带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用

26种多模态大模型研究报告全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着人工智能技术的快速发展，多模态大模型正在成为热门研究领域之一。

这些大模型使用多种信息源（例如文本、图像、音频等）来实现更加全面的理解和推理能力，使得人工智能系统可以更好地模仿人类的多模态感知和交互能力。

近年来，研究者们提出了各种多模态大模型，从简单的模型如BERT和GPT到更复杂的模型如CLIP和DALL-E，这些模型在多种任务上取得了显著的成绩。

本报告将介绍26种具有代表性的多模态大模型，并对它们的结构、应用场景以及研究成果进行综合分析。

这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有广泛的应用，并且在各种竞赛和评测中取得了领先的成绩。

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，通过双向上下文信息建模来提高自然语言处理任务的表现。

BERT在文本分类、情感分析等任务上表现出色。

4. DALL-E（DVAE-GAN）：DALL-E是一种基于变分自编码器和生成对抗网络的图像生成模型，可以根据文本描述生成逼真的图像。

DALL-E在图像生成、图像编辑等任务上表现出色。

5. VQ-VAE-2（Vector Quantized Variational Autoencoder 2）：VQ-VAE-2是一种基于变分自编码器的图像生成模型，通过向量量化技术来提高图像生成的效果。

VQ-VAE-2在图像生成、图像压缩等任务上表现出色。

7. VisualBERT：VisualBERT是一种视觉-语言融合模型，可以同时处理文本和图像信息。

VisualBERT在图像标注、视觉问答等任务上表现出色。

10. ERNIE-ViL（Enhanced Representation through kNowledge Integration ViL）：ERNIE-ViL是一种基于知识融合的多模态大模型，可以处理文本、图像和知识图谱信息。

多模态是指优胜劣汰——遗传优化法在自然界，组成生物群体的各个体由于彼此间的差异，对所处环境有不同的适应和生存能力，遵照自然界生物进化的基本原则，适者生存，优胜劣汰，要淘汰那些最差的个体。

扩展资料
通过染色体和基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新的群体。

特点：特点是对参数进行编码运算，不需要有关体系的任何经验知识，沿多种路线进行平行搜索，不会落入局部较优的陷阱，能在许多局部较优中找到全局最优点，是一种全局最优化方法。

多模态的运算涉及到遗传算法，其特点：
（1）遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。

这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。

传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。

遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。

（2）遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的`多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。

（3）遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。

适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。

这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。

—1—
（4）遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。

（5）具有自组织、自适应和自学习性。

遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。

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多智能体系统理论与无人机蜂群作战技术，优云UBOX代飞100小时无人蜂群作战是指一组具备部分自主能力的无人机在有/无人操作装置辅助下，实现无人机间的实时数据通信、多机编队、协同作战，并在操作员的指引下完成渗透侦查、诱骗干扰、集群攻击等一系列作战任务(民航局无人机云执照到期免试换证，优云UBOX代飞100小时扣1 8 3 1 1 6 4 1 4 5）。

无人蜂群作战系统可填补战术与战略之间的空白，以多元化投送方式快速投送到目标区域执行多样化军事任务，包括与其他武器平台协同攻击海上、空中、地面目标及ISR等，实现对热点地区战略威慑、战役对抗、战术行动。

无人机蜂群一般由一组承担不同作战任务的无人机群组成，其执行任务简单的流程如下图所示：由大型运输机作为母船前出至任务区域并释放无人机组，无人机蜂群进行编队并俯冲至任务区域展开协同作战行动，任务完成后返回母船。

最初无人蜂群作战技术来源于多智能体系统理论，一般将无人机蜂群作战技术中的无人机视为智能体(Agent)，执行任务的无人机编队视为一个多智能体系统(Multi-agent Systems)。

本文将从理论角度简单介绍无人机蜂群作战技术与其背后的多智能体系统理论之间千丝万缕的XXX。

前世一．多智能体系统(MAS)理论的发展群体行为(Swarming Behavior)是自然界中常见的现象，典型的例子如编队迁徙的鸟群、结队巡游的鱼群、协同工作的蚁群、聚集而生的细菌群落等等。

这些现象的共同特征是一定数量的自主个体通过相互合作和自组织，在集体层面上呈现出有序的协同运动和行为。

因此在该方面的研究早期，大量的工作集中在对自然界生物群体建模仿真上。

学者们通过大量的实验数据，探究个体行为，个体与个体之间关系对群组整体行为表现的影响。

1987年，Reynolds提出一种Boid 模型，这种模型的特点为：(1)聚集：使整个组群中的智能体紧密相邻；(2) 距离保持：相邻智能体保持安全距离；(3)运动匹配: 相邻智能体运动状态相同。

