【摘 要】
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针对基于Cybertwin的网络架构中通信双方存在信道安全以及隐私保护的问题，提出新的格上认证密钥交换协议。使用生物特征认证技术实现Cytertwin服务下的用户实名制登录和强身份认证需求，保证Cybertwin服务对用户网络行为的审计和追踪。通过引入通信方身份信息构造格上抗碰撞哈希函数，使身份信息在公共信道传输过程中能够应对量子威胁，同时满足用户匿名性和不可追踪性。最后基于RLWE问题设计新的和
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针对基于Cybertwin的网络架构中通信双方存在信道安全以及隐私保护的问题，提出新的格上认证密钥交换协议。使用生物特征认证技术实现Cytertwin服务下的用户实名制登录和强身份认证需求，保证Cybertwin服务对用户网络行为的审计和追踪。通过引入通信方身份信息构造格上抗碰撞哈希函数，使身份信息在公共信道传输过程中能够应对量子威胁，同时满足用户匿名性和不可追踪性。最后基于RLWE问题设计新的和解机制，通过两轮交互共享安全会话密钥。协议在BPR模型下满足理论可证明安全，具有抗量子攻击、抗临时秘密值
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针对大数据环境下并行SVM (Support Vector Machine)算法存在冗余数据敏感，参数选取困难，并行化效率低等问题，提出了一种基于Relief和BFO算法的并行SVM算法RBFO-PSVM(Parallel SVM algorithm using Relief and Bacterial Foraging Optimization algorithm based on MapRed
目前，众多关于入侵检测系统(IDS)的研究都集中在网络流量识别和日志分析上，但是还存在另一种能够了解入侵检测问题的方法，即分析位于IDS核心的规则。基于签名的IDS会把其遭受攻击的特征封装到其本身的规则中，因此对规则的分析可以揭示恶意流量中的各种有用信息。文中对目前流行的开源入侵检测系统Snort的规则进行了统计和聚类分析，重点关注了规则使用的网络协议，揭示了Snort系统重点针对的恶意流量的类型
针对现有区块链系统可追溯性与隐私保护难以兼顾的问题，设计了一种可监管的区块链匿名交易系统模型。首先结合标识密码(IBC)和无证书公钥密码体制(CL-PKC)的优点，解决了单一标识密码托管密钥带来的隐患，在可保证安全条件下将用户交易标识与用户身份关联，保证了模型中的可监管性；其次，通过从网络层和应用层双层签名认证实现了隐私安全，既保证了用户交易内容和身份隐私的安全性，又确保权威机构能够根据异常交易进
通过建立一种基于人际关系的传染病传播仿真模型，对传染病传播过程以及预测在相关防控措施下疫情发展的趋势进行研究。基于人际关系描述个体间的接触与交互，以个体为单位建立仿真模型，根据中国卫健委平台收集武汉地区COVID-19疫情的初期数据调整模型参数，估算基本再生数(R0)验证模型，并模拟不同疫情防控手段的场景，探讨不同干预措施下疫情传播的趋势。建立的基于人际关系的传染病传播模型首先模拟了武汉疫情初期的
构建用户-项目交互网络并学习其表征是一种有效的推荐方法。已有的方法大多将交互网络视为静态同质网络，忽略了交互时序性和节点异质性的影响。针对这一问题，提出一种基于动态二分网络表示学习的推荐方法，首先构建时序加权二分网络，然后将用户节点和项目节点分别映射到不同的向量空间以保留网络的异质性，选择图卷积网络来聚合节点的一阶和高阶邻居信息，最后使用多层感知机学习两类节点嵌入的非线性关系并进行Top-N推荐。
针对传统谷物粉种类检测速度较慢的问题，本研究基于Zynq平台实现随机森林算法辅助微波无损检测技术对谷物粉种类进行高效准确识别。通过对随机森林模型硬件实现的分析研究，提出了一种改进模型参数结构，有效节省了硬件存储资源的消耗。为了缩短算法预测时间并降低系统功耗，在硬件实现时引入提前终止识别机制，在保证准确率不变的前提下避免不必要的决策树预测过程。针对Zedboard开发板，设计一种模型参数存储方案，充
针对合成少数类过采样技术等基于近邻值的过采样算法在处理数据类不平衡时，不能根据少数类样本分布情况及时调整模型参数，导致过采样后的数据集引入噪声，并且在原始分布区域上无差别地合成少数类实例造成过拟合等问题，提出了一种特征边界和密度适应的SMOTE算法(SMOTE algorithm for feature boundary and density adaptation)BDA-SMOTE。该算法为每
针对YOLO系列目标检测算法中复杂的网络模型和大量冗余参数问题，提出了一种基于自适应阈值的循环剪枝算法：在经过基础训练和稀疏化训练后，进入到自适应阈值剪枝模块，该模块针对缩放因子分布情况，通过缩放因子对通道和卷积层的重要性进行评估，自主学习到一个剪枝阈值，再对网络模型进行剪枝，此过程可以循环进行，并在通道剪枝和层剪枝中应用。本算法中的阈值不是人为设定，而是针对当前网络结构学习获得，通过剪枝获得一个
轻微认知衰退是阿尔茨海默病的早期阶段，而利用脑电信号进行轻微认知衰退的特征提取与分类是诊断轻微认知衰退的重要方法。在基于脑电人工智能轻微认知衰退自动检测技术中，现有研究只提取脑电波信号中的某一个特征或简单地拼接多个特征，这会导致这些方法并不能较好地考虑特征之间的相关性，并且会引发维度灾难的问题；提出了一种基于卷积神经网络的轻微认知衰退静息态脑电数据自动检测算法，通过提取脑电的功率谱及脑网络特征，并
如何及时高效地调度应急物资，减小突发事件带来的伤害，成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下，构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络，并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标，建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点，尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性，提出了一类考虑完全可行域思想的