一种DEFAULT密码算法抵抗差分故障攻击新方法

1

作者 颜林洋 郝婕 李灵琛 《桂林电子科技大学学报》 2023年第3期223-230,共8页

针对DEFAULT轻量级分组密码算法无法抵抗差分故障攻击的问题,利用横向混淆和线性码提出一种抵抗差分故障攻击的方法。该方法在算法实现冗余部分针对算法结构使用横向混淆(或纵向隐藏)的方式实现,并结合[10,4,6]线性码的1 bit纠错和4 bi... 针对DEFAULT轻量级分组密码算法无法抵抗差分故障攻击的问题,利用横向混淆和线性码提出一种抵抗差分故障攻击的方法。该方法在算法实现冗余部分针对算法结构使用横向混淆(或纵向隐藏)的方式实现,并结合[10,4,6]线性码的1 bit纠错和4 bit检错能力对每个S盒进行防护。研究结果表明,该方法不仅提供了对算法半字节的纠错和所有比特位的检测能力,而且仅需要约25.08%的额外软件实现性能消耗。相较于已有的防护方法,该方法在通用性、故障检测效果及实现代价方面均有明显优势。 展开更多

关键词 分组密码 差分故障攻击 default算法 横向混淆 线性码

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基于极小极大算法的信用评级模型 被引量：1

2

作者 陆阳 石宝峰 《中国管理科学》 北大核心 2025年第2期28-37,共10页

信用评级旨在区分不同风险水平的贷款人,为银行信贷投资提供依据。目前,一些高信用等级的企业频频出现违约,表明信用等级和信用风险之间存在不匹配现象。为缓解这种不匹配,现有研究多以穷举所有等级方式划分客户信用等级,其计算复杂度过... 信用评级旨在区分不同风险水平的贷款人,为银行信贷投资提供依据。目前,一些高信用等级的企业频频出现违约,表明信用等级和信用风险之间存在不匹配现象。为缓解这种不匹配,现有研究多以穷举所有等级方式划分客户信用等级,其计算复杂度过高,划分结果具有一定随机性。本文使用违约损失率来表征信用风险,并引入三个准则进行信用等级划分,这些准则旨在要求贷款客户的信用等级应与其违约损失率相匹配;进而,从理论上提出一种极小极大信用等级划分算法解决信用等级错配问题。本文首先讨论了该算法解的存在性并证明了解的唯一性,其次证明了所提算法的计算复杂度为O (n^(2)),最后严格证明了该算法可以使信用等级与信用风险严格匹配。利用2017笔中小企业和2044笔农户真实信贷数据,实证结果表明:本文提出的极小极大信用等级划分算法可以将信用等级与违约风险严格匹配,并降低高信用等级的违约损失。该算法可为研究人员和金融机构在信用风险评估方面提供新的思路和参考。 展开更多

关键词 信用评级 信用等级划分 违约损失率 极小极大算法

原文传递

遗传算法在P2P网贷违约风险预测模型中的应用

3

作者 曹永年 《山西师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期41-45,共5页

由于P2P网贷平台借款金额越来越多,借款人与投资人之间出现了信息不对称的情况,引起违约现象频发.为此,在遗传算法的基础上,提出P2P网贷违约风险预测模型构建方法.通过专家决策完成种群初始化,并确定P2P网贷各项风险因素;在遗传算法中... 由于P2P网贷平台借款金额越来越多,借款人与投资人之间出现了信息不对称的情况,引起违约现象频发.为此,在遗传算法的基础上,提出P2P网贷违约风险预测模型构建方法.通过专家决策完成种群初始化,并确定P2P网贷各项风险因素;在遗传算法中引入投资效用理论,分析P2P网贷平台与投资人之间的关系;投资人利益最大化和风险最小化角度出发,根据自己的见识和经验,对贷款展开风险预测;将所有投资人的预测结果整合在一起,经过加权处理后完成P2P网贷违约风险模型的构建.在对比实验测试中,所提方法违约风险预测精度最高,且模型稳定性和一致性均优于其他两种算法. 展开更多

关键词 遗传算法 投资效用理论 P2P网贷 违约风险 投资目标收益率

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基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用

4

作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页

针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 聚类算法 k均值聚类合成少数类过采样方法 信贷违约预警

