精彩回顧|云峰論壇之荷尖論壇第一期
發布時間: 2022-06-14 20:56:28 瀏覽量:
為了營造良好的學術創新氛圍，提高學生的學習興趣和學術創新參與率，活躍學術思想，引發學術爭鳴，促進學術交流。6月14日下午，由計通學院2020級研究生蔡竹斌、孔新新、陳會鋒主講的學術報告會，在云塘校區文科樓E區103室成功開展，2020級全體研究生到會參加。
第一場學術報告由蔡竹斌向我們講述。為了無限廉價計算和存儲資源，很多公司和用戶都將他們的私有數據外包給云，由此也引發了一系列安全問題，為了保證用戶的隱私數據不被惡意的竊取，傳統的手段是對數據內容進行加密。而在大數據與云計算等應用場景中，僅通過加密并不能完全保護用戶的隱私，傳統加密只能保證數據內容的機密性，卻很難保證數據查詢隱私信息不被泄露。數據查詢隱私主要指的是搜索模式和訪問模式，也就是指相同關鍵詞的提交頻率和相同地址的訪問頻率。本次報告向我們介紹了隱私保護領域中保護訪問模式的一種重要技術-不經意隨機訪問機，并分享近期關于前后向隱私不經意隨機訪問機的研究進展。
接下來，孔新新以一種6D分數階憶阻Hopfield神經網絡及其在圖像加密中的應用為主題，由近年來，混沌系統研究現狀入題，向我們展開介紹了其論文的方法。混沌被廣泛應用于安全通信、電子電路、隨機數發生器和圖像加密。由于分數階混沌系統下一狀態的值不僅與當前狀態有關，而且與之前的所有狀態有關，因此其動態特性比整數階混沌系統更為復雜。隨著研究的深入，研究人員在神經網絡模型中加入分數階，發現其結果更接近人腦神經元的活動，從而擴展了分數階神經網絡系統的應用領域。其文章提出了一種新的憶阻器模型，并將其應用于分數階Hopfield神經網絡(FHNN)，研究其分叉和共存等動態特性。此外，將新提出的分數憶阻器Hopfield神經網絡(FMHN)也應用于圖像加密領域。
最后一場報告中，陳會鋒的報告主題為帶四次非線性憶阻的新型多卷神經網絡的動態分析及其在醫學數字圖像水印中的應用。憶阻器因其在生物神經活動模擬方面的優良特性而被廣泛應用于各種神經仿生模型中。其文章采用分段非線性函數對四次憶阻進行變換，并將其引入具有自反饋的三值Hopfield神經網絡中，建立了一種分段四次多渦旋記憶混沌神經網絡模型。通過仿真分析發現，渦旋層數隨憶阻參數變化，多渦旋吸引子共存，初值靈敏度高。利用其優良的不可預測性，改進了一種基于小波變換的數字水印算法，并將其應用于個人醫療數據的保護。結果表明，該方法不僅提高了加密的保密性和便捷性，而且保證了其魯棒性，具有良好的加密效果。
作為在讀研究生，他們邏輯清晰、思維縝密，在座的師生對其前沿的研究思想嘖嘖稱嘆。這次報告會在營造學術氛圍、激發學術創新、拓展學術視野、促進學術交流發揮了重要作用。
(文/何浩波 圖/姚佳藝 審/易亭亭)
