熊金波

作品数：73被引量：365H指数：12
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发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学天文地球更多>>
发文期刊：《计算机研究与发展》《软件学报》《电子与信息学报》《计算机应用》更多>>
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基于时间感知注意力与拥塞驱动图卷积的交通流量预测
《福建师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期1-10,共10页王小军 王兴 林羽 金彪 熊金波 
国家自然科学基金项目(62272102);福建省自然科学基金项目(2024J01070)。
现有的交通流量预测模型通常基于时空图神经网络(GNN)提取交通流量数据的时空特征。然而,GNN通常基于路网连通性、路网中传感器之间的距离构建图结构,忽略了路段的拥塞信息。为了充分捕捉交通流量数据的动态时空依赖关系,提出一种基于...
关键词：交通流量预测 交通拥塞 注意力机制 时空图神经网络 
基于熵权-TOPSIS法的华东地区高等教育发展水平对比研究
《湖北第二师范学院学报》2025年第2期59-67,共9页金彪 王兴 熊金波 陈鸿光 王海军 
2023年福建省高等教育改革与研究教研重点项目“华中六省一市高等教育关键指标的对比分析”(FGJY202304)。
构建教育资源投入、教育质量与教学成果、科研创新能力、国际化水平以及学科建设与特色发展等5个一级指标、10个二级指标、25个三级指标的多维度指标体系,运用熵权-TOPSIS模型对华东地区各省、市的高等教育高质量发展水平进行综合评价...
关键词：熵权 TOPSIS 华东地区 高等教育 
基于可追责断言的支付通道网络性能优化研究
《网络与信息安全学报》2025年第1期66-78,共13页李雯琪 应作斌 臧嘉威 熊金波 刘西蒙 
国家自然科学基金(NSFC)-澳门科学技术发展基金(FDCT)联合科研项目(0051/2022/AFJ)。
针对区块链技术在区块大小和生成速率上的固有限制导致的可扩展性问题,支付通道网络(payment channel network,PCN)提供了链下扩容的有效方案。然而,传统的使用可锁定结构的PCN存在以下两个缺点:存在作恶方时该结构只能结束交易过程,却...
关键词：支付通道网络 可追责断言 MERKLE树 变色龙哈希函数 
高精度可扩展的密态隐私保护语音分类
《计算机科学与探索》2025年第2期528-538,共11页王雷蕾 宋考 张媛媛 毕仁万 熊金波 
国家自然科学基金面上项目(62272102);福建省自然科学基金重点项目(2023J02014)。
为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战,提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议,因避免使用昂贵的自举操作,可有效提升...
关键词：全同态加密 隐私保护 两方协同 语音分类 安全计算协议 
基于脆弱指纹的深度神经网络模型完整性验证框架
《计算机应用》2024年第11期3479-3486,共8页林翔 金彪 尤玮婧 姚志强 熊金波 
国家自然科学基金资助项目(62272102,62272103,62202102);福建省自然科学基金重点项目(2023J02014);福建省自然科学基金资助项目(2023J01531)。
预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击,导致它的完整性被破坏。针对这一问题,提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先,提出一种无先验知识的模型复制框架,...
关键词：神经网络 预训练模型 脆弱指纹 模型完整性 黑盒模型 
基于水印技术的深度神经网络模型知识产权保护
《计算机研究与发展》2024年第10期2587-2606,共20页金彪 林翔 熊金波 尤玮婧 李璇 姚志强 
国家自然科学基金项目(62272102,62272103,62202102);福建省自然科学基金重点项目(2023J02014);福建省自然科学基金项目(2023J01531,2023J01295)。
构造一个优秀的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧.DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权(intellectual property,IP).保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的...
关键词：深度神经网络 知识产权 数据要素 鲁棒模型水印 脆弱模型水印 
基于布隆过滤器的联邦遗忘学习
《信息安全与通信保密》2024年第10期98-114,共17页陈萍 江泽豪 郭霏霏 熊金波 
国家自然科学基金项目(62272102);福建省自然科学基金重点项目(2023J02014)。
联邦学习体现了集中数据收集和最小化的原则,可以有效解决传统集中式机器学习存在的数据孤岛以及系统性的隐私风险问题,但数据使用中仍存在隐私泄露风险。为此,提出一种基于布隆过滤器的联邦遗忘学习方案,通过布隆过滤器实现联邦遗忘学...
关键词：联邦学习 联邦遗忘学习 布隆过滤器 隐私保护 数据完整性 
对标企业流水线开发过程的Web前端课程设计被引量：1
《计算机教育》2024年第9期86-90,96,共6页张大平 熊金波 
2023年福建省高等教育研究院教改重点项目“情景体验式教学在软件项目管理课程中的实践探索”(FGJG202313)。
分析学情特点,提出对标企业流水线开发过程的Web前端课程设计方法,具体阐述如何引进企业师资,模拟企业工作过程,采用企业界前端制作的主流工具链,参考企业项目实践做法推进管理人员组队、选题开题、规划设计、开发测试、指导监督、成绩...
关键词：交互设计 视觉设计 流水线开发过程 Web前端 前后端分离 课程设计 
基于模型后门的联邦学习水印被引量：3
《软件学报》2024年第7期3454-3468,共15页李璇 邓天鹏 熊金波 金彪 林劼 
国家自然科学基金(62272103,62272102,61872090)。
高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一...
关键词：联邦学习 产权保护 模型水印 后门任务 模型聚合 
面向智慧城市的边缘联邦学习与低开销贡献评估策略被引量：4
《福建师范大学学报（自然科学版）》2024年第2期74-82,共9页吴家鹏 龚平 林立 林铭炜 熊金波 
国家自然科学基金资助项目(62272102);福建省自然科学基金资助项目(2023J02014,2021J01167)。
为改善智慧城市中隐私泄露及算力不足的问题,提出了一种融合边缘计算的联邦学习框架,将复杂的计算任务卸载至拥有更强计算和通信能力的边缘服务器上,提高了模型训练的效率,同时也确保了数据隐私的安全。在联邦学习过程中,提出了一种节...
关键词：智慧城市 联邦学习 边缘计算 贡献估计 
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