检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 80-90页

作者：姜楠程晓钰王健王子臣北京工业大学计算机学院北京100124 北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

量子计算机的发展引起了人们对量子编程的极大关注.然而目前还没有有效的对量子程序进行调试的方法.由于量子态的不可克隆性,以及对量子寄存器的观察会导致量子态塌缩,所以无法像经典环境那样调试量子程序.本文提出一种基于概率克隆的... 详细信息

量子计算机的发展引起了人们对量子编程的极大关注.然而目前还没有有效的对量子程序进行调试的方法.由于量子态的不可克隆性,以及对量子寄存器的观察会导致量子态塌缩,所以无法像经典环境那样调试量子程序.本文提出一种基于概率克隆的量子调试方案QDebug.通过在量子程序中概率性地克隆一个量子比特,然后测量其副本,得以在量子程序中设置断点,间接地查看量子程序中量子比特的状态,来判断量子程序运行是否正确.该方法不会因为测量操作影响量子程序的正常执行.本文还分析了QDebug在调试过程中的可行性,通过将QDebug应用于量子程序来证明其有效性.

关键词：量子程序调试概率克隆量子编程量子软件量子计算

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面向信号调制识别的对抗攻击与防御综述

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计算机研究与发展 2025年

作者：徐冬月田蕴哲陈康李轶珂吴亚伦童恩栋牛温佳刘吉强史忠植智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室(北京交通大学) 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

随着深度学习的飞速发展，基于深度神经网络的信号调制识别任务成为无线通信领域研究热门．然而研究发现，深度神经网络模型极易受到对抗性扰动的影响，使调制识别任务失效．目前面向无线通信安全性的研究工作仍存在些许瓶颈问题与理论... 详细信息

随着深度学习的飞速发展，基于深度神经网络的信号调制识别任务成为无线通信领域研究热门．然而研究发现，深度神经网络模型极易受到对抗性扰动的影响，使调制识别任务失效．目前面向无线通信安全性的研究工作仍存在些许瓶颈问题与理论空白，源于无线通信固有的实验环境、数据结构与信号特征等多维度特性，不能将其他领域较为成熟的攻防方法简单迁移到信号对抗攻击中．作为第1篇面向信号调制识别领域的对抗攻防中文综述，全面总结目前为止该领域对抗攻击与防御技术研究工作，首次提出信号调制识别领域的通用对抗攻击分类框架与威胁模型，将该领域研究工作分类为物理自我防御式攻击和数字直接访问式攻击，并以2维图形式进行系统化整合与可视化展示，详细阐述对抗攻击方法、对抗样本生成技术与理论公式、对抗检测与防御技术最新的研究工作，系统提炼无线通信对抗攻击研究的3个维度特性并归纳相应的处理方法，最后总结面向信号调制识别的攻防安全领域在末来的研究发展方向．

关键词：深度神经网络无线通信信号调制识别对抗攻击防御

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基于生成网络和凸包的大容量数据库水印算法

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 291-297页

作者：庄晓丹骆希何乐天和旭东浙江电力交易中心有限公司浙江杭州310037 北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

为了解决数据库水印算法中冗余空间少、修改数据影响数据库可用性和真实性等问题。该文提出一种基于生成网络和凸包的大容量数据库水印算法。该算法用LSTM和评价函数生成伪元组,用凸包算法区别真伪元组。通过向水印信息中插入标志位,能... 详细信息

为了解决数据库水印算法中冗余空间少、修改数据影响数据库可用性和真实性等问题。该文提出一种基于生成网络和凸包的大容量数据库水印算法。该算法用LSTM和评价函数生成伪元组,用凸包算法区别真伪元组。通过向水印信息中插入标志位,能够将水印中的错误定位在两个标志位之间,缩小攻击对水印提取的影响。实验效果表明,该算法不可见性好,抵抗数据修改、删除、增加等数据库水印攻击的能力优于可逆水印算法。

关键词：数据库水印伪元组生成网络凸包标志位

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面向工业互联网平台的安全规划架构

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网络安全技术与应用 2025年第4期 11-14页

作者：蒋若翔高志勇李许增武文元中建材信云智联科技有限公司北京100048 北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

工业互联网平台作为制造业数字化转型的基石,其安全挑战日益严峻。从设备到数据,各环节均面临网络风险。传统网络接入方式难以满足高实时、高可靠的数据采集需求,同时控制系统易受攻击。因此,制定完善的工业互联网安全规划至关重要。本... 详细信息

