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当期目录

    2023年 第58卷 第9期 刊出日期:2023-09-20
      
     
    元计算: 零信任下的新型计算范式
    成秀珍,吕卫锋,徐明辉,潘润宇,于东晓,王晨旭,禹勇,肖雪
    2023, 58(9):  1-15.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2023.168
    摘要 ( 516 )   HTML ( 11 )   PDF (7010KB) ( 363 )   收藏
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    互联网的普及对计算范式的发展产生了重大影响。随着新一代信息技术基础设施的不断完善, 学术界与工业界在持续探索新的计算范式, 以实现对算力的充分挖掘。海量物联网(internet of things, IoT)设备产生的庞大数据逐渐超出了以云服务器为代表的高性能后端的处理能力, 边缘计算(edge computing)通过云边端协同缓解了这一问题, 但仍存在算力利用率低、算/存容错性低,以及计算资源整合度低等困难与挑战。元计算(meta computing)是一种新型计算范式, 旨在零信任基础上, 打破算力藩篱, 整合网络中所有的可用计算与存储资源, 为各项任务提供高效、安全可靠、可容错的个性化服务, 同时利用密码学技术保护敏感数据信息, 确保用户数据的隐私性, 保证任务结果的准确性与可靠性, 最终实现“对任何一个人或者一项任务整个网络就是一台计算机”, 即“网络即计算机(network-as-a-computer, NaaC)”, 也称为“元计算机”(meta computer)。本文分析了元计算的三大功能目标, 据此提出了一个包含云边端资源、设备管理与零信任计算管理模块的元计算机架构。在该架构中, 设备管理模块将海量异构设备的资源抽象为可以自由操控的对象, 零信任计算管理模块则根据用户任务需求直接调度计算资源, 完成强容错的计算任务并输出可验证的计算结果, 最后进行结算。本文在剖析元计算机架构与功能特性的基础上, 分析了实现元计算机面临的技术挑战, 给出了元计算“从局部过渡到整体”的发展思路, 预测了元计算的未来应用场景, 为未来元计算的落地与发展规划出合理的突破路线。

    时间可控的指定测试者可搜索代理重加密方案
    吕娇,张茜,秦静
    2023, 58(9):  16-27.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.154
    摘要 ( 205 )   HTML ( 2 )   PDF (1881KB) ( 141 )   收藏
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    针对可搜索代理重加密被用于实现密文数据交换共享, 但其不支持时间可控的访问授权, 也不能抵抗离线关键词猜测攻击的问题, 提出一个时间可控的指定测试者可搜索代理重加密方案, 该方案支持数据所有者将云端密文数据的搜索和解密权限在指定的时间范围内动态地授予数据使用者, 并且能够抵抗外部敌手的离线关键词猜测攻击。此外, 将该方案应用于不同医院之间共享患者电子病历场景, 基于联盟区块链设计一个具体的电子病历共享方案。

    支持通配符和模糊搜索的加密方案
    赵博,秦静,刘晋璐
    2023, 58(9):  28-38.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.471
    摘要 ( 218 )   HTML ( 0 )   PDF (2133KB) ( 308 )   收藏
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    基于n-gram技术,提出了一个能够同时支持通配符和模糊搜索的加密方案。另外,利用布隆过滤器优化方案,减少了索引存储开销和搜索时间。安全性分析表明本文提出的方案是非适应性语义安全的,性能分析表明优化后的方案与已有方案相比在存储、通信及陷门生成方面都有更小的开销。

    面向LPWAN的受限设备协议漏洞自动化检测框架
    李飞序,严飞,程斌林,张立强
    2023, 58(9):  39-50.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.660
    摘要 ( 202 )   HTML ( 6 )   PDF (1396KB) ( 228 )   收藏
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    低功耗广域网(low power wide area network, LPWAN)作为一个强调低功耗的协议通常运行在资源受限设备上。一方面, 受限的资源给协议实现的安全性带来了严峻的挑战, 厂商通常难以在安全性与资源消耗上进行取舍。另一方面, 协议栈以裸机固件的形式部署在设备上, 各异的硬件特性使得其自动化分析较为困难。因此, 本文专门针对资源受限设备提出了一种基于符号执行与污点分析的协议栈分析框架ProSE, 能够针对固件中存在的协议漏洞进行检测。本文以LPWAN中最具代表性的LoRaWAN协议作为分析对象, 实现了多种漏洞的自动化检测, 并成功检测出6个厂商LoRaWAN实现中存在的20个潜在安全漏洞。

    广义SIMON类轮函数的密码学性质研究
    卢健伟,任济洲,关杰
    2023, 58(9):  51-58.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.162
    摘要 ( 180 )   HTML ( 0 )   PDF (882KB) ( 97 )   收藏
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    在SIMON类非线性函数的基础上进行扩展, 得到一种广义的非线性函数Fabcdn(X), 结构为(x<<<a)&(x<<<b)⊕(x<<<c)&(x<<<d), 并分析其差分和线性等密码学性质。给出差分矩阵的秩、输出差分与差分概率之间的对应关系; 给出差分概率的取值为0或1/2r, 其中r ∈ [0, n-1];证明当输出差分β=0时差分概率非0;给出特殊移位参数选取下, 差分概率取到1/2时差分对应的结构和计数公式。利用不相交化算法, 将相关优势取值问题转化为不相交二次型中二次项的个数计算问题, 给出相关优势的取值范围。本文的结论为轻量级非线性函数的构造提供一种新方法。

