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融合用户传播风险和节点影响力分析的虚假信息传播控制方法 被引量:1
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作者 荆军昌 张志勇 +2 位作者 宋斌 班爱莹 高东钧 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期360-369,共10页
在线社交网络中虚假信息传播蔓延成为当前网络空间安全治理面临的重要挑战。提出一种融合用户传播风险和节点影响力分析的虚假信息传播控制方法DDC-UPRNI(disinformation diffusion control method integrating user propagation risk a... 在线社交网络中虚假信息传播蔓延成为当前网络空间安全治理面临的重要挑战。提出一种融合用户传播风险和节点影响力分析的虚假信息传播控制方法DDC-UPRNI(disinformation diffusion control method integrating user propagation risk and node influence analysis)。综合考虑虚假信息传播特征空间的多样性和复杂性,通过自注意力机制实现用户传播虚假信息行为维度、时间维度和内容维度特征的嵌入表示,运用改进的无监督聚类K-means++算法实现不同用户传播风险等级的自动划分;设计一种自适应加权策略实现对离散粒子群优化算法的改进,进而提出一种基于离散粒子群优化的虚假信息传播关键节点选取方法,用于从具有特定传播风险等级的用户节点集合中选取若干个具有影响力的控制驱动节点,从而实现精准、高效的虚假信息传播控制;基于现实在线社交网络平台上开展试验,结果表明,所提出的DDC-UPRNI方法与现有算法相比,在控制效果和时间复杂度等重要指标上具有明显优势。该方法为社会网络空间中的虚假信息管控治理提供重要参考。 展开更多
关键词 在线社交网络 虚假信息 传播风险 嵌入表示 节点影响力 自适应加权 离散粒子群 传播控制
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基于大数据的汽车故障预警与维护系统研究
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作者 班爱莹 郝娜娜 《大众汽车》 2024年第4期0122-0124,共3页
近年来,随着汽车行业的发展,汽车数量不断增加,这给汽车维护和修理市场带来了巨大的商机,但也随之带来了一系列挑战。本研究采用大数据技术和先进的机器学习算法,对汽车的各种数据(如车速、油耗、发动机转速、温度等)进行了实时监测和分... 近年来,随着汽车行业的发展,汽车数量不断增加,这给汽车维护和修理市场带来了巨大的商机,但也随之带来了一系列挑战。本研究采用大数据技术和先进的机器学习算法,对汽车的各种数据(如车速、油耗、发动机转速、温度等)进行了实时监测和分析,从而及时发现并预测潜在的故障风险,为汽车维护人员提供精准的维护参考,降低汽车维护成本,提高维护效率。 展开更多
关键词 大数据 汽车故障 预警 维护系统
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关键节点双目标优化的虚假信息传播控制模型
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作者 荆军昌 张志勇 +1 位作者 班爱莹 高东钧 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期201-209,共9页
虚假信息传播控制是全球网络空间安全治理的热点领域。针对目前在线社交网络中的虚假信息传播控制研究,尚未考虑对关键节点集控制所产生的成本开销这一实际问题,提出了一种基于关键节点双目标优化的虚假信息传播控制模型。首先,根据用... 虚假信息传播控制是全球网络空间安全治理的热点领域。针对目前在线社交网络中的虚假信息传播控制研究,尚未考虑对关键节点集控制所产生的成本开销这一实际问题,提出了一种基于关键节点双目标优化的虚假信息传播控制模型。首先,根据用户节点在社交网络1-hop和2-hop区域的传播影响力以及节点的度中心性、k-shell等多种复杂网络特征,对两个优化目标(控制效果和控制成本)进行数学形式化表示;其次,设计一种融合自适应非线性策略的位翻转变异算法,实现对离散搜索空间的第2代非支配排序遗传算法改进,并将改进后第2代非支配排序遗传算法用于虚假信息传播关键节点集的选取,从而实现虚假信息传播控制效果最大化,控制成本开销最小化;最后,通过在真实在线社交网络平台上开展实验,分析模型参数对控制成本和控制效果的影响。实验结果表明,该模型与现有方法相比,在控制成本和控制效果的组合指标R TCTE上具有明显的优势。该模型适用于大规模复杂社交网络下最低成本的虚假信息传播控制。 展开更多
关键词 社交网络 虚假信息 关键节点 遗传算法 第2代非支配排序遗传算法
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图像处理技术在汽车质量检测中的应用与发展
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作者 郝娜娜 班爱莹 《大众汽车》 2024年第2期124-126,共3页