工业互联网平台作为制造业数字化转型的基石,其安全挑战日益严峻。从设备到数据,各环节均面临网络风险。传统网络接入方式难以满足高实时、高可靠的数据采集需求,同时控制系统易受攻击。因此,制定完善的工业互联网安全规划至关重要。本文通过总结当前工业互联网平台安全的现状,提出了工业互联网平台安全规划架构。

关键词：工业互联网平台安全安全规划

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基于程序局部性引导的有界模型检测优化方法

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通信学报 2018年第3期39卷 181-190页

作者：王舜杜晔韩臻刘吉强北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

基于多种模型检测方法组合的复合检测方式是当前软件模型检测领域开展研究的热点之一。在当前的研究中,提高检测的规模和检测的对象复杂程度的关键在于如何有效处理抽象的扩张和收缩。证明通过对程序模式或验证信息的利用可以加快状态... 详细信息

基于多种模型检测方法组合的复合检测方式是当前软件模型检测领域开展研究的热点之一。在当前的研究中,提高检测的规模和检测的对象复杂程度的关键在于如何有效处理抽象的扩张和收缩。证明通过对程序模式或验证信息的利用可以加快状态空间的探索速度。面向有界模型检测(BMC)加速方法展开研究,使用程序中额外的信息和知识对其处理以协助检测器删除冗余和无效的状态。在对程序局部性进行定义的基础上,对其加速性进行讨论,提出一种加速有界检测的方法和一种改进策略,对算法进行了详细描述,并通过实验验证了方法在检测效率和性能上的优越性。

关键词：模型检测 BMC 软件检测局部性优化

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智能电网通信中动态密钥加密方法的研究与改进

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北京邮电大学学报 2017年第4期40卷 74-79页

作者：马李翠黎妹红吴倩倩杜晔北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

针对智能电网无线通信过程中存在的数据监听、伪造、篡改等安全问题,结合智能电网的通信特点,改进了基于动态密钥的轻量级数据加密算法,提出了数据完整性认证方案.初始密钥嵌于设备内部,在通信过程中,利用非重传数据包同步更新双方密钥... 详细信息

针对智能电网无线通信过程中存在的数据监听、伪造、篡改等安全问题,结合智能电网的通信特点,改进了基于动态密钥的轻量级数据加密算法,提出了数据完整性认证方案.初始密钥嵌于设备内部,在通信过程中,利用非重传数据包同步更新双方密钥,使用异或算法完成数据对称加解密.另外,将密钥和消息作为Hash算法的输入,使用Hash值作为消息摘要,完成数据完整性认证.使用libmodbus开源库模拟主/从设备通信,实验结果表明,改进方案保证了密钥更新的同步性和准确性,实现了密钥的自我组织和管理,完成了数据的正确传输,同时在资源消耗上也明显优于现有算法.

关键词：智能电网数据加密数据认证动态密钥对称加密

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基于性能分析的Cache侧信道攻击循环定位

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清华大学学报（自然科学版） 2020年第6期60卷 449-455页

作者：彭双和赵佳利韩静北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室北京100036

为了有效地对Cache侧信道攻击进行检测并定位,该文提出了基于性能分析的Cache侧信道攻击循环定位方法,分为攻击检测和攻击循环定位2阶段进行。攻击检测阶段采用硬件性能计数器检测二进制程序是否为Cache侧信道攻击程序;攻击循环定位阶... 详细信息

为了有效地对Cache侧信道攻击进行检测并定位,该文提出了基于性能分析的Cache侧信道攻击循环定位方法,分为攻击检测和攻击循环定位2阶段进行。攻击检测阶段采用硬件性能计数器检测二进制程序是否为Cache侧信道攻击程序;攻击循环定位阶段主要进行攻击循环的定位,首先采样性能事件,然后获取二进制程序的循环和函数等内部结构,结合采样数据定位攻击循环。最后选取典型的Cache侧信道攻击程序和良性程序进行检测,结果表明:该方法能准确区分攻击程序和良性程序;通过对比定位结果和攻击源代码,该方法能精确定位攻击循环。

关键词： Cache侧信道攻击循环分析定位

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面向降频污染攻击的智能交通拥堵态势量化分析

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软件学报 2023年第2期34卷 833-848页

作者：相迎宵李轶珂刘吉强王潇瑾陈彤童恩栋牛温佳韩臻智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学北京100044