    一种用于航拍图像的目标检测算法
    李程,车文刚,高盛祥
    2023, 58(9):  59-70.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.349
    摘要 ( 195 )   HTML ( 6 )   PDF (13595KB) ( 179 )   收藏
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    提出了一种用于航拍图像的目标检测算法DSB-YOLO(depthwise separable convolutional backbone and YOLO)。在YOLOv5s的基础上, 首先从主干网提取特征图感受野的角度出发, 通过改变卷积核的间隔采样, 降低特征图的感受野以便更好地提取小目标的信息; 其次, 改进了网络Neck部分的特征金字塔模型(feature pyramid network, FPN)和路径聚合网络(path aggregation network, PAN)的特征融合路径, 从而使网络浅层采样的特征图中大量位置信息能够与网络深层提取的特征图较好地结合在一起, 有效地提高了小目标的准确检出率; 接着将C3Transformer模块加入到主干网络中, 用来整合全图信息; 然后, 对网络进行了轻量化处理, 把网络主干的部分卷积改为深度可分离卷积并集成了SE注意力机制, 其目的是聚焦并选择对目标检测任务有用的信息, 从而提升了模型的检测效率。利用VisDrone数据集进行的对比实验结果表明, 在输入图像分辨率为1 280×1 280像素时, 本文提出的DSB-YOLO算法测试平均精度指标mAP50、mAP0.5 ∶0.95与原模型相比, 分别提升了11%和17.5%;部署在嵌入式平台Jetson TX2上的运算速率可以达到21FPS, 模型性能达到适用标准。

    融合上下文的知识图谱补全方法
    那宇嘉,谢珺,杨海洋,续欣莹
    2023, 58(9):  71-80.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2022.2743
    摘要 ( 181 )   HTML ( 2 )   PDF (2341KB) ( 90 )   收藏
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    构建了一种融合了上下文的知识图谱补全模型。首先通过Inception网络得到给定头尾实体对的深度交互嵌入;其次定义和编码给定实体对的2种上、下文信息:邻接关系上下文和路径上下文;然后使用基于头尾交互嵌入的注意力机制,分别聚合给定实体对的邻接关系上下文和路径上下文;最后利用全连接层来融合给定实体对的2种上下文信息,预测给定实体对之间的关系。在数据集FB15K-237、WN18RR和NELL-995中与其他主流模型对比,实验结果证实了所提补全模型的有效性。

    融合基础属性和通信行为的移动用户个性化推荐
    吴贤君,唐绍诗,王明秋
    2023, 58(9):  81-93.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.007
    摘要 ( 169 )   HTML ( 0 )   PDF (2196KB) ( 81 )   收藏
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    基于经典矩阵分解模型, 提出融合用户基础属性和通信行为的矩阵分解模型, 对比两种模型在评分预测和Top-N推荐问题上的表现。对评分预测问题采用RFM模型构造用户-产品评分矩阵, 并结合移动产品的特点对RFM模型中部分指标进行调整, 得到能够更加准确、客观地反映用户对产品兴趣偏好的评分矩阵。对Top-N推荐问题采用将用户未有过订购行为的热门产品优先纳入负样本的负采样方法。结果表明, 融合用户基础属性和通信行为的矩阵分解模型在两种问题上具有更好的表现。

    不完备邻域加权多粒度决策理论粗糙集及三支决策
    王茜,张贤勇
    2023, 58(9):  94-104.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.430
    摘要 ( 184 )   HTML ( 0 )   PDF (6753KB) ( 117 )   收藏
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    关注粒度间差异性和不平衡性, 利用粒度分类能力挖掘粒度权重, 从而构建两种基于粒度加权策略的粗糙集模型实施相关的三支决策。首先, 根据边界域对知识划分的影响定义粒度重要度并诱导粒度权重, 融合权重与条件概率提出不完备邻域加权多粒度决策理论粗糙集, 得到三支决策。然后, 考虑属性的特定限制, 建立不完备邻域加权限制多粒度决策理论粗糙集, 得到相关性质与相互关系。最后, 利用可变三支决策进行实例分析与数据实验, 证实新模型的合理性与优越性。关于不完备邻域多粒度决策理论粗糙集, 两种加权模型优化改进与系统扩张了对应的基础模型, 有利于相关数据分析与决策制定。

    多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择
    杨梅,柯文静,王丹东
    2023, 58(9):  105-113, 126.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2022.5119
    摘要 ( 181 )   HTML ( 0 )   PDF (2598KB) ( 109 )   收藏
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    提出了一种多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择(feasible region localization and fast causal instance selection for multi-instance learning, FFCM)算法, 包含3个技术。可行域定位技术基于距离度量, 从正包中选出具有代表性的实例作为候选实例; 然后利用概率分析筛选负裁判包, 以最大限度缩减选择因果实例的可行域范围。快速因果实例选择技术利用候选实例与负裁判包的因果关系构建融合包, 设计因果性评判指标, 使用先验知识从候选实例中选择出因果实例。包映射技术基于因果实例和差值映射函数, 将包映射为有较高可区分性的单向量。本算法在27个常用数据集上进行了实验, 并与6个前沿的MIL算法进行了对比, 实验结果展示了FFCM的良好分类性能。

    形式背景下的多分知识结构与学习路径
    林宇静,李进金,陈惠琴
    2023, 58(9):  114-126.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.504
    摘要 ( 155 )   HTML ( 0 )   PDF (1108KB) ( 259 )   收藏
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    基于问题解答的多分评估体系, 运用形式概念分析的方法构建多分知识结构、寻找学习路径以及评估操作程序, 其目的是为了能够有效指导学习。首先, 提出由操作程序形式背景概念格构建多分知识结构的方法。其次, 引入良好操作程序形式背景, 在此背景下可进行逐步学习和有效评估操作程序。最后, 设计析取模型下寻找学习路径的算法步骤, 并举例说明算法步骤的有效性。