变邻域量子烟花算法求解CVRP

针对带容量约束的车辆路径问题，提出一种融合量子进化算法和变邻域优化策略的变邻域量子烟花算法。该算法采用等分随机键与最大位置法结合的实数编码方式，通过量子旋转门和非门变异提高算法全局搜索能力，同时运用结合2-Opt的变邻域优化策略加强局部搜索能力。选取17个基准算例进行参数实验和对比实验，实验结果表明，相对于对比算法，所提出的算法具有较好的寻优能力和收敛速度。     

“人工智能+”背景下的数据安全与隐私保护探析

随着大数据和云计算的技术的深入应用，人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据，因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征，探究数据安全和隐私保护现状，分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题，并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。     

量子密码技术国际研究态势分析

论文通过科技文献分析了"量子密码"主题的国际研究态势,并通过文献计量学,纵观了量子密码研究的整体趋势、地域分布、重点机构分布、重要产出期刊等。同时,通过开源工具,对量子密码研究进行了主题态势分析。     

Android应用隐私条例与敏感行为一致性检测

移动应用会频繁使用敏感信息,因此,Google建议开发者在上传应用时发布隐私条例文档,从而更好地保护用户隐私。尽管很多工作关注于隐私条例与应用行为的一致性分析,然而现有工作均使用静态分析和白名单分析第三方库的方法,导致隐私条例的一致性检测结果的不准确和不完整。提出一种自动化检测应用隐私条例文档是否与应用行为相一致的工具。首先,使用一种改进的自然语言处理的方法提取隐私条例文档中的隐私信息和应用敏感行为;然后,使用静态分析和动态分析相结合的方法分析应用实际的隐私行为,同时区别于传统的白名单对照方式,使用了基于聚类的第三方库的检测方法提高了检查的准确性,最后将文本中声明的隐私信息行为和代码中分析出的隐私权限进行一致性校验。实验对455个应用进行分析,工具对隐私条例中隐私信息提取的准确率为94.75%,大约有50%的应用存在着应用行为和隐私条例文档不一致的问题。     

多方强隐私保护记录链接方法

链接跨组织数据库中表示同一实体的记录,同时保护存储在这些数据库中实体的隐私,是安全有效地整合多源数据资源的核心技术之一。然而,已有隐私保护记录链接(privacy-preserving record linkage,PPRL)技术中的分块方法不能同时保证高查全率和高查准率,强隐私性的匹配方法存在时间代价过大的不足,且对多于两个数据库间的匹配研究很少。针对上述问题,提出了一种多方强隐私保护记录链接方法(multi-partystrong-privacy-preserving record linkage,MP-SPPRL)。首先,提出了一种局部敏感哈希(locality sensitiveHashing,LSH)结合后缀分块的二次分块方法,并引入分块分散度调节两次分块,在保证MP-SPPRL高查全率的前提下有效地提高了查准率;接着,利用滑动窗口合并分块生成候选记录组,保证MP-SPPRL的容错率;然后,采用基于同态加密的Hamming距离计算方法,设计了一种适用于大型数据的基于安全多方计算(securemulti-party computation,SMC)的可伸缩多方记录匹配算法,通过缩减加密记录数量和提前终止不可能匹配的候选记录组的距离计算,显著降低了匹配的时间代价,提高了MP-SPPRL的效率;最后,通过大量实验验证了MP-SPPRL的高查全率、高查准率和高效性。     

比特串划分多索引的近邻搜索算法

哈希表示的比特串是解决海量数据相似性搜索问题最有效的方法之一.针对比特串索引方式导致搜索效果低下的问题,提出一种基于比特串划分多索引的近邻搜索算法.首先由于比特串划分本质是一个组合优化问题,采用贪婪的思想给出该问题的近似解;其次在近邻查询阶段,结合多索引结构提出新的查询扩展和融合机制;最后通过采用一种查询自适应的办法优化多索引之间的不平衡性.在MNIST, CIFAR-10, SIFT-1M和GIST-1M数据集上使用Matlab软件进行实验的结果表明,该算法在基于哈希表示的索引结构以及在近邻搜索方面具有有效性和通用性.