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基于Stacking模型融合的信用卡违约风险评估与预测

5

作者 何道江 母远缘 《数学建模及其应用》 2025年第4期49-56,共8页

本文使用Stacking融合算法作为最终预警模型,预测信用卡用户次月违约的可能性.首先采用数据预处理与特征工程技术的方法,对数据集进行深入的处理和特征筛选,接着对数据进行平衡化处理,采用多种机器学习算法进行模型训练和优化,通过五折... 本文使用Stacking融合算法作为最终预警模型,预测信用卡用户次月违约的可能性.首先采用数据预处理与特征工程技术的方法,对数据集进行深入的处理和特征筛选,接着对数据进行平衡化处理,采用多种机器学习算法进行模型训练和优化,通过五折交叉验证法和网格搜索进行模型调参,确定模型中的最佳参数组合,引入4个模型评估指标,用于比较各分类模型的性能.对比指标取值后发现随机森林算法、AdaBoost算法、XGBoost算法和LightGBM算法的预测效果最好,进而用AdaBoost算法、XGBoost算法和LightGBM算法作为Stacking融合模型的基模型,用随机森林作为Stacking融合模型的元模型,构建一个两层Stacking融合模型.结果表明,Stacking融合模型的分类效果要优于单个分类模型. 展开更多

关键词 信用卡客户违约 LightGBM算法 ADABOOST算法 Stacking融合模型

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基于Stacking集成的上市公司债券违约预测

6

作者 王丽莎 郭淑瑾 《现代信息科技》 2025年第20期171-177,共7页

随着债券市场的繁荣发展,信用风险随之显现,债券违约现象频发。文章以2014年1月至2023年12月上市公司发行的债券为研究对象,从财务和非财务两个层面选取指标,在7个机器学习模型中择优构建Stacking集成框架,建立债券违约预测模型。结果表... 随着债券市场的繁荣发展,信用风险随之显现,债券违约现象频发。文章以2014年1月至2023年12月上市公司发行的债券为研究对象,从财务和非财务两个层面选取指标,在7个机器学习模型中择优构建Stacking集成框架,建立债券违约预测模型。结果表明:RF、GBDT、XGBoost、LightGBM四种模型对上市公司债券违约的预测效果较好,其中GBDT的预测准确率达95.4%,且越接近违约发生时间,模型拟合效果越优;Stacking集成模型的预测性能明显提升,AUC值提高0.7%~11.3%;现金比率、财务费用率、发行总额、票面利率对债券是否违约的影响较大。 展开更多

关键词 债券违约 机器学习 STACKING 集成算法 SHAP

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基于机器学习算法的个人信贷违约行为预测研究

7

作者 谢亚楠 《信息与电脑》 2025年第10期22-24,共3页

随着互联网技术的发展,个人信贷业务增长迅猛。面对海量信贷申请数据,传统人工审核与简单信用评分模型难以满足快速、精准的风险评估需求。文章运用随机森林、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑回归和朴素贝叶斯(Naive Baye... 随着互联网技术的发展,个人信贷业务增长迅猛。面对海量信贷申请数据,传统人工审核与简单信用评分模型难以满足快速、精准的风险评估需求。文章运用随机森林、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑回归和朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB)四种机器学习算法,基于真实信贷数据集构建预测模型并对比性能,对提升信贷决策效率、降低金融风险具有重要意义。 展开更多

关键词 机器学习算法 信贷违约预测 随机森林 SVM 逻辑回归 NB 机器学习

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网络结构与银行系统性风险 被引量：91

8

作者 隋聪 迟国泰 王宗尧 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2014年第4期57-70,共14页

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还... 建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭. 展开更多

关键词 银行系统性风险 网络结构 无标度网络 违约算法 违约传染

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基于CatBoost算法的P2P违约预测模型应用研究 被引量：17

9

作者 马晓君 宋嫣琦 +2 位作者 常百舒 袁铭忆 苏衡 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期9-17,共9页

在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究... 在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究对象,运用特征工程技术,将CatBoost算法应用于构建P2P违约预测模型,并对违约影响因素进行综合分析。结果表明,CatBoost算法的预测准确率达96%,对实际结果的拟合效果较好,并能够对模型出错所导致的损失成本进行有效控制。此外,综合分析违约影响因素发现,借款人的信用情况对借款人违约行为影响较大,其中还清贷款次数、逾期次数与成功借款次数应作为借款人信用评估的重要参考指标。结合本文的研究成果与中国P2P行业发展状况,本文建议P2P平台积极促进数据分析与测算分析技术的革新与应用,政府及相关部门形成政策法规的同步发展,促成从平台内部到外部环境的合力发展态势。 展开更多

关键词 P2P 违约预测模型 CatBoost算法 特征工程 影响因素

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基于遗传算法KMV模型的公司债券违约风险度量研究 被引量：2

