基于核K-means的增量多视图聚类算法

针对基于核的多视图聚类算法(kernel based multi-view clustering method, MVKKM)在处理大规模数据集时运行时间长的缺点,引入增量聚类模型的概念,将MVKKM算法与增量聚类模型相结合,提出基于核K-means的多视图增量聚类算法(incremental multi-view clustering algorithm based on kernel K-means, IMVCKM)。通过将数据集分块,在每个数据块中使用MVKKM算法聚类,并将每个数据块的聚类中心作为下个数据块的初始聚类中心。将所有块的聚类中心进行整合后再次进行多视图聚类,得到最终的聚类结果。试验结果表明,在3个大规模数据集上,IMVCKM算法相较于MVKKM算法在3个评价指标上具有更好的聚类结果,且运行时间更短。该算法在保证聚类性能的基础上大大降低算法的运行时间。     

新的可证明安全的无证书代理盲签名

为满足实际应用中对于安全高效代理盲签名的需要,基于双线性对映射提出了一个新的无证书代理盲签名方案。方案中对相关参数进行预先计算,并作为系统公开参数发布,签名生成过程无须进行双线性对的运算,与现有同类算法比较,具有更高的计算效率,在实际应用中更具优势。在随机预言机模型和双线性Diffie-Hellman困难性假设下,证明了本文方案在两类攻击者适应性选择消息攻击和身份选择攻击下是存在不可伪造的。     

基于注意力机制的问句实体链接

问句实体链接不仅需要大量的数据处理和特征选择工作,而且容易形成错误累积,降低链接效果.针对这种情况,文中提出基于注意力机制的编码器-解码器问句实体链接模型.模型使用双向的长短期记忆网络编码问句,经过注意力机制解码,生成对应的实体指称和消歧信息输出,最后链接到知识库实体.在有关汽车领域车系产品问句和实体数据集上的实验表明,文中模型仅利用较少的上下文信息便可取得良好效果.     

内部攻击者安全模式下的签密密钥封装

基于SigncryptionKEM—DEM混合签密结构,提出一个内部攻击者安全模式下签密密钥封装的形式化定义,引入一个随机标签与验证算法来保证签密密钥封装在内部攻击者模式下的安全性。在形式化定义的基础上,对该定义在可证明安全概念下的保密性和数据完整性的安全进行讨论,给出相应的攻击游戏的安全模型。     

一个可公开验证且前向安全的签密方案

对一个可公开验证的签密方案进行了改进, 提出一个同时具有公开验证性的和前向安全的签密方案。使攻击者不可能通过发送者私钥得到本次及以前通信者的秘密信息,实现了可公开验证性和前向安全性。