最新刊期
2023年第69卷第1期
- 摘要：为将区块链交易应用于日常支付场景中，降低区块链交易的使用门槛，提出一种基于商户联盟的区块链快速交易方案。该方案充分考虑了日常支付的现实场景需求，将付款与交易分离，缩短了支付确认时延。针对现有工作中在押金以及交易手续费方面的不足，一方面通过设计筹码交易机制，释放系统内存在的被锁定资金，降低区块链交易在日常支付场景中的使用门槛；另一方面通过设计交易结算机制，将消费者结算与商户结算阶段解耦，增加商户结算的灵活性，降低交易手续费。考虑到交易过程中可能存在的作恶行为，本方案通过设计状态安全同步机制，为区块链快速交易提供安全保障。将本文方案与其他工作方案进行对比分析，结果表明，本文方案需要的手续费与押金更少，更加符合日常支付场景。关键词：区块链交易;日常支付;交易手续费501|231|0更新时间：2023-02-15
- 摘要：现有的后门检测方法研究主要聚焦于白盒场景，然而现实中很难获得对模型的完全访问权限。为此，本文研究了基于蒙特卡洛梯度估计的黑盒神经网络后门检测方法。通过将黑盒场景下后门触发器的逆向视作零阶优化问题，提出了黑盒触发器逆向算法来检测黑盒神经网络是否被植入后门，利用重要性采样结合规范化判断标准和早停策略，进一步提出了快速黑盒后门检测算法以降低黑盒后门检测的开销。在3个流行图像数据集上的实验结果均表明提出的方法能准确区分正常模型与植入后门的模型，且可以得到有效的后门触发器。关键词：人工智能安全;深度学习;神经网络;神经网络后门;安全审计439|668|0更新时间：2023-02-15
- 摘要：在以图像分类为目标任务的迁移学习场景下，针对攻击者能力和需求对应模型不一致的情况下攻击准确率较低的问题，提出面向特征向量差异性的成员推理攻击方案，构建阴影模型获取不同层次的特征向量，采用欧氏距离对不同特征向量之间的距离进行计算，提出阈值比较步骤对欧氏距离细化分类，并设计阈值选择策略。实验结果表明：在不访问教师模型的情况下，对教师模型实施成员推理攻击，所提攻击方案仍能实现较好的攻击性能。本文方案在Cats vs Dogs、Flowers102和CIFAR-100数据集上成员推理攻击准确率分别达到0.728、0.632和0.581，揭示了迁移学习场景下成员推理攻击的有效性。随着学生模型训练时冻结层数的增加，本文方案在Cats vs Dogs数据集上的攻击性能得到提升。关键词：机器学习;成员推理攻击;迁移学习217|438|0更新时间：2023-02-15
- 摘要：隐私保护是区块链研究的热点问题，大量区块链项目的交易信息以明文的形式储存在链上，泄露了相关的交易信息，不能保障用户的隐私，也阻碍了区块链技术在金融等实际应用中的落地。因此如何有效地保护交易的隐私性引起了广泛研究。在分析Paillier算法解密原理的基础上，结合Paillier加密算法与ElGamal加密算法提出了同态加密算法PailGamal，该算法既支持密文直接解密，又支持监管方对所有密文进行监管。结合该PailGamal算法与范围证明方案Bulletproofs设计了一种可监管且高效的隐私交易方案。该交易方案使用PailGamal算法对交易金额进行加密，除了监管方和交易双方外，其他任何人无法知晓交易金额，而且利用范围证明技术在提供隐私保护的同时保证了数据的可用性和合法性；监管方既可以监管每一笔交易的金额，也可以监管一段时间的金额，既达到监管目的，又有效保护用户隐私。由于交易接收方可以直接解密任意交易金额，该方案从博弈论的角度将密文合法性检查放到链下进行，减少了交易的链上数据量。关键词：区块链;隐私交易;可监管;零知识证明;同态加密319|497|2更新时间：2023-02-15
