專題：智能信息處理與安全

特邀策劃人

李思照

哈爾濱工程大學副教授，碩士生導師，計算機科學與技術學院工業安全與智能計算中心副主任，CCF高級會員，中國人工智能學會青年工作委員會委員。近年來一直從事高性能并行計算、FPGA設計驗證、人工智能等方面的教學科研工作。作為項目負責人承擔多項省部級科研項目。在CCF A類期刊、B類會議以及相關SCI和國內核心期刊發表論文30余篇，現任《計算機與網絡》編委、《無線電工程》《無線電通信技術》審稿專家，《IEEE Transactions on Computers》《IEEE Transactions on Reliability》、中國自動化大會等國內外重要期刊、會議審稿人。

內容導讀

隨著計算機和通信等技術的發展與進步，各個行業的數據高速增長，如何高效地處理海量數據以及保證其安全已經成為當今全球研究的熱點。當前人們對信息處理技術的研究范圍在不斷拓展，信息處理的新方法、新理論層出不窮，這其中，人工智能技術的應用可以將不確定和不可靠的信息進行深入加工和處理，將它們轉化為更加可靠、確定性更高的信息，使這些信息能夠在更多的領域得到應用。與此同時，即使面對一些不精準的信息，也可以通過人工智能技術得到較為確定的結果，使已經獲取的信息變得更加有效，從而有效提高信息的利用率。鑒于此，為建立高可靠復雜信息理論、算法和系統的處理方法和技術，《無線電工程》2022年第3期推出“智能信息處理與安全”專題。專題采用公開征稿方式組織稿件，在所有通過專家函評的稿件中，最終錄用稿件5篇。專題內容涵蓋了抗量子加密硬件平臺、BP神經網絡高可靠高精度電容測量方法和面向農作物智能信息技術以及高效安全通信方法研究。

論文《基于FPGA 的Streamlined NTRU Prime抗量子加密技術研究》針對諸如RSA、橢圓曲線等傳統的公鑰密碼算法所依賴的底層數學模型能夠被量子計算機所攻破、在后量子時代現有的公鑰密碼算法無法對信息進行有效加密等問題，對NIST第2輪Streamlined NTRU Prime算法的密鑰產生和封裝2個部分進行了研究，提出了一種基于FPGA的硬件實現方式，并在FPGA平臺上進行驗證，此方案能夠在占用很少資源的前提下實現較高速的密鑰產生和封裝操作。論文《基于BP神經網絡的高精度電容測量》針對工程應用中電容的測量過度依賴儀器設備，難以實現高精度實時測量的問題，提出了一種基于BP神經網絡的高精度電容測量方法。利用由DSP，DDS，AGC，ADC及阻容分壓等電路構成的數據獲取模塊采集50個標準電容兩端的分壓幅值，經過數據清洗與中值濾波去噪預處理后形成71個特征值，以此構建C-U數據集；建立3層隱藏層結構為16×32×16的BP神經網絡模型，并進行訓練和測試，獲取電容預測模型，分析模型性能。論文《基于多尺度特征融合的柑橘病蟲害圖像識別方法》針對基于傳統機器學習與簡單神經網絡的病蟲害識別方法對于具有小樣本、數據不均衡、特征演變(黃龍病不同病害階段的特征差異較大)、特征不明顯、多類別等特點的柑橘病蟲害識別效果不理想的情況，設計了一種基于VGG19改進的VGG19-INC模型。該模型以VGG19網絡模型為骨干網絡并利用遷移學習實現預訓練權重參數的共享；模型結構使用1個批標準化卷積層和2個Inception模塊替換VGG19的第5卷積層；使用1個全局池化層替換VGG19模型的全連接層；使用一個1×4的Softmax層作為分類輸出層。所提模型不僅保留了VGG19對圖像特征的有效提取，還利用Inception模塊增加了網絡的深度與寬度，使模型獲得了不同大小的感受野，實現了多尺度特征的融合；全局池化層對全連接層的替換，使參數減少率達到了70.56%，有效提高了模型的訓練速度與平均測試速度，降低參數負載。由于在金融、醫藥和軍事等領域中，深度學習算法會出現模型訓練時樣本數據分散不易集中以及隱私保護等問題。因此，數據隱私安全的研究非常重要。論文《基于聯邦學習的隱私安全和高效通信模型》以金融領域命名實體識別為應用場景，提出了FedPBert模型，采取了橫向聯邦學習的方式對Bert模型進行了預訓練和微調。為了提高模型的精度，該模型采取的對客戶端網絡全參數加密上傳服務器的策略。同時，針對在進行聯邦學習訓練時客戶端與服務器通信時，加密參數過大且通信效率過低的問題，首次設計了一種可以減少加密參數量同時減少通信量的Random Parameter Aggregation algorithm(RPA)算法，在取得與全參數加密方法相當性能的同時，能較大程度減少通信和加解密帶來的算力開銷。在5G NSA模式下，用戶數據可在PDCP層分流后進行雙鏈路傳輸，由于各鏈路特性不同且動態變化，接收端存在亂序現象，導致重傳、接收緩沖區阻塞。論文《一種5G系統NSA模式下的PDCP分流技術》提出一種適用于雙連接架構，可實現PDCP層數據聚合亂序程度最小、系統速率最大的分流方案。建立雙連接觸發機制，確定分流界限；基于鏈路傳輸能力和緩存隊列確定分流比例，再通過時延補償控制數據發送順序。

專題面向智能信息處理與安全技術研究前沿，既有面向5G和農業等與人們生活息息相關的典型應用研究，也有抗量子攻擊、高精度電容測量等新應用領域的探索。盡管專題在部署方面盡量聚焦智能信息處理與安全前沿研究，但鑒于該技術的快速發展，新理論、新應用層出不窮，加之策劃人水平有限，專題內容部署方面仍存在諸多不足，望業內專家學者批評指正。專題出版得到了哈爾濱工程大學王鵬、重慶大學劉湘鵬、廣西大學黃平、火箭軍裝備部黃國鵬、重慶市信息通信咨詢設計院齊勇等研究人員的大力支持，在此衷心地感謝各位提供的優質稿件。在專題出版之際，特此感謝參與稿件評審的各位專家學者，感謝他們對稿件的審閱和提出的寶貴意見、建議。最后，感謝《無線電工程》編輯部各位老師的大力支持。希望本專題可以在智能數據處理及安全領域起到拋磚引玉的作用。