检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2018年第5期42卷 40-46页

作者：郭志民彭豪辉牛霜霞邵坤吕卓王伟国家电网河南省电力公司电力科学研究院郑州450052 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 中国人民解放军32082部队北京100120

当前针对主机的攻击手段越来越复杂,各种新型攻击出现得越来越频繁,使得针对主机的异常检测变得非常重要.异常检测可以检测未知攻击,并且可以检测内部威胁,成为了网络与系统安全研究的热点之一.已有的异常检测研究中,基于网络流量等单... 详细信息

当前针对主机的攻击手段越来越复杂,各种新型攻击出现得越来越频繁,使得针对主机的异常检测变得非常重要.异常检测可以检测未知攻击,并且可以检测内部威胁,成为了网络与系统安全研究的热点之一.已有的异常检测研究中,基于网络流量等单一的信息源进行异常检测的方法容易被攻击者所规避且检测率低.本文提出通过多种信息源建模并进行异常检测,分别对网络行为与用户行为进行分析,使用K最近邻(K-NN)分类算法得出每种行为的异常值,通过加权处理得出总体异常值并将其作为异常检测的判断标准.选取了17名用户进行实验,实验结果表明:在误报率为2.9%的情况下,利用多信息源检测模型能够检测出单一信息源检测模型未能检测出的异常,检测率达到100%.

关键词：网络安全异常检测系统安全网络行为用户行为

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基于区块链的司法数据管理及电子证据存储机制

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信息网络安全 2022年第2期 21-31页

作者：王健张蕴嘉刘吉强陈志浩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 中国铁路太原局集团有限公司信息技术所太原030013 北京计算机技术及应用研究所北京100854

文章针对司法场景下的事务数据分类、实体类型及电子证据在实际应用中的存储与共享访问等需求,结合区块链技术,提出一种面向司法审判场景的电子数据安全存储链式结构。该结构分为司法联盟链JudChain和证据存储链EviChain两部分,实现对... 详细信息

文章针对司法场景下的事务数据分类、实体类型及电子证据在实际应用中的存储与共享访问等需求,结合区块链技术,提出一种面向司法审判场景的电子数据安全存储链式结构。该结构分为司法联盟链JudChain和证据存储链EviChain两部分,实现对司法流程数据和电子证据的高效管理和安全存储,且具有完整的节点认证及区块生成流程。此外,文章还提出了应用于JudChain的共识协议,该协议对传统PBFT算法进行改进,降低了共识开销和交易时延,提升了共识效率和吞吐量。

关键词：区块链电子证据数据存储共识机制实用拜占庭容错算法

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基于智能合约的个人隐私数据保护方法研究

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信息网络安全 2020年第11期 22-31页

作者：姜楠王玮琦王健北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 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

文章提出一种基于智能合约的个人隐私数据保护方法,利用区块链技术,在无须可信中心的前提下,将用户与服务提供商之间的个人交易记录存储在区块链上,作为交易存在性的可靠法律凭证,防止利用用户取证困难而实施个人信息盗窃的犯罪行为。... 详细信息

文章提出一种基于智能合约的个人隐私数据保护方法,利用区块链技术,在无须可信中心的前提下,将用户与服务提供商之间的个人交易记录存储在区块链上,作为交易存在性的可靠法律凭证,防止利用用户取证困难而实施个人信息盗窃的犯罪行为。个人信息的实际内容不会存储在区块链上,只有交易记录在区块链上加密存储,只有交易相关方可以进行解密查看,保障了用户隐私。同时,针对个人信息的交易创建、交易失效、交易修改设计了3种智能合约,对交易进行失效和修改并不会使之前的交易信息丢失,个人交易记录一经上链即可永久作为交易存在性的可靠证明。最后,通过NS-3网络模拟器进行仿真实验,结果表明该方法具有可行性。

关键词：区块链智能合约隐私数据个人信息保护

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基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法

基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法

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第十二届中国可信计算与信息安全学术会议

作者：彭双和刘佩瑶赵佳利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

随着人工智能和机器学习的快速发展，拥有强大第三方库的Python 越来越受程序员的青睐。为了缩短开发周期，代码复用成为程序员的首选。代码复用的最直接方式是进行代码克隆，如果被克隆的代码存在漏洞，所造成的损失将是无法预料的。...

