21、人工智能与相关领域研究成果综述

人工智能与相关领域研究成果综述

1. 研究领域概述

人工智能在诸多领域展现出了强大的应用潜力，涵盖了密码学、图像识别、机器人控制、无线网络等多个方面。下面将对部分研究成果进行详细介绍。

2. 密码学相关研究

2.1 基于人工智能的密码加速

• TESLAC ：L. Wan 等人提出的 TESLAC 方法，利用 AI 加速器加速基于格的密码学。这为解决复杂的密码学计算问题提供了新的思路，通过 AI 加速器的高效计算能力，提升了密码学算法的执行效率。
• 量子密码学中的密钥处理 ：C. Biswas 等人提出了一种改进的密钥筛选方案，并结合基于人工神经网络的密钥和解分析，应用于量子密码学中，增强了量子密码系统的安全性和可靠性。

2.2 密码系统构建

• 量子神经网络密码系统 ：T.T. Anh 等人在第八届国际知识与系统工程会议上提出了基于量子神经网络的密码系统构建方法，为密码学的发展引入了量子计算的概念，有望提升密码系统的安全性和抗攻击能力。

3. 图像识别与处理研究

3.1 医学图像识别

• 心血管疾病检测 ：M. Abubaker 等人使用机器学习和深度学习方法对心电图（ECG）图像进行分析，用于检测心血管疾病。这种方法可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率和准确性。
• 医学图像加密 ：Y. Ding 等人提出了 DeepEDN 网络，这是一种基于深度学习的图像加密和解密网络，应用于医疗物联网中的图像安全传输，保障了患者医疗数据的隐私和安全。

3.2 视频分析

• 视频异常检测 ：X. Zeng 等人提出了一种层次化时空图卷积神经网络，用于视频中的异常检测。该网络能够捕捉视频中的时空特征，及时发现异常事件，在安防监控等领域具有重要应用价值。
• 人群特征分析 ：S. Behera 等人使用深度图卷积神经网络对监控视频中的人群进行特征分析，为公共安全监控提供了有效的技术手段。

4. 机器人与网络相关研究

4.1 机器人控制

• 空间机器人目标捕获 ：X. Wang 等人使用神经网络实现了空间机器人目标捕获的鲁棒自适应学习控制，提高了空间机器人在复杂环境下的操作能力和准确性。
• 机器人隐私保护 ：Y. Chen 等人提出了 PDLHR 模型，这是一种具有同态重加密功能的隐私保护深度学习模型，应用于机器人系统中，保障了机器人数据的隐私和安全。

4.2 无线网络优化

• 无人机辅助无线网络 ：S. Fu 等人使用人工智能方法实现了无人机辅助无线网络的节能优化，提高了无线网络的能源利用效率，延长了无人机的续航时间。

5. 研究成果列表

序号	研究主题	作者	发表情况
110	等价与同构问题的计算复杂性	T. Thierauf	Springer, Berlin, 2000
111	利用 AI 加速器加速基于格的密码学	L. Wan, F. Zheng, J. Lin	Proceedings of Security and Privacy in Communication Networks (Virtual Event) (2021)
112	量子密码学中基于人工神经网络的密钥和解分析	C. Biswas, M.M. Haque, U.D. Gupta	IEEE Access 10(1), 72743–72757 (2022)
113	用于同态加密稀疏卷积神经网络推理的 FPGA 加速器	Y. Yang, S.R. Kuppannagari, R. Kannan, V.K. Prasanna	Proceedings of IEEE 30th Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM), New York City, NY, US (2022)
114	AI 增强侧信道分析的综述与比较	M. Panoff, H. Yu, H. Shan, Y. Jin	ACM J. Emerg. Technol. Comput. Syst. 18(3), 1–20 (2022)
115	轻量级广义 Feistel 分组密码的主动 S 盒预测的深度学习方法	M.F. Idris, J.S. Teh, J.L.S. Yan, W.-Z. Yeoh	IEEE Access 9, 104205–104216 (2021)
116	对称密码原语设计中的人工智能	L. Mariot, D. Jakobovic, T. Bäck, J. Hernandez-Castro	Security and Artificial Intelligence, ed. by L. Batina, T. Bäck, I. Buhan, S. Picek (Springer, Berlin, 2022), pp. 3–24
117	使用神经网络的空间机器人目标捕获的鲁棒自适应学习控制	X. Wang, B. Xu, Y. Cheng, H. Wang, F. Sun	IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. (Early Access Article), 1–1 (2022)
118	拆分学习、迁移学习和联邦学习在系统安全保护中的可行性	S. Otoum, N. Guizani, H. Mouftah	IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. (Early Access Article), 1–1 (2022)
119	使用人工智能方法实现无人机辅助无线网络的节能优化	S. Fu, M. Zhang, M. Liu, C. Chen, F.R. Yu	IEEE Wirel. Commun. (Early Access Article) 29(5), 77–83 (2022)
120	物联网驱动的人工智能肥料推荐模型	B. Swaminathan, S. Palani, K. Kotecha, V. Kumar, V. Subramaniyaswamy	IEEE Consum. Electron. Mag. (Early Access Article) 12(2), 109–117 (2022)
121	利用人类咳嗽、呼吸和语音信号检测 COVID - 19 的人工智能研究	M. Husain, A. Simpkin, C. Gibbons, T. Talkar, D.M. Low, P. Bonato, S. Ghosh, T. Quatieri, D.T. OKeeffe	IEEE Open J. Eng. Med. Biol. (Early Access Article), 1–1 (2022)
122	使用机器学习和深度学习方法检测心电图图像中的心血管疾病	M. Abubaker, B. Babayigit	IEEE Trans. Artif. Intell. (Early Access Article) 4(2), 373–382 (2022)
123	用于检测和识别安卓恶意软件的增强深度学习神经网络	P. Musikawan, Y. Kongsorot, I. You, C. So-In	IEEE Internet Things J. (Early Access Article), 1–1 (2022)
124	用于层次化文档表示学习的生成文本卷积神经网络	C. Wang, B. Chen, Z. Duan, W. Chen, H. Zhang, M. Zhou	IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (Early Access Article) 45(4), 4586–4604 (2022)
125	基于变分推理的跨域图像分类学习方法	L. Zhang, Y. Du, J. Shen, X. Zhen	IEEE Trans. Multimedia (Early Access Article), 1–1 (2022)
126	用于稀疏采样图像重建的隐式神经表示学习与先验嵌入	L. Shen, J. Pauly, L. Xing	IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. (Early Access Article), 1–1 (2022)
127	用于少样本视频分类的双路由胶囊图神经网络学习	Y. Feng, J. Gao, C. Xu	IEEE Trans. Multimedia (Early Access Article), 1–1 (2022)

