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CS-GNN:用于真实世界漏洞检测的类敏感图神经网络: 2024年; 针对当前大多数基于深度学习的漏洞检测方法在应用于工业5.0系统中检测不平衡的真实世界的漏洞时,受到程序代码流程信息利用不足的限制,导致误报率很高的问题,提出了类敏感图神经网络(class-sensitive graph neural network,CS-GNN),一种新型的函数级真实世界漏洞检测方法。该方法基于代码属性图(code property graph,CPG)和异构图Transformer(heterogeneous graph transformer,HGT),有效提升了漏洞检测的能力和可靠性,以保护消费者数字生态系统的安全。HGT用于接收和学习代码生成的CPG上丰富的语义信息和语句间的关联信息,可以很好地学习到漏洞代码的相关特征。此外,还添加了一个新型的卷积池化模块,用于更好地进行样本特征区分。实验结果表明,CS-GNN实现了更好的检测准确度、精确度、召回率和F1得分,在同样的数据集上,将最先进的基于深度学习的方法提高了13.21%~153.75%。; 范春瞿治国王保卫孙乐; 关键词：漏洞检测

基于比特查询的多进制树标签防碰撞识别协议被引量：11: 2019年; 多标签碰撞问题被认为是射频识别系统中的一个关键问题.近来,许多基于比特追踪技术的查询树算法被提出用于有效的解决标签碰撞问题,然而由于无用的碰撞比特信息和空闲时隙的存在,这些查询树算法的性能都有待进一步提升.本文提出了一种基于比特查询的查询方法,该算法使得标签返回一个映射过比特串来取代原始的ID序列.同传统的ID查询相比较,比特查询不仅可以消除空闲查询还可以将碰撞标签分成更多子集并充分利用碰撞比特信息.基于该比特查询方法,我们提出了一种基于比特查询的多进制树(Bit query based M-ary tree,BQBMT)新型查询树算法,它通过多进制树迭代的分离碰撞,并通过比特查询模式和ID查询模式之间的最佳切换来快速识别标签.理论分析和仿真结果显示,BQBMT算法的的系统效率接近0. 89,超过了现有的QT算法和混合防碰撞算法.; 苏建许若钰姚永雷庄伟王保卫; 关键词：射频识别防碰撞

基于CSS类重定义策略的网页信息隐藏算法: 针对现有网页信息隐藏算法存在隐藏规则与网页内容或格式关联不紧密，抵抗检测或机器过滤的能力较弱等缺点，基于CSS类重定义的策略，提出了一种新的网页信息隐藏算法。通过重复定义CSS类，带来信息隐藏所需的冗余空间，通过改变引入...; 王保卫孙星明夏志华于江; 关键词：统计特性隐秘通信网页保护

基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型: 2024年; 为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异性最大为目标,得到基分类器集合和对应特征子集集合。利用聚类方法将验证集划分为若干类,以验证集分类准确率最高为目标,为每簇验证集选择最优的基分类器子集和对应的特征子集。在测试阶段,对测试集进行聚类,仅比较每簇测试样本和每簇验证样本数据分布的最大均值差异值,减少运算时间。每簇测试样本在相似度最高的验证集所对应的特征子集集合和基分类器子集下进行预测,并根据不同权重基分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的必要性和优越性,将本文方法与传统集成学习方法进行对比,结果表明,本文方法在信噪比分别为10、5 dB的条件下,分类准确率均提升约5%,具有更好的分类效果和泛化性能。; 徐雨芯曹建军王保卫翁年凤顾楚梅; 关键词：支持向量机蚁群优化算法辐射源个体识别

基于单辅助源校正的MUSIC测向性能分析与实验验证被引量：5: 2022年; 实际测向系统中,由于多通道微波组件、天线阵元及连接电缆等射频部件传输特性不一致的影响,使得接收通道失配问题不可避免。存在通道失配时,天线阵列的接收数据中含有幅度和相位误差,最终导致空间谱的波达方向(DOA)估计性能急剧下降甚至失效。本文针对这一问题,采用一种基于单辅助信源的通道校正算法,研究了该算法在通道数据预补偿和导向矢量修正的具体应用方法,并结合多信号分类算法(MUSIC)进行DOA估计。从信噪比、快拍数和均方根误差等仿真参数证实了校正算法的有效性,并利用硬件平台的实测数据,验证了校正算法能够对通道失配进行有效补偿并获得较高的DOA估计性能。; 郝崇宇施伟王保卫; 关键词：波达方向估计幅相误差

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王保卫