细胞自动机算法在人群流动中的优化及应用随着城市化进程的加速，人口规模的增长、人口密度的提高，人群流动成为了城市管理中不可忽视的问题。

大型市场、火车站、机场等人流集聚区对城市的管理提出了新的挑战。

如何更有效地管理人群流动，提高城市管理效率，成为了城市管理部门需要解决的问题。

细胞自动机算法的出现为此提供了新的解决思路。

一、细胞自动机算法的原理细胞自动机算法（Cellular Automata, CA）是由冯·诺依曼爵士在20世纪50年代提出的一种自组织分布式系统。

它是由一组相同的自动机组成的，每个自动机都有一个内部状态，且能够接受其他自动机的信息，然后根据一定的规则决定自己的内部状态。

自动机之间的相互作用可以形成复杂的动态演化过程。

细胞自动机算法广泛应用于自然科学、社会科学、信息科学等多个领域，尤其是在计算机科学中得到了广泛的运用。

二、人群流动的现状及问题人群流动是一个复杂的系统，它具有许多特征，如动态性、非线性、复杂性等。

为了实现人群流动的管理，需要知晓人群的流向和流量，以及各个点的瓶颈和拥堵情况，提出相应的管理策略，以提高城市管理效率、避免拥堵现象发生。

但是，现有的人群流动模型往往只能处理人口流动的数量，而对于人群行为、行动轨迹等信息的处理很难达到精细化管理，难以发现瓶颈点和相关问题的原因，这就导致人群流动管理存在着瓶颈。

三、细胞自动机算法在人群流动中的应用细胞自动机算法可以实现人群流动的模拟和预测，根据特定的规则，模拟人群的行为和行动轨迹，掌握人群流动的流量和方向，从而提高城市管理的效率和精度，减少拥堵现象的发生。

在细胞自动机算法中，每个“单元格”代表一个人，每个“单元格”的状态包括位置、速度、加速度和方向等属性，根据人群行为规律，设定相应的规则，实现了对人群流动的预测和控制。

四、细胞自动机算法的优势及局限性细胞自动机算法的优势在于可以准确地模拟和预测人群的流动情况，对于人口密集的地区，可以通过细胞自动机算法预测出瓶颈点和拥堵点，对于人群流量过大的情况，可以对人群流量进行调控，解决相应的管理问题。

拟态物理学启发的群智能方法1.前言拟态物理学（英文：“Mimetic physics”）是一种基于几何结构相似性原理（geometric mimicry principle）的新兴物理学。

