检索结果-内蒙古大学图书馆

中国安全科学学报 2024年第11期34卷 220-228页

作者：胡啸峰黄玲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京100038 中国矿业大学(北京)应急救援工效与防护研究院北京100083

为解决高温环境下户外作业警务人员热应激风险预测问题,构建不同环境工况、劳动强度和服装等条件下的警务人员核心温度监测试验数据集,提取身高、体质量、年龄、性别、体脂率、身体活动比率(PAR)、服装热阻(CI)、环境温度、相对湿度为特... 详细信息

为解决高温环境下户外作业警务人员热应激风险预测问题,构建不同环境工况、劳动强度和服装等条件下的警务人员核心温度监测试验数据集,提取身高、体质量、年龄、性别、体脂率、身体活动比率(PAR)、服装热阻(CI)、环境温度、相对湿度为特征,基于K近邻(KNN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)等多种机器学习方法,建立户外作业警务人员核心温度及热应激风险预测模型,并进行验证。结果表明:对于高温环境下户外作业警务人员的核心温度预测模型,KNN、RF和GBDT的拟合优度R^(2)均超过0.9,在误差方面,KNN模型的预测误差最小,均方根误差(RMSE)为0.053℃;对于高温环境下户外作业警务人员热应激预测模型,RF、GBDT和KNN模型的预测性能明显优于其他模型。

关键词：机器学习户外作业警务人员热应激核心温度高温环境

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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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基于生成式水印的人工智能合成图像检测溯源研究综述

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保密科学技术 2025年第2期 27-35页

作者：孙泽宇袁得嵛中国人民公安大学信息网络安全学院安全防范与风险评估公安部重点实验室

当前,生成式人工智能迅猛发展,用户利用相关模型可以合成以假乱真的图像。为了防止恶意用户利用生成式人工智能生成有害内容并在互联网上传播,可以使用生成式水印技术对深度合成图像进行检测及溯源。生成式水印技术具有通用性强、可解... 详细信息

当前,生成式人工智能迅猛发展,用户利用相关模型可以合成以假乱真的图像。为了防止恶意用户利用生成式人工智能生成有害内容并在互联网上传播,可以使用生成式水印技术对深度合成图像进行检测及溯源。生成式水印技术具有通用性强、可解释性高等优点,已经成为深度合成图像检测与溯源的重要手段。本文对当前主流的深度合成图像检测方法进行了综述,阐述了生成式水印技术的相关背景和技术原理,针对对抗生成网络和扩散模型两种生成式模型图像水印的研究现状和不足进行了剖析,并提出了本领域未来的发展方向和研究思路。

关键词：生成式模型生成式水印深度合成图像检测与溯源

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基于融合特征的VGAT-VGAN跨社交网络身份关联算法

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数据与计算发展前沿 2025年

作者：潘语泉袁得嵛贾源王安然中国人民公安大学信息网络安全学院安全防范与风险评估公安部重点实验室

【目的】跨社交网络身份关联的研究，主要是判别来自不同社交网络的虚拟用户是否属于同一自然人。【方法】面对正负样本不均衡的情况，首先，提出了FD-Struc2vec和DW-Word2vec算法，分别用于提取节点的结构特征和用户名的文本特征；其... 详细信息

【目的】跨社交网络身份关联的研究，主要是判别来自不同社交网络的虚拟用户是否属于同一自然人。【方法】面对正负样本不均衡的情况，首先，提出了FD-Struc2vec和DW-Word2vec算法，分别用于提取节点的结构特征和用户名的文本特征；其次，通过VGAT优化结构特征表示，并将两类特征融合，形成了全新的用户特征向量表达方式，同时使用VGAN增加正样本数量；最后，提出了Feature-MLP，在神经网络中为结构特征和文本特征赋予不同权重，实现身份关联。【结果】与WLAlign等基线算法在真实数据集下比较，结果表明，在P、R、F1值3个指标中均存在10%以上的提高，证明了算法的有效性。【局限】由于社交网络拥有大量的用户和复杂的好友关系，加之算法结构的复杂性，导致整体的计算需求较大，算法的效率有待提升。

关键词：跨社交网络身份关联特征融合数据增强深度学习

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多源异构数据渐进式融合的虚假新闻检测

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计算机科学 2024年第11期51卷 30-38页

作者：于泳欣纪科高源陈贞翔马坤赵晓凡济南大学信息科学与工程学院济南250022 山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250022 中国人民公安大学信息网络安全学院北京102623 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京102623

