物联网中安全通信协议的形式化分析

物联网中安全通信协议的安全性能低下问题普遍存在,同时在采用非形式化方法对物联网安全通信协议进行分析时也十分容易出错,这些问题的存在严重威胁着物联网网络的安全,也带来了恶劣的后果。为很好地解决这两个安全问题,并使物联网通信协议的安全性得到进一步的加强,物联网安全通信协议被提出,并在物联网中建立了协议主体模型和攻击者模型,此外,分析物联网的协议模型也采用了通信顺序进程CSP的形式化方法。文章就将介绍物联网中安全通信协议的形式化分析。     

基于免疫克隆选择和语义计算的自适应资源检索算法

针对传统聚类算法存在的聚类类别数难以确定、易陷入局部极大和无法反映用户反馈的语义信息的问题,提出了一种基于免疫克隆选择和语义计算的自适应资源检索算法。其主要处理环节是使用语义相似度计算公式来计算抗体的免疫优势;引入了自适应优先算子来动态调解聚类类别,检查用户动态反馈的有效性;引入组合因子来增加抗体种群中个体的多样性,以扩大解的搜索范围,避免过早出现早熟现象;实验结果表明,使用该算法比传统聚类算法具有良好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。     

一种基于本体的语义检索设计与实现

基于语义检索的目的,结合成语典故本体的构建,设计了一个基于成语典故本体的语义检索模型,阐述了检索模型中用户界面模块、数据存储模块、查询分析模块和检索分析模块的功能;分析了系统中的本体构建技术、分词技术及检索技术,设计并实现了词语相似度及概念相似度算法;通过语义检索系统的实验,得到较高的查全率和查准率.     

基于异构描述子的新型高斯混合模型图像自动标注方法

过去几十年以来,各种图像标注算法相继提出。这些方法要么需要很大的计算量,要么标注效果不理想。论文提出了一种基于异构描述子的新型高斯混合模型图像语义自动标注方法。本文的高斯混合模型是采用异构空间来构建的,不同于其他的高斯混合模型。对于每个标注词,在多个特征空间下分别用高斯模型来描述,形成对应子空间的“标注词分描述子”。由于各个分描述子描述不同标注词的能力有很大差别,因此通过机器学习的方法来融合这些分描述子,形成更加有效的“标注词描述子”,从而提高标注的准确率。论文提出的“标注词描述子”可以有效地建立图像高层语义概念与底层视觉特征之间的对应关系,准确地描述标注词的语义内容,从而提高图像的标注性能。通过在COREL数据集上的测试表明了方法的有效性。     

虚拟机自省中一种消除语义鸿沟的方法

虚拟机自省技术已经广泛应用于入侵检测和恶意软件分析等领域。但是由于语义鸿沟的存在,获取虚拟机内部信息时会导致其通用性和执行效率降低。通过分析现有语义鸿沟修复技术的不足,提出了一种称为ModSG的语义鸿沟消除方法。ModSG是一个模块化系统,将语义修复分为2部分：与用户直接交互的在线语义视图构建和与操作系统知识交互的离线高级语义解析。二者以独立的模块实现且后者为前者提供语义重构时必要的内核语义信息。针对不同虚拟机状态和不同内核版本操作系统的实验表明,ModSG在消除语义鸿沟上是准确和高效的。模块化设计和部署也使ModSG容易扩展到其他操作系统和虚拟化平台上。     

数据库形式化安全策略模型建模及分析方法

目前数据库形式化安全策略模型存在抽象层次较高、缺乏对数据库状态与约束的充分描述等问题,难以辅助用户发现商用数据库设计中的微小缺陷。提出了一种基于PVS语言的数据库形式化安全策略模型建模和分析方法,该方法较以往模型能够更加贴近实际数据库,应用范围更广,安全属性描述更加完整,描述的模型具有灵活的可扩展性,并且保证了建模与验证的效率。最后,将该方法应用于数据库管理系统BeyonDB的安全策略建模分析中,帮助发现了系统若干设计缺陷,证明了方法的有效性。     

基于结构特征的海量三维模型管理方法

虚拟现实和3D可视化技术的发展带来三维模型的海量增长,传统方法采用关键字匹配方式检索和管理海量模型数据,不能满足语义级别的模型检索和管理要求.提出一种基于结构特征的海量三维模型管理方法.使用该方法的思路框架,分析海量模型实例,通过聚类与分类的方法进行概念发现,构建管理特定领域的本体库,基于本体库设计并实现基于结构特征的三维模型管理系统,最后对系统进行应用和验证.结果表明该方法很好地解决了传统三维模型管理从单一维度管理模型的低效、冗余和难以重用,实现了三维模型的多维度高效检索和管理.     

基于感性工学的家庭服务机器人外形设计研究

目的 将消费者对于家庭服务机器人外形的感性认知进行系统量化,归纳出一般规律,并进一步将消费者的感性需求转化为新产品的设计要素。方法 运用感性工学中的语义差异法和层次分析法对现有产品进行分析,得出“亲和关爱”要求下的技术特征,并基于机器人现有的功能需求和机械结构提出新的设计方案。结论 开辟了一条用理性方法解决感性问题的新途径。     

一种构建地理国情本体属性库的方法——以天津市为例

地理国情监测是测绘服务科学发展的新手段和新途径,其主要任务是为各级政府综合决策提供客观、公正和准确的专题信息.如何实现地理国情专题信息的语义共享是地理国情提供跨行业、跨部门和跨学科的地理信息服务亟须解决的关键问题.本文基于本体的理论,提出一种构建地理国情本体属性库的方法,以天津市地理国情监测内容及其服务行业为知识域,对地理国情进行概念化和形式化表达,并用protégé软件实现了本体属性库的建设.     

基于多模态学习的空间科学实验图像描述

为了让科学家快速定位实验关键过程,获取更为详细的实验过程信息,需要对空间科学实验自动添加描述性文字内容.针对空间科学实验目标较小且数据样本较少的问题,本文提出了基于多模态学习的空间科学实验图像描述算法模型,主要分为四部分:基于改进U-Net的语义分割模型,基于语义分割的空间科学实验词汇候选,自下而上的通用场景图像特征向量提取和基于多模态学习的描述语句生成.此外,本文构建了空间科学实验目标数据集,包括语义掩码标注和图像描述标注,来对空间科学实验进行图像描述.实验结果表明:相对于经典的图像描述模型Neuraltalk2,本文提出的算法在精度评定方面,METEOR结果平均提升了0.089,SPICE结果平均提升了0.174;解决了空间科学实验目标较小、样本较少的难点,构建基于多模态学习的空间科学实验图像描述模型,满足对空间科学实验场景进行专业性、精准性的描述要求,实现从低层次感知到深层场景理解的能力.