基于汉语特征的中文对抗样本生成方法

深度神经网络容易受到来自对抗样本的攻击,例如在文本分类任务中修改原始文本中的少量字、词、标点符号即可改变模型分类结果.目前NLP领域对中文对抗样本的研究较少且未充分结合汉语的语言特征.从中文情感分类场景入手,结合了汉语象形、表音等语言特征,提出一种字词级别的高质量的对抗样本生成方法 CWordCheater,涵盖字音、字形、标点符号等多个角度.针对形近字的替换方式,引入ConvAE网络完成汉字视觉向量的嵌入,进而生成形近字替换候选池.同时提出一种基于USE编码距离的语义约束方法避免对抗样本的语义偏移问题.构建一套多维度的对抗样本评估方法,从攻击效果和攻击代价两方面评估对抗样本的质量.实验结果表明, CWordAttacker在多个分类模型和多个数据集上能使分类准确率至少下降27.9%,同时拥有更小的基于视觉和语义的扰动代价.     

基于流特征的数据中心非对称流负载均衡方法

数据中心边界广泛部署的地址转换技术产生的非对称流为负载均衡系统的设计带来了挑战.为了解决软件负载均衡系统不能充分发挥多核处理器和网卡硬件能力的问题,提出一种基于流特征的非对称流负载均衡方法.首先,分析网卡的数据包散列机制,提出数据包调度算法,将数据包调度至预期的CPU核;然后,基于会话报文序列的时间与空间特征,构建大象流识别算法;最后,基于识别结果,提出负载均衡方法.实验结果表明,非对称流负载均衡方法可以正确处理非对称流的负载均衡,平均吞吐率提升约14.5%.     

隐私保护的群体感知数据交易算法

为解决群体感知数据交易模式下参与者数据隐私泄露的问题,提出了一种隐私保护的群体感知数据交易算法。首先,为实现对参与者的隐私保护,设计了基于差分隐私的聚合方案,参与者不再需要上传原始数据,而是按照任务需求对收集的数据进行分析和计算,将任务结果按照平台分配的隐私预算添加噪声后发送给平台;其次,为确保参与者的可信性,构建了参与者的信誉模型;最后,为激励消费者和参与者参与交易,在考虑消费者对结果偏差的容忍约束和参与者的隐私泄露补偿的基础上构建了交易优化模型以优化平台的收益,并给出了基于遗传算法的收益优化算法（POA）来求解该模型。仿真结果表明,POA不仅保护了参与者的隐私,而且在平台的收益方面相比于VENUS和DPDT分别提高了29.27%和20.45%。     

面向视角非对齐数据的多视角聚类方法

如何在视角对齐关系错位时有效进行非对齐多视角学习是一类新的挑战性问题。针对这一问题,提出面向视角非对齐数据的多视角聚类方法。一方面,为了捕获多视角异构特征的跨视角相似度信息,基于多视角非负矩阵分解进行表示学习,将原始特征嵌入一个可度量的低维同构空间。另一方面,在低维同构空间中,以二部图最优匹配模型建模视角对齐关系,并提出参考视角概念将模型推广至多视角情形。将表示学习和视角对齐关系学习整合到统一的Bi-level优化框架,使其在迭代中相互促进,进一步提高模型对视角非对齐数据的学习能力。在视角非对齐数据聚类应用上的大量实验结果表明,相比于8种先进的多视角聚类方法,所提方法在3个数据集上的多项性能指标均取得了较优的性能。     

基于多头注意力机制的用户窃电行为检测

窃电对社会和经济发展造成了重大损害。如何基于电力大数据来检测用户恶意窃电行为,已受到学术界和工业界的广泛关注。针对传统方法依赖于手工特征、行为序列表征不足和检测精度差等问题,提出了一种基于多头注意力机制的窃电检测模型(Electricity Theft Detection Based on Multi-Head Attention, ETD-MHA)。该模型基于双向门控循环神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)充分捕获用户用电行为序列的时序特征,引入多头注意力机制来进一步增强关键特征的区分度,并通过加深网络来提高学习效果。在爱尔兰和中国国家电网智能电表数据集上进行了大量的实验,结果表明,相比传统的逻辑回归(Linear Regression, LR)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest, RF)等多种算法,所提模型展现出了明显的优势。例如,在爱尔兰智能电表数据集上,其AUC值相比LR算法最高提升了34.6%。     

网络行为仿真综述

网络行为描述了网络上各类元素对象动态交互过程.它以各类网络服务协议及应用为运行载体,形成不断变化的丰富多样的网络行为,反映出网络拓扑结构给定时间内网络上的场景特点.网络行为仿真主要包括运行框架、背景流仿真、前景流仿真,将生产网络环境下网络行为按需映射到测试网络环境,提供一种按需灵活定制仿真再现能力.网络仿真应用场景不断发展,包括性能分析评估、产品和技术验证、网络入侵检测、网络攻防演练与研究发展等.为总结现有研究成果和存在的不足,分析未来发展趋势,梳理了网络行为仿真的相关概念和研究框架,从框架、背景流、前景流等技术层面总结了网络行为仿真的国内外研究现状,并对相关商业产品和开源软件工具进行了系统地分析调研,最后对网络行为仿真的未来发展进行了展望.     

SG-Edge: 电力物联网可信边缘计算框架关键技术

随着国家电网电力物联网的逐步推进,作为其核心支撑技术的边缘计算框架逐渐成为研究热点.首先,总结了物联网和边缘计算框架方面的已有研究工作;其次,通过分析电力物联网在业务场景、边缘计算、信息安全等方面的关键技术难题,提出了一种适应于电力物联网的可信边缘计算框架SG-Edge;随后,结合边缘框架的可信防护关键难题,给出了硬件可信引导、软件行为动态度量等关键技术方法;最后,从业务适应性、安全性以及性能等方面对SG-Edge进行了全面评估,并对未来研究可能面临的挑战进行了展望.     

基于渐进式、持续改进的研究生"产教融合"实践教学体系探究

分析实践教学管理体系的重要因素,介绍逐步建立规范化"产教融合"实践教学体系的过程;以软件测试实践教学体系为例,阐述如何通过持续改进方式、建立渐进式实践教学体系,使学生逐渐适应实践教学并从系统化、标准化、企业化的教学管理中受益,最后通过项目实践论证,说明这种教学体系可以帮助学生更快适应企业的工作方式,满足企业的要求。