检索结果-内蒙古大学图书馆

中国司法鉴定 2024年第5期 11-17页

作者：张颖公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海201203

在信息化时代的飞速发展中,人工智能正赋能各个产业,司法鉴定行业也不例外,正经历着一场深刻而迅速的变革。如何充分发挥人工智能的技术特点,将其更好、更规范、更高效地应用于司法鉴定领域,也是行业人士的热议话题。首先,回顾了人工智... 详细信息

在信息化时代的飞速发展中,人工智能正赋能各个产业,司法鉴定行业也不例外,正经历着一场深刻而迅速的变革。如何充分发挥人工智能的技术特点,将其更好、更规范、更高效地应用于司法鉴定领域,也是行业人士的热议话题。首先,回顾了人工智能技术的概念和发展历史,讨论其对传统司法鉴定领域带来的冲击,以及司法机关为了面对和适应这种冲击而作出的政策制度上的改变与创新。其次,从司法鉴定的“四大类”切入,在鉴定技术、辅助程序等方面深入探讨了人工智能技术给其带来的机遇和助力。最后,从人工智能应用挑战、实战难度等方面入手,深度剖析了司法鉴定可能面对的问题和风险,并对人工智能和司法鉴定的结合提出了总结与展望,充分肯定了其发展前景。

关键词：人工智能司法鉴定机遇挑战

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基于高维量子系统的可认证匿名秘密共享协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第11期53卷 175-186页

作者：李国栋许奕晞王庆乐庄志豪程文川华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海200031

秘密共享协议通过将秘密分割存储,达到分散风险和容忍入侵的目的,能有效地防止外部敌手的攻击和内部参与者的背叛.然而,公开的接收者身份存在被攻击的风险.本文给出了量子匿名秘密共享的定义并提出一种基于d维量子系统的可认证匿名秘密... 详细信息

秘密共享协议通过将秘密分割存储,达到分散风险和容忍入侵的目的,能有效地防止外部敌手的攻击和内部参与者的背叛.然而,公开的接收者身份存在被攻击的风险.本文给出了量子匿名秘密共享的定义并提出一种基于d维量子系统的可认证匿名秘密共享协议以解决秘密共享协议中接收者身份的匿名问题.在该协议中,秘密分发者首先利用Greenberger-Horne-Zeilinger态对所有的参与者进行身份认证,然后在指定的匿名接收者集合中构建匿名纠缠.最后利用构建的匿名纠缠为秘密共享任务提供消息保密性和接收者身份匿名性保护.正确性分析表明,匿名接收者可以正确获得秘密份额并合作恢复出秘密.在安全性方面,协议可以同时抵抗来自外部敌手和内部参与者的攻击.最后,匿名性分析表明,协议不会泄露任何有关接收者身份的信息.量子匿名秘密共享的提出为保护用户隐私和确保信息安全提供了新思路,也为未来量子网络中的通信协议提供了新的可能性.

关键词：量子密码量子秘密共享量子身份认证匿名性保密性

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基于主动探测的Web容器探测识别方法

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工程科学学报 2024年第8期46卷 1446-1457页

作者：张帆王振宇王红梅万月亮宁焕生李莎北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023 信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所) 上海201204 北京市网络空间数据分析与应用工程技术研究中心北京100192 北京锐安科技有限公司北京100192

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本... 详细信息

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本文引入了一种新的基于主动探测的Web容器探测识别方法.在探测阶段,采用了一种先进的Web容器探针构建方法,通过此方法构建了Web容器探针.这个探针在识别阶段发挥关键作用,借助一种基于负载内容的Web容器识别方法,通过协议解码技术,实现了对Web容器的高度准确的识别.通过结合这两种先进的识别方法,成功识别了4种不同类型的Web容器,并且提升了精度,能够精确地区分这些Web容器的各个版本,总计实现了10个版本的准确识别.通过这种先进的主动探测方法,企业可以更好地了解和管理其Web容器资产,降低网络安全风险,并确保网络系统的稳定性和安全性.

