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ISSN 1000-0054
CN 11-2223/N
创刊于 1915 年 (月刊)
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  • 清华大学学报(自然科学版)
      2022年, 第62卷, 第5期 上一期    下一期
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    专题:漏洞分析与风险评估
    基于评分迭代的无监督网络流量异常检测  收藏
    平国楼, 曾婷玉, 叶晓俊
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 819-824.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.21.045
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (3264KB)
    针对计算机网络流量异常检测中缺乏标注信息的挑战,该文提出一种基于评分迭代的无监督异常检测方法。设计了基于自编码器的异常评分迭代过程来学习通用异常特征,获取其初始异常评分。设计了基于深度序数回归模型的异常评分迭代过程来学习判别异常特征,进一步提高异常评分准确性。另外,还通过深度模型、多视图特征、集成学习提高检测准确率。在多个数据集上的实验表明,在无标注信息的情况下,该方法的性能相比对照方法具有明显优势,可以有效地用于现实网络流量异常检测。
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    基于无痕嵌入的二维码不可见劫持攻击  收藏
    宋宇波, 杨光, 陈立全, 胡爱群
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 825-831.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.22.044
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (3240KB)
    二维码嵌入攻击是一种劫持攻击手段。扫码软件依赖于定位图案与静区以确定二维码所在位置。由于定位图案与静区的视觉特征显著,现有的攻击手法无法应用于实际攻击场景。该文提出并验证了一种基于无痕嵌入的二维码不可见劫持攻击方案。通过对恶意二维码定位图案的修改,可以隐藏恶意二维码,从而对指定软件实施针对性的攻击;通过对静区的隐藏,可以使嵌入位置难以被发现。测试结果表明:该方案可以在隐藏视觉特征的情况下实施有效的攻击,并可以实现对微信与支付宝的选择性攻击。
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    基于模型准确率的链上去中心化联邦学习模型  收藏
    宋宇波, 朱靖恺, 赵灵奇, 胡爱群
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 832-841.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.26.002
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (6739KB)
    现有的联邦学习存在恶意中央服务器和恶意参与者发布虚假数据毒害模型等问题。针对此情况,该文提出了一种去中心化的联邦学习模型,该模型将聚合工作由中央服务器移至参与者本地,各个参与者依据聚合算法将训练之后的模型参数写入交易,生成区块发布到区块链网络中。采用一种基于模型准确率的Byzantine容错共识算法构建共识小组,通过建立节点信息表实现节点动态加入。对所提的链上去中心化联邦学习模型的吞吐量、时延等性能进行了相关测试,结果表明:在相同条件下,基于模型准确率的高性能Byzantine容错共识算法相较于传统的Byzantine容错共识算法,吞吐量提升60%,系统平均时延从6 s减少到1 s。
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    基于并行特征提取和改进BiGRU的网络安全态势评估  收藏
    杨宏宇, 张梓锌, 张良
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 842-848.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.006
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (1362KB)
    针对目前网络安全态势评估方法在特征提取、高效性等方面存在的不足,该文提出了一种基于并行特征提取和改进双向门控循环单元(BiGRU)的网络安全态势评估方法,设计了一个由并行特征提取网络(PFEN)和基于注意力机制改进的BiGRU组成的深度学习模型(PFEN-ABiGRU)。PFEN模块由并行的稀疏编码器组成,用于差异化地提取不同网络威胁的关键信息并将提取的特征与原始信息融合;ABiGRU模块通过注意力机制对关键特征进行加权以提高模型的准确性。将训练好的PFEN-ABiGRU模型用于网络威胁检测,根据威胁检测结果,结合提出的网络安全态势量化指标,计算网络安全态势值。实验结果表明,PFEN-ABiGRU在精确率和召回率上均优于对比的其他模型。
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    基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法  收藏
    谢丽霞, 孙红红, 杨宏宇, 张良
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 849-861.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.25.041
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (2608KB)
    针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法(K-shell based key node recognition method,KBKNR)。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳(K-shell,Ks)值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度(comprehensive degree,CD)的概念,并设定可动态调整的影响系数μi,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点Ks值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。
