检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全学报 2025年第1期10卷 75-90页

作者：邓欢黄敏桓李虎王彤况晓辉军事科学院系统工程研究院信息系统安全技术重点实验室北京100101

以深度神经网络为代表的人工智能技术在经济、社会各领域中的应用越来越广泛,但与之相伴的安全性问题也逐渐凸显。深度神经网络作为概率模型所具备的不确定性,以及参数量大所带来的黑盒性质,使其容易受到对抗样本的攻击,这给基于深度神... 详细信息

以深度神经网络为代表的人工智能技术在经济、社会各领域中的应用越来越广泛,但与之相伴的安全性问题也逐渐凸显。深度神经网络作为概率模型所具备的不确定性,以及参数量大所带来的黑盒性质,使其容易受到对抗样本的攻击,这给基于深度神经网络的现实世界应用带来了严重的安全威胁。因此,对抗样本研究成为人工智能安全领域的一个热门方向。其中,对抗样本攻击主要指对深度神经网络模型的输入数据添加一些微小的扰动,使得模型对输入数据的预测产生错误。而物理对抗补丁攻击则是一种在物理世界中添加对抗性图像贴纸的攻击方式,可以通过将物理对抗补丁手动贴在实际场景中的目标物体上,使得深度神经网络在图像识别、目标检测等计算机视觉任务中无法正确识别目标物体,出现错误判断。早期研究主要聚焦于数字空间中对抗样本的构造,通过对数字化样本特征的局部或全局修改来实现扰动的添加,后研究人员利用数字空间中生成的对抗样本映射到物理世界中进行攻击。随着人工智能技术在现实世界的广泛应用,物理空间中的对抗样本攻击与防御技术渐受关注。以计算机视觉任务为基础,聚焦物理空间,围绕对样本特征进行局部修改的物理对抗补丁生成技术,对物理对抗补丁攻击与防御技术进行综述。本文从不同维度梳理分析物理对抗补丁攻击的类型,详细对比分析物理对抗补丁在图像识别、目标检测和其他计算机视觉任务中的攻击方法,并总结了针对物理对抗补丁攻击的防御方法,后对未来的研究方向进行展望。

关键词：对抗样本深度神经网络物理对抗补丁人工智能安全

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信誉驱动的区块链分片共识及激励机制设计

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 141-150页

作者：田汉文张淑慧王连海徐淑奖邵蔚齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014 山东省工业网络和信息系统安全重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学)山东济南250014

当前,实用性拜占庭容错(PBFT,practical Byzantine fault tolerance)共识算法在区块链分片环境下面临通信复杂度高、领导节点选举随机、共识节点不安全以及共识系统缺乏激励等问题。而信誉机制可以根据节点的行为和表现进行评估和奖惩,... 详细信息

当前,实用性拜占庭容错(PBFT,practical Byzantine fault tolerance)共识算法在区块链分片环境下面临通信复杂度高、领导节点选举随机、共识节点不安全以及共识系统缺乏激励等问题。而信誉机制可以根据节点的行为和表现进行评估和奖惩,提高系统对节点的信任度,并促进节点的积极参与和诚实行为。基于此,提出了信誉驱动的区块链分片共识及激励机制。在基于信誉管理的分片系统中,采用聚合签名技术将多个共识节点的签名合并为一个,通过信誉评估确定节点的投票权重,大大减少了通信开销并提高了共识的平等性和安全性;同时,在信誉管理下提出一种押金与激励机制,当节点初入网络时设置最低门票标准,并根据信誉值随时间逐步增加,根据节点的角色和分工的不同,采用基础奖励与有效奖励结合的激励模式,从而有效平衡节点的稳定收益和动态奖励,不断提升网络的稳定性和安全性。实验结果显示,所提共识算法R-PBFT相比PBFT,具有较小的时延和较高的吞吐量,有效地提高了系统性能;与单纯按照信誉等比分配的激励机制相比,所提激励机制具有更高的共识参与率。

关键词：区块链分片技术信誉实用拜占庭容错(PBFT)共识算法激励

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基于信任度评估的分布式算力交易方案

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 79-91页

作者：王英晓春王连海徐淑奖张淑慧刘天瑞齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014 山东省工业网络和信息系统安全重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学)山东济南250014

