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基于深度学习的有效iPPG信号识别研究[其他][其他]

成像式光电容积描记法(iPPG)是一种利用摄像机远程测量血容量脉冲的技术，现已成为早期筛查动脉粥样硬化和心血管疾病的一种具有前景的技术。但iPPG信号中包含大量的噪声，传统的选取有效信号的方法准确度低，普适性差。基于以上问题，设计开发了基于Python的有效iPPG信号识别软件，该软件通过摄像头采集人脸视频并进行人脸定位，在动态的感兴趣区域中提取iPPG信号，并对信号进行预处理，最终使用基于深度学习的iPPG信号判别模型进行有效性识别，平均准确率高达95.1%,对于实际应用场景下的iPPG信号判别具有良好的准确性与稳定性，同时验证了使用深度学习进行非接触式信号有效性判别的可行性。

發(fā)表于：2022/9/28 下午5:42:28

注意力特征融合SSD算法对遥感图像的目标检测[其他][其他]

针对多尺度单发射击检测(Single Shot MultiBox Detector，SSD)算法对小目标物体检测效果不佳的问题，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法。首先，为了提升网络对小目标物体的检测性能，使用注意力特征融合模块对浅层特征图中的特征信息融合，在降低噪声的同时增强特征图中远距离像素的相关性；其次，针对训练过程中正负样本失衡导致的模型退化问题，结合聚焦分类损失函数对SSD算法中的损失函数优化;最后，引入迁移学习解决因训练数据较少导致的过拟合问题。实验结果表明，与SSD算法相比，AFF-SSD算法平均准确率均值提高8.09%，经过迁移学习后，AFF-SSD算法平均准确率均值提高3.47%。

發(fā)表于：2022/9/28 下午5:30:27

基于改进WL图核的代码克隆检测方法[其他][其他]

基于程序依赖图(Program Dependency Graph，PDG)的代码克隆检测方法是检测代码克隆的重要方法之一，近年来提出的基于Weisfeiler-Lehman(WL)图核迭代的近似图匹配方法在克隆检测中取得了较好的效果，但PDG中少量顶点的差异会随着图核迭代传播到越来越多的顶点，从而导致算法召回率的下降。为此，针对WL图核在克隆检测应用中存在的问题，提出了一种基于改进WL图核的代码克隆检测方法，将WL图核迭代过程中采用的普通哈希算法替换为局部敏感哈希，同时引入向量的相似性度量方法，进一步提升了对PDG近似子结构的识别能力。实验结果表明，改进后的方法不仅可以检测出更多的差异克隆对，同时还保持了良好的精度和时间性能。

發(fā)表于：2022/9/28 下午5:12:43

基于交互行为的突发事件微博用户社区识别及研究[其他][其他]

针对现有研究对于微博社区舆情用户关系研究不足的情况，提出了基于微博用户交互行为的微博社区发现算法。首先通过突发事件下用户发布的相关微博内容对微博用户间的交互行为进行分析，将用户间交互行为进行量化，根据用户交互次数计算出用户交互度；其次将用户交互度作为Louvain算法权重对突发事件下微博用户群体进行社区识别；最后根据社区识别结果结合用户博文内容研究不同社区内用户关注主题。实验结果表明该方法能更好地对微博用户社区进行划分，且不同社区内用户的讨论与关注重点有所不同，因此在进行网络舆论治理时能更有效地引导网络舆论。

發(fā)表于：2022/9/28 下午5:04:42

等保2.0时代电力监控系统安全防护体系建设研究[其他][其他]

通过分析电力监控系统现有的典型结构与安全建设需求，针对电力监控系统网络安全的脆弱性和薄弱点，结合等级保护2.0体系，提出了一种电力监控系统网络安全防护建设方案。该方案以“一个中心，三重防护”为核心思想，突出安全管理中心建设，明确通信网络、区域边界、计算环境的安全防护建设方法。以某发电企业电力监控系统生产控制区为试点，以等保2.0基本要求为衡量标准进行方案应用效果评估，结果表明，通过安全防护体系建设，可有效提升系统安全性。

發(fā)表于：2022/9/28 下午4:57:10

典型密码结构的不可能差分区分器研究[其他][其他]

20世纪40年代Shannon提出了对称密码设计的两个重要原则“混淆”和“扩散”，之后密码学者们基于这两个原则构造了Feistel、SP、广义Feistel、MISTY等主要整体结构，目前这些结构被广泛运用于各种标准密码算法和新型认证加密算法。对这几种主要密码算法的整体结构进行了介绍和研究，并基于具体结构的特点，系统地对广义Feistel结构中TYPE-I、TYPE-II、TYPE-III型结构构建了不可能差分区分器，对区分器轮数下界进行了推导和证明，为网络安全领域分组密码、序列密码、认证加密、Hash函数等对称密码的设计和分析提供了参考。

發(fā)表于：2022/9/28 下午4:43:40

基于CNN的国产商用分组密码算法识别研究[其他][其他]

随着国产商用密码算法的应用普及与商密应用测评工作的推进，商密算法的应用合规性备受关注。尝试针对商用分组密码算法开展识别研究，将其应用到密评工作中。提出了一种基于自动编码器和卷积神经网络结合的分组密码算法识别方案，将商密SM4算法与国际主要标准分组密码算法进行识别。利用NIST随机性测试方法对密文进行特征提取，最后借助卷积神经网络对密文特征进行训练和测试。实验表明，密码算法的密钥长度是否一致是影响识别准确率的重要因素，SM4与其他算法两两识别的准确率可达80%之上，并且识别效果与现有方案相比具有较高的准确率和稳定性。

發(fā)表于：2022/9/28 下午4:31:37

健康码的常态化治理：个人信息应用的问题与原则探究[其他][数据中心]

健康码是数据时代政府参与社会治理的技术创新，在紧急疫情防控中充分发挥其治理效能。随着社会回归常态，健康码的应用呈现出常态化与延展化趋势，这也意味着将有更多的个人数据被使用，个人信息的权益问题势必引起关注。这些问题从根本上涉及公权与私权的抗衡。基于此，为了进一步明确健康码在常态化治理中的个人信息法益范畴，引入比例原则的理论视角，结合数据活动的特点，提出“正当、必要、权衡”三原则，对健康码的常态化应用进行审查。

發(fā)表于：2022/9/28 下午4:14:14

数据跨境流动治理与对策研究[其他][其他]

数据是信息时代重要的国家战略资源，合理的数据流动在促进经济增长、加速创新、推动全球化方面发挥着重要作用。当前全球跨境数据流动监管体系处在形成关键期。我国作为全球数据资源大国，面临数字经济快速发展机遇，需要妥善规制处理数据跨境流动问题，在保障数据安全的基础上促进数据有序高效流动，为数字经济高质量发展提供有力支撑。在梳理美国、欧盟以及国际组织等主要国家和地区数据跨境流动研究最新进展的基础上，分析了各自特点，并结合我国数据跨境流动实际提出对策建议。

發(fā)表于：2022/9/28 下午3:06:27

量子自然语言处理算法在金融领域的应用探析[其他][其他]

量子自然语言处理(QNLP)是量子计算领域一个新兴研究领域，旨在通过利用某些量子现象，如叠加、纠缠、干涉等，设计和实施自然语言处理(Nature Language Process，NLP)模型，并在量子硬件上执行与语言相关的任务。针对商业银行的业务实践，创新地对QNLP算法进行适应性改进，并将其应用于商业银行外部的金融新闻情绪识别和内部客户服务评价等具体场景，为QNLP算法在金融行业的落地应用提供新思路。

發(fā)表于：2022/9/28 下午2:47:42