李艳 作品数:8 被引量:23 H指数:3 供职机构: 解放军信息工程大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
PUF-NLHB:基于PUF的轻量级认证协议 被引量:2 2014年 基于GRS攻击模型设计了针对PUF-HB类协议的攻击方法,证明了该类协议不具备抵御中间人攻击的能力.在此基础上,针对PUF-HB协议的漏洞,通过加入非线性函数的方法设计了PUF-NLHB协议并给出具体的硬件实现结构,在随机oracle模型下通过向LPN问题的规约严格证明了新协议的安全性,增强了协议应对中间人攻击的能力. 李艳 周清雷关键词:PUF 中间人攻击 非线性函数 应用SIT和RTW实现LabVIEW与ATLAB/Simulink的混合编程 介绍了基于LabVIEW扩展包SIT和MATLAB/Simulink工具包RTW进行LabVIEW和MATLAB/Simulink混合编程的方法.LabVIEW通过SIT模块调用Simulink生成的.mdl文件或打包成... 高辉 刘金锦 李艳 田霞关键词:混合编程 虚拟仪器 实时控制 文献传递 经典推荐算法研究综述 被引量:9 2019年 推荐系统作为一种有效的信息过滤工具,由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变,将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐,但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状,对推荐算法进行了分类,介绍了几种经典的推荐算法,主要包括:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和混合推荐算法,并对推荐系统未来的研究趋势进行了展望。 周春华 沈建京 李艳 郭晓峰关键词:推荐系统 冷启动 数据稀疏 协同过滤 P-HB#:基于物理不可克隆函数的轻量级认证协议 2015年 在分析HB#协议和OOV-MIM攻击的基础上,针对HB#协议的缺陷,基于物理不可克隆函数设计了P-HB#协议,并给出具体的硬件实现结构.新协议通过引入轻量级的n-n PUF,实现在低资源占用量的情况下提供较高的安全性.文章在DET模型下通过向LPN问题的规约严格证明了协议的安全性,在GRS-MIM和OOV-MIM模型下分析表明新协议具备了抵御相应中间人攻击的能力,提供了低功耗、防篡改、可证明的安全认证. 李艳 周清雷 邹伟关键词:PUF 基于对抗学习的强PUF安全结构研究 2021年 针对强物理不可复制函数(PUF,physical unclonable function)面临的机器学习建模威胁,基于对抗学习理论建立了强PUF的对抗机器学习模型,在模型框架下,通过对梯度下降算法训练过程的分析,明确了延迟向量权重与模型预测准确率之间的潜在联系,设计了一种基于延迟向量权重的对抗样本生成策略。该策略与传统的组合策略相比,将逻辑回归等算法的预测准确率降低了5.4%~9.5%,低至51.4%。结合资源占用量要求,设计了新策略对应的电路结构,并利用对称设计和复杂策略等方法对其进行安全加固,形成了ALPUF(adversarial learning PUF)安全结构。ALPUF不仅将机器学习建模的预测准确率降低至随机预测水平,而且能够抵御混合攻击和暴力破解。与其他PUF结构的对比表明,ALPUF在资源占用量和安全性上均具有明显优势。 李艳 刘威 孙远路基于基本显露模式的电子邮件分类与过滤技术 被引量:3 2008年 垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注.基于内容分类与过滤垃圾邮件是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一.本文对电子邮件内容做了深入的研究,提出了一种更适合垃圾邮件分类的新的特征提取方法,并将新的特征提取方法与基于essential emerging pattern(eEP)的分类算法CeEP相结合,应用于垃圾邮件检测,实现了一种基于eEP的电子邮件分类与过滤算法(thee-mail categorization and filtering technology based on eEP,ECFEP).实验表明,新的特征提取方法与CeEP分类算法的结合是一种十分高效的分类方法,算法ECFEP的分类效率均高于目前几种较好的分类算法. 李艳 范明关键词:电子邮件分类 特征提取 基本显露模式 人工智能AlphaGo技术及其应用探析 被引量:4 2017年 在去年谷歌公司的一款人工智能AlphaGo曾以4:1战胜了韩国的九段棋手李世石,后又以3:0战胜了柯洁。本文对人工智能AlphaGo的构成和技术原理进行了介绍,并阐述了对人工智能的应用的几点看法。 褚飞 李艳关键词:人工智能 基于注意力机制的深度学习态势信息推荐模型 被引量:5 2019年 随着信息技术的迅猛发展,战场态势数据呈现出体量大、类型多、增长快、价值密度低等“4v”特点,能够增强态势感知的同时,大量冗余数据也会严重干扰指挥员对有用信息的提取和有效利用,影响指挥员快速、准确地决策。针对态势信息给指挥员带来的信息过载问题,提出一种基于注意力机制的深度学习态势信息推荐模型,引入双层注意力机制,利用多层神经网络分别学习项目级和组件级的注意力权重,深究指挥员与态势信息之间的潜在关系,构建指挥员偏好预测模型,提高推荐的准确性。 周春华 郭晓峰 沈建京 李艳 周振宇关键词:推荐系统