算力网络主要通过连接和整合分布式的异构计算节点,实现网络和计算资源的优化及高效利用。在算力网络中,节点因自身资源受限,通常需要以交易形式请求其他节点的计算资源来完成计算任务,引入信任度评估机制可以有效解决泛在异构节点所引... 详细信息

算力网络主要通过连接和整合分布式的异构计算节点,实现网络和计算资源的优化及高效利用。在算力网络中,节点因自身资源受限,通常需要以交易形式请求其他节点的计算资源来完成计算任务,引入信任度评估机制可以有效解决泛在异构节点所引起的节点可信度不高问题。然而,现有的算力交易方案虽然将信誉作为选择交易方的重要依据,但通常会选择信誉最高的节点,导致新加入节点在算力交易中无法享有公平参与交易的机会,且由于交易环境不可信,节点很难评估交易反馈的可信度。为了解决上述问题,提出了基于信任度评估的分布式算力交易方案,通过智能合约对满足算力需求的计算节点实施自动化的信任度评估,生成信任度降序列表,基于随机选择算法从信任度高于一定阈值的节点中选定交易方,以保证资源选择的随机性,有效防止合谋攻击。同时,利用适应性函数动态调整直接信任和间接信任的权重,以跟踪计算节点的行为变化。此外,借助区块链技术,设计了一种衡量反馈可靠性的方法,以减少因不可信节点提交恶意评分所造成的评估结果偏差。最后,通过实验证明了所提方案在识别恶意评分和降低恶意行为影响方面的有效性。

关键词：算力网络区块链信任度评估算力交易

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一种基于马尔可夫性质的因果知识挖掘方法

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计算机研究与发展 2014年第11期51卷 2493-2504页

作者：冯学伟王东霞黄敏桓李津北京系统工程研究所信息系统安全技术重点实验室北京100101

攻击者对网络目标设施的渗透破坏过程往往是渐进的,通过执行多个攻击步骤实现最终目的,如何掌握攻击活动的全貌、重建攻击场景是网络安全态势感知等诸多研究领域面临的主要难题之一.基于因果知识的告警关联分析是复杂事件处理(complex e... 详细信息

攻击者对网络目标设施的渗透破坏过程往往是渐进的,通过执行多个攻击步骤实现最终目的,如何掌握攻击活动的全貌、重建攻击场景是网络安全态势感知等诸多研究领域面临的主要难题之一.基于因果知识的告警关联分析是复杂事件处理(complex event processing,CEP)技术的主要方法之一,它为识别多步攻击过程、重建攻击场景提供了较好的技术途径.针对告警关联分析中因果知识难以自动获得这一问题,提出了一种基于马尔可夫性质的因果知识挖掘方法.该方法利用马尔可夫链模型对因果知识进行建模,以真实网络中的原始告警流为数据源:首先通过对地址相关的告警事件进行聚类,得到相关性类簇;然后再基于马尔可夫链的无后效性,挖掘各个类簇中不同攻击类型间的一步转移概率矩阵,得到因果知识,并对具有重复步骤的因果知识进行匹配融合,构建因果知识库;最后对所提出的因果知识挖掘方法进行了实验验证和对比分析.结果表明,该方法是可行的.

关键词：入侵检测告警关联因果知识数据挖掘攻击场景

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基于动态二进制翻译和插桩的函数调用跟踪

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计算机研究与发展 2019年第2期56卷 421-430页

作者：卢帅兵张明林哲超李虎况晓辉赵刚信息系统安全技术国家重点实验室(军事科学院) 北京100101

动态函数调用跟踪技术是调试Linux内核的重要手段.针对现有动态跟踪工具存在支持平台有限、运行效率低的问题,基于二进制翻译,设计并实现支持多种指令集的动态函数调用跟踪工具.首先,使用二进制翻译进行系统加载、分析内核镜像,识别基... 详细信息