关键词：主动探测设备识别 Web容器识别容器探针安全

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基于矩阵映射的拜占庭鲁棒联邦学习算法

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计算机研究与发展 2021年第11期58卷 2416-2429页

作者：刘飚张方佼王文鑫谢康张健毅北京电子科技学院北京100070 信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所) 上海200031 中国科学院网络测评技术重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093

联邦学习(federated learning)由于参数服务器端只收集客户端模型而不接触客户端本地数据,从而更好地保护数据隐私.然而其基础聚合算法FedAvg容易受到拜占庭客户端攻击.针对此问题,很多研究提出了不同聚合算法,但这些聚合算法存在防守... 详细信息

联邦学习(federated learning)由于参数服务器端只收集客户端模型而不接触客户端本地数据,从而更好地保护数据隐私.然而其基础聚合算法FedAvg容易受到拜占庭客户端攻击.针对此问题,很多研究提出了不同聚合算法,但这些聚合算法存在防守能力不足、模型假设不贴合实际等问题.因此,提出一种新型的拜占庭鲁棒聚合算法.与现有聚合算法不同,该算法侧重于检测Softmax层的概率分布.具体地,参数服务器在收集客户端模型之后,通过构造的矩阵去映射模型的更新部分来获取此模型的Softmax层概率分布,排除分布异常的客户端模型.实验结果表明:在不降低FedAvg精度的前提下,在阻碍收敛攻击中,将拜占庭容忍率从40%提高到45%,在后门攻击中实现对边缘后门攻击的防守.此外,根据目前最先进的自适应攻击框架,设计出专门针对该聚合算法的自适应攻击,并进行了实验评估,实验结果显示,该聚合算法可以防御至少30%的拜占庭客户端.

关键词：联邦学习矩阵映射阻碍收敛攻击后门攻击鲁棒聚合算法

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基于国密算法和模糊提取的多因素身份认证方案

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计算机应用 2021年第S02期41卷 139-145页

作者：戴聪信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所) 上海201204 同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对多因素身份认证方案需要额外硬件设备以及在隐私信息防护、密码运算安全上存在漏洞等问题,提出一种基于国密算法和模糊提取的多因素身份认证方案。该方案不需要智能卡等额外设备,首先使用Shamir秘密门限方案和SM4分组密码算法保护... 详细信息

针对多因素身份认证方案需要额外硬件设备以及在隐私信息防护、密码运算安全上存在漏洞等问题,提出一种基于国密算法和模糊提取的多因素身份认证方案。该方案不需要智能卡等额外设备,首先使用Shamir秘密门限方案和SM4分组密码算法保护用户私钥安全;然后在注册阶段使用模糊提取和SM3密码杂凑算法实现基于用户身份和生物特征信息的双向认证,从而注册用户身份并发布用户公钥;最后在认证阶段使用SM2椭圆曲线公钥密码算法实现基于签名验签的双向认证,从而认证用户身份并协商会话密钥。经过BAN逻辑验证和启发式安全分析,该方案实现了注册和认证阶段双向认证,能够安全地协商会话密钥,可以抵抗已知攻击并提供用户匿名性和前向保密性。实验结果显示,该方案在客户端和服务端的计算开销都在毫秒级,在提高安全性的同时保持了较高的效率。

关键词：多因素身份认证国密算法模糊提取秘密共享 BAN逻辑

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融合多维标识特征的摄像头身份识别方法

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计算机科学 2021年第S02期48卷 565-569页

作者：朱容辰李欣王晗旭叶瀚曹志威樊志杰中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026 公安部第三研究所信息安全技术部上海200031

随着智慧城市、公安大数据的发展,视频监控网络已成为城市治理的重要基础设施。但是,攻击者通过替换或篡改监控摄像头这一重要的前端设备,能够接入内部网络,实现设备劫持、信息窃取、网络瘫痪,威胁个人、社会与国家安全。为了提前识别... 详细信息

随着智慧城市、公安大数据的发展,视频监控网络已成为城市治理的重要基础设施。但是,攻击者通过替换或篡改监控摄像头这一重要的前端设备,能够接入内部网络,实现设备劫持、信息窃取、网络瘫痪,威胁个人、社会与国家安全。为了提前识别非法或可疑的摄像头身份,提出了融合多维标识特征的摄像头身份识别方法。通过提取摄像头静态信息与动态流量信息,构建了融合显性、隐性、动态标识符的摄像头身份标识体系。为选择简洁有效的身份标识符,提出了基于自信息量与信息熵的标识符贡献度评估方法,所抽取的标识符特征向量能够为未来的异常摄像头入侵检测奠定基础。实验结果表明,显性标识符自信息量与贡献度最大,但容易被伪造;动态标识符贡献度次之,但流量收集与处理的工作量较大;静态标识符贡献度较低,但仍有一定的身份标识作用。