随着人工智能和机器学习的快速发展，拥有强大第三方库的Python 越来越受程序员的青睐。为了缩短开发周期，代码复用成为程序员的首选。代码复用的最直接方式是进行代码克隆，如果被克隆的代码存在漏洞，所造成的损失将是无法预料的。本文提出了一种基于特征矩阵的Python 克隆代码漏洞检测方法。首先，针对不同的漏洞类型，提取相应的关键特征，依照不同关键特征对Python 脚本进行前向或后向的程序切片。然后，利用基于代码块的抽象语法树，将代码转换为向量，构建特征矩阵。最后，利用机器学习的方法，对特征矩阵进行降维并计算相似度。实验结果显示，该方案可以有效的检测出Python 脚本的漏洞。

关键词：

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基于上下文特征的IDS告警日志攻击场景重建方法

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信息网络安全 2020年第7期 1-10页

作者：姜楠崔耀辉王健吴晋超北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点、实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 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

入侵检测系统(IDS)是网络安全防御策略中的关键组成部分,但在现阶段庞大且复杂的网络环境以及网络攻击规模逐年增长的背景下,IDS中存在的告警数量庞大导致的可读性差等问题,使得IDS的易用性极大降低。文章提出一种面向IDS真实告警数据... 详细信息

入侵检测系统(IDS)是网络安全防御策略中的关键组成部分,但在现阶段庞大且复杂的网络环境以及网络攻击规模逐年增长的背景下,IDS中存在的告警数量庞大导致的可读性差等问题,使得IDS的易用性极大降低。文章提出一种面向IDS真实告警数据流的攻击场景重建方法,从攻击者的角度将完整的多步攻击行为定义为攻击事件,以动态时间窗辅以告警上下文特征相似度判定的机制分离告警流中并行的事件,并通过提取事件在IP层面表现出的攻击路径的方式,分解事件中攻击者对不同目标的攻击行为,进一步获取攻击者在各条路径上的攻击类型转换序列进行因果知识挖掘,从而直观地展示攻击者的多步攻击场景。实验结果显示,该方法能够完整地捕获告警数据流中的攻击事件,多层次准确直观地展示多步攻击行为,有效提升了IDS的实际应用体验。

关键词：入侵检测系统告警日志分析攻击场景重建因果知识挖掘

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基于轻量级密集神经网络的车载自组网入侵检测方法

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电子技术应用 2022年第7期48卷 67-73页

作者：黄学臻翟翟周琳祝雅茹公安部第一研究所北京100044 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

在车载自组网中,攻击者可以通过伪造、篡改消息等方式发布虚假交通信息,导致交通拥堵甚至是严重的交通事故,而传统的入侵检测方法不能满足车载自组网的应用需求。为了解决现阶段车载网中入侵检测方法性能低且存储与时间成本高的问题,提... 详细信息

在车载自组网中,攻击者可以通过伪造、篡改消息等方式发布虚假交通信息,导致交通拥堵甚至是严重的交通事故,而传统的入侵检测方法不能满足车载自组网的应用需求。为了解决现阶段车载网中入侵检测方法性能低且存储与时间成本高的问题,提出了一种基于密集神经网络的入侵检测方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network),通过降低模型复杂性,提升算法训练速度和部署适应性,使其更适用于车载自组网中的入侵检测。在VeReMi数据集上进行对比实验,结果表明,该方法在识别各类攻击的精确率和召回率的综合表现最好,且具有较少的时间成本和存储开销。

关键词：车载自组网密集神经网络入侵检测深度学习

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基于改进CBAM多分支平滑空洞卷积的入侵检测算法

中国科技论文在线精品论文

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中国科技论文在线精品论文 2023年第2期16卷 209-222页

作者：孙志超杜晔黎妹红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计算机与信息技术学院北京100044

针对现有入侵检测算法模型存在表征能力弱、预测准确率低和漏报率高的问题,本文提出基于改进卷积注意力模块的多分支平滑空洞卷积神经网络(multi-branch smoothed dilation convolutional neural network based on improved convolution... 详细信息