动态函数调用跟踪技术是调试Linux内核的重要手段.针对现有动态跟踪工具存在支持平台有限、运行效率低的问题,基于二进制翻译,设计并实现支持多种指令集的动态函数调用跟踪工具.首先,使用二进制翻译进行系统加载、分析内核镜像,识别基本块的分支指令类型.然后,根据不同平台指令集,设计桩代码并在函数调用与返回指令翻译时插入桩指令,进而在程序执行和内核启动时实时获取时间戳、进程标识、线程标识、函数地址等信息.最后,内核加载完毕后,处理获取的信息,生成过程函数调用图.只需要根据平台指令集特点设计对应的信息获取桩代码并插入到函数调用指令翻译代码中,实现简单,易于移植支持多种平台.该方法基于二进制翻译,直接对程序或内核镜像中的指令段、代码段、符号表进行分析,不依赖源码.拓展的中间代码和额外的目标码,不影响基本块连接、冗余代码消除、热路径分析等二进制翻译的优化方法,降低了开销.基于QEMU的实验结果表明:跟踪分析结果与源代码行为一致,桩代码执行信息记录产生了15.24%的时间开销,而信息处理并输出到磁盘文件产生了165.59%的时间开销,与现有工具相比,性能有较大提升.

关键词：动态二进制翻译代码插桩函数调用跟踪 Linux内核分析跨平台

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网络空间战略预警体系的建设思考

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中国工程科学 2021年第2期23卷 1-7页

作者：庄洪林姚乐汪生顾嘉祥吴晔解凯信息系统安全技术重点实验室北京100191

网络空间战略预警体系指为早期发现、跟踪、识别、报知来袭的重大战略攻击或烈性病毒传播破坏而建立的警告体系,是国家安全防御体系的重要组成部分;实施网络强国战略需要高度重视网络空间战略预警体系建设。本文分析了网络空间战略预警... 详细信息

网络空间战略预警体系指为早期发现、跟踪、识别、报知来袭的重大战略攻击或烈性病毒传播破坏而建立的警告体系,是国家安全防御体系的重要组成部分;实施网络强国战略需要高度重视网络空间战略预警体系建设。本文分析了网络空间战略预警的主要特点和基本要求,研究了安全漏洞预警、安全威胁预警、入侵攻击预警、异常行为预警等主要预警样式,梳理了国内外网络空间战略预警监测体系的建设情况。研究认为,应重点抓好网络空间测绘系统、漏洞收集预警平台、威胁情报感知推送系统、安全监控综合预警系统等方面的建设工程。研究建议,强化高层统筹协调,注重多源数据融合,设立专业预警机构,开展经常性安全评估,实行威胁预警分级机制,以此精准保障网络空间战略预警体系建设。

关键词：网络空间安全战略预警态势感知体系建设

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一个Web服务可信体系结构

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计算机科学 2014年第12期41卷 30-32页

作者：刘玲霞王东霞黄敏桓信息系统安全技术重点实验室北京100101

Web服务的安全可信问题是影响其广泛应用的重要因素。已有的解决方案大多从安全角度出发,但对于服务面对攻击或安全威胁时仍能按照预期工作则缺乏考虑。从Web服务的安全可信需求出发,对安全的概念进行了拓展,提出了可信的目标和内涵。... 详细信息

Web服务的安全可信问题是影响其广泛应用的重要因素。已有的解决方案大多从安全角度出发,但对于服务面对攻击或安全威胁时仍能按照预期工作则缺乏考虑。从Web服务的安全可信需求出发,对安全的概念进行了拓展,提出了可信的目标和内涵。在此基础上,提出一个以安全交互、联合身份和分布策略为基础,以运维管理、共用机制为支撑的Web服务可信体系结构,其可为Web服务安全可信提供体系结构层面的支持。

关键词： Web服务可信体系结构可信需求机制

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基于社会学信任理论的软件可信性概念模型

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电子学报 2019年第11期47卷 2344-2353页

作者：杨曦罗平贾古丽清华大学软件学院信息系统安全教育部重点实验室

可信性作为软件的一种复杂的高复合概念,几十年间都未能取得实质性进展和突破.本文在对可信性权威定义分析的基础上,论证了这些定义所涉范围彼此矛盾且不相容,进一步说明从本质出发研究软件可信性概念模型的重要性和必然性."可信&q... 详细信息