10

作者 余妙志 华思瑜 《科技与经济》 2020年第3期51-55,共5页

基于遗传算法对KMV模型进行了修正,并运用修正的KMV模型对样本债券在2017-2018期间的违约风险进行度量。结果表明:基于遗传算法改进的KMV模型在预测公司债券违约风险方面有着不错的表现,拟合正确率远高于改进前的原模型;并且公司债券所... 基于遗传算法对KMV模型进行了修正,并运用修正的KMV模型对样本债券在2017-2018期间的违约风险进行度量。结果表明:基于遗传算法改进的KMV模型在预测公司债券违约风险方面有着不错的表现,拟合正确率远高于改进前的原模型;并且公司债券所属行业的不同会影响模型违约点的选择,从而影响KMV模型度量违约风险的效果。 展开更多

关键词 公司债券 违约风险 KMV模型 遗传算法

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基于SSD算法的航空发动机内部凸台缺陷检测 被引量：9

11

作者 陈为 梁晨红 《电子测量技术》 2020年第9期29-34,共6页

基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法... 基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法相结合,对目标图像进行预处理来突出凸台缺陷的主要特征,增强了算法模型提取待检测目标的特征信息,从而进一步提高检测算法对于航空发动机凸台缺陷的检测精度。最终检测算法对于凸台缺陷的检测精度达到了95%以上。 展开更多

关键词 SSD算法 凸台缺陷检测 默认框 图像处理

原文传递

基于SMOTE-Logistic回归算法的银行个贷违约预测应用 被引量：2

12

作者 赵峰 季佩玲 《南阳理工学院学报》 2020年第4期17-22,共6页

文章根据Kaggle平台提供的客户贷款数据,进行数据清洗、变量相关性分析、特征缩放等操作,建立Logistic回归模型,并针对样本类别不平衡问题运用SMOTE算法进行过采样,最后以5折交叉验证及AUC为依据对模型性能进行评估。实验结果表明:SMOTE... 文章根据Kaggle平台提供的客户贷款数据,进行数据清洗、变量相关性分析、特征缩放等操作,建立Logistic回归模型,并针对样本类别不平衡问题运用SMOTE算法进行过采样,最后以5折交叉验证及AUC为依据对模型性能进行评估。实验结果表明:SMOTE-Logistic回归算法在银行个贷违约预测应用方面有良好表现,且优于KNN算法及随机森林算法。 展开更多

关键词 个人贷款 违约预测 Logistic回归算法 SMOTE算法

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非均衡数据的债券违约预警研究

13

作者 程建华 徐恒宇 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2021年第3期86-93,共8页

将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本,将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析,针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型;从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个... 将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本,将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析,针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型;从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个评估因素中筛选16个预警指标,运用ADASYN方法进行过采样合成新样本点,将特征提取mRMR方法引入债券违约领域,得出长期负债率、资本收益率、成本费用利润率以及股权比例这4个变量作为债券违约的最终预警指标,在此基础上运用AdaboostSVM模型进行风险识别。研究结果表明:在建模过程中克服了样本非均衡化问题使得分类精度显著提高,同时通过解决高维数据冗余问题,识别违约债券的准确率进一步提高,反复验证表明该模型具有较强的稳健性和有效性,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 债券违约 ADASYN算法 mRMR算法 AdaboostSVM

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几何缺席推理研究

14

作者 徐志刚 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期881-886,共6页

提出了实体几何缺席推理理论 ,研究了相应的三维实体重构算法 ,并进行了实例验证 .

关键词 几何缺席推理 概念设计 几何造型 机械设计 CAD

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一种基于缺省规则的推理算法 被引量：1

15

作者 张彪 文坤梅 许家伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第3期111-114,共4页

提出了一种将特定缺省规则转换成描述逻辑Abox实例的推理算法,该算法针对特定缺省规则的改变通常不影响Tbox的情况,将缺省规则映射成为Abox中实例的变化,简化了推理过程,同时保持描述逻辑推理的可判定性,具有较好的可行性,并通过推理实... 提出了一种将特定缺省规则转换成描述逻辑Abox实例的推理算法,该算法针对特定缺省规则的改变通常不影响Tbox的情况,将缺省规则映射成为Abox中实例的变化,简化了推理过程,同时保持描述逻辑推理的可判定性,具有较好的可行性,并通过推理实例验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 描述逻辑 缺省规则 推理算法

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智能媒体算法信任建构路径探讨 被引量：3

16

作者 王娟 汤书昆 《自然辩证法研究》 CSSCI 北大核心 2022年第5期55-61,共7页

随着人工智能技术的深度介入,传媒业正面临着诸多伦理演化的挑战,而算法信任则成为重构当代传媒伦理的核心原则之一。当前,关于算法信任主要有两种研究范式:建立与AI的信任关系,培养值得信赖的AI;AI没有人格,并且无法对其行为负责,因而... 随着人工智能技术的深度介入,传媒业正面临着诸多伦理演化的挑战,而算法信任则成为重构当代传媒伦理的核心原则之一。当前,关于算法信任主要有两种研究范式:建立与AI的信任关系,培养值得信赖的AI;AI没有人格,并且无法对其行为负责,因而不具有被信任的能力。上述范式均过度聚焦信任的直接切面,没有拓展到算法信任的传递性与复合性这一更本质的内生属性。本研究在伦理演化语境中探讨了信任概念的变革路径,并依据信任扩散/默认模型,希望通过在人与智能媒体共同主导的新生传媒生态中建构默认信任区域,探索算法信任新的可能性路径。 展开更多

