长短期记忆网络的轨迹隐私保护

随着移动互联网的普及,位置查询已经成为用户享受服务的重要方式.然而在位置查询中,服务器可获取用户位置及轨迹信息这一特点会威胁到用户隐私.为此,提出了一种利用改进的长短期记忆网络来保护用户轨迹隐私的方法.首先可信第三方利用改进的长短期记忆网络预测用户未来时刻的位置点信息,之后第三方在构造匿名区域时,将其预测的位置点信息放入当前时刻进行请求,以打乱轨迹中的时序信息,并模糊服务器端的用户轨迹序列,从而有效保护用户轨迹隐私.同时,将未来时刻点放入当前时刻进行请求这一操作也克服了位置隐私保护中的匿名区域不合理问题,提高了系统服务的有效性.实验结果表明,该方法在用户轨迹的隐私性方面优于现有方法.     

基于路由协议的无线传感器网络源位置隐私保护探究

针对无线传感器网络源位置的隐私保护,讨论基于路由协议的幻影节点随机性分布及数据包概率转发的协议方式.随机性分布的方法保证了幻影节点在真实源节点周围得到均匀分布,增加了攻击者获取真实源节点位置的难度;概率转发则减少了幻影节点至基站的重复路径,延长了安全时间.仿真结果表明,基于路由协议的隐私保护方案,在只增加部分通信开销的情况下,有效延长了攻击者获取真实源节点位置的时间,有较好的隐私保护性能.     

基于区块链的物联网节点位置隐私保护模型

物联网正在改变消费者的行为和业务流程.针对物联网设备的信息隐私及安全问题,提出基于区块链技术的物联网设备位置信息保护模型.该模型首先借助区块链技术将记录设备标识,保证物联网设备信息不可篡改;然后基于白名单技术实现分布式哈希表网络,并对设备位置信息进行异或处理以隐藏物联网的网络拓扑,保护物联网设备的位置信息;最后根据k-匿名算法泛化数据的敏感属性为用户提供区域信息统计服务.实验结果证明该模型可以有效隐藏设备位置信息,同时能够提供定制的区域统计服务并且保护用户信息安全.     

有限反馈的多小区协作多模传输方法

摘要： 多小区协作多天线技术能够有效降低蜂窝系统小区间干扰,提升边缘吞吐率,然而其性能依赖于各基站获取的信道状态信息的准确性和基站间的协作程度. 该文以两小区模型为基础,分析了基于有限反馈的信道状态信息对多小区局部联合传输性能的影响,并针对用户在多小区边缘的分布特征,提出基于用户分布位置的多模传输切换策略. 仿真结果表明,该策略有效提升了小区边缘吞吐率.     

基于区块链和IPFS技术实现粮食供应链隐私信息保护

针对粮食供应链中信息共享时各主体面临的隐私问题,设计与实现了一个基于区块链和星际文件系统(interplanetary file system, IPFS)技术的隐私保护系统.该系统利用区块链来保存加密隐私信息的哈希值和用户设置的权限访问控制策略,而真正的隐私信息则在加密后存储于IPFS,在实现隐私信息安全存储的同时保障了用户对自身信息的有效掌控.为了实现灵活的权限管理,系统将隐私信息进行了分类;为了提升访问透明度以及鼓励用户共享隐私信息,系统还设计了一种积分方案.     

一种层次化的移动位置相关查询模型分析

本文介绍了一种基于分层的移动位置相关查询模型.通过分层,各层协同并自主的完成用户所需要的服务,提出采用移动位置服务器来实时跟踪用户当前位置,预见用户未来的路线,从而降低了位置更新代价,保证了查询结果的时效性,并对此模型的逻辑结构和关键技术进行了深入的分析和研究.     

基于边缘计算和稳态 遗传算法的AIoT资源调度研究

在万物互联时代,智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时,如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算（Edge Computing）是对云计算的补充和发展,具有低时延、位置敏感和无线接入等优点,能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先,基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后,对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法（SSGGA）进行了优化最后,根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外,基于iFogSim平台搭建了实验环境,仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延,并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值     

面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。     

一种基于InSAR技术的火山地形测量方法

由于断层、断裂等地貌特征,使利用InSAR技术获得的火山地形包裹相位图中易出现条纹密集、混叠等现象,为图像处理带来很大困难,很难准确恢复出火山真实地形的相位信息.为此,采用基于四向梯度自适应结合均值滤波的横向剪切四向加权最小二乘相位解缠图像处理方法,提出基于四向梯度的自适应滤波,利用一阶差分法判断图像边缘位置信息,有效去除噪声的同时提高边缘保持能力,解决边界模糊问题,结合均值滤波,更好地保留细节信息,提高图像清晰度.再采用横向剪切四向加权最小二乘算法进行相位解包裹,基于干涉图计算相位梯度值,利用离散余弦变换求解泊松方程获取真实相位.经仿真模拟实验验证,该算法运行时间短,解缠精度高,可准确地获取火山真实地形的相位信息.     