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    多密钥隐私保护决策树评估方案  收藏
    曹来成, 李运涛, 吴蓉, 郭显, 冯涛
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 862-870.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.21.044
    摘要 ( 2 )   HTML    PDF (2802KB)
    为了保护机器学习中决策树数据和模型的隐私,并减少计算和通信开销,提出了一种多密钥隐私保护决策树评估(multi-key privacy-preserving decision tree evaluation,MPDE)方案。利用分布式双陷门公钥密码(distributed two-trapdoor public-key crypto,DT-PKC)系统对所有数据进行加密。基于跨域安全加法协议实现来自不同公钥加密的两个密文的加法,改进原有的安全比较协议以支持多用户多密钥,保护了请求信息、分类结果和决策树模型的隐私。引入可信第三方密钥生成中心,减少了实体之间的通信开销,且在密钥分发完后离线。采用服务代理商代替用户与云服务器交互,降低了用户与云服务器之间的通信开销和用户的计算开销。安全与性能分析表明该方案具有高隐私性和高效性。同时,仿真实验显示该方案具有更低的计算开销。
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    专题:能源地下结构与工程
    寒区路基地源热泵系统冻胀防控效果  收藏
    胡田飞, 王力
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 871-880.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.21.007
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (14037KB)
    为解决目前寒区路基冻胀病害难以根除和缺少冻胀灾后抢险措施的难题,设计了一种寒区路基地源热泵系统。结果表明:路基热泵宜采用直接膨胀式换热形式,实体装置可以自动化地输出40、50、60℃等不同水平供热温度,制热系数大于3.0,实现对地热能的高效收集、转化与传递。热泵运行第1、5、10 d的热作用半径分别达到0.76、1.64、2.30 m。案例模拟表明,在天然条件下路基中心冻结深度为0.89 m;而在人工供热条件下,冻结深度减小至0.2 m以内,土体升温幅度和热扩散范围随供热温度的提高而增大。实际应用中,面向冻胀快速解冻与应急抢险时,热泵沿路基纵向间距宜取2.0~4.0 m,供热容量设计为1.0~2.0 kW。
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    非饱和黏土地层中相变能源桩热性能测试  收藏
    崔宏志, 黎海星, 包小华, 亓学栋, 史嘉鑫, 肖雄
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 881-890.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.027
    摘要 ( 2 )   HTML    PDF (17143KB)
    采用钢球封装相变材料替换混凝土中粗骨料能够增加能源桩桩体的能量密度、提高换热量,从而减小热交换所需的地下空间资源。该文通过模型试验对非饱和黏土地层中的普通混凝土和相变储能混凝土能源桩进行冷热加载,对比研究了其热响应特性和对桩周土体的影响。试验结果表明:在冷热加载的热交换过程中,相变桩体周围土体传热主要范围约为1.5倍桩径,相变桩的换热管进出口温度变化大于普通桩,说明相变桩热交换效率高于普通桩;相变桩与普通桩在制热阶段的温差小于制冷阶段的温差,说明制冷加载在相同循环工况下的换热效率大于制热加载;在制冷过程中相变材料的加入加大了桩内竖向和横截面温度分布的不均匀性,在温度荷载作用下正常固结非饱和黏土地基产生明显的固结排水,发生不可恢复的沉降变形。
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    渗流作用下能源桩的换热性能及热-力耦合特性  收藏
    杨卫波, 严超逸, 张来军, 汪峰
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 891-899.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.015
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (9321KB)
    为了探寻实际工程中能源桩桩周土壤地下水渗流对能源桩传热性能和热-力耦合特性的影响,建立了考虑地下水渗流的能源桩热-力耦合数值模型,探讨了夏季工况下地下水渗流对能源桩热力学性质的影响。结果表明:夏季工况下能源桩在60 m/a水平渗流场作用下的换热量相对于无渗流情况可增加1.34倍,桩体温升可降低9.12%,地下水的流动降低了桩体位移、桩体轴力、侧摩阻力的变化幅度,还使得能源桩可以更快地达到稳定运行工况;在地下水渗流的影响下,渗流上游的土壤热影响范围明显缩小,但渗流下游的热影响范围显著扩大。
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    专题:计算语言学
    利用图像描述与知识图谱增强表示的视觉问答  收藏
    王屹超, 朱慕华, 许晨, 张琰, 王会珍, 朱靖波
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 900-907.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.21.010
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (6382KB)