关键词 信任 默认信任 算法信任 路径

原文传递

基于信用风险最优信用投资组合问题研究

17

作者 姜凤利 赵晓颖 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2019年第3期92-97,共6页

信用风险管理是银行业务中不可或缺的部分。通过修改标准Markowitz模型,研究是否发放贷款二进制变量的优化信用投资组合问题。该模型允许在考虑资产可能的相关性及从影响风险指标和投资组合收益的角度决定是否提供贷款的情况下,估计信... 信用风险管理是银行业务中不可或缺的部分。通过修改标准Markowitz模型,研究是否发放贷款二进制变量的优化信用投资组合问题。该模型允许在考虑资产可能的相关性及从影响风险指标和投资组合收益的角度决定是否提供贷款的情况下,估计信用投资组合的累积风险和收益率。最后利用提出的模型,基于标准普尔评级机构的统计数据,实现最优投资组合的实证研究。 展开更多

关键词 信用风险 违约概率 违约损失率 MARKOWITZ模型 分支定界

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协变量缺失下基于结构EM算法因果网模型选择 被引量：1

18

作者 马蔷 尚来旭 +1 位作者 张冬阳 单娜 《长春工业大学学报》 CAS 2016年第4期396-400,共5页

针对NSCOT数据,选用了结构EM算法对模型进行选择。经过具体的计算和分析得到结论,一个人的身体素质和运送到医院的时间都会对患者的生存产生直接的影响,而受伤的严重程度只对患者的生存产生间接的影响。

关键词 协变量缺失 结构EM算法 模型选择

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缺省逻辑的累积性变种的扩张特征 被引量：1

19

作者 张明义 张颖 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期119-126,共8页

Giordano和Martelli提出了Reiter的缺省逻辑（DL）的两个新变种：CADL（CommitmenttoASSumptionsDefaultLongic）与QDI（Quasi-DefaultLogic），它们都具有累积性，但不再具半单调性，QDL甚至不再承诺预设（Committoassumptions）．本... Giordano和Martelli提出了Reiter的缺省逻辑（DL）的两个新变种：CADL（CommitmenttoASSumptionsDefaultLongic）与QDI（Quasi-DefaultLogic），它们都具有累积性，但不再具半单调性，QDL甚至不再承诺预设（Committoassumptions）．本文基于我们已经导出的CDL（Cummula－tiveDefaultLogic）与DL扩张的特征，通过建立CADL扩张与CDL扩张之间以及QDL扩张与DL扩张间的关系，获得了CADL与QDL扩张的新特征．并据此得到相应的主要推理任务的算法及复杂性． 展开更多

关键词 缺省逻辑 累积性 相容性 算法

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基于Stacking算法集成的我国信用债违约预测 被引量：8

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作者 刘晓 周荣喜 李玉茹 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第3期163-170,共8页

通过对2014~2019年我国信用债违约案例的原因分析及相关文献综述,从债券资质、债务主体、财务数据、宏观因素四个维度构建债券违约的指标体系,利用随机森林算法优化,研究发现当影响因素选择18项与37项时,样本内外预测结果达到均衡。基... 通过对2014~2019年我国信用债违约案例的原因分析及相关文献综述,从债券资质、债务主体、财务数据、宏观因素四个维度构建债券违约的指标体系,利用随机森林算法优化,研究发现当影响因素选择18项与37项时,样本内外预测结果达到均衡。基于不同角度的七种算法对比分析,择优选取三种作为底层算法:随机森林算法、梯度提升决策树算法与贝叶斯算法,并结合逻辑回归算法为次级训练算法融合构建基于Stacking算法集成的债券违约预测模型。实证结果表明,第一,Stacking算法的双重集成作用相对底层的单次集成总体精确度提升了1%到8%;第二,对不同指标数量的Stacking算法集成模型的评估表明所构建的指标体系提高了预测水平;第三,基于样本内外预测均衡的底层算法选择方法有效可取,分别纳入相对劣势的底层算法时,会逐渐影响模型稳定性。研究成果可以为我国债券市场风险管理提供技术支持与参考。 展开更多

关键词 信用风险 债券违约预测 机器学习 Stacking算法 算法集成

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