6. 研究流程示例

graph LR
    A[数据收集] --> B[模型训练]
    B --> C[模型评估]
    C --> D{评估结果是否满意}
    D -- 是 --> E[应用部署]
    D -- 否 --> B

以上研究成果展示了人工智能在不同领域的广泛应用和重要作用，为相关领域的发展提供了新的思路和方法。未来，随着人工智能技术的不断发展，相信会有更多创新的研究成果出现，推动各个领域的进步。

7. 人工智能硬件加速研究

7.1 FPGA 加速器

• 同态加密稀疏卷积神经网络推理 ：Y. Yang 等人设计了用于同态加密稀疏卷积神经网络推理的 FPGA 加速器。该加速器能在处理同态加密数据时，高效地完成卷积神经网络的推理任务，提高了加密数据处理的速度和效率。
• 资源高效的硬件加速器 ：Y. Ling 等人提出了 Lite - stereo 硬件加速器，这是一种资源高效的用于实时高质量立体估计的二进制神经网络加速器。它能够在保证估计质量的同时，有效节省硬件资源。

7.2 尖峰神经网络加速器

• Skydiver 加速器 ：Q. Chen 等人提出了 Skydiver 尖峰神经网络加速器，该加速器通过利用时空工作负载平衡，提高了尖峰神经网络的计算效率。

8. 文本处理与分类研究

8.1 量子启发的深度神经网络

• 文本分类 ：J. Shi 等人提出了两种端到端的量子启发的深度神经网络用于文本分类。这种结合量子概念的神经网络为文本分类提供了新的方法和思路，有望提高文本分类的准确性和效率。

8.2 生成文本卷积神经网络

• 层次化文档表示学习 ：C. Wang 等人提出了用于层次化文档表示学习的生成文本卷积神经网络。该网络能够学习文档的层次结构信息，为文档的理解和处理提供了有力支持。

9. 安全与对抗研究

9.1 对抗攻击与防御

• 图神经网络的对抗攻击 ：J. Chen 等人提出了 Graph - fraudster 方法，用于对基于图神经网络的垂直联邦学习进行对抗攻击研究。同时，也为防御此类攻击提供了参考。
• 工业人工智能的对抗样本 ：Y. Wang 等人提出了 Deep fusion 方法，用于制作可迁移的对抗样本并提高工业人工智能物联网的鲁棒性，增强了工业系统在面对对抗攻击时的安全性。

9.2 侧信道攻击缓解

• ASIC 侧信道攻击缓解 ：S. Karmakar 等人研究了针对科学应用的基于人工智能的 ASIC 的侧信道攻击缓解方法，保障了科学应用中 ASIC 的安全性。

