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机器学习中的成员推断攻击与防御研究[其他][其他]

随着机器学习渗透到日常生活中的各个方面，其数据隐私问题受到越来越多的关注。成员推断攻击是机器学习算法面临的安全威胁之一，用于推断特定数据是否存在于机器学习模型的训练集中，给用户带来极大的安全隐患，对机器学习模型的安全性提出挑战。为此，研究成员推断攻击不仅能发现隐私数据面临的威胁，而且还能为防御技术的提出提供思路。对近年来有关成员推断攻击的研究进行详细的分析，按照应用场景的不同将攻击分为判别模型攻击、生成模型攻击以及联邦学习攻击三类。同时根据成员推断攻击和防御的发展现状，阐述了影响攻击的因素以及经典的防御策略。最后指出成员推断攻击中仍需解决的问题以及未来的发展方向。

发表于：8/12/2021

基于多任务学习的无参考超分辨图像质量评估[其他][其他]

图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复其对应的高分辨率图像，是计算机视觉中的经典问题。为改进传统超分辨图像质量评价方法与人眼感知不一致的问题，提出一种基于多任务学习的超分辨图像质量评估网络。网络采用多任务学习的方式，分别学习图像的局部频率特征与质量分数，其中局部频率特征用来辅助网络进行图像质量分数的回归，提高分数预测的准确性和泛化能力。另外，在网络中加入协调注意力模块，进一步增强了模型的预测能力。实验结果表明，所提出的算法在QADS数据集上的SROCC、PLCC等指标优于目前先进的无参考超分辨图像质量评价方法。

发表于：8/12/2021

基于Flink流处理框架的FFT并行及优化[其他][其他]

FFT作为雷达信号处理的关键计算步骤之一，本质上是一个基于数据流的处理过程。以往的FFT计算大多集中在通用计算平台上进行并行计算实现，计算系统存在扩展性和鲁棒性问题。随着科学计算应用在Flink上的逐渐兴起，将FFT在Flink上进行并行和优化，不仅可以很好地利用框架自身良好的系统扩展性和鲁棒性，同时也能使其具备高吞吐的实时性能。基于Flink对FFT流处理算法流程进行了设计和优化，同时针对Flink对适用于FFT计算的缓存窗口机制进行了设计，实验结果表明，改进后FFT并行算法在多个大规模点数下计算速度均有所提高。

发表于：8/12/2021

一种基于CEEMDAN-LSTM组合的水体溶解氧预测方法[其他][其他]

为了对水体含氧量进行更好的监测，提高溶解氧含量预测精度，采用“先分解再集成”的结构，提出了CEEMDAN-LSTM组合预测模型。首先利用CEEMDAN得到分解后的各个分量，然后对每个分量进行LSTM建模预测，最后对所有的预测结果进行集成，得到最终预测结果。该模型解决了单个LSTM模型预测的延迟性，与单个LSTM预测模型相比，其拟合优度(R2)提高了3.3%，其余误差指标也均有所降低，预测精度得到了有效的提升；与其他模型相比，也更具优越性。

发表于：8/12/2021

基于深度网络的推荐系统偏置项改良研究[其他][其他]

传统的矩阵分解算法为用户和项目分别独立设置了偏置项，而没有深入挖掘特定用户对于特定项目的隐性偏好；同时，传统的排序预测推荐算法将用户所有打分过的项目都统一地设置为该用户的正例项目(无论用户给出了好评还是差评)，这导致训练完成的系统在实际应用中很可能会为用户继续推荐其厌恶的项目。因此提出了一种基于深度网络的推荐系统偏置项改良方案，该改良方案考虑了用户为特定项目所作的评分背后所蕴含的好恶态度，并学习出一个用户-项目联合偏置项加入到推荐过程中以提升推荐性能。在三个公开数据集上进行的对比实验结果表明，该改良方案可以有效地提升推荐的性能表现。

发表于：8/12/2021

基于特征集聚和卷积神经网络的恶意PDF文档检测方法[通信与网络][信息安全]

针对现有恶意PDF文档检测方法存在特征维度高、数据集样本少导致模型欠拟合等问题，提出了一种基于特征集聚和卷积神经网络的恶意PDF文档检测方法。该方法以词袋模型为基础，从PDF文档中提取常规特征和结构特征。然后以合并后特征簇最小方差为目标，使用Ward最小方差聚类方法实现特征集聚。最后，将聚合特征送入卷积神经网络分类模型进行训练。根据不同聚合特征数下模型性能的好坏，确定最优的聚合特征数。实验结果表明，该方法降低了特征维度，提升了模型的召回率，缓解了模型的欠拟合问题。纵向比较来看，在不同的良性样本和恶意样本比例下，遍历得到最优的聚合特征数，召回率平均提升了53%，F-score平均提升了0.44，运行时间平均缩短了27%；与PJScan、PDFrate、Luxor 3种检测工具横向相比，检测的综合性能平均提升了5%。

发表于：8/12/2021

汽车电气化竞争：获胜的途径[电源技术][汽车电子]

虽然 OEM 厂商正在推出电动汽车，以达到这些标准，但目前还没有一种统一方法，来为电机以及车辆的所有子系统供电。

发表于：8/12/2021

基于全同态加密的安全人脸识别算法[其他][其他]

人脸识别技术是计算机视觉研究的重要课题，在生物认证领域有着广泛的应用前景。然而人脸图像的易获取性使其被滥用，造成隐私的泄露，因此各界对用户人脸图像隐私问题的关注度日益提高。提出了一种基于全同态加密的安全人脸识别算法，可以有效地保护用户人脸图像的隐私，保证服务器在提供人脸识别服务时，不会学习到用户图像的任何信息。实验结果表明，该算法安全性较高，计算效率也有所提高。

