检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科学学报 2024年第2期42卷 334-349页

作者：赵冬梅孙明伟宿梦月吴亚星河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北石家庄050024

为提高网络安全态势评估的准确率,增强稳定性与鲁棒性,提出一种基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的网络安全态势评估模型。首先,使用改进选择性卷积核代替传统卷积核进行特征提取,提高卷积神经网络感受野变化的自适应性,... 详细信息

为提高网络安全态势评估的准确率,增强稳定性与鲁棒性,提出一种基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的网络安全态势评估模型。首先,使用改进选择性卷积核代替传统卷积核进行特征提取,提高卷积神经网络感受野变化的自适应性,增强特征之间关联性。然后,将提取的特征输入到支持向量机中进行分类,并使用网格优化算法对支持向量机中的参数进行全局寻优。最后,根据网络攻击影响指标计算网络安全态势值。实验表明,基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的态势评估模型与传统的卷积神经网络搭建的态势评估模型相比,准确率更高,并且具有更强的稳定性和鲁棒性。

关键词：网络安全态势评估网络安全态势感知改进选择性卷积核卷积神经网络支持向量机网格优化算法

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基于拉格朗日对偶的小样本学习隐私保护和公平性约束方法

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计算机科学 2024年第7期51卷 405-412页

作者：王静红田长申李昊康王威河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北工程技术学院人工智能与大数据学院石家庄050020

小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型... 详细信息

小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型的训练中存在隐私泄露的风险和公平性问题。此外,在许多领域中,由于隐私或安全等,数据很难或无法获取。同时在差分隐私模型中,噪声的引入不仅会导致模型效用的降低,也会引起模型公平性的失衡。针对这些挑战,提出了一种基于Rényi差分隐私过滤器的样本级自适应隐私过滤算法,利用Rényi差分隐私以实现对隐私损失的更精确计算。进一步,提出了一种基于拉格朗日对偶的隐私性和公平性约束算法,该算法通过引入拉格朗日方法,将差分隐私约束和公平性约束加到目标函数中,并引入拉格朗日乘子来平衡这些约束。利用拉格朗日乘子法将目标函数转化为对偶问题,从而实现同时优化隐私性和公平性,通过拉格朗日函数实现隐私性和公平性的平衡。实验结果证明,该方法既提升了模型性能,又保证了模型的隐私性和公平性。

关键词：小样本学习隐私与公平 Rényi差分隐私公平性约束拉格朗日对偶

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结合CNN与Transformer的双流U型医学图像分割网络

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小型微型计算机系统 2024年

作者：杨超荣张朝晖河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室

为有效利用医学输入图像的局部特征与全局语义信息，从而获得边界更清晰、语义结构更完整的图像分割结果，提出一种结合CNN与Transformer的双流U型医学图像分割网络(DS-UNet)。首先，双流U型结构由用于局部特征提取的CNN分支和进行全局... 详细信息

为有效利用医学输入图像的局部特征与全局语义信息，从而获得边界更清晰、语义结构更完整的图像分割结果，提出一种结合CNN与Transformer的双流U型医学图像分割网络(DS-UNet)。首先，双流U型结构由用于局部特征提取的CNN分支和进行全局特征提取的Swin Transformer分支构成；之后，为实现局部特征与全局特征的优势互补，以通道注意力和空间注意力为基础，提出了CNN和Transformer的融合模块(CTFB)，并将其作为DS-UNet的重要组件，用于特征处理三个关键阶段双分支的信息交互与特征融合；此外，还提出一种用于双分支特征图与浅层多尺度特征图融合的跨分支信息增强模块(CBIE)，为后续分割结果的生成做进一步的全局语义信息增强与浅层细节补充。以Dice相似系数与IoU值为评价指标，在GlaS、MoNuSeg、QaTa-COV19以及Synapse 4个公开数据集的对比实验表明，DS-UNet优于其他大部分竞争算法，并在GlaS、MoNuSeg以及Synapse数据集上性能最优。

关键词：医学图像语义分割双流U型结构 Swin Transformer CNN 特征融合

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基于相似网络和联合注意力的图嵌入模型

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河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 36-44页

作者：王静红李昌鑫杨家腾于富强河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北工程技术学院人工智能与大数据学院石家庄050020

图注意力网络(graph attention network, GAT)将注意力机制与图神经网络融合,但模型只关注节点的一阶邻域节点,缺乏对高阶相似节点的考虑,同时在计算注意力分数时缺乏对节点结构特征的关注.为此提出一种基于相似网络和联合注意力的图嵌... 详细信息

图注意力网络(graph attention network, GAT)将注意力机制与图神经网络融合,但模型只关注节点的一阶邻域节点,缺乏对高阶相似节点的考虑,同时在计算注意力分数时缺乏对节点结构特征的关注.为此提出一种基于相似网络和联合注意力的图嵌入模型.首先计算网络中的节点相似性,并将高相似度且未连接的节点对构建新边以形成相似网络.其次,引入结构相关性和内容相关性的概念,分别用于表征节点之间的结构关系和内容特征.通过融合两种相关性得分计算得到联合注意力分数.最后使用联合注意力分数对节点特征加权聚合,得到最终的节点嵌入表示.将本文所提算法在Cora、Citeseer和Pubmed 3个数据集上进行节点分类任务,准确率分别达到85.70%、74.30%、84.10%,与原始图注意力网络模型相比分别提高了2.70%、3.94%和2.60%.可见,所提出的算法可以得到更好的节点嵌入表示.