拟态物理学的基本思想是，将自然界的现象进行数学建模，以此来揭示这些现象背后的本质规律。

这种方法被广泛应用于解决各种复杂问题，其中之一就是群智能领域。

本文将介绍拟态物理学启发的群智能方法。

2.群智能方法概述群智能是指一群个体之间通过相互协作，集体工作来解决难题。

这种方法最初是从生物领域得到启发，研究的对象是类似蚂蚁、鸟类、虫子等群体动物的行为方式。

这些动物群体具有自组织、分工协作、适应性强等特点，可以在不依赖中心控制的情况下，高效完成各种任务。

群智能方法应用于计算机科学、控制工程、机器人学等领域，可以为许多实际问题提供可行的解决方案。

3.拟态物理学的原理拟态物理学的基本思想是，自然界中的现象背后往往存在着某种几何结构相似性。

这种相似性可以通过数学建模的方式进行描述和分析，从而揭示并理解这些现象的本质规律。

拟态物理学最主要的贡献是提出了“适应性仿真物理学”（Adaptive Mimetic Physics）这一概念。

适应性仿真物理学是指将某些自然现象的仿真过程与物理过程进行类比，从而实现对复杂系统的建模和控制。

适应性仿真物理学的主要特点是具有适应性强、效果好、易于实现等优点，因此被广泛应用于各种应用领域。

4.拟态物理学启发的群智能方法拟态物理学启发的群智能方法是运用拟态物理学的原理和适应性仿真物理学的思想，对群智能算法进行改进和优化的方法。

这种方法的主要思路是，利用自然界中的现象进行数学建模，从而设计出更加高效、精确的群智能算法。

以下是几种拟态物理学启发的群智能方法。

4.1拟态微分进化算法拟态微分进化算法是一种基于拟态物理学的算法，在微分进化算法的基础上增加了拟态建模过程。

这种算法通过对目标函数进行仿真建模，从而优化算法的搜索和变异策略，提高算法的收敛速度和准确性。

基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取作者：黄辉郭帆徐淑芳来源：《计算机应用》2013年第12期摘要：多态蠕虫特征提取是基于特征的入侵检测的难点，快速提取出精确程度更高的多态蠕虫特征对于有效防范蠕虫的快速传播有着重要的作用针对层次式的多序列匹配（HMSA）算法进行多序列比对的时间效率较低和由迭代方法提取出的特征不够精确等问题，提出了基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取方法antMSA该方法首先对蚁群的搜索策略进行了相应的改进，并将改进后的蚁群算法引入到奖励相邻匹配的全局联配（CMENW）算法中，利用蚁群算法快速收敛能力，在全局范围内快速生成较好解，提取出多态蠕虫的特征片段；然后将其转化为标准入侵检测系统（IDS）规则，用于后期防御实验表明，改进后的蚁群算法能够较好地克服基本蚁群算法的停滞现象，扩大搜索空间，能够有效提高特征提取的效率和质量，降低误报率关键词：蚁群算法；序列比对；特征提取；入侵检测；多态蠕虫中图分类号： TP393.08 文献标志码：A0引言蠕虫病毒能够在短时间内大规模爆发，感染大量主机，并且蠕虫在传播的过程中改变其形态，同一类蠕虫的不同实例能够具有不同的形态误用入侵检测系统必须能够快速准确地识别出多态蠕虫并且自动提取出多态蠕虫的特征片段目前主流的入侵检测系统都使用基于特征的自动检测方法，主要有：基于固定长度负载的特征提取方法[1]、基于语义的特征提取方法[2]、基于多个公共子序列串的特征提取方法[3]、基于多序列比对的特征提取方法[4-5]和Tang等[6]提出的位置意识分布特征（Position Aware Distribution signature，PADs）及其产生方法等特征自动提取的前提是同类样本数据中含有可表征此类攻击的特征片段，Crandal等[7]提出了εγπ模型并且证明了特征片段的存在，以及此特征片段作为特征的可行性序列比对通常有两序列比对和多序列比对，采用适当插入空位的方法使两序列或多序列对齐，构建一个使得相似性度量函数S（A）达到最大值的序列，从而尽可能确切地反映它们之间的相似或相异，获取有用的信息和知识生物学中NeedlemanWunsch算法[8]是经典的两序列比对算法，用于解决DNA序列和蛋白质序列比对、生物同源性分析等问题唐勇等[4]针对NeedlemanWunsch易产生碎片的问题引入连续匹配奖励函数，提出了奖励相邻匹配的全局联配（Contiguous Matches Encouraging NeedlemanWunsch，CMENW）算法唐勇等[4]还针对蠕虫的多态性提出了层次式的多序列匹配（Hierarchical MultiSequence Alignment，HMSA）算法，开创了多序列比对入侵检测特征提取研究的先河当前对于多序列比对的研究大多采用渐进的方法和迭代的方法，渐进的方法（如CMENWHMSA等）对多态蠕虫进行特征提取时，两两比对的局部结果在多重序列比对中往往并不最优，这样会对多序列比对带来错误信息，并且这些错误信息不能在后期阶段被纠正本文在CMENW算法的基础上将蚁群算法引入到多序列比对当中，并对蚁群的搜索策略进行改进，提出了基于改进蚁群算法的多序列比对特征提取方法antMSA，提取出了更为精确的多态蠕虫特征片段，并从运行时间、误报率、漏报率等参数方面验证了该方法的有效性1相关研究1.1NeedlemanWunsch算法和CMENW算法NeedlemanWunsch算法采用动态规划思想来解决两序列全局最优比对问题，算法利用打分矩阵来描述两序列比对两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵值记录了两维上对应两个字符的相似度分数，分数越高表示两个字符越相似积分函数D（i，j）动态规划算法计算如下：1.2基于序列比对的特征提取方法Polygraph是由Newsome等[3]提出的特征自动提取方法，该方法首先计算训练池中至少出现k次的所有互不包含的子字符串，然后通过特殊字符和子字符串重组序列，并将重组后的序列作为特征序列Polygraph产生的序列特征片段（token