发表于：8/11/2021

水下声呐通信安全研究[其他][其他]

随着人类对海洋的探索与开发，水下网络特别是水下通信技术逐渐成熟。水下通常使用声呐进行通信，而水下声呐通信信道具有传输速率低、误码率高、延时高和信道窄等缺陷，特别容易遭受恶意攻击。因此，必须重视水下声呐通信的安全问题。针对水下声呐通信系统安全防护等级较弱的现状，考虑水声通信的独特特性，概述了水下密码装备的未来发展趋势。进而，从保护数据机密性角度出发，设计了一型密码样机和一种轻量级密码算法，用于水下声呐通信加密技术的演示验证。测试结果表明：采用轻量级密码算法的密码样机非常适合水下通信安全防护，能够满足通信速率要求，这为未来水下声呐通信系统搭载密码系统奠定了一定研究基础。

发表于：8/11/2021

基于隐藏子空间的量子货币的攻击研究[其他][其他]

量子货币问题是量子密码学中认证问题的代表。Aaronson和Christiano提出了一种基于公钥的量子货币方案,并在隐藏子空间上证明了它的计算安全性。通过分析子空间的结构，对该方案提出有效的攻击,证明了一般子空间都有漏洞，只有具有复杂结构的子空间才具有出色的安全性，并改进了隐藏子空间方案的定义，严格要求由子空间形成的量子货币的任何量子位相互纠缠。最后从信息论的角度，证明了纠缠带来的新安全性。

发表于：8/11/2021

基于RLWE的可撤销分层属性加密方案[通信与网络][信息安全]

针对属性加密方案中的运行效率和属性更新问题，提出了一种基于环上误差学习问题(Learning With Error over Ring，RLWE)的可撤销分层属性加密方案。方案通过多等级的门限秘密共享矩阵将属性进行分层，权限等级高的属性恢复秘密的能力大于权限等级低的属性，且高权限等级不可被替代；另外，方案实现了属性级的用户撤销，基于第三方机构通过控制用户对属性陷门的获取降低了系统的计算开销。该方案能抵抗用户合谋攻击且满足随机预言机模型下的选择明文安全，与现有方案对比，在实现了属性分层的同时增加了属性撤销的功能，并在多项式环上进行运算，提高了加解密效率，对实际应用场景有更好的适应性。

发表于：8/11/2021

多变量公钥密码进展[通信与网络][信息安全]

量子计算的快速发展对当前普遍应用的公钥密码造成了严重威胁，抗量子计算的密码研究成为当前密码学术研究和标准化的热点问题。多变量密码作为抗量子密码的优秀候选方案受到了广泛的关注。介绍了当前多变量密码的基本原理，综述了其国内外研究进展，分析对比了几种典型的陷门构造技术和攻击技术，最后指出了当前研究存在的问题。

发表于：8/11/2021

【技术大咖测试笔记系列】之二：吉时利和Initial State全新方案，在家即可分析DAQ/DMM数据[测试测量][其他]

　　我记得自己担任高级项目经理那会儿，面对一个新产品开发环境，各个团队都压力山大，要为关键应用迅速推出优质产品，因此生命周期测试成为必须。如果一项测试半夜里无声无息中断了，那绝对让人深恶痛绝，因为它不仅浪费了我们宝贵的时间，还浪费了我们的测试装备。我花了无数个小时，通过图表理解数据。当时我想，如果能远程管理数据，那么我们得省多少时间省多少钱啊，但这只能是美好的想象。没办法，我们腾不出空闲装备，只能不断把数据倒到Excel中查看趋势，只能不断劝说技术人员在周末和节假日一直待命。

发表于：8/11/2021

智能功率模块IPM的结温评估[测试测量][其他]

　　IPM模块是电机驱动变频器的最重要的功率器件， 近些年随着IPM模块的小型化使模块Rth（j-c）变大，从而对温升带来了越来越多的挑战；虽然芯片技术的进步会降低器件损耗，能一定程度缓解小型化的温升问题，但不断成熟的控制技术和成本控制也需要更有效的利用结温评估结果进行灵活保护。在实际应用中，工程师最直接也是最常见的一个问题就是：我检测到了IPM的NTC的温度，那么里面IGBT&MOSFET真实的结温是多少？本文详细叙述了实际使用时对IPM模块的各种结温的计算和测试方法，从直接红外测试法，内埋热敏测试，壳温的测试方法，都进行详细说明，以指导技术人员通过测量模块自带的Tntc的温度估算或测试IPM变频模块的结温，然后利用开发样机测试结果对实际产品进行结温估算标定，评估IPM模块运行的可靠性。

发表于：8/11/2021

使用低功耗蓝牙，摆脱线缆束缚[通信与网络][消费电子]

　随着对附加传感器、智能显示器以及与外界联系能力的需求不断加强，设备和机器朝着更智能的方向发展。伴随这些功能而来的是复杂度增加。由于设备出现故障时，需要打开设备或连接到端口进行问题诊断，这会造成防水难度增加、产品成本和设备的维修成本增加等多重局限。很多时候，由于成本或结构尺寸因素，设备无法使用专用显示器。本文将讨论智能设备中的一些问题，以及为什么越来越多地使用低功耗蓝牙（BLE）来解决这些问题。

发表于：8/10/2021