- 摘要：针对目前基于口令解决区块链私钥丢失问题的方案中面临的口令遗忘和泄露的问题，提出一种基于密保问题的多答案保护秘密共享方案（multi-answer protected secret sharing，MAPSS）。该方案允许用户将一个秘密共享给多个服务器，并令所有服务器存储多个密保问题，之后用户仅需向部分（阈值）服务器提供部分（阈值）密保问题的答案就能重构该秘密。该方案不仅可以用于区块链私钥找回，还支持抗遗忘和泄露的找回策略；该方案无需公钥基础设施且高效。在随机预言机模型下证明了该方案的安全性基于Threshold Parallel One-More Diffie-Hellman （TP-OMDH）假设，实现了该方案的系统原型，验证了该方案的实用性。关键词：区块链私钥;密保问题;秘密共享;多答案保护秘密共享方案134|990|2更新时间：2023-02-15
信息安全
- 摘要：近年来，文本方面级的细粒度情感分析受到了越来越多的重视，并且在医疗文本方面的作用也越来越大。与粗粒度情感分析相比，细粒度情感分析可以区分医疗文本的每个具体方面词，并且可以得到每个方面词所表达的情感信息。方面级情感分析任务需要考虑方面词和情感词之间的交互，而医疗文本既可作为方面词，又可作为情感词。因此，提出了一个包含上下文位置潜在信息的方面级情感分析模型，实现对于医疗文本信息的情感分析。医疗文本中与特定方面词情感极性判断相关的上下文词一般位于该方面词的附近，而且由于医疗方面词的上下文的词数量存在差异，可能会导致词嵌入向量表示的属性变化，使得方面词的相对位置会有所不同。因此，提出了一种新的上下文位置调整函数，通过调整上下文词在不同位置的权重，增强与指定方面词相关的情感极性词的针对性，减轻方面词两侧词数差异对情感极性判断的干扰。同时，为了将包含特定方面的情感信息的方面词以向量表示，引入了一个线性条件随机场模型辅助建立方面词向量表示的模型。最终，使用焦点损失函数来训练模型参数，处理医疗文本中的情感分析的类不平衡问题。关键词：自然语言处理;方面级情感分析;语境权重调整;焦点损失函数428|624|0更新时间：2023-02-15
- 摘要：乳腺癌电子病历承载着丰富的乳腺癌诊断和治疗信息。对这些病历文本进行知识抽取并构建相应的知识图谱，有助于面向乳腺癌诊断的智能化数据分析及辅助决策支持系统的构建。本文以乳腺癌超声检查报告为研究样本，在知识抽取、知识图谱构建和应用开展实例研究。结合乳腺癌诊疗指南和临床专家经验，构建了乳腺癌诊断知识图谱本体及概念层；基于BiLSTM-Attention-CRF模型，开展了针对超声检查报告的知识抽取工作，模型的准确率、召回率及F1值均达到了96%以上；最后，构建知识图谱并开展可视化分析、数据查询、辅助诊断等应用研究。结果表明，所构建的知识图谱在帮助提高电子病历数据质量、提升临床诊疗效果和改善医学决策性能等方面具有较大的应用价值。关键词：乳腺癌;知识图谱;知识抽取;可视化;辅助决策486|607|1更新时间：2023-02-15
- 摘要：图像地理定位任务的目标是对于给定的现实图像实现其地理位置的预测，在目前主流方法中，这种预测通过将输入图像与数据库中带有地理标签的图像进行匹配实现。由于缺乏全面的带有地理标签的地面图像，已有的数据库都是通过带有经纬度标签的卫星图像来建立的，而卫星图像相对于地面图像的巨大视角变化则给图像的匹配带来了挑战。本文提出了一种新的用于跨视角图像转换的条件生成对抗网络Crossview Attention Seq（CAS），使其生成由卫星图像转换得到的地面辅助信息。CAS由图像的语义分割信息达到了更好的生成效果，同时又通过模块中的空域注意力机制压制了转换的噪声。CAS所生成的转换信息与查询图像一起被输入到图像匹配框架当中，进行参数的优化和特征表示的学习。基于孪生网络模型搭建了新的图像匹配框架，并将新的损失函数结合到训练过程中，与传统三元组损失相比，它大大提升了模型整体优化的效果。实验结果表明，本文提出的方法在两个经典图像定位数据集上对比基线模型达到了更高的定位精度，并且对低信息量的数据具有更强的鲁棒性。关键词：图像地理定位;跨视角图像转换;孪生网络515|987|2更新时间：2023-02-15