subsequence signature）是多个子字符串的有序排列Polygraph在检测多态蠕虫方面取得了一定的成果，由于该方法产生互不重叠的子字符串，因此在一定程度上损失了部分有效特征片段在对多态蠕虫提取特征时，连续片段更具有语义，且这种关键特征片段往往不多于3个，基于此唐勇等[4]提出了层次式多序列联配算法（CMENWHMSA），得到泛化程度更高的特征基本思想是通过渐进的方法进行两两序列的比对，得到比对结果，将符合裁减条件的片段裁减掉以更快得到最优比对结果所得到的结果由代表多个字符的通配符和代表一个字符的通配符和一些字符串片段组成，该方法很好地保留了片段之间的位置信息，可准确提取出蠕虫及其变种的特征片段1.3蚁群算法蚁群算法最早是由意大利学者Dorigo等[9]模拟蚂蚁集群觅食规律而设计出来的一种模拟进化算法蚂蚁在觅食过程中会分泌信息素，后面的蚂蚁根据路径上信息素的多少来选择其要走的路径，路径上信息素越多，蚂蚁选择这条路径的概率就越大，因此较短路径由于可以在相同时间内聚集更多的信息素而被越来越多的蚂蚁选择通过个体之间的信息交流，蚂蚁的集体觅食行为构成了一种学习信息的正反馈机制，寻求从巢穴到食物源之间的最短路径蚁群算法就是模拟了这种通过个体之间的信息交流和相互协作最终找到最优解的优化机制，这种优化机制对求解复杂优化问题（如旅行商问题）有独特的优势[10]现有蚁群算法大都采用单方向的搜索策略和随机的选择策略，这些策略会使得蚁群算法的搜索范围变得狭小并且容易进入停滞状态等现象，为了将蚁群算法应用于入侵检测的特征提取中，并且获得很好的特征提取效果，需对传统蚁群算法进行相应的改进2蚁群算法的改进2.1蚂蚁往返策略传统的蚁群算法要求蚂蚁从一端开始进行搜索，但实际上自然界的蚂蚁行为是双向的蚂蚁不仅从蚁巢到食物，同时也要求从食物到蚁巢的搜索过程蚂蚁在双向搜索的过程当中都会更新信息素，这些信息素对以后的蚂蚁都有一个反馈的作用，同时扩大搜索空间本文研究蚁群算法及其改进算法结合多序列比对算法应用于多态蠕虫特征提取，要求蚂蚁能够及时提供更多的反馈信息，即蚂蚁搜索到第m条序列之后需提供反馈信息给第0条序列上的蚂蚁，以便其选择开始搜索的路径2.2蚂蚁回撤机制蚁群算法在构造解的过程当中利用了随机选择策略，这种选择策略容易出现停滞现象即搜索进行到一定程度后，个体不能对解进行进一步的搜索，不利于发现更好的解[11]在优化搜索的过程中，路径上的信息素不断更新，搜索过的较好解的信息素不断加强，下次被选择的可能性增大而有些本是较优解却由于起始阶段较少有蚂蚁经过而可能逐渐被遗忘，影响算法的全局搜索能力如果在选择策略中，考虑适当刺激蚂蚁尝试那些很少经过的路径，有利于对解空间进行更全局的搜索，从而可以有效地克服基本蚁群算法的不足基于此本文在蚂蚁进行搜索的过程当中引入了蚂蚁的回撤机制，当蚂蚁出现停滞现象时，蚂蚁按原路径回撤到上一节点，以一定的概率选择序列的其他节点，以剩余概率选择继续回撤3antMSA特征提取方法多序列比对的目的就是使获得的序列特征片段最大限度的泛化，使其能准确地表征多态蠕虫的所有变种形态4算法设计细节4.1字符串对应规则字符串对应规则的原则是不改变原始序列的数据，并且使字符串能够很好地对应到序列当中先去掉字符串中的空位，如果蚂蚁选取的是第i列上的token（i，j，l），就从第j个字符进行对应，规则如表1所示5实验结果及其分析Metasploit平台[12]集成了多种变形方法对攻击代码进行变换，包括：x86/countdown、x86/call4_dword_ptr、x86/imp_call_additive、x86/nonalpha和x86/nonupper等本文选用x86/countdown多态变换方法分别对BINDTSING和CodeRedII蠕虫产生40个变形样本作为输入数据集为了评估误报率和漏报率本文选择KDD Cup 1999[13-14]标识的无害数据参数设置：Polygraph和CMENWHMSA采用作者默认设置，Polygraph采用模式序列特征实验环境为Inter 2.0GHz CPU， 2GB内存，Windows XP SP3系统为了便于比较各特征提取方法的时间效率，攻击特征的提取统一在VC6.0平台上实现表3给出了三种方法提取出的特征，Polygraph方法漏掉了单个字符的特征片段，CMENWHMSA方法和antMSA方法由于两者的比对方法相近，提取出了比Polygraph更多的有效特征片段，如BINGTSING的“＼xx00”，CodeRedII的“=”；同时antMSA方法保留了特征片段的偏移信息，此偏移信息恰好与Snort规则中的OffSet、depth、distance和within对应，更能精确描述蠕虫的特征对于多态蠕虫较长的数据序列来说，变种之间的相似性往往只存在于局部字符序列片段，由于antMSA充分考虑了局部的有效性，在结果中表现了更多的局部有效信息，如BINGSTING蠕虫特征中的“＼x00？？？＼xx00”片段，因此，antMSA方法生成的特征泛化程度较高为了模拟真实的网络攻击坏境，在局域网搭建以100Mb/s以太网连接攻击源主机平台和攻击目标主机本文采用Snort 2.4.2的Win32版本来对提取出的攻击特征进行误报率和漏报率的评估，因此将安装有Snort2.4.2的Win32版本的主机平台也连接入实验环境中，按照提取出来的特征设定Snort的报警规则将40条蠕虫变种分别复制为1000条蠕虫作为攻击样本，在攻击源主机平台广播所有攻击样本，检测主机平台的误报率（FPR）和漏报率（FNR）如表4、5所示从表4、5中可以看出antMSA方法的检测率最高；从误报率方面看，由于Polygraph损失了一些较短序列的特征，与CMENWHMSA和antMSA相比具有较高的误报率，antMSA的误报率比CMENWHMSA低，这是因为antMSA充分利用了蚁群算法求解复杂问题的特性，利用蚂蚁在全局范围内搜索得到比CMENWHMSA 