    视觉问答作为多模态任务,需要深度理解图像和文本问题从而推理出答案。然而在许多情况下,仅在图像和问题上进行简单推理难以得到正确的答案,事实上还有其他有效的信息如图像描述、外部知识等可以被利用。该文提出了利用图像描述和外部知识增强表示的视觉问答模型。该模型以问题为导向,基于协同注意力机制分别在图像和其描述上进行编码,并且利用知识图谱嵌入,将外部知识编码到模型当中,丰富了模型的特征表示,增强了模型的推理能力。在OKVQA数据集上的实验结果表明,该方法相比基线方法有1.71%的准确率提升,与已有的主流模型相比也有1.88%的准确率提升,证明了该方法的有效性。
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    数据标注方法比较研究:以依存句法树标注为例  收藏
    周明月, 龚晨, 李正华, 张民
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 908-916.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.010
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (1090KB)
    数据标注最重要的考虑因素是标注数据质量和标注成本。该文调研发现自然语言处理领域的数据标注工作通常采用机标人校的标注方法以降低成本,但很少有工作严格对比不同标注方法,以探讨标注方法对标注质量和成本的影响。该文依托一个成熟的标注团队,以依存句法树标注为案例,实验对比了机标人校、双人独立标注及该文通过融合前两种方法所提出的人机独立标注方法,结果发现:人机独立标注能有效结合机标人校和双人独立标注的优点,在利用机器降低标注成本的同时解决了校对者的认同倾向问题,从而提高了标注质量。
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    计算机科学与技术
    SDN流表更新的调度与快速响应  收藏
    张庭, 陈智康, 刘斌
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 917-925.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.013
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (4376KB)
    软件定义网络(SDN)中,流表规则匹配域之间相互重叠,使得流表更新问题变得复杂。一条更新规则往往会触发多条三态内容寻址存储器(TCAM)表项移动,导致更新时间长。另外,现有SDN交换机采用的TCAM多为单端口设计,当TCAM进行流表更新时,数据包查找会被阻塞,导致数据平面的转发性能受到影响。因此,如何实现快速更新并保障数据包查找,是提高网络性能的一个重要研究问题。该文以采用TCAM查找方案的SDN交换机为硬件基础,设计并实现了流表更新系统。多个网络应用的更新经过前端整合并同时下达时,系统对规则之间的依赖关系进行高效检测,赋予延时需求高的规则高优先级,使其能得到快速响应。该更新算法不会阻塞TCAM查找,可以实现查找和更新穿插执行。实验结果表明:通过采用不同的调度策略,系统性能在更新优先策略与查找优先策略之间取得了平衡。
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    软件定义卫星网络多协议流表存储压缩算法  收藏
    王帅, 刘凯, 晏坚, 匡麟玲
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 926-933.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.22.042
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (3923KB)
    软件定义卫星网络的多协议转发需求对星载设备中流表的规模及存储开销提出挑战。针对卫星网络资源受限的特点,该文构建了节省存储的多协议流表结构,并提出了一种二维扩域搜索算法(2D-EFS)。2D-EFS采用字段融合的方式逐级生成多级流表,能够支持流表初始化及表项更新2种场景下的存储压缩需求。仿真结果表明:在流表初始化阶段,2D-EFS算法的存储压缩效率可达86%,与全局最优值相近,高于已有单协议算法;在表项更新阶段,2D-EFS算法可取得76%的平均存储压缩效率,并具备最低的运行耗时,其综合性能优于已有单协议算法。
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    基于冗余距离筛选的UWB定位优化方法  收藏
    张少辉, 亓玉浩, 翟方文, 吕洪波, 宋亦旭
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 934-942.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.21.040
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (6609KB)
    超宽带(ultra wide band,UWB)定位技术根据距离参量建立标签定位的数学模型。由于测距误差的存在,标签定位的精确求解问题转换为非线性方程组的优化问题。在某项距离误差较大时,现有的优化方法可能会失效。该文提出基于冗余距离筛选的优化方法,以多个定位标签的间距为约束条件,对冗余距离设置权值进行筛选,使用梯度下降法优化Caffery方法计算的坐标初值。该方法在仿真实验中定位误差仅为Caffery-Taylor (CT)方法的70%,在真实数据实验中优化效果明显好于CT方法。
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    面向新一代神威超级计算机的高效内存分配器  收藏
    王豪杰, 马子轩, 郑立言, 王元炜, 王飞, 翟季冬
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 943-951.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.007
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (6068KB)
    随着应用程序规模的增大,应用程序对计算资源的需求也日益增加,超级计算机为满足这一需求提供了良好的平台。传统的超级计算机主要面向科学计算程序,而近年来应用的多样化对超级计算机的软硬件设计提出了新要求。该文在新一代神威超级计算机上发现了在动态运行模式下内存分配的性能问题,并针对神威的体系结构特征和应用特征,设计了高效的内存分配器——SWAlloc。实验结果表明: SWAlloc可以将超大规模机器学习训练框架八卦炉的内存分配速度提升至多75 839倍;对随机生成的内存分配记录和标准测试程序集PARSEC中的内存分配记录的测试结果,验证了SWAlloc在不同应用上的通用性和高效性,可将神威超级计算机上PARSEC的内存分配效率提升至多51倍(平均提升36%)。SWAlloc已经布署于新一代神威超级计算机上,并用于SWPytorch、SWTensorFlow等超大规模应用。