随着网联车辆的快速发展和开放化,智能信号灯规划系统承受着巨大的网络攻击风险.已有相关研究发现,定频数据污染对规划脆弱性的攻击造成了交通拥堵爆增,但缺乏对降频污染攻击的全时序拥堵态势量化与分析,在检测预警与持续对抗方面有一... 详细信息

随着网联车辆的快速发展和开放化,智能信号灯规划系统承受着巨大的网络攻击风险.已有相关研究发现,定频数据污染对规划脆弱性的攻击造成了交通拥堵爆增,但缺乏对降频污染攻击的全时序拥堵态势量化与分析,在检测预警与持续对抗方面有一定的局限性.将开源智能信号灯规划系统I-SIG及其规划算法COP作为研究对象,提出一种面向多个降频污染攻击的统一拥堵态势量化与分析框架,构造态势发展的时空序列三阶张量空间,并设计极值分析、平稳性分析和关联性分析,实现基于函数依赖关系的一体化分析方法.在交通模拟环境VISSIM平台上,验证了该量化分析的有效性并报告新发现.

关键词：污染攻击拥堵态势量化分析智能交通张量空间

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强化学习离线策略评估研究综述

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计算机学报 2022年第9期45卷 1926-1945页

作者：王硕汝牛温佳童恩栋陈彤李赫田蕴哲刘吉强韩臻李浥东北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室北京100044

在强化学习应用中,为避免意外风险,需要在强化学习实际部署前进行离线策略评估(Off-Policy Evaluation,OPE),这在机器人、自动驾驶等领域产生了巨大的应用前景.离线策略评估是从行为策略收集到的轨迹数据中,不需要通过实际的强化学习而... 详细信息

在强化学习应用中,为避免意外风险,需要在强化学习实际部署前进行离线策略评估(Off-Policy Evaluation,OPE),这在机器人、自动驾驶等领域产生了巨大的应用前景.离线策略评估是从行为策略收集到的轨迹数据中,不需要通过实际的强化学习而估计目标策略的状态价值,通常情况下学习目标是使所估计的目标策略状态价值与目标策略真实执行的状态价值均方误差尽可能小.行为策略与目标策略间的差异性,以及新应用中出现的行为策略奖励稀疏性,不断给离线策略评估带来了挑战.本文系统性地梳理了近二十年离线策略评估的主要方法:纯模型法、重要性采样法、混合模型法和PU学习法(Positive Unlabeled,PU),主要内容包括:(1)描述了离线策略评估的相关理论背景知识;(2)分别阐述了各类方法的机理、方法中模型的细节差异;(3)详细对各类方法及模型进行了机理对比,并通过实验进行了主流离线策略评估模型的程序复现与性能对比.最后展望了离线策略评估的技术挑战与可能发展方向.

关键词：人工智能强化学习离线策略评估重要性采样 PU学习

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基于损失平滑的对抗样本攻击方法

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 663-670页

作者：黎妹红金双杜晔北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

深度神经网络(DNNs)容易受到对抗样本的攻击,现有基于动量的对抗样本生成方法虽然可以达到接近100%的白盒攻击成功率,但是在攻击其他模型时效果仍不理想,黑盒攻击成功率较低。针对此,提出一种基于损失平滑的对抗样本攻击方法来提高对抗... 详细信息

深度神经网络(DNNs)容易受到对抗样本的攻击,现有基于动量的对抗样本生成方法虽然可以达到接近100%的白盒攻击成功率,但是在攻击其他模型时效果仍不理想,黑盒攻击成功率较低。针对此,提出一种基于损失平滑的对抗样本攻击方法来提高对抗样本的可迁移性。在每一步计算梯度的迭代过程中,不直接使用当前梯度,而是使用局部平均梯度来累积动量,以此来抑制损失函数曲面存在的局部振荡现象,从而稳定更新方向,逃离局部极值点。在ImageNet数据集上的大量实验结果表明:所提方法与现有基于动量的方法相比,在单个模型攻击实验中的平均黑盒攻击成功率分别提升了38.07%和27.77%,在集成模型攻击实验中的平均黑盒攻击成功率分别提升了32.50%和28.63%。

关键词：深度神经网络对抗样本黑盒攻击损失平滑人工智能安全

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