公开可验证的模型遗忘方案

  

全球数字化进程的加速伴随着数据主体信息失控现象日益显著。国内外数据安全相关法律相继出台,其中遗忘权(the Right to Be Forgotten)强调了数据主体拥有从数据使用方撤回其数据的权利。模型遗忘(Machine Unlearning)是机器学习领域践行遗忘权的技术,… …   相似文献

翁嘉思;辜燕云;刘家男;李明;翁健 《计算机学报》2025,(2):477-496

面向云边个性化模型解耦的聚类联邦学习方法

  

联邦学习是一种前沿的分布式学习范式,该技术允许多个边缘客户端协作训练全局模型,而无需客户端共享数据至中央服务器,有效缓解了深度模型训练的“数据孤岛”和数据隐私安全问题。生成式人工智能的发展推动了更大规模的模型和数据集应用,加剧了联邦学习所面临的现实挑战,特别是由客户端本地数据高度… …   相似文献

杜甜;陈星延;寇纲;赵宇;许长桥 《计算机学报》2025,(2):407-432

车联网中云链融合隐私保护分布式计算卸载方案

  

随着车联网技术的迅猛发展,智能汽车中的车载应用越来越多地面临处理时延敏感且计算密集型任务的挑战。尽管车载计算单元具有一定的计算能力,但其有限的资源无法应对时延敏感的复杂任务。针对上述问题,计算卸载至资源丰富的云端是一种可行的解决方案。然而,远程云服务器的传输成本和通信延迟成为卸载… …   相似文献

王强;赵全;王颖;周福才;徐剑 《计算机学报》2025,(2):433-450

基于双卷积自编码器的自适应波束形成

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在低信噪比环境下,阵列天线获取空域信号的来波方向极其困难,导致一般的波束形成方法无法准确形成正对入射信号的波束。针对上述问题,该文提出了一种基于双卷积自编码器的盲接收自适应波束形成(Dual Convolutional AutoEncoder-Adaptive Beamformi… …   相似文献

蒋伊琳;李帅;郑沛;唐元博 《电子与信息学报》2025,(2):510-518

自适应聚类中心个数选择：一种联邦学习的隐私效用平衡方法

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联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对梯度数据添加噪声。然而在采用了相应的隐私技术来降低敏感数据泄… …   相似文献

宁博;宁一鸣;杨超;周新;李冠宇;马茜 《电子与信息学报》2025,(2):519-529

基于低秩正则联合稀疏建模的图像去噪算法

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非局部稀疏表示模型,如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型,通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性,在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚,避免了NP-hard稀疏编码,但只能得到近似的稀疏表示。… …   相似文献

查志远;袁鑫;张嘉超;朱策 《电子与信息学报》2025,(2):561-572

一种基于无人机与智能反射面的隐蔽通信系统研究

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隐蔽通信可以在被监控的情况下安全传输数据,是网络安全领域重要分支。然而,实际通信系统具有通信环境复杂、覆盖范围广等特点,这使得隐蔽通信很难部署。为此,该文提出一种基于智能反射面(IRS)与无人机(UAV)辅助的无线隐蔽通信系统。引入智能反射面作为中继节点转发发送者的信号,使用无人… …   相似文献

刘学敏;钱玉文;宋耀良;束锋;陈魁宇;朱捷伟 《电子与信息学报》2025,(2):386-396

可重构智能表面辅助的联合空间和码索引调制通信系统

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传统的可重构智能表面辅助的空间调制(RIS-SM)通信系统利用接收天线的索引来传输额外的信息比特,因此该系统数据传输速率的提升是以增加接收机天线数为代价。为了提高RIS-SM系统的数据传输速率和能量效率,该文提出可重构智能表面辅助的联合空间和码索引调制(RIS-JSCIM)通信系… …   相似文献

陈平平;张云馨;杜伟庆 《电子与信息学报》2025,(2):439-448

高精度可扩展的密态隐私保护语音分类

  

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战,提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议,因避免使用昂贵的自举操作,可有效提升深层次密文乘法的计算效率,从而使得方案可扩展到更深层次… …   相似文献

王雷蕾;宋考;张媛媛;毕仁万;熊金波 《计算机科学与探索》2025,(2):528-538

结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐

  

基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型（GIHR-GNN）。使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量,有效融合全局和局部信息,解决图神经网络善于捕… …   相似文献

