基于深度哈希学习的知识库问答检索框架

知识库问答通常包含3个子任务：中心实体识别、实体链接和关系检测。鉴于当前知识库中通常包含数量巨大的实体和关系,为了进一步解决基于复杂规则和倒排索引在知识库中进行检索带来的搜索空间局限性、召回率偏低和难以兼顾语义信息等问题,提出了一种构造知识库问答检索框架的新方法。该框架包含文本召回和哈希召回两个主要模块,通过二次召回设计构成传统文本检索与保留语义信息的哈希码检索的级联检索模式。所提方法在大规模知识库问答测评基准KgCLUE和NLPCC2016提供的数据集上进行实验,结果表明：基于深度哈希学习的知识库问答检索框架可以高效地获取高质量的候选项,在适应大规模知识库的同时能够节省一定的时间开销。     

基于对比学习的无监督三元哈希方法

为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比损失的对比学习框架,在目标数据集上进行无监督的图像特征学习;接着,为了得到三元哈希编码,对学习到的图像特征使用平滑函数进行量化操作,解决离散函数量化后导致的零梯度问题;最后,应用改进后的对比损失,约束同属一张图像的增强视图的特征在哈希空间中尽可能地接近,从而使得三元哈希编码具有一定的辨识力,使其更好地应用于无监督图像检索任务。在CIFAR-10、NUS-WIDE、MSCOCO以及ImageNet100数据集上进行了大量对比实验,取得了较当前主流的无监督哈希方法更好的检索性能,从而验证了CUTHash方法的有效性。     

基于对抗投影学习的跨模态哈希检索

跨模态哈希检索以其较高的检索效率和较低的存储成本,在跨模态检索领域受到了广泛的关注.现有的跨模态哈希大多直接从多模态数据中学习哈希码,不能充分利用数据的语义信息,因此无法保证数据低维特征在模态间的分布一致性,解决这个问题的关键之一是要准确地度量多模态数据之间的相似度.为此,提出一种基于对抗投影学习的哈希(adversa...     

基于伪成对标签的深度无监督哈希学习

无监督的深度哈希学习方法由于缺少相似性监督信息,难以获取高质量的哈希编码.因此,文中提出端到端的基于伪成对标签的深度无监督哈希学习模型.首先对由预训练的深度卷积神经网络得到的图像特征进行统计分析,用于构造数据的语义相似性标签.再进行基于成对标签的有监督哈希学习.在两个常用的图像数据集CIFAR-10、NUS-WIDE上的实验表明,经文中方法得到的哈希编码在图像检索上的性能较优.     

基于元学习的深度哈希检索算法

随着移动互联网技术的发展,图像数据的规模越来越大,大规模图像检索任务已经成为了一个紧要的问题。由于检索速度快和存储消耗低,哈希算法受到了研究者的广泛关注。基于深度学习的哈希算法要达到较好的检索性能,需要一定数量的高质量训练数据来训练模型。然而现存的哈希方法通常忽视了数据集存在数据类别非平衡的问题,而这可能会降低检索性能。针对上述问题,提出了一种基于元学习网络的深度哈希检索算法。所提算法可以直接从数据中自动学习加权函数。该加权函数是只有一个隐含层的多层感知机（MLP）,在少量无偏差元数据的指导下,加权函数的参数可以和模型训练过程中的参数同时进行优化更新。元学习网络参数的更新方程可以解释为：较符合元学习数据的样本权重将被提高,而不符合元学习数据的样本权重将被减小。基于元学习网络的深度哈希检索算法可以有效减少非平衡数据对图像检索的影响,并可以提高模型的鲁棒性。在CIFAR-10等广泛使用的基准数据集上进行的大量实验表明,在非平衡比率较大时,所提算法的平均准确率均值（mAP）最佳;在非平均比率为200的条件下,所提算法的mAP比中心相似度量化算法、非对称深度监督哈希（ADSH）算法和快速可扩展监督哈希（FSSH）算法分别提高0.54个百分点,30.93个百分点和48.43个百分点。     

基于映射字典学习的跨模态哈希检索

针对网络上出现越来越多的多模态数据,如何在海量数据中检索不同模态的数据成为一个新的挑战.哈希方法把数据映射到Hamming空间,大大降低了计算复杂度,为海量数据的跨模态检索提供了一条有效的路径.然而,大部分现存方法生成的哈希码不包含任何语义信息,从而导致算法性能的下降.为了解决这个问题,本文提出一种基于映射字典学习的跨模态哈希检索算法.首先,利用映射字典学习一个共享语义子空间,在子空间保持数据模态间的相似性.然后,提出一种高效的迭代优化算法得到哈希函数,但是可以证明问题的解并不是唯一的.因此,本文提出通过学习一个正交旋转矩阵最小化量化误差,得到性能更好的哈希函数.最后,在两个公开数据集上的实验结果说明了该算法优于其他现存方法.     