关键词：图嵌入图注意力网络节点相似性相似网络节点分类

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EEG-MFNet:适用于脑电信号分析的轻量多分支融合网络

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山东大学学报(理学版) 2025年

作者：叶晓雅王秀青马海滨张诺飞河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室(河北师范大学) 河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心(河北师范大学)

为了解决脑电数据分辨率低、数据量不足以及被试者个体差异所导致的解码效率低下问题,提出了适于脑电信号分析的轻量级多分支融合网络(multi-branch fusion network for electroencephalogram signal,EEG-MFNet)模型。通过多尺度时空卷... 详细信息

为了解决脑电数据分辨率低、数据量不足以及被试者个体差异所导致的解码效率低下问题,提出了适于脑电信号分析的轻量级多分支融合网络(multi-branch fusion network for electroencephalogram signal,EEG-MFNet)模型。通过多尺度时空卷积模块提取脑电数据的多层次时空特征,并进一步应用多尺度时间卷积提取更高级的时-空-频域特征。对输入分类器的特征数据应用滑动窗口,增强了数据的有效特征。EEG-MFNet模型的平均分类准确率、标准差相比对比模型分别提升至少3.19%、22.86%,模型推理时间减少了16.87%以上。实验结果表明所提方法在提高运动想象脑电信号分类准确率的同时,增强了模型的稳定性,提升了模型的训练效率。本文中的工作为基于运动想象的脑电信号分析提供了更有效的解码方案。

关键词：多尺度卷积滑动窗口运动想象脑机接口脑电信号

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可支持公平验证的数据群组灵活协同共享方案

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 40-53页

作者：王树兰甘竞宏赵陈斌邹家须赵国英张应辉深圳技术大学大数据与互联网学院广东深圳518118 深圳大学应用技术学院广东深圳518060 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 西安邮电大学网络空间安全学院陕西西安710121

随着云服务的快速发展,数据的共享和传播受到了广泛关注。基于属性的条件代理重加密(attribute-based conditional proxy re-encryption,AB-CPRE)能安全且高效地实现数据群组共享和传播而被广泛应用。然而,现有的AB-CPRE方案无法实现同... 详细信息

随着云服务的快速发展,数据的共享和传播受到了广泛关注。基于属性的条件代理重加密(attribute-based conditional proxy re-encryption,AB-CPRE)能安全且高效地实现数据群组共享和传播而被广泛应用。然而,现有的AB-CPRE方案无法实现同一组内多个数据传播者协同将数据传播给新的用户组,仅支持单一数据传播者,灵活性差。此外,现有方案中用户生成验证值所需的计算开销随着密文中属性数增加而增加,导致云服务器和用户之间的公平验证效率低。针对上述不足,提出一种可支持公平验证的数据群组灵活协同共享方案。该方案构造了一种协同传播树结构,以实现同一组内多个数据传播者协同将数据传播给新用户组。此外,该方案设计了计算开销恒定的验证值生成机制,使用户仅需常数级计算开销即可生成验证值,从而高效实现云服务器和用户间的公平可验证。最后,形式化安全性证明和性能评估表明,所提方案是可证明安全和公平可验证的,并在验证值生成、重加密密钥生成和解密阶段比现有方案高效。

关键词：协同数据传播基于属性的条件代理重加密协同传播树公平可验证

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基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划

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电子学报 2024年第9期52卷 3123-3134页

作者：刘志华张冉郝梦男安凯晨陈嘉兴河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心河北石家庄050024 河北师范大学数学科学学院河北石家庄050024 河北正定师范高等专科学校河北石家庄050800

针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%.