10. 更多研究成果列表

序号	研究主题	作者	发表情况
128	视频异常检测的层次化时空图卷积神经网络	X. Zeng, Y. Jiang, W. Ding, H. Li, Y. Hao, Z. Qiu	IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. (Early Access Article), 1–1 (2021)
129	使用深度图卷积神经网络对监控视频中的人群进行特征分析	S. Behera, D.P. Dogra, M.K. Bandyopadhyay, P.P. Roy	IEEE Trans. Cybern. (Early Access Article), 1–1 (2021)
130	人们使用人工智能语音助手的原因分析	S. Malodia, N. Islam, P. Kaur, A. Dhir	IEEE Trans. Eng. Manag. (Early Access Article), 1–1 (2021)
131	利用时空工作负载平衡的尖峰神经网络加速器	Q. Chen, C. Gao, X. Fang, H. Luan	IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst. (Early Access Article) 41(12), 5732–5736 (2022)
132	资源高效的实时高质量立体估计二进制神经网络加速器	Y. Ling, T. He, Y. Zhang, H. Meng, K. Huang, G. Chen	IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst. (Early Access Article) 41(12), 5357–5366 (2022)
133	在大规模多智能体强化学习中使用模糊逻辑学习抽象策略	J. Li, H. Shi, K. - S. Hwang	IEEE Trans. Fuzzy Syst. (Early Access Article) 30(12), 5211–5224 (2022)
134	两种端到端的量子启发的深度神经网络用于文本分类	J. Shi, Z. Li, W. Lai, F. Li, R. Shi, Y. Feng, S. Zhang	IEEE Trans. Knowl. Data Eng. (Early Access Article), 1–1 (2021)
135	基于量子神经网络的密码系统构建	T.T. Anh, N.V. Thanh, T.D. Luong	Proceedings of Eighth International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), Hanoi, Vietnam (2016)
136	分数傅里叶域中使用分数阶量子细胞神经网络的光学图像加密	X. Liu, X. Jin, Y. Zhao	Proceedings of 14th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC - FSKD), Huangshan, China (2018)
137	对基于图神经网络的垂直联邦学习的对抗攻击	J. Chen, G. Huang, H. Zheng, S. Yu, W. Jiang, C. Cui	IEEE Trans. Comput. Social Syst. (Early Access Article) 10(2), 492–506 (2022)
138	工业人工智能物联网的可迁移对抗样本与鲁棒性提升	Y. Wang, Y. an Tan, T. Baker, N. Kumar, Q. Zhang	IEEE Trans. Industr. Inform. (Early Access Article), 1–1 (2022)
139	针对科学应用的人工智能 ASIC 的侧信道攻击缓解	S. Karmakar, S. Karmakar	Proceedings of IEEE National Aerospace and Electronics Conference, Dayton, OH, USA (2021)
140	机器人系统中具有同态重加密功能的隐私保护深度学习模型	Y. Chen, B. Wang, Z. Zhang	IEEE Syst. J. 16(2), 2032–2043 (2022)
141	车联网中人工智能加密密钥管理模型	S.S. Chaeikar, A. Jolfaei, N. Mohammad	IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. (Early Access Article) 24(4), 4589–4598 (2022)
142	基于机器学习的加密 Wi - Fi 流量中无人机检测与操作模式识别	A. Alipour - Fanid, M. Dabaghchian, N. Wang, P. Wang, L. Zhao, K. Zeng	IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 15(1), 2346–2360 (2020)
143	医疗物联网中基于深度学习的图像加密和解密网络	Y. Ding, G. Wu, D. Chen, N. Zhang, L. Gong, M. Cao, Z. Qin	IEEE Internet Things J. 8(5), 1504–1518 (2021)
144	医疗物联网中基于深度学习的图像加密和解密网络	Y. Ding, G. Wu, D. Chen, N. Zhang, L. Gong, M. Cao, Z. Qin	IEEE Internet Things J. 8(3), 1504–1518 (2021)
145	基于神经网络的恶意软件中密码函数检测方法	L. Jia, A. Zhou, P. Jia, L. Liu, Y. Wang, L. Liu	IEEE Access 8, 23506–23521 (2020)

11. 研究成果对比表格

研究领域	研究成果示例	优势
密码学	基于量子神经网络的密码系统构建	引入量子概念，可能提升安全性和抗攻击能力
图像识别	基于深度学习的医学图像加密网络	保障医疗数据隐私和安全
机器人控制	空间机器人目标捕获的鲁棒自适应学习控制	提高复杂环境下操作能力和准确性
无线网络	无人机辅助无线网络的节能优化	提高能源利用效率，延长续航时间
文本处理	量子启发的深度神经网络用于文本分类	结合量子概念，可能提高分类准确性和效率

12. 研究循环流程总结

graph LR
    A[问题提出] --> B[方案设计]
    B --> C[实验验证]
    C --> D{实验结果是否达标}
    D -- 是 --> E[成果应用]
    D -- 否 --> B

综上所述，人工智能在各个领域的研究成果丰富多样，涵盖了从理论方法到硬件实现，从数据处理到安全防护等多个方面。这些研究成果不仅推动了人工智能自身的发展，也为其他相关领域的进步提供了强大的支持。随着技术的不断演进，人工智能将在更多领域发挥重要作用，创造更多的价值。