Steganalysis of neural networks based on parameter statistical bias

Many pretrained deep learning models have been released to help engineers and researchers develop deep learning-based systems or conduct research with minimall effort. Previous work has shown that at secret message can be embedded in neural network parameters without compromising the accuracy of the model. Malicious developers can, therefore, hide malware or other baneful information in pretrained models, causing harm to society. Hence, reliable detection of these vicious pretrained models is urgently needed. We analyze existing approaches for hiding messages and find that they will ineluctably cause biases in the parameter statistics. Therefore, we propose steganalysis methods for steganography on neural network parameters that extract statistics from benign and malicious models and build classifiers based on the extracted statistics. To the best of our knowledge, this is the first study on neural network steganalysis. The experimental results reveal that our proposed algorithm can effectively detect a model with an embedded message. Notably, our detection methods are still valid in cases where the payload of the stego model is low.     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

基于区块链技术的生鲜农产品溯源研究

为探究区块链技术在生鲜农产品流通过程中如何保障质量安全,利用演化博弈方法探究监管部门与生鲜农产品生产商关于生鲜食品质量安全溯源博弈过程.构建监管部门与生鲜农产品生产商的质量安全溯源的博弈支付矩阵,并进一步确立质量安全溯源的复制动态方程.通过对二维复制动态系统进行求解初步得到系统的平衡点,再分析平衡点的局部稳定性情况.结果显示,当生产商生产质量安全生鲜产品的收益大于生产不安全生鲜产品的收益时,双方博弈将最终演化到理想状态(1,0),即生产商将生产质量安全的生鲜农产品而监管部门选择不监管.由此可知,当生产商生产质量不安全的产品会获得更多收益时,监管部门可以采取罚金的方式来规范生产商安全生产.     

夯土遗址表层热劣化模拟试验研究

以武威明长城夯土遗址为例,通过现场调查及室内模拟试验,研究分析夯土遗址表层的热劣化机制.X射线衍射及电镜扫描试验表明:遗址表层与母墙土的矿物成分相似,表层微观结构平滑,但风化明显.热劣化模拟试验表明,试样表层热传导系数、热扩散系数及体积比热均低于母墙.热劣化过程中,表层与母墙的热传导系数与热扩散系数均维持稳定.研究认为,夯土遗址表层与母墙组成具有热性质差异的双层结构,在温差作用下,双层结构间的稳定热差异会使其接触面产生热应力差.热应力差的持续作用使接触面劣化疲劳,导致遗址表层与母墙分离,产生剥离病害.     

Breeding preferences in the treefrogs Dryophytes japonicus (Hylidae) in Mongolia

ABSTRACT

When a species occurs over a broad range of climates and landscapes, the breeding ecology of that species is expected to vary locally. Additionally, a basic knowledge of breeding ecology is required before other types of studies may be conducted, such as physiology or conservation. In North East Asia, Dryophytes japonicus is distributed from Japan to Mongolia, where its breeding ecology is unknown. The objectives of this study were to understand the breeding requirements of D. japonicus in this part of its range. We collected data for Dryophytes japonicus at 56 sites located within 23 independent localities in Northern Mongolia during the breeding season 2017. The data collected included habitat type and co-occurring amphibian, fishes and bird species. Our results show that the species prefers circa 70 m long oxbow lakes for breeding, while habitat characteristics, water quality and co-occurring species were not significantly associated with the occurrence of the species. We therefore conclude that D. japonicus is behaviourally plastic in Mongolia, as it is in other portions of its range, and that the species can use several types of environments and co-occur with different species at its breeding sites. Corvus dauuricus was the only bird species significant predicting the occurrence of D. japonicus, likely because of overlapping ecological preferences.     

桉树生态营林的理论探索与实践

桉树生态环境问题是世界性难题,迫切需要开展生态营林理论的探索与实践。本文通过系统地研究营林措施与人工林生态服务功能关系的变化规律,分析不同营林措施对桉树人工林生态服务功能的作用机制,并通过桉树生态营林实践,建立起现代桉树生态营林理论体系。文中提出生态营林的定义、生态营林原则和生态营林的理论体系。6年的生态营林实践表明,采取"低干扰、低投入、低污染"的生态营林方式,获得"高产量、高价值、高效率"的营林效果,实现长短结合、一般用材与珍贵用材结合、木材生产与生态服务协同提升的生态营林目标。该理论是解决当今桉树人工林木材生产和生态服务失衡以及生物安全、土壤安全、生态安全问题,实现高质量发展的重要理论基础,对推动我国现代林业高质量发展具有重要的指导作用。     

复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

基于淀粉经济、无毒的比色潜指纹检测

构建了一种基于淀粉的经济、无毒、实时的潜指纹比色检测方法.利用淀粉与指纹之间的氢键和范德华力作用,使淀粉有效识别出无孔和多孔基底上的潜指纹.通过将不同颜色的植物染料混合进淀粉,解决了由淀粉与基底之间顺色导致的检测对比度差的难题.该方法还表现出对老化潜指纹和重叠潜指纹的良好检测效果.     

学术会议质量综合评价研究及实践

学术会议活动在国家创新体系建设、学科交流与发展、科研人员成长过程中扮演着极为重要的角色.针对传统学术会议质量评价方法中存在的学术性要素不突出、适用领域狭窄等问题,提出了一种综合采用参会者定性反馈、会议定量特征分析、会议影响力大数据分析等评价信息源的质量评价框架,并对2018年举办的700余场国内学术会议开展了质量综合评价实践.结果 表明,中国学术会议呈规模持续增长、内容质控愈发严格、互动交流效果进一步突出、成果类型及传播方式进一步丰富等趋势,但不同学科、不同规模学术会议间质量差异较为显著,不同职称、不同国籍参会者对会议质量的感知存在明显差别.根据评价结果,从面向参会者诉求、优化会议组织及完善学会机制建设等方面提出了学术会议的质量提升建议.     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.