随着科技的不断进步,图像处理技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活和工作带来了极大的便利。在汽车产业中,图像处理技术也发挥着越来越重要的作用。基于此,本文系统介绍了图像处理技术在汽车质量检测中的应用,深入探讨了其在提高... 随着科技的不断进步,图像处理技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活和工作带来了极大的便利。在汽车产业中,图像处理技术也发挥着越来越重要的作用。基于此,本文系统介绍了图像处理技术在汽车质量检测中的应用,深入探讨了其在提高检测精度、效率和降低成本方面的优势,并对未来的发展趋势进行了分析。 展开更多
关键词 图像处理技术 汽车质量检测 应用发展
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基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方法 被引量:7
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作者 卫新乐 张志勇 +2 位作者 宋斌 毛岳恒 班爱莹 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期1541-1546,共6页
近年来,在线社交网络恶意用户呈现出分散性、潜伏性、复杂性等特征,如何在保障普通用户数据隐私的前提下,融合多方数据进行建模分析,实现对恶意用户的精确检测成为研究人员关注的焦点.本文提出了一种基于纵向联邦学习的社交网络跨平台... 近年来,在线社交网络恶意用户呈现出分散性、潜伏性、复杂性等特征,如何在保障普通用户数据隐私的前提下,融合多方数据进行建模分析,实现对恶意用户的精确检测成为研究人员关注的焦点.本文提出了一种基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方案.首先,通过对多源异构数据进行预处理,采用加密样本对齐和加密模型训练方法,构建了基于纵向联邦学习的跨平台恶意用户检测层次化架构;其次,对安全联邦提升树算法进行分析和改进,提出了一种面向多方隐私保护的恶意用户检测算法;最后,基于现实社交网络平台实验研究分析,所提出的方案不仅具有安全性,而且模型算法相较于其他两个基线模型,准确率分别提升了14.03%和1.918%. 展开更多
关键词 在线社交网络 隐私保护 联邦学习 恶意用户
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基于改进随机森林的物联网通信数据异常判定方法
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作者 班爱莹 段圆圆 《通信电源技术》 2025年第4期153-155,共3页
常规的物联网通信数据异常判定方法主要使用可扩展的面向服务的网际互连协议中间件(Scalable service-Oriented MiddlewarE over Internet Protocol,SOME/IP)协议处理通信中间件,易受交互流量异常问题影响,导致判定效果不佳。因此,提出... 常规的物联网通信数据异常判定方法主要使用可扩展的面向服务的网际互连协议中间件(Scalable service-Oriented MiddlewarE over Internet Protocol,SOME/IP)协议处理通信中间件,易受交互流量异常问题影响,导致判定效果不佳。因此,提出一种基于改进随机森林的物联网通信数据异常判定方法,即使用多标签处理物联网通信异常数据,利用改进随机森林进行物联网通信数据异常判定辨识,从而实现物联网通信数据异常判定。实验结果表明,设计的物联网通信数据异常判定方法的判定效果较好,各项指标较优,具有可靠性,有一定的应用价值,为提高物联网通信质量,保证基础通信安全性做出一定的贡献。 展开更多
关键词 改进随机森林 物联网 通信数据 异常 判定
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基于集成advGAN的黑盒迁移对抗攻击 被引量:1
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作者 黄帅娜 李玉祥 +2 位作者 毛岳恒 班爱莹 张志勇 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2391-2398,共8页
针对传统advGAN方法可高效地生成高保真度的对抗样本,但advGAN容易过拟合于原始样本空间流形导致迁移性变差的问题,,提出了一种集成advGAN的方法。在生成对抗网络中添加由多个分类模型的logits集成构成目标分类模型,汇聚所有模型输出的... 针对传统advGAN方法可高效地生成高保真度的对抗样本,但advGAN容易过拟合于原始样本空间流形导致迁移性变差的问题,,提出了一种集成advGAN的方法。在生成对抗网络中添加由多个分类模型的logits集成构成目标分类模型,汇聚所有模型输出的期望,着力降低过拟合现象,使得生成的对抗样本迁移性强且保真度高。在MNIST数据集上,使用集成advGAN方法生成的对抗样本迁移攻击成功率平均提高了6%,最高可达43.9%,在CIFAR-10数据集上,对抗样本迁移攻击成功率平均提高了7.6%,最高可达75.62%,且PSNR比起传统advGAN有提升。实验结果表明:集成advGAN方法可以生成具备更高对抗迁移性的高保真对抗样本。 展开更多
关键词 对抗样本 迁移性 advGAN 对抗攻击 深度学习
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