关键词：自主水下机器人全局路径规划烟花算法粒子群算法自适应T分布变异收敛性证明

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基于周期性质的新型密钥恢复攻击方法

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软件学报 2023年第9期34卷 4239-4255页

作者：邹剑邹宏楷董晓阳吴文玲罗宜元福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 网络系统信息安全福建省高校重点实验室(福州大学) 福建福州350108 清华大学高等研究院北京100190 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 惠州学院信息科学技术学院广东惠州516007

针对Feistel, Misty与Type-1/2型广义Feistel等结构,创新性地将Simon算法的周期性质与生日攻击思想相结合,提出一种新型传统密钥恢复攻击.与Simon算法可以在多项式时间内恢复周期值不同,在传统计算环境下至少需要生日攻击界才能恢复出... 详细信息

针对Feistel, Misty与Type-1/2型广义Feistel等结构,创新性地将Simon算法的周期性质与生日攻击思想相结合,提出一种新型传统密钥恢复攻击.与Simon算法可以在多项式时间内恢复周期值不同,在传统计算环境下至少需要生日攻击界才能恢复出对应的周期值.利用所提方法,可以在O (2n/4)的选择明文和密文条件下,以O(23n/4)的时间复杂度恢复出5轮Feistel-F结构的密钥,对应的存储复杂度为O(2n/4).上述结果比Isobe和Shibutani的工作结果多扩展1轮,并且所需的存储复杂度也更少.对于Feistel-FK结构,构造7轮密钥恢复攻击.此外,还将上述方法应用于构造Misty结构和Type-1/2型广义Feistel结构的密钥恢复攻击.对于不同的Misty密码方案,分别给出5轮Misty L-F和Misty R-F结构的密钥恢复攻击,以及6轮Misty L-KF/FK和Misty R-KF/FK结构的密钥恢复攻击.对于d分支Type-1型广义Feistel结构,给出d2轮的密钥恢复攻击.当d≥6时,对于d分支Type-2型广义Feistel结构的新型密钥恢复攻击轮数会优于现有密钥恢复攻击轮数.

关键词： Feistel Misty Type-1/2型广义Feistel结构密钥恢复攻击 Simon算法周期性质生日攻击

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基于冲突的缓存侧信道攻击与驱逐集研究综述

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计算机应用 2024年

作者：姚梓豪马自强李扬魏良根宁夏大学信息工程学院宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心(宁夏大学) 宁夏“东数西算”人工智能与信息安全重点实验室(宁夏大学)

缓存侧信道攻击是一种利用计算机缓存共享特性的侧信道攻击手段，对跨处理器、跨虚拟机的目标密码系统构成严重威胁。其中基于冲突的缓存侧信道攻击突破了使用特权指令的限制，构造一组与目标地址映射到同一缓存集的虚拟地址，即驱逐集... 详细信息

缓存侧信道攻击是一种利用计算机缓存共享特性的侧信道攻击手段，对跨处理器、跨虚拟机的目标密码系统构成严重威胁。其中基于冲突的缓存侧信道攻击突破了使用特权指令的限制，构造一组与目标地址映射到同一缓存集的虚拟地址，即驱逐集，造成缓存冲突，最终获取目标隐私数据。构造驱逐集已成为基于冲突的缓存侧信道攻击和推测执行攻击的关键技术之一。首先介绍基于冲突的缓存侧信道攻击。其次，分类介绍驱逐集构造技术。然后，归纳驱逐集构造算法的影响因素。最后，提出利用系统设计的漏洞、提高算法的兼容性是基于冲突的缓存侧信道攻击和驱逐集构造算法的未来发展方向。

关键词：系统安全缓存侧信道攻击驱逐集虚拟地址缓存替换策略

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车联网中支持非法签名定位的无证书匿名认证方案

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计算机工程 2024年第6期50卷 157-165页

作者：杨小东李沐紫马国祖李松谕王彩芬西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 中电万维信息技术有限责任公司甘肃兰州730070 甘肃省信息技术与信息安全研究中心甘肃兰州730070 深圳技术大学大数据与互联网学院广东深圳518118

车联网环境中,车辆通过互联网连接到公共网络,车辆信息在传输过程中很容易遭受到攻击者的各种恶意攻击,从而导致车辆隐私信息泄露甚至威胁用户生命安全。2022年,为了保障车辆间公开通信中消息传输的安全性和隐私性,研究人员提出了一种... 详细信息

车联网环境中,车辆通过互联网连接到公共网络,车辆信息在传输过程中很容易遭受到攻击者的各种恶意攻击,从而导致车辆隐私信息泄露甚至威胁用户生命安全。2022年,为了保障车辆间公开通信中消息传输的安全性和隐私性,研究人员提出了一种车联网环境下的无证书匿名认证方案,并证明该方案在随机预言机模型下满足签名的不可伪造性。然而,通过安全性分析发现,该方案无法抵抗恶意的密钥生成中心替换攻击以及车辆之间的合谋攻击。针对上述安全缺陷,提出改进的车联网无证书匿名认证方案。在随机预言模型下基于椭圆曲线离散对数问题存在不可伪造性,同时也能够抵抗车辆之间联合发起的合谋攻击。此外,该方案支持非法签名的快速查询,能在聚合签名验证失败后,通过建立非法签名与聚合签名验证等式的关联性,节省对右子节点中非法签名的查找次数,从而迅速定位到非法签名的位置。实验结果表明,与同类方案相比,改进方案在聚合签名验证阶段的计算开销减少了至少25%,并能满足更多的安全属性。

关键词：车联网匿名认证无证书签名签名伪造非法签名定位

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