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    基于场景与话题的聊天型人机会话系统  收藏
    陆思聪, 李春文
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 952-958.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.21.037
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (1216KB)
    人机会话在自然语言处理乃至人工智能领域中起着重要标志性作用,可根据使用目的划分为问答系统、任务型会话、聊天系统等,其中聊天型会话通常具有更高的拟人需求。该文在基于长短期记忆网络的序列变换模型基础上,通过引入话题网络显式抽取会话中的场景与话题信息,并将这种不随语序变化的高层抽象信息扩展到会话模型结构中,与注意力机制共同指导解码预测过程。由于难以事先获取话题信息,话题网络被建模为非监督式学习模型,因此训练过程需分三步进行。实验结果表明,在恰当的训练方法和结构参数下,该模型能够使聊天会话的质量得到明显提升。
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    面向深度伪造的溯源取证方法  收藏
    王丽娜, 聂建思, 汪润, 翟黎明
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 959-964.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.21.001
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (3111KB)
    近年来,生成对抗网络(GAN)的迅速发展使得合成图像越来越逼真,对个人和社会造成了极大的威胁。现有的研究致力于被动地鉴别伪造产品,但在真实应用场景下通常面临通用性不足和鲁棒性差等两大难题。因此,该文提出了一种面向深度伪造的溯源取证方法,将秘密信息隐藏到图像中以追踪伪造图像的源头。设计了一个端到端的深度神经网络,该网络由嵌入网络、GAN模拟器和恢复网络等3部分组成。其中,嵌入网络和恢复网络分别用于实现秘密信息的嵌入和提取,GAN模拟器用于模拟各种GAN的图像变换。实验中在已知GAN的篡改下恢复图像的平均归一化互相关(NCC)系数高于0.9,在未知GAN的篡改下平均NCC也能达到0.8左右,具有很好的鲁棒性和通用性。此外,该方法中嵌入的秘密信息具有较好的隐蔽性,平均峰值信噪比(PSNR)在30 dB左右。
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    机械工程
    面向不完全维修数控机床的可靠性建模与评估  收藏
    朱斌, 王立平, 吴军, 赖寒松
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 965-970.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.21.002
    摘要 ( 2 )   HTML    PDF (2136KB)
    数控机床是典型的机电液可修系统,维修活动既不会使机床“修复如新”,亦不会“修复如旧”,而是处于一种不完全维修状态。该文提出双重对数线性比例强度模型(S-LPIM)对不完全维修状态机床的可靠性进行建模,并采用最小二乘法给出该模型的参数估计。基于故障强度模型,求解数控机床可靠性评价指标,采用似然比检验方法对数控机床可靠性的故障趋势及修复功效进行检验。通过对3台数控加工中心可靠性建模,验证了S-LPIM模型可以拟合机床故障率浴盆曲线特性,定量描述维修活动对机床可靠性的影响。
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    移动式混联喷涂机器人的动力学性能波动评价  收藏
    王煜天, 张瑞杰, 吴军, 汪劲松
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 971-977.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.21.009
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (4025KB)
    面向汽车修理厂的汽车补漆应用需求,该文提出一种由3自由度并联机构、旋转关节和移动小车组成的喷涂机器人。基于运动学模型,利用虚功原理推导了3自由度并联机构的动力学模型。考虑动力学模型中重力项影响,构造面向动力学性能波动评价应用的波动衡量惯性矩阵,提出动力学性能波动评价的全域指标,并通过不同几何参数和惯性参数下机器人驱动力矩变化来验证评价指标的有效性。动力学性能波动指标可以直观地反映机器人在工作空间中动力学波动情况,可以应用于机器人优化设计与控制。
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    面向自主工业软件的知识提取和知识库构建方法  收藏
    王立平, 张超, 蔡恩磊, 史慧杰, 王冬
    清华大学学报(自然科学版). 2022, 62 (5): 978-986.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.023
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (5859KB)
    自主工业软件是支撑国内中小企业创新发展的核心力量之一。自主工业软件相关文本中蕴含着大量与制造业相关的知识,但是目前缺少相应的知识提取和知识库构建方法。该文提出一种基于神经网络和自然语言处理的知识提取模型,该模型包括文本表示、实体识别、关系抽取3个部分。基于知识图谱对提取的实体和关系进行建模,通过本体建模定义自主工业软件相关概念,利用图数据建模将本体模型中的概念映射到图数据中,提升了数据检索和建模能力,并将数据持久化存储到知识库中。应用结果表明:该方法可用于构建自主工业软件知识库,对整合制造业相关知识起到重要作用。
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