社交媒体平台上充斥着大量未经验证的信息,这些信息大多为不同来源的异构数据,其传播范围之广、速度之快,对个人和社会造成了严重危害。因此,有效检测和防范虚假新闻至关重要。针对当前虚假新闻检测模型局限于从单一数据来源获取新闻文... 详细信息

社交媒体平台上充斥着大量未经验证的信息,这些信息大多为不同来源的异构数据,其传播范围之广、速度之快,对个人和社会造成了严重危害。因此,有效检测和防范虚假新闻至关重要。针对当前虚假新闻检测模型局限于从单一数据来源获取新闻文本及视觉信息,导致新闻报道主观性较强、数据覆盖不全面的问题,提出了一种多源异构数据渐进式融合的虚假新闻检测模型。首先,进行多源异构数据的收集、筛选和清洗,由此构建了一个多源多模态数据集,其中包含关于每个事件的多个不同角度的报道;接着,通过将文本特征提取器和视觉特征提取器获取的特征输入多源融合模块,实现了不同来源特征之间的渐进式融合;同时,引入文本的情感特征和图像的频域特征,以实现多层次的特征提取;最后,采用软注意力机制进行特征集成。实验结果和分析表明,与已有的流行方法相比,所提模型有较好的检测效果,为大数据时代的虚假新闻检测提供了一种有效的解决方案。

关键词：虚假新闻检测数据扩增多源异构数据特征融合情感特征频域特征

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用户态反调试检测模型

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计算机工程与设计 2023年第8期44卷 2280-2288页

作者：颜瑞彬高见李天洋中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 中国人民公安大学安全防范与风险评估公安部重点实验室北京102623

当前反调试技术在软件保护领域备受重视,与此同时,越来越多的用户态程序利用该技术来对抗逆向分析。利用特征值匹配和Pin插桩技术,提出一种用户态反调试检测模型。模型中通过插桩计算call指令和ret指令的一致性,初步筛选出包含反调试机... 详细信息

当前反调试技术在软件保护领域备受重视,与此同时,越来越多的用户态程序利用该技术来对抗逆向分析。利用特征值匹配和Pin插桩技术,提出一种用户态反调试检测模型。模型中通过插桩计算call指令和ret指令的一致性,初步筛选出包含反调试机制的程序,设计基于IDC和基于机器码的反调试检测算法对程序的汇编代码进行检测。实验结果表明,反调试技术检测模型可以准确确定反调试类型并定位反调试技术的位置,在大量使用反调试技术的程序中具有较高的准确率。

关键词：反调试技术用户态程序网络安全逆向分析反调试检测恶意程序软件保护

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面向联邦学习的神经通路中毒攻击方法

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小型微型计算机系统 2023年第7期44卷 1578-1585页

作者：李晓豪郑海斌陈晋音谢欣怡张龙源鲍亮浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310023 信息网络安全公安部重点实验室上海200000

随着人工智能技术与大数据科学的不断发展,联邦学习在金融、医疗、工业制造等重要领域中得到广泛运用.同集中式学习相比,联邦学习在效率和安全性上都有明显的优势.然而,随着应用层次的逐步深入,联邦学习也随之暴露出一些安全问题,例如:... 详细信息

随着人工智能技术与大数据科学的不断发展,联邦学习在金融、医疗、工业制造等重要领域中得到广泛运用.同集中式学习相比,联邦学习在效率和安全性上都有明显的优势.然而,随着应用层次的逐步深入,联邦学习也随之暴露出一些安全问题,例如:隐私窃取、中毒攻击等.为了更好的挖掘联邦学习中存在的安全漏洞,本文提出了一种面向联邦学习的神经通路中毒攻击方法(Neural Path Poisoning Attack,NPFA).首先利用准备的中毒数据集生成与目标模型等价的中毒模型,然后提取中毒模型中的神经通路并替换目标模型的神经通路,使得联邦模型在聚合的过程中中毒,并在保持中毒能力的同时克服中毒模型与正常模型差异较大这一问题,实现隐蔽的中毒攻击,绕过防御方法.大量实验验证了植入神经通路后的中毒成功率可以达到85%以上,并且联邦学习主任务性能略有提升.值得一提的是,在一些联邦防御方法下,NPFA依旧有很好的攻击效果.

