【摘 要】
：
动态频谱共享能够解决由于互联无线设备快速增长导致的频谱资源短缺问题,但用户需要向数据库提交位置信息来查询频谱的可用性,造成用户的隐私泄露,而多数位置信息保护方案较少同时考虑对主要用户(PU)和二级用户(SU)的位置隐私保护.提出一种基于盲签名和秘密共享的数据库驱动认知无线电网络隐私保护方案.通过对PU和SU的双重隐私保护,使用盲签名和匿名来确保匿名验证用户身份,同时运用秘密共享避免泄露用户信息.仿真结果表明,与PeDSS和LP-Goldberg等方案相比,该方案具有较好的评估性能和更高的安全性,能够更好地
【机 构】
：
上海电力大学 计算机科学与技术学院,上海 201306
论文部分内容阅读
动态频谱共享能够解决由于互联无线设备快速增长导致的频谱资源短缺问题,但用户需要向数据库提交位置信息来查询频谱的可用性,造成用户的隐私泄露,而多数位置信息保护方案较少同时考虑对主要用户(PU)和二级用户(SU)的位置隐私保护.提出一种基于盲签名和秘密共享的数据库驱动认知无线电网络隐私保护方案.通过对PU和SU的双重隐私保护,使用盲签名和匿名来确保匿名验证用户身份,同时运用秘密共享避免泄露用户信息.仿真结果表明,与PeDSS和LP-Goldberg等方案相比,该方案具有较好的评估性能和更高的安全性,能够更好地应用于移动环境中.
其他文献
深度回声状态网络是回声状态网络与深度学习思想的结合,合理选取不同谱半径的内部状态矩阵和弱积分参数能有效增强深度回声状态网络的多尺度时域特性.利用数据可视化分析输出矩阵在不同网络层中的分布关系,发现高层网络中部分神经元处于饱和工作状态且该状态抑制了网络动态预测能力.提出一种深度回声状态网络的输入矩阵自适应算法,在对网络内部状态的均值和方差进行递推估计的基础上判断神经元饱和状态,通过自适应调整各层输入权重的值来增强神经元动态性.数值计算结果表明,基于输入尺度自适应算法的深度回声状态网络相对同等规模的单层回声状
Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差.提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出不同标记下每类样本的极值点,以极值点到该类样本的中心距离乘以半径系数筛选新的样本,从而获得分布更为密集的样本集合,以此计算特征的FS得分,通过整体遍历全体样本的标记集合中的每个标记,并在遍历过程中针对具有更多标记数量的样本自适应地赋以标记权值,得到整体特征的平均FS得分,
方面级别文本情感分析旨在分析文本中不同方面所对应的情感趋向.传统基于神经网络的深度学习模型在文本情感分析的过程中,大多直接使用注意力机制而忽略了句法关系的重要性,即不能充分利用方面节点的上下文语义信息,导致情感趋向预测效果不佳.针对该问题,设计一种融合句法信息的图注意力神经网络模型,并将其应用于文本情感分析任务.利用预训练模型B E RT进行词嵌入得到初始词向量,将初始词向量输入双向门控循环神经网络以增强特征向量与上下文信息之间的融合,防止重要上下文语义信息丢失.通过融合句法信息的图注意力网络加强不同方面
现有强化学习探索策略存在过度探索的问题,导致智能体收敛速度减慢.通过设计一个基于奖励排序的存储表(M表)和ε-greedy改进算法,提出基于最佳子策略记忆的强化探索策略.将奖励值大于零的样本以子策略的形式存入M表,使其基于奖励降序排序,在整个训练过程中,使用与表中相似且奖励值较高的样本以子策略形式替换表中子策略,从而在表中形成一个能有效产生目前最优奖励的动作集合,提高探索的针对性,而不是随机探索.同时,在ε-greedy算法基础上按一定的概率分配,使智能体通过使用M表探索得到MEG探索策略.基于此,智能体
稀疏矩阵向量乘(SpMV)是求解稀疏线性方程组的计算核心,被广泛应用在经济学模型、信号处理等科学计算和工程应用中,对于SpMV及其调优技术的研究有助于提升解决相关领域问题的运算效率.传统SpMV自动调优方法基于硬件平台的体系结构参数设置来提升SpMV性能,但巨大的参数设置量导致搜索空间变大且自动调优耗时大幅增加.采用深度学习技术,基于卷积神经网络,构建由双通道稀疏矩阵特征融合以及稀疏矩阵特征与体系结构特征融合组成的SpMV运算性能预测模型,实现快速自动调优.为提高SpMV运算时间的预测精度,选取特征数据并
问题生成任务是指根据给定的文本段落和答案来自动生成对应的问题.针对现有问题生成方法存在的误差累积现象以及问题生成任务固有的“一对多”情况,提出一种带有关键词感知功能的问题生成方法.在预训练语言模型的基础上,实现关键词分类模型与问题生成模型的网络结构设计.输入文本段落中蕴含关键词,为使所生成的问题中包含同样的关键词以保证问题与段落的语义一致性,利用关键词分类模型提取出文本段落中的关键词,将关键词与非关键词的区分特征融入问题生成模型的输入中,该特征作为问题生成过程的全局信息,用以消除问题生成模型仅依赖局部最优
针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器(VAE)的谣言立场分类算法VAE-LSTM.对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量.在此基础上,使用长短时记忆(LSTM)网络处理向量序列数据进而实现分类.理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于
为解决对称密码中s盒和非线性布尔函数(NBF)在实现密码专用处理器时采用异构化设计导致的资源浪费问题,提出一种类AESs盒和NBF的可重构电路结构方法.分析s盒问题中的原有非线性布尔函数模块(NBFM),4-4、6-4的s盒电路能够提供更好的适配性,但不能很好地支持8-8的s盒电路.基于塔域分解理论,论证不同的类AESs盒电路差异在于输入前后的转换矩阵.采用混合基的方法将类AESs盒电路分解成GF(16)上的各个运算模块,并推导出模块比特级别表达式,在具体适配运算模块时采取门级实现、NBFM适配实现或对N
为保护文件系统的安全性,提出一种抗板级物理攻击的持久存储方法.利用ARM TrustZone技术构建持久存储架构,实现内存保护机制和持久存储保护服务,提高文件系统的物理安全性.基于片上内存(OCM)在可信执行环境(TEE)中的内核层建立内存保护机制,保证TEE的可信应用能够抵抗板级物理攻击.基于TEE的内存保护机制实现保护文件系统中敏感数据的持久存储保护服务,确保文件系统的机密性和完整性.在物理开发板上实现持久存储架构的原型系统,使用基准测试工具对原型系统进行性能评估,并分析性能损耗的原因.测试结果表明,
基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题.提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护.通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性.利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度.仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced_DLP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果.