王永贵;于琦 《计算机科学与探索》2025,(2):502-512

一种预测未知节点的融合影响力最大化的知识可迁移GNN模型

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在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络（Graph Neural Network, GNN）模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKTGNN根据用户的关注去构建一个图结构数据,由改进的投票排名算法VoteRank++选出图数据中影响力最大的节点对未知节点进行知识迁移,通过KTGNN利用影响力最大的节点将未知节点的信息进行完善或者补全,进而预测出大多数未知节点的一个关注重点。在五个数据集上的实验结果表明,VRKTGNN总体明显优于十个对比模型。具体来说,与最优的对比模型KTGNN相比,VRKTGNN在Github-web数据集上性能非常接近,而在Twitch-DE、Tolokers、Twitter、Twitch-EN数据集上的F₁值分别提升5.73%、2.9%、2.86%和1.83%。这些结果均表明,该文新提出的模型鲁棒性更强,能够利用影响力最大的节点对社交网络中的未知节点进行有效预测,且对复杂网络更具优势。… …   相似文献

曾志林;张超群;吴国富;汤卫东;李灏然;李婉秋 《中文信息学报》2025,39(2):89-99,110

Step2Vec:面向动力学传播的网络表示学习方法

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网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用效果不佳,因此该文提出了基于动力学传播的采样方法,称为Step2… …   相似文献

陈奇;焦鹏飞;王震;鲍青 《中文信息学报》2025,39(2):100-110

利用词链提高文档级神经机器翻译的词汇翻译一致性

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近年来,各种上下文感知模块的引入,使得文档级神经机器翻译(Document-level Neural Machine Translation, DNMT)取得了令人瞩目的进步。受“一个语篇一个翻译(one translation per discourse)”的启发,该文在代表性… …   相似文献

雷翔宇;李军辉 《中文信息学报》2025,39(2):72-79

面向高清人体图像生成的数据基准与模型框架

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目的 姿态引导下的人物图像生成具有广泛的应用潜力,受到了广泛关注。低分辨率场景的姿态引导人物图像生成任务取得了很大成功。然而在高分辨率场景下,现有的人体姿态迁移数据集存在分辨率低或多样性差等问题,同时也缺乏相关高分辨率图像生成方法。针对这一问题,构建了具有多模态辅助数据的大规模高… …   相似文献

徐正国;普碧才;秦建明;项炎平;彭振江;宋纯锋 《中国图象图形学报》2025,(2):375-390

DoTI：面向数据业务的TEE融合技术研究

  

协同平台面临系统和数据安全的挑战,可信执行环境（TEE）通过硬件隔离技术实现基于明文的机密计算,确保代码和数据的机密性与完整性。然而,异构的TEE技术使得同一份代码或程序无法直接在不同TEE架构中直接运行并相互提供可信的数据操作接口,导致跨TEE场景下任务协同执行的安全问题。为了… …   相似文献

马承彦;卢笛;马鑫迪;习宁;王锦锦;马建峰 《通信学报》2025,46(2):18-28

基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法

  

利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平面进行联合检测和定位。为提高投影处理效率,提出一种改进… …   相似文献

何振宇;毛亿;杨扬;陈武 《通信学报》2025,46(2):44-58

基于自然语言增强的签到轨迹与用户匹配方法

  

随着定位技术和传感器的高速发展,用户移动轨迹数据日渐丰富,但大多分散在不同平台上。为了全面利用这些数据并准确反映用户的真实行为,对轨迹用户匹配的研究变得至关重要。该任务旨在从海量签到轨迹数据中精准关联用户身份。近年来,研究者们尝试运用循环神经网络、注意力机制等方法深入挖掘轨迹数据… …   相似文献

王天一;林友芳;贡乐天;陈炜;郭晟楠;万怀宇 《计算机科学》2025,52(2):99-106

基于多粒度多尺度深度时空模型的长期序列预测方法

  

时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖掘数据的时空信息。为解决这一问题,提出了一种多粒度多尺度深度… …   相似文献

陈加毫;谢良;廖思灏;吴雨琛;徐海蛟 《计算机科学》2025,52(2):91-98

面向智能物联网异构嵌入式芯片的自适应算子并行分割方法

  

随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及。在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点。深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池供电的移动设备的能效管理提出了更高要求。当今移动设备中异构处… …   相似文献

林政;刘思聪;郭斌;丁亚三;於志文 《计算机科学》2025,52(2):299-309

基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类

  

现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类方法(MLF… …   相似文献

辛永杰;蔡江辉;贺艳婷;苏美红;史晨辉;杨海峰 《计算机科学》2025,52(2):145-157