陈昕 作品数:115 被引量:271 H指数:9 供职机构: 北京信息科技大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 北京市重点实验室开放基金 国家科技支撑计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 电子电信 航空宇航科学技术 更多>>
面向LTE-A的切换认证安全协议应用研究 被引量:1 2017年 LTE-A网络现已成为移动应用的主要传输管道,但LTE-A标准中的切换过程仍存在一定的复杂性和安全缺陷.为了解决LTE-A标准和传统切换认证的缺陷,本文设计了一种基于身份的切换认证方案.在用户注册阶段,通过基于身份的加密体制来保障用户身份信息不被泄漏;在切换认证阶段,采用新的基于身份的密钥协商协议,相比传统基于身份的密钥协商协议,该协议无需双线性对运算,大大减小了计算开销和通信开销,本文在该协议的基础上加以改进,使得更加适用于LTE-A网络.相比其它方案,本方案不仅具有更好的性能,而且满足前向保密性及防重放攻击等安全性.本文运用着色Petri网进行建模和仿真分析,仿真结果表明,本协议是有效的,且具有更高的安全性. 刘志强 陈昕 宋亚鹏关键词:LTE-A PETRI网 基于马尔科夫决策过程的网络选择方法及装置 本发明实施例提供一种基于马尔科夫决策过程的网络选择方法及装置,所述方法包括:建立马尔科夫决策过程模型,并确定终端选择网络的状态空间、行为空间和转移概率;获取每一网络的网络性能归一化权重向量,以及预先设置的服务质量性能指标... 陈莹 唐超 陈昕文献传递 一种移动通信中密钥协商方法和设备 本发明实施例提供一种移动通信中密钥协商方法和设备,在移动设备端实时根据共享密码和移动设备标识生成伪标识,并与移动设备组的组标识一同发送至服务器端,服务器端根据伪标识获取移动设备标识,由随机数生成加密密钥,并根据移动设备标... 杜冰 陈昕 李卓 陈莹近地轨道卫星与地面边缘计算网络的任务卸载方法及装置 本发明提供一种近地轨道卫星与地面边缘计算网络的任务卸载方法及装置,属于无线通信领域,该方法包括:确定设备卸载分配的当前状态,计算当前状态的系统总成本;对于每个设备,循环遍历将待处理任务在本地处理,卸载至基站或卫星处理的决... 陈莹 胡金涛 赵杰 陈昕QuickSurf流量防火墙软件的设计与实现 2013年 当前很多个人、企业的网络带宽很大,但却常常发生网络堵塞的情况。用户的网速变慢,恶意程序盗取用户隐私资料,并通过联网将用户隐私数据上传到攻击者,或是未知蠕虫入侵电脑并尝试感染邻近主机,除危害到主机安全外,还有可能导致整个网络信息的泄露。本文在现有模型基础上,针对建立个人电脑对流量监控的需求,采用在NDIS驱动层的开发包设计并实现一款能够实时查看应用程序联网情况,流量分析以及流量进行控制的软件,其最大特点是程序运行占用内存率较低,且能为联网程序设置联网的黑、白名单并自动限制大流量程序的联网速率,使得用户对本机网络的管理更加清楚,方便用户对本机的联网程序速率进行查看和设置,以保证本机联网业务的正常使用。 赵禹哲 李艳平 陈昕 李挺婷 黄浩 田青青关键词:防火墙 数据统计 流量控制 车辆内容预缓存和宽带分配的联合优化方法及装置 本发明提供了一种车辆内容预缓存和宽带分配的联合优化方法及装置,包括:确定文件状态、获取各车辆的车辆状态、获取各车辆之间的通信时间在所述当前时隙内的分布、获取车辆所即将经过的路边单元集合、获取路边单元所服务的车辆集合、获取... 陈昕 郭东超 马腾多基站多服务器场景下的任务卸载和资源调度方法及装置 本发明提供了一种多基站多服务器场景下的任务卸载和资源调度方法及装置,包括:边缘服务器接收由用户设备发送的需要卸载到基站处理的计算任务;基于所述计算任务,所述边缘服务器将分配与所述计算任务相应的计算资源;基于计算资源分配的... 陈昕 郭东超 卢阳光文献传递 基于自然语言处理的多级网页过滤器研究 被引量:2 2011年 针对现有网页过滤系统的不足和实时网络信息过滤的新挑战,提出新一代多级网页智能过滤解决方案:主要采用Mimefilte r技术,结合多级过滤方法对网页进行过滤。利用分类算法对已知的训练样本进行学习,提取特征向量,构造二值分类器。然后运用此分类器,对新的网页进行过滤,将过滤的结果提交给用户,用户可对过滤结果进行评价反馈,系统再根据反馈对过滤器进行调整。基于上述方法和理论,在Java EE 6+MySQL5.1平台上设计并开发了一个多级网页过滤系统。它能在提高信息安全度和不降低信息共享度之间找到一个平衡点。实验证明了多级过滤相结合的网页过滤器是可行的、高效的。 康海燕 任俊玲 陈昕 王鹤沩关键词:网页过滤 自然语言处理 面向分层联邦学习的传输优化研究 被引量:1 2022年 与传统机器学习相比,联邦学习有效解决了用户数据隐私和安全保护等问题,但是海量节点与云服务器间进行大量模型交换,会产生较高的通信成本,因此基于云-边-端的分层联邦学习受到了越来越多的重视。在分层联邦学习中,移动节点之间可采用D2D、机会通信等方式进行模型协作训练,边缘服务器执行局部模型聚合,云服务器执行全局模型聚合。为了提升模型的收敛速率,研究人员对面向分层联邦学习的网络传输优化技术展开了研究。文中介绍了分层联邦学习的概念及算法原理,总结了引起网络通信开销的关键挑战,归纳分析了选择合适节点、增强本地计算、减少本地模型更新上传数、压缩模型更新、分散训练和面向参数聚合传输这6种网络传输优化方法。最后,总结并探讨了未来的研究方向。 邹赛兰 李卓 陈昕关键词:通信开销 基于联邦学习的在线短视频内容分发策略 被引量:3 2021年 为提升短视频内容分发的精度,分析用户所属社交群体的兴趣倾向和对短视频内容的个性化需求,在基于主动推荐方式的短视频应用场景中,以视频内容提供商利润最大化为优化目标,设计了一种短视频内容分发策略。首先,基于联邦学习,利用用户群本地相册数据训练兴趣预测模型,提出用户群兴趣向量预测算法并得到用户群的兴趣向量表示;然后,以用户群的兴趣向量作为输入,基于组合置信上界(CUCB)算法实时设计相应的短视频内容分发策略,从而使视频内容提供商获取的长期利润最大化。所提策略获得的平均利润相对稳定且明显优于单纯基于CUCB的短视频分发策略得到的平均利润;与置信上界(UCB)策略和随机策略相比,所提策略使得视频内容提供商获得的总利润分别提高了12%和30%。实验结果表明,所提短视频内容分发策略能有效地提升短视频分发的精度,从而进一步提高视频内容提供商获取的利润。 董文涛 李卓 陈昕