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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
孙博文 张鹏 成茗宇 李新童 李祺
网络空间面临的恶意代码威胁日益严峻,传统恶意代码检测方法在恶意代码攻防对抗中逐渐暴露弊端。针对此现状,该文提出了基于代码灰度化图像增强的恶意代码检测方法,使用恶意代码ASCII字符信息和PE结构信息对传统恶意代码灰度化图像方法进行改进,构建RGB三维图像作为原始数据输入到检测算法,并使用一种带有空间金字塔池化结构的VGG16神经网络模型对恶意代码图像进行训练和预测。该文还提出了一种基于多标注归一化表示的方法来提高样本标签的可靠性,实验结果表明:该方案可以有效应对加壳、混淆等对抗手段,对新型恶意代码具有良好的检测效果。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘亚姝 王志海 侯跃然 严寒冰
计算机及网络技术的发展致使恶意代码数量每年以指数级数增长,对网络安全构成了严重的威胁。该文将恶意代码逆向分析与可视化相结合,提出了将可移植可执行(PE)文件的".text"段函数块的操作码序列simHash值可视化的方法,不仅提高了恶意代码可视化的效率,而且解决了操作码序列simHash值相似性判断困难的问题。实验结果表明:该可视化方法能够获得有效信息密度增强的分类特征;与传统恶意代码可视化方法相比,该方法更高效,分类结果更准确。
关键词：
恶意代码可视化 simHash 图像纹理
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
万润泽 雷建军 王海军
考虑到恶意节点篡改数据或者直接伪造数据对融合结果可能造成的影响,提出了一种基于安全数据融合的恶意行为检测机制来量化节点采集数据的可信程度,判断节点行为是否正常,并给出了恶意节点的发现与处理方法.仿真实验表明,该模型能够有效检测恶意节点,具有较高的检测率和较低的误检率.
关键词：
无线传感器网络 恶意节点 安全 数据融合
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 唐瑞文
根据Android应用在运行期的耗电时序波形与声波信号类似的特点,该文提出了一种基于Mel频谱倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)的恶意软件检测算法。首先计算耗电时序波形的MFCC,根据MFCC的分布构建Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)。然后采用GMM对电量消耗进行分析,通过对应用软件的分类处理识别恶意软件。实验证明:应用软件的功能与电量消耗关系密切,并且基于软件的电量消耗信息分析可以较准确地对移动终端的恶意
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 李航
针对现有恶意节点检测方法对无线Mesh网络恶意节点检测效率低的问题,该文提出一种基于移动Ad-hoc网络更优方案(better approach to mobile Ad-hoc networking,BATMAN)路由协议的恶意节点检测模型(malicious node detection model based on BATMAN,MNDMB)。在无线Mesh网络中使用BATMAN路由协议,在网络节点上安装源节点消息解析模块,根据解析模块生成的参数和相应阈值的比较判断出可疑节点,通过一致性投票机制计算
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
仝召茂 陈学海 马志艳 杨光友 张灿
针对夜间场景下苹果识别率低、实时性差的问题，提出了一种融合图像增强和迁移学习的YOLOv8n夜间苹果检测方法。首先，在YOLOv8n前端嵌入Zero-DCE模块增强夜间图像，更清晰地呈现苹果的轮廓和细节，降低夜间苹果图像的识别难度；其次，使用SPD-Conv进行下采样，增强模型细粒度特征的提取能力；在此基础上，针对夜间苹果数据集样本量少的问题，采用迁移学习训练策略，选取含有苹果类别的MS COCO数据集作为源域数据集，对于夜间场景下的目标域数据集，利用Zero-DCE增加其与日间苹果图像的相似度并在源域模型上微调目标域模型。基于上述方法，在夜间苹果图像数据集上进行了试验，结果显示，所提方法的模型的精确率P为97.0%、召回率R为93.4%、平均精度均值mAP0.5:0.95为74.6%，较YOLOv8n原始模型分别提升2.3、1.9和4.3百分点，同时该模型的FPS为22帧/s，可以满足实时性要求。消融试验显示，图像增强与迁移学习结合使用的效果超过两者单独使用时的效果之和。研究表明，改进后的模型在处理重叠、遮挡、绿果和光线过暗等复杂情形时都比原始模型表现更优，具有良好的鲁棒性。
[期刊] 林业科学
[作者]
吴福明 宋智豪 王超 符利勇 业巧林