泛化程度更高的特征片段，这种特征片段更能精确地表征蠕虫及其各种形态的变种图2、3是Polygraph、CMENWHMSA和antMSA分别对BINDTSING和CodeRedII进行特征提取时的空间开销性能的比较从图中可以看出，Polygraph和antMSA因为需要一次性存储所有的可疑序列，需要从一开始就占用较大的空间开销，且保持稳定；CMWNEHMSA则因为是迭代地进行两两序列的比较，不需要一次性存储所有的可疑序列，它的空间占用是缓慢增加的，且维持在一个稳定的水平从空间开销上看，antMSA方法不产生过多其他信息，因此比其他两种方法占用较少的空间开销实验结果证明了本文方法可以提高特征提取的时空效率，并且可以得到更加精确的泛化程度更高的特征序列，误报率更低6结语本文借鉴蚁群算法的觅食特性，将改进后的蚁群算法应用于多态蠕虫的特征提取当中，提出了一种基于蚁群算法进行多序列比对的多态蠕虫的特征提取方法antMSAantMSA方法可以有效克服蚁群算法的停滞现象，扩大搜索空间，大大减少了多态蠕虫特征提取的时空开销，同时能够得到精确度更高的特征片段，降低误报率现有的特征提取方法仍依赖于纯净的数据源，因此如何提高方法的抗噪声能力是未来需要进一步解决的问题参考文献：[1]KIM HA， KARP B. Autograph： toward automated， distributed worm signature detection[C]// SSYM04： Proceedings of the 13th Conference on USENIX Security Symposium. Berkeley：USENIX Association， 2004， 13： 271-286.[2]NEWSOME J， SONG D. Dynamic taint analysis for automatic detection， analysis， and signature generation of exploits on commodity software [C]// NDSS 2005： Proceedings of the 12th Annual Network and Distributed System Security Symposium. San Diego： BibSonomy， 2005： 1-38.[3]NEWSOME J， KARP B， SONG D. Polygraph： automatically generating signatures for polymorphic worms [C]// SP 05： Proceedings of the 2005 IEEE Symposium on Security and Privacy. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2005： 226-241.[4]唐勇，卢锡城，胡华平，等.基于多序列联配的攻击特征自动提取技术研究[J].计算机学报，2006，29（9）：1533-1541.[5]TANG Y， XIAO B， LU X C. Using a bioinformatics approach to generate accurate exploitbased signatures for polymorphic worms[J]. Computers & Security， 2009， 28（8）： 827-842.[6]TANG Y， CHEN S. 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人工智能领域多模态智能和应用方面88个课题名称1. 多模态情感分析2. 多模态人脸识别3. 多模态语音识别4. 多模态目标检测5. 多模态问答系统6. 多模态图像生成7. 多模态医学影像分析8. 多模态手势识别9. 多模态行为识别10. 多模态用户建模11. 多模态图像处理12. 多模态人机交互13. 多模态自然语言处理14. 多模态智能家居15. 多模态推荐系统16. 多模态广告推送17. 多模态媒体检索18. 多模态车辆识别19. 多模态视频分析20. 多模态声音合成21. 多模态情感计算22. 多模态虚拟现实23. 多模态增强现实24. 多模态机器翻译25. 多模态姿势估计26. 多模态语义分割27. 多模态音乐生成28. 多模态产品推荐29. 多模态舆情分析30. 多模态场景理解31. 多模态医疗辅助诊断32. 多模态智能交通系统33. 多模态农业智能化34. 多模态金融风险评估35. 多模态电商推荐36. 多模态智慧城市37. 多模态个性化推送38. 多模态学习评估39. 多模态智能安防系统40. 多模态智能音箱41. 多模态电视节目推荐42. 多模态在线教育43. 多模态社交媒体分析44. 多模态婴儿监测45. 多模态智能旅游46. 多模态身份认证47. 多模态电影推荐48. 多模态精神疾病诊断49. 多模态交通流预测50. 多模态物流智能化51. 多模态娱乐体验52. 多模态虚拟助手53. 多模态人才招聘54. 多模态智能广告投放55. 多模态工业自动化56. 多模态心理健康分析57. 多模态智能维修58. 多模态机器人导航59. 多模态物联网应用60. 多模态远程医疗61. 多模态智能决策62. 多模态游戏交互63. 多模态违规监控64. 多模态机器人协作65. 多模态楼宇管理66. 多模态电子商务67. 多模态人员定位68. 多模态智能门锁69. 多模态个人健康管理70. 多模态智能能源管理71. 多模态网络安全72. 多模态环境监测73. 多模态智能车辆平台74. 多模态食品安全检测75. 多模态智能厨房76. 多模态电力供应优化77. 多模态智能投资78. 多模态刑侦系统79. 多模态智能家电80. 多模态水质监测81. 多模态电网调度82. 多模态健康监测83. 多模态感知系统84. 多模态智能物流85. 多模态辅助教育86. 多模态自动驾驶87. 多模态智能体育88. 多模态军事应用。