基于区块链和分层加密的物流隐私保护机制

研究了物流环节中用户隐私泄露数据问题.现有的物流隐私保护机制通常由第三方保管用户隐私数据,导致用户缺乏对信息的控制权.结合区块链技术和分层加密技术提出一种新型的物流用户隐私数据保护方案.该方案将区块链和匿名认证相结合设计出一种访问权限管理机制,实现用户对隐私数据访问权限的控制管理,以及隐私数据访问记录的可追溯性;此外该方案提出一种分层加密机制,通过嵌套访问控制树结构实现用户根据数据访问方属性确定其隐私数据的访问权限.安全性分析表明,所提出的物流隐私保护机制可以有效地保证隐私数据的安全性.     

基于CycleGAN的图像隐私保护

社交媒体和云平台为图像的传播和存储带来了便利,但同时也引起了人们对于图像隐私的担忧。因此,需要采取一定的措施去保护图像的隐私,以防止隐私被窃取和非法使用。基于上述目标,本文提出了基于循环对抗网络（cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN）的图像隐私保护。为了在图像隐私保护中兼顾可用性,该方法先用图像分割和CycleGAN组合,选择出不同的分割系数来辅助生成不同程度的隐私保护图像。然后利用可逆信息隐藏对生成的隐私保护图像进行信息的嵌入,从而阻止非法使用者在图像重构中提取隐私信息,进而保证了整个过程图像隐私保护和可用性的平衡。本文用PIPA数据集对该方法进行训练和测试,采用峰值信噪比和结构相似性指数作为客观指标对隐私保护的图像进行评估。实验结果表明,本方案在图像隐私保护和可用性两方面都优于其他对比方案。     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法(intelligent computing offloading method, ICOM).首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法(non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II)实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则(multi-criteria decision making, MCDM)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

面向边缘人工智能计算的区块链技术综述

区块链构建了一个分布式点对点的系统,作为一种安全可验证的分散确认事务的机制,广泛应用于金融经济、物联网、大数据、云计算和边缘计算领域.边缘人工智能计算(edge AI computing)即面向边缘网络应用场景的群智AI计算模式.在无人驾驶等高动态、超低延时、资源受限、数据与计算解耦的边缘网络应用场景下,跨域可信、隐私保护、入侵监测、细粒度激励等需求对区块链研究提出了进一步的挑战.关注到人工智能向边缘网络下放的趋势,该文讨论区块链在新兴的边缘人工智能计算领域的应用.首先介绍了区块链技术的基础架构,概述了相关研究和应用方向;接着从边缘人工智能计算的概念与兴起出发,详细分析并讨论了区块链技术在面向边缘人工智能计算领域的应用需求,包括相关研究综述、应用趋势和未来研究方向.此外,还总结了区块链技术应用在边缘人工智能计算方面的优势和未来仍需关注的问题.     

基于PHP的网络在线投票系统的设计与实现

基于互联网的用户反馈数据资源的动态采集及分组数据统计是进行决策的重要依据.本文以PHP+MySql为编程工具实现了多选网上投票系统.遵循投票的真实性和公平性原则,保护用户隐私,在该系统的用户身份识别模块中引入了动态IP识别功能,实现了特定IP用户无重复的网上投票系统.     

基于SGX的区块链交易隐私安全保护方法

与传统支付方式相比,区块链具有去中心化和隐私保护的优势,但涉及轻量型客户端交易的隐私安全性和用户友好性时仍存在问题.为此,提出了一种可以为区块链交易过程提供隐私保护的系统——SGXTrans.SGXTrans在轻量型客户端的设计框架上运用因特尔的软件防护扩展(software guard executions,SGX)...     

匿名可追溯的区块链数据交易方案

为解决区块链数据交易中用户身份等隐私数据泄露问题,提出一种基于联盟链和群签名的数据资产交易方案。采用联盟链节点准入机制实现注册用户的身份认证,引入可链接群签名技术实现用户交易的匿名性和交易记录的可追溯性,通过智能合约正确执行链上数据公平交换策略。最后对所提出的方案进行理论分析和仿真实验,表明该方案可以实现更加安全高效的去中心化数据交易。     

眼前节光学相干层析图像中央角膜厚度自动测量

为了自动获取所需医学参数,辅助医生诊断,提出了一种基于边缘检测和随机抽样一致性的中央角膜厚度自动测量方法. 采用边缘检测算子获得眼前节组织光学相干层析图像中的初始边缘,然后利用随机抽样一致性算法对初始中央角膜上边缘进行圆弧拟合,进一步提取中央角膜下边缘并采用相同方法进行圆弧拟合,根据得到的中央角膜上下边缘计算中央角膜厚度. 实验结果表明,该算法能排除图像中时常出现的中央亮线干扰,实时而准确地提取中央角膜上下边缘,得到的中央角膜厚度计算结果与人工分析基本一致,具有良好的应用价值和商业前景.     

认知网络中主用户接收机通信区域建模及分析

在现有认知无线网络模型综合分析的基础上,针对以主用户发射机为中心进行干扰区域建模的不足,提出一种基于主用户接收机为中心的认知网络模型.基于该模型,采用信息论的观点,在主用户最低吞吐量和主用户通信中断概率的限制条件下,分析得出了主用户通信半径、认知用户密度及主用户吞吐量的相互量化制约关系.数值分析结果验证了该模型在认知用户对主用户接收机干扰过程中的合理性和有效性.