图像篡改检测感知哈希技术综述

互联网的发展使得多媒体的真实性、完整性认证成为亟待解决的问题。感知哈希在理解图像内容基础上,通过简短的感知摘要来完成图像内容的识别和认证,为解决与多媒体认证相关的管理问题提供了一种更为便捷的方式。首先,总结了目前基于底层线索和基于学习的感知哈希图像篡改检测方法,并根据方法的不同特点进行了更为细致的分类。其次,介绍了常用的数据集,给出了三种算法性能评价指标,并在不同数据集上对最近的几种算法进行了定性和定量的比较分析。最后,对基于感知哈希的图像篡改检测的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

一种基于模糊哈希的Android变种恶意软件检测方法

Android移动平台中恶意软件变种数量与日俱增,为了能够高效快速地检测出变种样本,提出一种能够根据Apk中字符串以及函数长度分布特征,来生成模糊哈希值的方法,使得同类变种的恶意软件间的哈希值相似。在对变种恶意软件进行检测时,首先利用k-means方法对已知病毒库所产生的模糊哈希值进行聚类,从而简化病毒库。再利用哈密顿距离来计算其与病毒库中各模糊哈希间哈密顿距离。当距离小于阈值,则表示检测到变种。实验结果表明,提出的方法具有检测速度快,抗干扰能力强等特点。     

基于深度学习的加密恶意流量检测研究

随着网络安全防范意识增强,加密通信占据主流,加密流量快速增长。流量加密在保护隐私的同时,也掩饰非法企图,改变威胁形式。深度学习作为机器学习领域的重要分支,是流量分类的有力工具。近年来,将深度学习方法应用于入侵检测的研究不断深入,取得良好效果。在深入调研文献的基础上,将加密恶意流量检测的步骤总结归纳为“六步法”的一般检测框架模型,结合模型对数据处理及检测算法进行回顾总结,指出各类算法模型的优缺点,并对未来研究方向进行展望,以期为下一步研究提供帮助。     

基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法。首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类。实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法。     

代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法

目前针对恶意Android应用的静态检测方法大多基于对病毒哈希值的分析与匹配,无法迅速检测出新型恶意Android应用及其变种,为了降低现有静态检测的漏报率,提高对新型恶意应用的检测速度,提出一种通过深度网络融合模型实现的恶意Android应用检测方法。首先提取反编译得到的Android应用核心代码中的静态特征,随后进行代码向量化处理,最后使用深度学习网络进行分类判别。该方法实现了对恶意应用高准确度的识别,经过与现存方法的对比分析,验证了该方法在恶意代码检测中的优越性。     

二维空间中基于约束关系的RNN查询算法

反最近邻(RNN)查询问题是空间数据库中的研究热点问题,但传统算法主要集中在对整个数据集的查询。该文把约束关系的概念引入到了RNN查询中,给出在约束关系下如何利用索引结构进行查询的方法,并根据NN查询和RNN查询问题的内在联系给出相应求解CRNN问题的算法。实验表明该算法比传统算法更能提高查询效率。     

基于Bag-of-words和Hash编码的近似重复图像检测算法

针对近似重复图像检测的传统算法存在检测效率和准确率不够高的缺点,提出了基于Bag-of-words和哈希编码的近似重复图像检测算法。该算法首先利用Bag-of-words把一幅图像表示成一个500维的特征向量; 然后,利用主成分分析(PCA)和尺度不变特征转换(SIFT)进行特征降维,并利用Hash编码技术对特征进行编码; 最后,利用动态距离度量技术实现近似重复图像的检测。实验结果表明,利用该算法进行近似重复图像检测是完全可行的,在准确度和查全率之间做到了较好的平衡,查准率可达90%~95%,查全率可达70%~80%。     

基于两层分类器的恶意网页快速检测系统研究

针对当前传统静态恶意网页检测方案在面对海量的新增网页时面临的压力,引入了两段式的分析检测过程,并依次为每段检测提出相应的特征提取方案,通过层次化使用优化的朴素贝叶斯算法和支持向量机算法,设计并实现了一种兼顾效率和功能的恶意网页检测系统——TSMWD（two-step malicious Web page detection system）。第一层检测系统用于过滤大量的正常网页,其特点为效率高、速度快、更新迭代容易,真正率优先。第二层检测系统追求性能,对于检测的准确率要求较高,时间和资源的开销上适当放宽。实验结果表明,该架构能够在整体检测准确率基本不变的情况下,提高系统的检测速度,在时间一定的情况下,接纳更多的检测请求。     

基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别

提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。     

基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测

针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测（ILNS-kNN）方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标准样本;最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化（ILNS）将各阶段数据的中心平移到原点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时,能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测,从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。     

受限网络移动对象的概率最近邻查询

基于自由空间移动对象概率最近邻查询,给出受限网络移动对象概率最近邻(CNPNN)查询概念,提出一种基于网络概率Voronoi图的CNPNN查询算法.利用基于网络距离的概率度量得到不确定数据的网络概率Voronoi单元,建立网络概率Voronoi 图覆盖受限网络.使用对点查询具有优势的R+树,对不确定数据的网络概率Voronoi单元进行索引,减少搜索时间.确定查询对象所在网络Voronoi单元,得到查询对象最可能的最近邻.实验结果表明,该算法时间复杂度为O(n2+mlogmn),在一定条件下具有较好的性能.