基于关系异构图和注意力增强的机器人账户检测2重庆市教育信息技术与装备中心重庆 400074摘要：社交网络媒体已经称为人们日常生活中不可分割的一部分。

与此同时，社交网络中的机器人账户也日益影响着社交网络媒体的正常运行。

为维护社交网络的稳定和其中正常用户的权益和利益，提出了一种可以相对准确的机器人账户检测算法。

该算法基于BotRgcn模型进行改进，具体来说包含以下两个步骤：首先，摒弃了复杂冗余的推文信息，为每个用户生成自己的推文与认证状态信息。

然后通过roberta进行推文信息的向量表示。

其次，使用多头注意力机制来对节点向量子空间并行的计算，允许模型在不同的子空间分别关注输入序列的不同部分。

实验结果表明，优化后的BotRgcnGat算法对比原算法在准确率、召回率、F1值等多个评价指标上都有一定的提升。

关键词：在线社交网络；机器人账户检测；图数据；多头注意力前言随着社交媒体的普及和发展，机器人账户（Bot Account）在社交网络中的存在成为了一个严重的问题。

机器人账户是由智能程序控制的虚假账户，它们模拟人类行为，但其目的通常是操纵社交网络的生态系统，传播谣言、操纵舆论、进行网络欺诈等。

机器人账户的存在给社交网络的健康和可信度带来了巨大的挑战，因此，开展机器人账户检测的研究具有重要的现实意义。

在当前的社交网络环境下，机器人账户的存在成为了一个严重的问题[1]。

许多研究人员和学者已经开始关注机器人账户的检测和识别，并提出了各种方法和技术来解决这一问题。

然而，传统的机器人账户检测方法往往面临着挑战，如特征工程的困难、模型的鲁棒性和泛化能力等问题[2]。

近年来，国内外都提出了大量的检测方案，总的来说可以分为基于行为特征的检测方法、基于图结构的检测方法和基于深度学习的检测方法[3]。

Beskow等人通过提取社交网络中用户的属性特征、网络特征、以及发布的内容和时间特征，利用正常用户和机器人用户这些特征之间的差异来区分正常账号和机器人账号。

机器学习在网络安全领域的应用一、机器学习概述机器学习作为的一个重要分支，致力于研究如何使计算机系统从数据中自动学习并改进性能。

它基于算法和统计模型，让计算机能够在没有明确编程指令的情况下，从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式。

