基于复杂样本的安全态势要素分类架构

针对网络安全态势要素获取中大规模复杂攻击样本分类困难的问题，提出一种基于条件变分自编码网络的安全态势要素分类架构。该架构分为编码网络和生成网络两部分，均采用深度神经网络作为其基础框架。编码网络用于对高维数据进行降维，提取其隐含特征;生成网络用于对降维后的样本进行重构，生成新的样本。在生成网络中引入混合密度模型优化其特征提取能力，提高重构数据的准确性。采用训练数据对该架构进行训练，训练后的编码网络作为分类器，识别样本类型;生成网络生成指定类别的样本数据，以平衡复杂样本中各类攻击样本的数量，提高分类精度。仿真结果表明，与其他对比模型相比，所提分类架构具有较好的降维效果和较高的态势要素分类精度。     

基于条件变分自编码器的问题生成方法

将条件变分自编码器作为辅助模块,引入预训练语言模型的编码解码过程,通过数据增强(潜在的语义扩充)以提高模型的鲁棒性。通过建立陈述句与疑问句之间的高维分布联系,由分布采样实现一对多的问题生成。结果表明,融合条件变分自编码器不仅能生成多样性的问题,也有助于提升问题生成的模型性能。在基于SQuAD数据集划分的2个答案可知问题生成数据集Split1和Split2上,BLEU-4值分别被提升到20.75%和21.61%。     

基于SNGAN的黑盒恶意软件对抗样本生成方法

基于变分自编码器的协同推荐算法可以帮助解决推荐算法中的稀疏性问题，但是由于变分自编码器模型先验是单一的高斯分布，使得表达趋向简单和平均，存在拟合不足的问题.高斯混合变分自编码器模型拥有更加复杂的先验，相对于原本的变分自编码器模型，它对于非线性的任务有着更强的适应性和效果，已被广泛应用于无监督聚类和半监督学习.受此启发，本文研究基于高斯混合变分自编码器模型的协同过滤算法.本文基于Cornac推荐系统比较框架设计实验，将高斯混合变分自编码器改进后用于协同推荐任务中，利用生成模型重新生成的用户-物品矩阵进行推荐.在推理模型和生成模型中分别用一层隐藏层提取深层特征增加模型鲁棒性，并且使用提前停止的训练策略以减少过拟合.本文在多组公开数据集上进行实验，与其他推荐算法在NDCG和召回率指标上进行对比.实验证明，改进的基于高斯混合变分自编码器模型的协同过滤算法在推荐任务中表现优异.     

基于小样本数据统计的双阶段舌位建模研究

舌头是人类重要的发音器官，对发音时其形状的降维分析能有效协助语言学家分析人类的发音模式。主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是目前最常用的舌位轮廓降维分析方法。近年来，基于深度学习的自动编码器在降维方面被证明优于PCA。然而，舌头隐藏于口腔内部，难以获得大量的相关数据，这使得传统自动编码器无法直接用于舌位轮廓建模研究。为此，本文提出一种面向小样本舌位运动轮廓数据的双阶段自动编码器降维方法。首先该方法采用主动形状模型(Active Shape Model, ASM)产生大量舌头轮廓生理变形数据，并构建通用轮廓重建模型；接着，在第一阶段模型上添加降维层，用于对舌位轮廓数据进行压缩和分析。实验选取了从人类发音X光片中获得的240个元音舌形数据，并将该方法与传统PCA方法进行比较。结果表明，所提出方法获得的元音舌位图谱在二维平面上相对于传统PCA方法，区分度更好，具有更好的舌形降维和重建能力。