关键词：摄像头标识特征自信息量身份识别入侵检测

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基于贝叶斯网络的视频专网安全风险分析方法

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信息网络安全 2021年第12期21卷 91-101页

作者：朱容辰李欣林小暖中国人民公安大学信息网络安全学院北京100026 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京100026 中国信息通信研究院安全研究所北京100191

公安视频专网是为视频监控系统联网及应用而建立的专门网络,是提高公安工作效率、辅助侦破案件的利器,有效的安全风险评估可以指导配置安全保护资源并补齐短板。针对公安视频专网的安全风险评估研究不足。文章提出了一种视频专网安全风... 详细信息

公安视频专网是为视频监控系统联网及应用而建立的专门网络,是提高公安工作效率、辅助侦破案件的利器,有效的安全风险评估可以指导配置安全保护资源并补齐短板。针对公安视频专网的安全风险评估研究不足。文章提出了一种视频专网安全风险评估方法,从视频专网安全态势、安全保护水平、运行安全风险因素、安全事件后果等多维度考虑专网安全风险。借助贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)、事件树和模糊集理论细粒度总结风险因素,动态分析并量化风险值。通过情景分析、部分验证与案例研究的方法验证合理性与有效性,验证结果表明,该方法有助于提高公安部门对视频专网的安全风险感知、分析与评估能力。

关键词：视频专网风险分析贝叶斯网络事件树风险评估

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基于网络嵌入方法的耦合网络节点表示学习

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中国科学：信息科学 2020年第8期50卷 1197-1216页

作者：韩忠明刘聃郑晨烨刘雯段大高董健北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海200031

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面... 详细信息

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化,研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘.本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状,对比了现有方法的优劣.然后借鉴单网络中嵌入方法的思想,针对耦合网络提出了耦合网络嵌入模型CWCNE.针对耦合网络的特性,改进了嵌入方法中的游走算法,提出了一种网络间带约束的随机游走策略;同时改进了模型的训练方法,使用网络间迭代训练的方式来学习模型参数.最后使用了社交耦合网络、学术耦合网络、影视耦合网络、诗词耦合网络、著作耦合网络等5组数据集验证了CWCNE的有效性.并在社团划分、实体识别、标签分类等任务上取得了良好的结果.

关键词：网络嵌入节点向量耦合网络表示学习社团划分主体识别标签分类

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基于深度学习的恶意DGA域名检测

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计算机工程与设计 2021年第3期42卷 601-606页

作者：王志强李舒豪池亚平张健毅北京电子科技学院网络空间安全系北京100070 国家信息中心博士后科研工作站北京100045 公安部第三研究所信息网络安全重点实验室北京100741

针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,... 详细信息

针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,降低存储成本。设计动态卷积算法对恶意域名进行检测,动态调整网络参数,有利于在更大范围内提取深层的特征,压缩数据大小,提高运算的速度,能够更有效识别恶意域名。实现了整体检测模型,通过实验验证了该方案的可行性。

关键词：网络安全域名产生算法恶意域名检测深度学习动态卷积神经网络

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基于字符卷积神经网络的违法URL识别

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电脑知识与技术 2021年第11期17卷 181-184页

作者：汪俊明俞诗博李素云公安部第三研究所上海200031 信息网络安全公安部重点实验室上海201204 中国电信股份有限公司苏州分公司江苏苏州215000

违法URL是网络违法犯罪传播的方式之一,当前,依托互联网进行的诈骗、赌博等违法行为日益猖獗,上当受骗者众多,严重危害人民群众财产安全和正常生活秩序。针对上述问题,该实验利用深度学习方法,挖掘历史违法URL数据特征,建立违法URL快速... 详细信息

违法URL是网络违法犯罪传播的方式之一,当前,依托互联网进行的诈骗、赌博等违法行为日益猖獗,上当受骗者众多,严重危害人民群众财产安全和正常生活秩序。针对上述问题,该实验利用深度学习方法,挖掘历史违法URL数据特征,建立违法URL快速识别模型,为打击网络犯罪提供支撑。

关键词：深度学习神经网络恶意URL

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