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基于后门水印的联邦模型授权方案: 2024年; 随着分布式机器学习技术在众多领域的深入应用,其模型安全性问题日益凸显。联邦学习作为一种创新的分布式机器学习方法,在保护数据隐私的同时,允许多方参与者共同训练模型。然而,训练得到的模型存在被滥用和难以实现版权保护等方面的问题,导致恶意用户可能在未经允许的情况下使用模型并谋取经济利益,侵犯参与方的模型版权和知识产权。对于分布式机器学习中存在的模型滥用及版权难以保护的问题,针对联邦学习场景,提出了一种基于后门水印的联邦模型授权方案。该方案在模型训练完成后,通过中心服务器端嵌入后门水印和发放访问令牌,实现对模型使用权的管理。在这一方案下,仅当收集到多数参与方的访问令牌,即获得他们的授权时,用户才能恢复出后门信息,获得模型的使用权;否则,用户在缺乏后门信息的情况下,不能通过模型的验证,无法正常使用模型。在多种数据集上的实验表明,嵌入后门水印的模型与原联邦学习模型相比仅存在可以忽略的精度损失,且能准确验证授权信息,高效识别用户。该方案不仅有效地解决了联邦学习模型的版权保护问题,也大幅提升了联邦学习模型应用的安全性和可靠性。; 张准李佳睿岳鹏杨文元操晓春; 关键词：隐私保护

基于帧内-帧间自融合的双流泛化人脸伪造检测方法: 2024年; 现有人脸伪造检测方法往往在已知伪造类型上表现良好,但面对未知数据时检测性能有所下降,模型易受到过拟合的影响,检测泛化性不足。针对此问题,提出一种基于帧内-帧间自融合的双流泛化人脸伪造检测方法,从数据增强和检测器改进2个方面提高检测泛化性。设计帧内-帧间自融合模块,分别利用同帧人脸、帧间人脸进行数据增强:帧内自融合子模块利用同帧人脸生成训练数据,从而避免人脸图像身份信息干扰;帧间自融合子模块利用伪造视频的帧间不一致性,进一步构造多样性丰富、逼真的训练数据集,从而有效防止模型的过拟合,确保检测模型的泛化能力。此外,设计基于通道注意力机制的双流特征融合网络,在网络的浅层提取RGB特征、高频特征并进行融合来挖掘伪造信息,在提升模型性能的同时缓解网络的参数增长。将模型在4个数据集上与9种主流检测方法进行对比实验,结果表明:在跨数据集实验中,所提方法较次优方法AUC均值提高1.52个百分点,EER均值降低1.5个百分点;在跨伪造方法实验中,所提方法在4种伪造方法子数据集上均取得最优或次优效果。实验结果验证了该方法优秀的泛化能力。; 董丰恺邹晓强王佳慧马利民杨文元刘熙尧; 关键词：泛化能力

基于Rough理论和遗传算法的信息系统决策分析: 1引言1.1 Rough集理论波兰Pawlak教授提出用Rough集理论研究不完整数据、不精确知识的表达、学习和归纳等方法,依据对一个系统的观察或测量所得的数据信息,从; 杨文元汤庸叶小平韦萍萍; 文献传递

基于Rough理论属性重要性的遗传计算方法: 2006年; 遗传算法提供求解复杂系统优化问题的通用框架,Rough集理论的属性依赖度可以确定各属性对系统分类的重要性。本文通过一个信息表实例将遗传算法和Rough集理论结合起来以计算属性的重要性,两者结合能有效进行属性重要性的计算,并能进行计算机自动计算和信息处理。; 杨文元叶小平韦萍萍; 关键词：遗传算法 ROUGH集理论信息表

MAS冲突趋向分析和动态预测: 冲突已成为当今很多领域不得不面对的、不得不考虑消解的一个现象.冲突实质上是两个或两个以上的相互依赖的个体间的一种互动关系.现实中的冲突通常伴随着不一致、竞争和协作等形式发生.通常,协作是有关双方为了实现各自的目标,在充分...; 韦萍萍叶小平杨文元; 关键词：多AGENT系统; 文献传递

基于Rough理论和遗传算法的信息系统决策分析: Rough集理论利用近似概念对信息系统的数据进行分类以获取信息表中的知识,遗传算法对问题求解具有其独特的优点,将两者结合起来利用两者优点,通过一个信息表实例计算,示例了将遗传算法和Rough集理论相结合进行决策规则计算和...; 杨文元汤庸叶小平韦萍萍; 关键词：遗传算法数据分类数据挖掘; 文献传递

基于Rough理论和遗传算法的属性约简: 集合理论为描述离散世界中各种事件提供了一个十分有用的基础,千差万别的事物都可以用集合论的方法加以描述和阐释.Pawlak提出的Rough集理论是在集合理论基础上发展起来在智能计算中使用的又一有力工具,特别在机器学习、知识...; 杨文元叶小平韦萍萍汤庸; 关键词：遗传算法属性约简模糊集; 文献传递

计算机软件专业课程体系重构与职业指导: 2008年; 计算机软件企业难以招收到适用的人才,而计算机软件专业毕业生难于就业或就好业,高职学校教育要解决这对矛盾,应该做好构建计算机软件专业课程体系和加强职业指导两个方面工作。; 杨文元; 关键词：计算机软件课程体系

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杨文元