- 摘要：在RGB-D显著性检测视觉任务中，RGB彩色模态和深度模态的信息均被视为十分重要的特征线索。但现有的RGB-D显著性检测模型无法高效执行多尺度特征的交互和多模态特征的融合，因此在真实的开放场景下表现欠佳。针对上述问题，提出了一种基于协同注意力（synergistic attention）机制的RGB-D显著性检测算法模型（SANet），并引入多模态学习中通用的引导与教导策略（guidance and teaching strategy）。在编码器进行多尺度特征提取的阶段中进行隐式引导（implicit guidance），在解码器进行特征融合时进行显式的教导（explicit teaching），实现了编码、解码的分阶段学习。在4个显著性检测评测数据集上进行的综合实验表明，该算法在4个评测指标上均优于已有的18个前沿RGB-D显著性检测模型。关键词：视觉认知机制;协同注意力机制;显著性检测;RGB-D显著性检测203|748|0更新时间：2023-02-15
- 摘要：提出一种基于注意力机制的连续手语识别算法ACN（attention-based 3D convolutional neural network），能够识别复杂背景下的连续手语。该算法首先利用背景去除模块，对包含复杂背景的手语视频进行预处理；然后，通过基于空间注意力机制的3D-ResNet（3D residual convolutional neural network）提取时空融合信息；最后，采用结合时间注意力机制的长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络进行序列学习，得到最终的识别结果。算法在大规模中国连续手语数据集CSL100上表现优异；在面向不同复杂背景的情况下，算法表现出良好的泛化性能，模型引入的时空注意力机制是切实有效的。关键词：连续手语识别;复杂背景;注意力机制;长短期记忆447|807|1更新时间：2023-02-15
- 摘要：在面向建筑领域的文档推荐任务上，为了更好地理解用户偏好，提出了一种多任务学习方法KGRP（unifying knowledge graph learning and recommendation： for a better user preferences），它将知识图谱嵌入和文档推荐两个任务联合学习。我们为KGRP设计了一个交叉压缩单元，它能够显式地为文档特征和实体特征之间的高阶交互建模，补充文档和实体的信息，让两个任务共享更多的特征信息。在建筑领域的文档数据集上实验结果显示，KGRP算法推荐性能良好，能够根据用户的交互行为与偏好模型推荐合适的文档。关键词：推荐系统;知识图谱;联合学习;可解释性144|366|0更新时间：2023-02-15
- 摘要：无感人脸识别是指在用户无感知条件下自动地采集用户人脸信息以进行身份认证，它具有低交互、无接触、高度并行化的特点，适用于具有实时性需求的无感交互场景。无感人脸识别包括无感交互、目标提取和识别三个环节。本文分别从这三个环节对无感人脸识别技术进行了梳理，综述了人脸注册与人脸库构建技术，人脸图像无感采集技术，基于深度学习的多尺度人脸提取和识别技术的发展状况。介绍了现阶段无感人脸识别的应用场景与挑战，指出随着数据库构建技术、无感采集技术及基于深度学习的进一步发展及安全保障体系的构建，无感人脸识别技术将凭借其无感与并行的优势获得更广泛地应用。关键词：无感人脸识别;无感交互;自动图像采集;身份识别365|870|1更新时间：2023-02-15
信息处理和图像识别
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