机器学习的发展历程可以追溯到几十年前，随着计算机技术和数据存储能力的不断提升，它逐渐成为了当今科技领域的热门研究方向之一。

1. 机器学习的定义与原理机器学习的核心在于通过对数据的学习来实现预测或决策。

其原理是基于数据构建模型，模型通过学习数据中的特征和模式，从而能够对新的数据进行预测或分类。

例如，在图像识别中，机器学习模型会学习大量图像的特征，如颜色、纹理、形状等，进而能够判断新图像所属的类别。

它主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习等多种类型。

监督学习通过有标记的数据进行训练，模型学习输入与输出之间的映射关系；无监督学习则处理无标记的数据，挖掘数据中的内在结构和模式；半监督学习则结合了有标记和无监督数据的优势，提高学习效果。

2. 机器学习的常见算法机器学习涵盖了多种算法，每种算法都有其独特的特点和适用场景。

决策树算法通过构建树形结构来进行决策，易于理解和解释，可用于分类和回归任务；神经网络算法模拟人类大脑的神经元结构，具有强大的学习能力，在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果；支持向量机算法在分类问题上表现出色，能够找到最优的分类超平面；聚类算法如K-Means等则用于将数据点划分为不同的簇，发现数据的自然分组。

这些算法在不同的网络安全应用中发挥着重要作用，根据具体需求选择合适的算法是实现有效网络安全防护的关键。

二、网络安全现状与挑战随着信息技术的飞速发展，网络已经渗透到社会的各个角落，网络安全问题也日益凸显。

从个人隐私泄露到企业商业机密被盗取，从国家关键基础设施遭受攻击到全球性的网络犯罪活动，网络安全威胁无处不在，给个人、企业和社会带来了巨大的损失。

1. 网络安全威胁的类型与特点网络安全威胁多种多样，包括恶意软件、网络钓鱼、DDoS 攻击、数据泄露等。

复杂网络中的社团发现算法综述随着社会网络的日益发达，社交网络成为了现代社会的重要组成部分。

然而，这些网络往往都是由大量的节点和边构成，而且具有非常复杂的拓扑结构。

对于这样的复杂网络，如何有效地发现其中的社团结构一直是研究的热点之一。

社团结构是指在网络中存在一些密度较高、连通性较强的子图，其中节点之间的联系比较紧密，而与其他社团的节点则联系较松散。

社团结构的发现可以帮助我们了解网络中的相互作用关系，为社交网络的数据挖掘和信息推荐提供基础理论和方法。

社团发现算法按照算法思想的不同，可以分为基于模型的方法、基于聚类的方法和基于图分割的方法。

其中，基于模型的方法是使用概率模型描述网络，然后利用统计学方法推导出社团结构；基于聚类的方法是将网络中的节点聚类成若干个社团，每个社团内节点之间的相似性要求较高；基于图分割的方法则是将网络切分为若干个部分，使得每个部分内的节点之间的连通性要求较强。

下面将分别介绍一些经典的社团发现算法：1. 基于模型的方法(1) 随机游走社团发现算法（Random Walk Community Detection Algorithm，RWCD）RWCD是基于随机游走模型的社团发现算法，它将节点的相似性定义为它们之间的转移概率，然后使用PageRank算法迭代计算各节点的权值，在一定阈值下将权值较高的节点聚合成社团。

RWCD算法可以充分利用网络中的拓扑结构，对大型网络具有较好的扩展性。

(2) 右奇社团发现算法（Modularity Optimization Algorithm，MOA）MOA算法是一种基于模块度优化的社团发现算法，它将社团内节点的连接强度与所有节点的连接强度相比较，然后计算模块度值，寻找最大模块度值时的节点聚类。

