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1. 融合环境标签平滑与核范数差异的领域自适应

丁美荣, 卓金鑫, 陆玉武, 刘庆龙, 郎济聪

《计算机应用》唯一官方网站 2025, 45 (4): 1130-1138. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024040417

摘要（39）

HTML （3）

PDF （2993KB）（16）

现有的领域自适应方法过于关注源域的细粒度特征学习，从而削弱了相关方法有效推广到目标域的能力，导致这些方法容易在特定的环境中过度拟合，且缺乏对复杂环境的鲁棒性。为了解决上述问题，提出一个融合环境标签平滑与核范数差异（ELSND）的领域自适应模型。所提模型通过环境标签平滑模块，减小真实标签的概率，增大非真实标签的概率，进而增强模型对不同场景的适应性。同时，运用核范数差异模块度量源域与目标域的分布差异，从而提高决策边界处样本的分类确定性。在Office-31、Office-Home和MiniDomainNet这3个领域的自适应基准数据集上进行大量实验。结果表明，与先进的基线模型DomainAdaptor-Aug （DomainAdaptor with generalized entropy minimization-Augmentation）在MiniDomainNet数据集上相比，ELSND模型在图像分类领域自适应任务上的精确度提升了1.23个百分点。因此，所提模型在图像分类时具有更高的精确度和泛化性。

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2. 基于自动编码器的深度伪造图像检测方法

张亚, 金鑫, 江倩, 李昕洁, 董云云, 姚绍文

计算机应用 2021, 41 (10): 2985-2990. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122046

摘要（597）

PDF （769KB）（475）

基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨，一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频，可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响，也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题，提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先，借助高斯滤波对图像进行预处理，提取高频信息作为模型输入；然后，利用自动编码器对图像进行特征提取，并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果；最后，通过消融实验证明，采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明，与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比，所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时，可以有效检测多种生成方法所伪造的图像，其平均准确率可达97.10%，明显优于对比方法，且其泛化性能也明显优于对比方法。

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3. 移动群智感知中原始数据隐私保护算法

金鑫, 王涛春, 吕成梅, 王成田, 陈付龙, 赵传信

计算机应用 2020, 40 (11): 3249-3254. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020020236

摘要（451）

PDF （631KB）（573）

随着移动智能设备的普及，移动群智感知（MCS）得到广泛应用的同时面临着严重的隐私泄露问题。针对现有的移动群智感知中的原始数据隐私保护方案不能抵御共谋攻击，降低了感知数据可用性的情况，提出一种基于移动节点的数据隐私保护算法（DPPMN）。首先，使用DPPMN中的节点管理器建立在线节点列表并将其发送给源节点，源节点通过列表构建数据传输的匿名路径；然后，使用paillier加密方案加密数据；接着，将密文沿路径上传至应用服务器；最后，服务器解密密文得到所需的感知数据。在数据传输时使用加解密操作，确保了攻击者不能窃听感知数据的内容，且无法沿路径追溯数据的来源。DPPMN能保证应用服务器在不侵犯节点隐私的情况下访问原始数据。理论分析和实验结果表明，DPPMN在增加适当通信量的情况下，具有较高的数据安全性，可以在抵御共谋攻击的同时不影响数据的可用性。

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4. 基于贝叶斯网络的楼层定位算法

张榜, 朱金鑫, 徐正蓺, 刘盼, 魏建明

计算机应用 2019, 39 (8): 2468-2474. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010119

摘要（563）

PDF （1037KB）（367）

针对在室内定位导航过程中单独依赖行人高度位移推测楼层位置误差较大的问题，提出一种基于贝叶斯网络的楼层定位算法。该算法先是利用扩展卡尔曼滤波（EKF）对惯性传感器数据和气压计数据进行融合，计算出行人垂直位移；然后利用误差补偿后的加速度积分特征对行人在楼梯中的转角进行检测；最后，利用贝叶斯网络融合行人行走高度和转角信息推测行人在某一层的概率，从而将行人定位在建筑物中最可能出现的楼层上。实验结果表明，与基于高度的楼层定位算法相比，所提算法的楼层定位准确率提升6.81%；与平台检测算法相比，该算法的楼层定位准确率提升14.51%；所提算法在总共1247次楼层变换实验中，楼层定位准确率达到99.36%。

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5. 基于硬件虚拟化的虚拟机进程代码分页式度量方法

蔡梦娟, 陈兴蜀, 金鑫, 赵成, 殷明勇

计算机应用 2018, 38 (2): 305-309. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082167

摘要（478）

PDF （1037KB）（624）

云环境下恶意软件可利用多种手段篡改虚拟机（VM）中关键业务代码，威胁其运行的稳定性。传统的基于主机的度量系统易被绕过或攻击而失效，针对在虚拟机监视器（VMM）层难以获取虚拟机中运行进程完整代码段并对其进行完整性验证的问题，提出基于硬件虚拟化的虚拟机进程代码分页式度量方法。该方法以基于内核的虚拟机（KVM）作为虚拟机监视器，在VMM层捕获虚拟机进程的系统调用作为度量流程的触发点，基于相对地址偏移解决了不同版本虚拟机之间的语义差异，实现了分页式度量方法在VMM层透明地验证虚拟机中运行进程代码段的完整性。实现的原型系统——虚拟机分页式度量系统（VMPMS）能有效度量虚拟机中进程，性能损耗在可接受范围内。

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6. 基于硬件虚拟化的虚拟机文件完整性监控

赵成, 陈兴蜀, 金鑫

计算机应用 2017, 37 (2): 388-391. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.02.0388

摘要（749）

PDF （807KB）（646）

为保护虚拟机敏感文件的完整性，针对外部监控中基于指令监控方式性能消耗大、兼容性低和灵活性差等缺点，提出一种基于硬件虚拟化的文件完整性监控（OFM）系统。该系统以基于内核的虚拟机（KVM）作为虚拟机监视器，可动态实时地配置敏感文件访问监控策略；OFM可修改虚拟机系统调用表项以透明拦截文件操作相关系统调用，以监控策略为依据判定虚拟机进程操作文件的合法性，并对非法进程进行处理。在虚拟机中采用性能测试软件Unixbench进行仿真，其中OFM在文件监控方面优于基于指令的监控方式，且不影响虚拟机其他类型系统调用。实验结果表明，OFM可以有效地监控虚拟机文件的完整性，具有更好的兼容性、灵活性和更低的性能损耗。

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7. 基于近邻传播的分布式数据流聚类算法

张建朋金鑫陈福才陈鸿昶候颖

计算机应用 2013, 33 (09): 2477-2481. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2477

摘要（804）

PDF （839KB）（535）

针对分布式数据流聚类算法存在的聚类质量不高、通信代价大的问题,提出了密度和代表点聚类思想相结合的分布式数据流聚类算法。该算法的局部站点采用近邻传播聚类,引入了类簇代表点的概念来描述局部分布的概要信息,全局站点采用基于改进的密度聚类算法合并局部站点上传的概要数据结构进而获得全局模型。仿真实验结果表明,所提算法能明显提高分布式环境下数据流的聚类质量,同时算法使用类簇代表点能够发现不同形状的聚簇并显著降低数据传输量。