算机科学》
2025,52(9):212-219
107.
基于图注意力的分组多智能体强化学习方法
目前,多智能体强化学习在各类合作任务中被广泛应用。但在真实环境中,智能体通常只能获取部分观测值,导致合作策略的探索效率低下。此外,智能体共享奖励值,导致其难以准确衡量个体贡献。针对这些问题,提出一种基于图注意力的分组多智能体强化学习框架,其有效提高了合作效率并改善了个体贡献的衡量… …
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朱士昊;彭可兴;马廷淮
《计算机科学》
2025,52(9):330-336
108.
基于相关性提示的知识图谱问答
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大语言模型(large language model, LLM)随着不断发展, 在开放领域取得了出色的表现. 然而, 由于缺乏专业知识, LLM在垂直领域问答任务上效果较差. 这一问题引发了研究者的广泛关注. 现有研究通过“检索-问答”的方式, 将领域知识注入大语言模型, 以增强… …
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《软件学报》
2025,36(9):4056-4071
109.
增量构造式随机循环神经网络
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针对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的结构不易确定、参数学习过程复杂等问题, 提出一种增量构造式随机循环神经网络(incremental-construction random RNN, IRRNN), 实现了RNN结构的增量构造与参数的… …
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2025,36(9):4072-4092
110.
RISC-V架构下的懒惰影子页表模型
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内存虚拟化作为虚拟化技术的核心组成部分,直接影响虚拟机的整体性能.目前,主流的内存虚拟化方法在两维地址翻译开销与页表同步开销之间面临权衡.传统的影子页表模型通过一套由软件维护的页表,实现了与原生(Native)环境相当的地址翻译性能.然而,由于影子页表的同步依赖于基于写保护的机制… …
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2025,36(9):3970-3984
111.
云边联邦学习系统下抗投毒攻击的防御方法
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随着海量数据的涌现和智能应用需求的日益增长, 保障数据安全成为提高数据质量、实现数据价值的重要举措. 其中, 云边端架构是高效处理和优化数据的新兴技术, 联邦学习(FL)作为一个高效的去中心化的机器学习范式, 能够为数据提供隐私保护, 近年来引起了学术界及工业界的广泛关注. 然而… …
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112.
Solidity到MSVL转换的等价性研究
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智能合约是运行在以太坊区块链上的脚本, 能够处理复杂的业务逻辑. 大多数的智能合约采用Solidity语言开发. 近年来智能合约的安全问题日益突出, 为此提出了一种采用时序逻辑程序设计语言(MSVL)与命题投影时序逻辑(PPTL)的智能合约形式化验证方法, 开发了SOL2M转换器… …
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113.
基于深度学习的入侵检测方法
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面向海量高维数据场景时,入侵检测技术仍面临数据分布不平衡、检测准确率低的问题,针对这些问题提出一种基于深度学习的入侵检测方法.首先,在数据预处理阶段,使用基于扩散模型改进的自编码器模型进行特征选择并生成高质量少数类异常流量样本,使用SMOTE-Tomek技术进一步升采样并去除噪声… …
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CDCL: 面向医学图像半监督分割的冲突驱动交叉学习策略
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在医学图像分割中,半监督学习技术解决了标注成本高的问题.然而,现有的半监督方法忽略了伪标签质量不一致和模型的约束泛化问题.因此,本文提出了冲突驱动的交叉学习框架CDCL,它无缝整合交叉监督和平均教师模型.这一框架促进了有效的知识转移,并采用两套不同的师生结构提升模型性能.同时,知… …
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