检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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量子机器学习综述

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软件学报 2024年第8期35卷 3843-3877页

作者：王健张蕊姜楠智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京工业大学信息学部北京100124

近年来,机器学习一直是被关注和探讨的研究热点,被应用到各领域并在其中起着重要作用.但随着数据量的不断增加,机器学习算法训练时间越来越长.与此同时,量子计算机表现出强大的运算能力.因此,有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学... 详细信息

近年来,机器学习一直是被关注和探讨的研究热点,被应用到各领域并在其中起着重要作用.但随着数据量的不断增加,机器学习算法训练时间越来越长.与此同时,量子计算机表现出强大的运算能力.因此,有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学习训练时间长的问题,量子机器学习这一领域应运而生.量子主成分分析、量子支持向量机、量子深度学习等量子机器学习算法相继被提出,并有实验证明了量子机器学习算法有显著的加速效果,使得量子机器学习的研究展现出逐步走高的趋势.对量子机器学习算法进行综述.首先介绍量子计算基础;然后对量子监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子深度学习5类量子机器学习算法进行介绍;接着对量子机器学习的相关应用进行介绍并给出了算法实验;最后进行总结和展望.

关键词：量子机器学习量子计算机器学习量子深度学习量子实验

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基于联邦学习的主动半监督短文本分类方法

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电子学报 2024年第10期52卷 3517-3526页

作者：孔德焱冀振燕杨燕燕刘洋刘吉强北京交通大学软件学院北京100044 北京交通大学网络空间安全学院智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室北京100044

短文本分类应用广泛,是当前的研究热点,但受到短文本标注数据稀缺和数据隐私保护不便集中训练的影响,分类效果不佳.针对上述问题,我们提出了基于联邦学习的主动半监督异质图注意力网络模型(Active Semi-Supervised Learning empowered H... 详细信息

短文本分类应用广泛,是当前的研究热点,但受到短文本标注数据稀缺和数据隐私保护不便集中训练的影响,分类效果不佳.针对上述问题,我们提出了基于联邦学习的主动半监督异质图注意力网络模型(Active Semi-Supervised Learning empowered Heterogeneous Graph ATtention network model based on Federated learning,Fed-ASSL-HGAT),通过设计新颖的主动半监督学习(Active Semi-Supervised Learning,ASSL)框架生成高质量标注样本赋能异质图注意力网络(Heterogeneous Graph ATttention network model,HGAT),引入联邦学习对部署在不同节点的模型进行联合训练以满足数据隐私保护需求.所提出的ASSL框架通过将主动学习的多类别标注转化成二元类别标注,可大大降低标注难度;设计基于信息增益的选择策略筛选软、硬标签,以防止信息损失;通过半监督学习选择高准确率、高稳定性的正负样本打伪标签以确保标注质量.实验结果表明,所提出的ASSL-HGAT(S)在AGNews、Snippets、TagMyNews数据集上相比HGAT基线模型F1值分别提升2.45%、8.11%、7.46%.融合联邦学习所进一步提出的Fed-ASSL-HGAT模型可在不泄漏隐私数据的情况下满足性能要求.

关键词：异质图神经网络主动学习半监督学习联邦学习

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横向联邦学习环境基于身份认证及密钥协商协议

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北京航空航天大学学报 2023年第2期49卷 397-405页

作者：任杰黎妹红杜晔尹李纶谨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

近年来,联邦学习受到多个领域的广泛关注,而认证及会话密钥协商是保证通信实体之间安全传输、可靠通信的关键技术和基本的安全保障。根据横向联邦学习参与方数据特征,提出一种基于身份的无证书轻量级认证及密钥协商协议;参与方在密钥生... 详细信息

近年来,联邦学习受到多个领域的广泛关注,而认证及会话密钥协商是保证通信实体之间安全传输、可靠通信的关键技术和基本的安全保障。根据横向联邦学习参与方数据特征,提出一种基于身份的无证书轻量级认证及密钥协商协议;参与方在密钥生成中心(KGC)完成注册后,利用公共参数计算各自的临时密钥和长期密钥完成认证、计算会话密钥;最后,采用扩展的CK(eCK)模型对所提协议进行安全性证明。性能分析表明:所提协议在计算性能和通信开销方面可以有效地控制成本,适用于单服务器下横向联邦学习的训练环境。