【目的】提出一种基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强（SMA）方法，以解决因林火样本数据难以获取、各类别分布不均衡、场景表达能力不充分等导致林火检测效果不佳的问题。【方法】以河北省张家口市崇礼区采集的无人机林火图像为研究对象：1）对无人机视频进行预处理，构建原始数据集；2）采用类别统计、标注框中心化等方法分析数据存在的问题，如小目标居多、类别分布不均衡和标注框尺寸分散等；3）针对类别分布失衡问题，引入自适应参数，实现样本动态调整；4）为保证信息跨样本融合的有效性，提出新的参数指标IOA作为判定阈值，并给出合理参考值；5）设计12组消融试验，以无人机采集数据为样本，根据控制变量原则，对比原始数据、随机数据增强、马赛克数据增强和SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4主流算法中的林火检测结果；6）以MAP（平均查准率）为指标，评估不同数据增强方法在同一算法中的效果。【结果】消融试验结果显示，SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4算法中MAP分别为48.16%、82.02%、67.79%，相比原始数据分别提升12.14%、11.50%、36.83%，相比随机数据增强分别提升11.95%、4.86%、16.33%，相比马赛克数据增强分别提升1.06%、18.24%、1.79%。【结论】现有数据增强方法未能充分利用林火数据中蕴涵的信息，SMA方法引入自适应参数可解决样本分布不均衡问题，IOA指标引入能够实现数据跨样本融合。SMA方法在SSD、YOLOv3和YOLOv4算法中MAP相较传统方法均有提升，表现出对林火数据检测的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
芦效峰 蒋方朔 周箫 崔宝江 伊胜伟 沙晶
针对恶意样本行为分析,该文提出了一种组合机器学习框架,首先对应用程序编程接口(application programming interface,API)序列中调用的依赖关系进行功能层面上的分析,提取特征,使用随机森林进行检测;其次利用深度学习中的循环神经网络处理时间序列数据的特性,在冗余信息预处理的基础上,直接对序列进行学习和检测;最后对2种方法进行了组合.在恶意软件样本上进行的实验结果表明:2种方法均可有效检测恶意样本,但是组合学习的效果更优,AUC(area under the curve of R
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周红磊 张海涛 栾宇 苏欣宇
[目的/意义]丰富的互联网数据为洞悉真实事件提供了多维视角，快速识别突发事件并准确判断其所属类别，有助于各级政府及应急管理部门高效地管理应急情报资源。[方法/过程]研究构建了基于文本—图像增强的突发事件识别及分类的理论模型；通过文本卷积神经网络、视觉几何群网络搭建深度神经网络共同组成Multi-DNN模型；最后以真实的自然灾害类突发事件数据进行实例验证。[结果/结论]通过文本、图像相互增强，多模态特征融合能够提升突发事件识别及分类的准确率，同时在小样本数据的任务处理中仍有良好效果，证明不同模态的数据能够相互补充、相互印证，对其融合处理能够提供比单一模态更为准确和全面的信息分析。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
白鹏翔 倪英荐 杜文康 雷冬
桥梁的位移与模态参数是评价桥梁结构安全的重要标准。随着图像采集设备和数字图像方法的发展，基于数字图像方法的监测技术以其非接触式、高精度、低成本等优势得到广泛应用。针对桥梁位移监测问题，该文提出一种基于数字图像局部特征检测算法的桥梁动态位移监测方法。通过拍摄桥梁振动时的图像，再利用AKAZE算法结合改进的BRIEF算法进行特征点的检测与描述，然后通过快速最近邻（FLANN）算法进行特征点匹配，结合随机抽样一致（RANSAC）算法与邻近特征点位移一致性原则进行特征点误匹配剔除，从而获取桥梁的真实位移。结果表明，这种检测方法与对比方法结果在时域与频域上基本一致，精度可以达到毫米级，符合工程上桥梁位移测量的要求。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
仝美涵 康程程
反洗钱（Anti-Money Laundering,AML）旨在从海量支付交易中识别非法洗钱活动，是打击金融犯罪的关键防线。当前的反洗钱检测方法和模型存在一定的局限性，包括高昂的人力成本、适应新场景的能力不足以及处理复杂数据时准确度不高的问题。为解决这些问题，提出了一种基于数据增强的深度学习反洗钱智能检测模型。该模型通过深度学习技术自主提取特征，避免了对专家规则和手动特征总结的过度依赖。在此基础上，该模型还引入了数据增强技术，通过扩展训练数据集提高模型在各种场景和变化中的适应性，使其具备更高的可迁移性、泛化性和鲁棒性。在实际交易数据集上的实验表明，所提模型在准确率、召回率和AUC值上都优于已有的反洗钱模型，证明所提模型的先进性和有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
傅志中 赵宇飞 徐进
图像增强旨在改善和提高图像的显示质量,通过梯度进行增强是一种十分有效的方法。图形计算单元(GPU)因为其较高并行性和其特殊的结构特性,正被广泛地应用在算法加速和科学计算领域。为了提高学生对图像增强原理的理解,以及使学生掌握利用GPU进行算法实现的原理与过程,设计了基于GPU的图像增强实验。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
余霞 缪亦涵 张栩嘉 张子夫
依托本科生科研课堂实验课程研究成果，报告了一种基于波导增强的拉曼探头的食用油检测实验方案。在科研课堂教学研讨过程中，首先对拉曼信号的产生和波导增强的理论模型进行了深入的仿真和分析，然后结合食用油智能分类的具体应用场景，引入了PCA-UVE-ELM算法，实现了对不同拉曼信号的增强和分类，且该算法具有良好的可扩展性。本实验课程还对实验方法、实验步骤进行了改进设计，旨在提高学生的科研兴趣，培养他们的创新思维和钻研精神。
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