MOA算法的思想简单易懂，但需要耗费大量的计算资源。

2. 基于聚类的方法(1) K-means社团发现算法K-means算法是一种常用的聚类算法，它将网络中的节点分成K个组，每个组是一个社团。

自组织神经网络在人工智能中的应用随着科技的不断进步，人工智能已经成为了一种趋势，它可以被广泛应用于各种领域，例如自动驾驶、智能家居和人脸识别等。

其中一个重要的核心技术就是神经网络。

神经网络是一种用于模拟人类神经系统的计算模型，基于此构建的神经网络可以模拟自然界中的智能行为，这使得它在人工智能中应用变得越来越广泛。

本文将重点介绍神经网络的一种形式——自组织神经网络在人工智能中的应用。

自组织神经网络是一种由许多神经元组成的网络，它具有一些特殊的属性，例如简单和快速的学习能力、良好的鲁棒性和数据关联性等等。

这种网络的学习过程主要依赖于自组织和自适应的特性，它可以自主发现数据中的规律和特征，并且能够动态地调整自身结构以适应不同的输入。

这些特性使自组织神经网络在人工智能中具有广泛的应用前景。

下面我们来看看自组织神经网络在几个领域中的应用。

一、自动驾驶技术自动驾驶技术是近年来人工智能领域的一个热门话题，它可以使得车辆在没有人驾驶的情况下自主完成行驶任务。

在自动驾驶技术中，自组织神经网络可以被用于边缘检测和障碍物识别。

通过在神经元之间建立连通性，神经网络可以对图像中的不同区域进行分类和分割，从而识别出道路边缘和障碍物，为自动驾驶系统提供准确的定位和避障信息。

二、智能家居随着智能家居技术的不断发展，越来越多的家庭开始使用可穿戴智能设备和智能家居控制器。

自组织神经网络可以被用于智能家居中的环境感知和智能控制。

通过对环境数据进行分析和学习，神经网络可以自主地调整家居设备的温度、湿度和照明等设定，以实现节能和智能化的目标。

三、人脸识别人脸识别技术已经成为了一个非常重要的技术，在支付安全、身份验证等领域得到广泛应用。

自组织神经网络可以被用于人脸识别中的分类和特征提取。

通过将人脸图像输入神经网络中，网络可以自主地学习人脸的关键特征，例如轮廓、眼睛和嘴唇等，从而实现对不同人脸的分类和识别。

这种技术在安防领域和公安等场合得到广泛应用。

多态蠕虫特征码自动提取算法陈雪林【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)002【摘要】针对多态技术下变形蠕虫的特征与自动提取算法的问题，提出一种多态蠕虫特征描述方法，并给出特征码自动提取算法。

这种结合了 PADS 和Polygraph 优点的 MS-PADS 特征提取方法，能在强噪声下快速提取高质量的多态蠕虫特征，具有低误报率、检测精度高和通用性好等特点。

%This paper researches the feature description and automatic signature generation algorithm of polymorphic worms. It proposes a new signature generation approach for polymorphic worms - MS-PADS (multiple separated string position-aware distribution signature), which integrate the advantage of PADS and Polygraph. It solved the problem of PADS signature width determination under strong background noise conditions. This method could generate high quality signatures of polymorphic worms with low false-positive rate and high detection precision rate.【总页数】4页(P142-145)【作者】陈雪林【作者单位】绵阳师范学院数学与计算机科学系，绵阳 621000【正文语种】中文【相关文献】1.变形蠕虫特征码自动提取算法研究 [J], 王少华;刘忠强2.基于蠕虫攻击模型和语义分析的特征码自动提取 [J], 王炜;罗代升;王欣;方勇3.反病毒引擎及特征码自动提取算法的研究 [J], 金庆;吴国新;李丹4.基于公共特征集合的网络蠕虫特征码自动提取 [J], 李志东;云晓春;杨武;辛毅5.蠕虫病毒特征码自动提取原理与设计 [J], 王晓洁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

增强全局搜索和自适应蜉蝣算法王义;张达敏;邹诚诚【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2022(54)11【摘要】针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。

首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性;其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力;引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。

利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明:提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。

最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。

【总页数】14页(P137-150)【作者】王义;张达敏;邹诚诚【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于微粒群算法的图像自适应增强算法的研究2.果蝇算法与改进蚁群算法优化模糊集的自适应图像增强3.一种增强全局搜索能力的差分进化算法4.基于黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法5.图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像自适应增强方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于种子—扩充的多态蠕虫特征自动提取方法
汪洁;何小贤
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2014(035)009
【摘要】提出基于种子扩充的多态蠕虫特征自动提取方法SESG.SESG算法首先按序列的权重大小将其放入一个队列,然后依次对队列中的种子序列进行扩充,从而对各类蠕虫以及噪音序列进行分类,并从分类后的蠕虫序列中提取其特征.测试结果表明,SESG算法能够在包含噪音的可疑池中很好地区分各类蠕虫序列,更易于提取有效的蠕虫特征.
【总页数】8页(P12-19)
【作者】汪洁;何小贤
【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.5
【相关文献】
1.基于CFG多态蠕虫特征自动提取模型 [J], 史妮娜;何聚厚
2.基于通信特征分析的蠕虫检测和特征提取方法的研究 [J], 辛毅;方滨兴;贺龙涛;云晓春;李志东
3.多态蠕虫特征码自动提取算法 [J], 陈雪林
4.基于彩色编码的多态蠕虫特征自动提取方法 [J], 汪洁;王建新;陈建二
5.Zero-day多态蠕虫特征自动提取技术研究 [J], 祝仰金;秦拯
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