可信性作为软件的一种复杂的高复合概念,几十年间都未能取得实质性进展和突破.本文在对可信性权威定义分析的基础上,论证了这些定义所涉范围彼此矛盾且不相容,进一步说明从本质出发研究软件可信性概念模型的重要性和必然性."可信"一词源于社会学,所以应该从社会学的信任理论出发来探讨软件可信性的本质.本文在上百篇经典社会学信任理论文献上构建出信任体系模型STM,并与软件的信任体系进行了对比和映射,提出基于社会学信任理论的软件可信性概念模型STCM.在STM和STCM的基础上给出软件可信性概念模型的定义系统.最后通过度量评估实验验证了模型是可行的、有效的,为软件可信性的发展提供了新的研究方向.

关键词：软件可信性信任理论 STM STCM 可靠性安全性

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图像对抗样本防御技术研究综述

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计算机科学与探索 2023年第12期17卷 2827-2839页

作者：刘瑞祺李虎王东霞赵重阳李博宇军事科学院系统工程研究院信息系统安全技术重点实验室北京100101

人工智能的快速发展和广泛应用带来了新的安全性问题,针对深度神经网络的对抗样本生成与防御是其中的热点之一。深度神经网络在图像领域应用最广也最容易被图像对抗样本欺骗,针对图像对抗样本的防御技术研究是提升人工智能应用安全的重... 详细信息

人工智能的快速发展和广泛应用带来了新的安全性问题,针对深度神经网络的对抗样本生成与防御是其中的热点之一。深度神经网络在图像领域应用最广也最容易被图像对抗样本欺骗,针对图像对抗样本的防御技术研究是提升人工智能应用安全的重要手段。图像对抗样本的存在原因尚无统一解释,但可从不同维度加以观察与理解,从而为提出针对性的防御技术方法提供启示。对当前主流的盲区假说、线性假说、决策边界假说、特征假说等对抗样本存在原因假说,以及各种假说与典型对抗样本生成方法之间的关联关系进行了梳理分析。以此为基础,从基于模型和基于数据两个维度对图像对抗样本防御技术进行了总结归纳,对比分析了不同技术方法的适应场景与优缺点。现有的图像对抗样本防御技术方法大多针对具体的对抗样本生成方法进行防御,尚无统一的防御理论与方法。现实应用中需综合考虑具体的应用场景、潜在的安全风险等,在现有的防御技术方法中进行优化组合配置。后续可从泛化防御理论、防御效果评价、体系化防护策略等方面深化技术研究。

关键词：对抗样本人工智能安全对抗防御

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一种基于随机游走模型的多标签分类算法

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计算机学报 2010年第8期33卷 1418-1426页

作者：郑伟王朝坤刘璋王建民清华大学软件学院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084 信息系统安全教育部重点实验室北京100084

在数据挖掘领域,传统的单分类和多分类问题已经得到了广泛的研究.但是多标签数据的普遍存在性和重要性直到近些年来才逐渐得到人们的关注.在多标签分类问题中,由于标签相关性的存在,传统的单分类和多分类问题的解决方法,无法简单地应用... 详细信息

在数据挖掘领域,传统的单分类和多分类问题已经得到了广泛的研究.但是多标签数据的普遍存在性和重要性直到近些年来才逐渐得到人们的关注.在多标签分类问题中,由于标签相关性的存在,传统的单分类和多分类问题的解决方法,无法简单地应用于多标签分类问题.文中提出了一种基于随机游走模型的多标签分类算法,称为多标签随机游走算法.首先,将多标签数据映射成为多标签随机游走图.当输入一个未分类数据时,建立一个多标签随机游走图系列.而后,对图系列中的每个图应用随机游走模型,得到遍历每个顶点的概率分布,并将这个点概率分布转化成每个标签的概率分布.最后,基于多标签随机游走算法,文中给出了一种新的阈值学习算法.真实数据集上的实验表明,多标签随机游走算法可以有效地解决多标签分类问题.

关键词：多标签分类算法随机游走阈值学习

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