关键词：横向联邦学习基于身份密码体制无证书认证及密钥协商 eCK模型

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基于概率克隆的量子程序断点调试

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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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区块链中可监管的身份隐私保护方案

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软件学报 2023年第7期34卷 3292-3312页

作者：宋靖文张大伟韩旭杜晔北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

在账本公开、多方共识情况下确保交易身份的隐私保护是区块链技术面临的主要挑战之一.目前公有链中基于匿名认证和交易混淆的身份隐私保护方案由于缺乏监管又难于在行业应用中推广.借鉴门罗币中的身份隐私保护方案,引入监管方的角色,基... 详细信息

在账本公开、多方共识情况下确保交易身份的隐私保护是区块链技术面临的主要挑战之一.目前公有链中基于匿名认证和交易混淆的身份隐私保护方案由于缺乏监管又难于在行业应用中推广.借鉴门罗币中的身份隐私保护方案,引入监管方的角色,基于一次性地址加密和零知识证明设计了可监管的交易接收方身份隐私保护方案;结合可链接环签名和可撤销环签名设计了可链接可撤销环签名方案,以实现基于自主混淆的可监管交易发送方身份隐私保护方案.基于上述方案,系统在保护交易方身份隐私的同时,还支持监管方可离线恢复交易参与方的真实身份,从而达到“可控匿名”的监管目的.分析和测试结果表明,方案设计的算法运算时间均为毫秒级,可满足区块链非高频交易场景下的性能需求.

关键词：区块链密码货币隐私保护零知识证明环签名

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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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基于时空图神经网络的应用层DDoS攻击检测方法

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信息网络安全 2024年第4期24卷 509-519页

作者：王健陈琳王凯崙刘吉强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

分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击已经成为网络安全的主要威胁之一,其中应用层DDoS攻击是主要的攻击手段。应用层DDoS攻击是针对具体应用服务的攻击,其在网络层行为表现正常,传统安全设备无法有效抵御。同时,现... 详细信息

分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击已经成为网络安全的主要威胁之一,其中应用层DDoS攻击是主要的攻击手段。应用层DDoS攻击是针对具体应用服务的攻击,其在网络层行为表现正常,传统安全设备无法有效抵御。同时,现有的针对应用层DDoS攻击的检测方法检测能力不足,难以适应攻击模式的变化。为此,文章提出一种基于时空图神经网络(Spatio-Temporal Graph Neural Network,STGNN)的应用层DDoS攻击检测方法,利用应用层服务的特征,从应用层数据和应用层协议交互信息出发,引入注意力机制并结合多个GraphSAGE层,学习不同时间窗口下的实体交互模式,进而计算检测流量与正常流量的偏差,完成攻击检测。该方法仅利用时间、源IP、目的IP、通信频率、平均数据包大小5维数据便可有效识别应用层DDoS攻击。由实验结果可知,该方法在攻击样本数量较少的情况下,与对比方法相比可获得较高的Recall和F1分数。

关键词： DDoS攻击时空图神经网络异常检测注意力机制

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链路及节点多属性融合的低轨卫星网络路由算法

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 266-274页

作者：孙正阳杜晔李桂领黎妹红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 教育部教育考试院北京100084

针对低轨卫星网络面对破坏性事件系统性能损失多、通信延迟和丢包率高的问题,提出了基于多属性的低轨卫星网络多路径路由算法。在采用虚拟拓扑方案仿真的低轨卫星星座中,计算源节点与目标节点之间的多条可行路径,该算法融合卫星间链路... 详细信息

针对低轨卫星网络面对破坏性事件系统性能损失多、通信延迟和丢包率高的问题,提出了基于多属性的低轨卫星网络多路径路由算法。在采用虚拟拓扑方案仿真的低轨卫星星座中,计算源节点与目标节点之间的多条可行路径,该算法融合卫星间链路属性和相邻卫星节点属性构建路径的传输成本模型,自适应调整两类属性对传输成本的影响权重,每颗卫星将路径传输成本的归一化结果作为通过该路径转发报文的概率,并独立进行分布式的路由选择。仿真结果表明,与经典的低轨卫星网络多路径路由算法相比,无论网络负载较大发生拥塞时,还是卫星遭受网络攻击或出现故障时,该算法性能下降缓慢,丢包率和平均端到端延迟更低,且具有良好的负载均衡能力,有效增强了路由的可用性。

关键词：低轨卫星网络多路径路由链路属性卫星属性负载均衡

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