针对现有入侵检测算法模型存在表征能力弱、预测准确率低和漏报率高的问题,本文提出基于改进卷积注意力模块的多分支平滑空洞卷积神经网络(multi-branch smoothed dilation convolutional neural network based on improved convolutional block attention module,MSDCNN-ICBAM)算法模型。该模型首先使用加权随机采样解决数据集不平衡问题,然后设计扁平式的多分支平滑空洞卷积神经网络(MSDCNN)在多感受野下提取多尺度特征以解决网络退化问题,最后提出改进卷积注意力模块(ICBAM)在通道和空间双维度上指导特征表达以解决卷积操作无法感知特征重要性问题。与其他入侵检测模型在UNSW-NB15数据集上的对比实验表明,该模型准确率提高了3.04%,漏报率降低了5.77%,检测率可达90.98%。

关键词：计算机科学技术基础学科入侵检测算法平滑空洞卷积卷积注意力模块加权随机采样

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网络安全等级保护人工智能系统基本要求初探

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信息系统工程 2023年第1期 113-115页

作者：黄学臻吴星禄翟翟吕由公安部第一研究所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

人工智能技术的广泛应用在为生活提供极大便利的同时也给网络空间安全增加了许多新的风险因素。由于人工智能应用系统在算法模型、开源框架、数据集等方面存在特有的安全风险,现有的网络安全等级保护体系不能很好地适用于人工智能系统,... 详细信息

人工智能技术的广泛应用在为生活提供极大便利的同时也给网络空间安全增加了许多新的风险因素。由于人工智能应用系统在算法模型、开源框架、数据集等方面存在特有的安全风险,现有的网络安全等级保护体系不能很好地适用于人工智能系统,因此人工智能安全等级保护研究意义重大。在对人工智能系统等级保护对象及安全需求进行充分调研的基础上,提出了人工智能安全等级保护基本要求框架,为完善人工智能等级保护安全基本要求提供了有效参考。

关键词：等级保护人工智能网络安全

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基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法

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信息网络安全 2023年第2期23卷 19-25页

作者：赵佳高塔张建成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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东省计算中心济南250014 山东正中信息技术股份有限公司济南250014

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成... 详细信息

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成新数据集,使用人工蜂群算法对贝叶斯网络结构进一步改进。实验结果表明,该方法在数据实用性方面具有优势,且得到的贝叶斯网络收敛性更好。

关键词：本地差分隐私贝叶斯网络人工蜂群算法高维数据

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基于多尺度双重自注意力的遥感影像变化检测

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计算机科学 2024年第S2期51卷 260-268页

作者：史经业左一平支瑞聪刘吉强张梦鸽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 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学) 北京100083 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

针对遥感影像地物目标尺度不一、上下文信息不足和边缘细节信息难以恢复等问题,提出一种基于多尺度双重自注意力的像素级变化检测网络(Pixel-based change detection Network,PixelNet)实现遥感影像变化检测任务。一方面,使用基于混合... 详细信息

针对遥感影像地物目标尺度不一、上下文信息不足和边缘细节信息难以恢复等问题,提出一种基于多尺度双重自注意力的像素级变化检测网络(Pixel-based change detection Network,PixelNet)实现遥感影像变化检测任务。一方面,使用基于混合空洞卷积的多尺度特征金字塔提取卷积特征,并加入双重自注意力模块获取通道和空间注意力,兼顾细节和语义信息的同时增加特征感受野,进一步增加了全局上下文信息。另一方面,为了优化地物目标的边界圆滑模糊问题,通过边缘感知损失与加权对比损失的自动化联合训练,实现新的边缘修复模块。针对样本不均衡问题提出了带阈值的加权均衡采样的数据处理策略,以减轻变化像素数目远远小于未变化像素数目造成的网络训练倾斜问题。在遥感影像数据集CDD和LEVIR-CD上通过实验证明,所提像素级变化检测网络PixelNet在遥感变化检测任务上的主观视觉效果及客观评价指标优于SOTA的检测结果。在CDD数据集上检测精度达到98.0%,F1分数达到96.7%;在LEVIR-CD数据集上检测精度达到95.8%,F1分数为87.2%。该网络有效解决了遥感变化检测中样本不平衡、双时相特征上下文信息不足、边缘难例分类错误等问题。

关键词：变化检测遥感影像混合空洞卷积双重自注意力边缘修复

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