关键词：联邦学习中毒攻击神经通路安全性

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基于模糊贝叶斯决策的核心概念抽取方法

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计算机工程与科学 2022年第9期44卷 1686-1692页

作者：钟寒徐艺嘉鹿浩孙旌睿中国人民公安大学信息网络安全学院北京102623 安全防范与风险评估公安部重点实验室北京102623

为了提高特定领域核心概念抽取的效率,提出一种基于模糊贝叶斯决策的核心概念抽取方法。在特定领域内随机抽取大量文本并进行分词获取候选概念;然后采用TF-IDF算法计算候选概念的各项特征值,采用概念隶属度归一化处理候选概念特征值;最... 详细信息

为了提高特定领域核心概念抽取的效率,提出一种基于模糊贝叶斯决策的核心概念抽取方法。在特定领域内随机抽取大量文本并进行分词获取候选概念;然后采用TF-IDF算法计算候选概念的各项特征值,采用概念隶属度归一化处理候选概念特征值;最终通过贝叶斯决策计算候选概念为核心概念的概率。在财经领域相关数据集上进行文本核心概念抽取的实验结果表明,所提方法的F1值相比TextRank、LDA主题模型、word2vec词聚类模型、RNN、LSTM等的F1值有所提高。综合实验结果表明,基于模糊贝叶斯决策的核心概念抽取方法在核心概念抽取方面表现较好。

关键词：概念抽取概念隶属度贝叶斯决策

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基于结构深度网络嵌入模型的节点标签分类算法

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计算机科学 2022年第3期49卷 105-112页

作者：陈世聪袁得嵛黄淑华杨明中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范与风险评估公安部重点实验室北京100038

在海量数据呈现爆炸增长态势的互联网时代,传统算法已无法满足处理大规模、多类型数据的需求。近年来最新的图嵌入算法通过学习图网络特征,在链路预测、网络重构和节点分类实践中普遍取得了极佳的效果。文中基于传统自动编码器模型,创... 详细信息

在海量数据呈现爆炸增长态势的互联网时代,传统算法已无法满足处理大规模、多类型数据的需求。近年来最新的图嵌入算法通过学习图网络特征,在链路预测、网络重构和节点分类实践中普遍取得了极佳的效果。文中基于传统自动编码器模型,创新地提出了一种融合Sdne算法与链路预测相似度矩阵的新算法,通过在反向传播过程中引入高阶损失函数,依据自编码器的新特征调整性能,改进传统算法中以单一方式判定节点相似度这一方法存在的弊端,并建立简易模型分析证明优化的合理性。对比最新研究中效果最好的Sdne算法,该算法在Micro-F1和Macro-F1两种评价指标上的提升效果均接近1%,可视化分类效果表现良好。与此同时,研究发现高阶损失函数超参的最优值大致处于1~10范围内,数值的变化依旧能够基本稳定维持整体网络的鲁棒性。

关键词：网络嵌入深度学习节点分类自动编码器复杂网络

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犯罪热点路段识别及影响因素分析

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科学技术与工程 2022年第21期22卷 9437-9446页

作者：张勃张馨泽林艳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京102623

基于道路交通网络的热点分析可以获取犯罪热点道路,从而为公安巡控、警务资源优化提供指导性意见。以等距路段为最小研究单元,采用等距路段热点研究方法识别分析北京市西城区2016年盗窃犯罪在道路交通网络上的分布情况。对于空间兴趣点(... 详细信息

基于道路交通网络的热点分析可以获取犯罪热点道路,从而为公安巡控、警务资源优化提供指导性意见。以等距路段为最小研究单元,采用等距路段热点研究方法识别分析北京市西城区2016年盗窃犯罪在道路交通网络上的分布情况。对于空间兴趣点(points of interest, POI)的10类源数据,采用主成分分析方法实现降维,通过多元线性回归对提取出的两类主成分因子进行犯罪影响因素解释。研究发现:北京市西城区盗窃犯罪在空间分布上呈高度聚集态势,少量路段聚集了大量犯罪;热点路段大都集中在人员流动性大、交通便利等地区;较不等距路段犯罪热点分析方法而言,等距路段犯罪热点分析方法可以更精准地实现热点路段的识别;提取两个主成分分别是与居民日常生活类和与居民精神文化类,与居民日常生活较多的区域对犯罪的发生呈正相关作用,与居民精神文化相关的区域对犯罪的发生呈反相关作用。研究结果可以为一线执法机关的警务资源分布优化、维护社会稳定提供安全防范依据。

关键词：犯罪热点等距路段 POI数据影响因素

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