检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2023年第11期44卷 2610-2618页

作者：姜博张艺川易力王雷姜哲邹仕洪北京航空航天大学计算机学院软件开发环境国家重点实验室北京100191 元心信息科技集团有限公司北京100013 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

当今主流操作系统通常采用访问控制列表的方式进行权限管理,但对于现实中多级权限传递的场景,由于用户主体和资源客体数量庞大,访问控制列表方式无法解决代理混淆问题.权能是对操作系统中进程所拥有的资源的一种描述.一方面,进程在访问... 详细信息

当今主流操作系统通常采用访问控制列表的方式进行权限管理,但对于现实中多级权限传递的场景,由于用户主体和资源客体数量庞大,访问控制列表方式无法解决代理混淆问题.权能是对操作系统中进程所拥有的资源的一种描述.一方面,进程在访问某个资源前必须获得该资源的权能;另一方面,进程只能访问其权能空间中的资源.采用权能访问机制的操作系统能避免进程对资源的访问越界,实现了系统安全范畴中的权限细粒度化、特权最小化原则.本工作基于一个已有的微内核操作系统MOS,设计并实现了权能机制和基于权能机制的用户态C库函数;在用户态设计并实现了进程服务器和进程间通信接口;最后针对权能系统展开实验分析,以验证整体设计的正确性和有效性.

关键词：权能权限管理微内核操作系统

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人工智能、数字权力与大国博弈

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信息安全与通信保密 2023年第8期 1-9页

作者：苗争鸣陈嘉澍聂正楠于烨清华大学战略与安全研究中心北京100084 北京邮电大学计算机学院北京100876 清华大学中美关系研究中心北京100084

当前,全球数字化浪潮推动数字权力兴起,引发国际权力博弈模式变化,即大国从传统地缘政治物理竞争,转向数字空间的虚拟竞争。大国将物理世界的冲突矛盾逐步延展至数字空间,且围绕数字权力展开权力竞争。研究分析大国展开数字权力博弈的... 详细信息

当前,全球数字化浪潮推动数字权力兴起,引发国际权力博弈模式变化,即大国从传统地缘政治物理竞争,转向数字空间的虚拟竞争。大国将物理世界的冲突矛盾逐步延展至数字空间,且围绕数字权力展开权力竞争。研究分析大国展开数字权力博弈的竞争手段、特征以及可能出现的影响,并提出大国在竞争数字权力过程中,需要负责任地使用以人工智能为代表的数字技术,并警惕人工智能技术能力指数增长带来的反噬。

关键词：人工智能数字权力大国博弈负责任应用

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ARM处理器分支预测漏洞分析测评及新漏洞发现

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西安交通大学学报 2021年第7期55卷 71-78页

作者：王春露田瑞冬赵旭吕勇强汪东升北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京信息科技大学计算机学院北京100192 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对ARM处理器上的分支预测漏洞研究不全面、不深入等问题,提出了一种分支预测漏洞测评方法。通过对分支预测漏洞的攻击过程进行研究,提炼了分支预测漏洞的6步骤攻击模型。根据分支预测漏洞攻击利用的微体系结构和针对的地址空间,将现... 详细信息

针对ARM处理器上的分支预测漏洞研究不全面、不深入等问题,提出了一种分支预测漏洞测评方法。通过对分支预测漏洞的攻击过程进行研究,提炼了分支预测漏洞的6步骤攻击模型。根据分支预测漏洞攻击利用的微体系结构和针对的地址空间,将现有的分支预测漏洞分成9种类型。基于攻击模型和分类方法构建了ARM处理器上的分支预测漏洞测评方法。在主流的3种ARMv8架构处理器上对9种分支预测漏洞进行了测评,测评内容包括是否受漏洞影响、防御方法是否有效和新漏洞的发掘。实验结果表明,部分ARM处理器完全不受分支预测漏洞攻击影响,部分处理器只受5到6种分支预测漏洞影响。在防御方法方面,尚未存在一种防御方法能防御所有的分支预测漏洞,但可以通过不同防御方法的组合来构建完善的防御体系。在测评过程中,发现了一种ARM架构独有的预测执行漏洞——顺序预测漏洞,此漏洞能够泄露同一进程空间的任意数据。

关键词： ARM处理器分支预测漏洞分类漏洞测评顺序预测漏洞

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大规模群体攻击流量的攻击团伙识别方法及相关设备

大规模群体攻击流量的攻击团伙识别方法及相关设备

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作者：何能强雷君龙泉张华王华伟涂腾飞齐坚钧季莹莹郑勤健王森淼张耀武崔栋马敏燕刘思琦 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号

本申请提供一种大规模群体攻击流量的攻击团伙识别方法及相关设备。该方法包括：获取预设时间攻击流量的日志数据，并对日志数据进行预处理，得到预处理数据；根据预处理数据建立关系字典，并根据关系字典构建交换矩阵模型；对交换矩阵... 详细信息

标准号: CN115225308A

本申请提供一种大规模群体攻击流量的攻击团伙识别方法及相关设备。该方法包括：获取预设时间攻击流量的日志数据，并对日志数据进行预处理，得到预处理数据；根据预处理数据建立关系字典，并根据关系字典构建交换矩阵模型；对交换矩阵模型进行相似度计算处理，识别出至少一个攻击团伙。无需多种类型的流量，使得攻击团伙识别的限制小、可扩展性强，因此适用于各类流量的攻击团伙识别，能够高效精确识别出攻击团伙。

关键词：攻击预处理数据交换矩阵日志数据字典相似度计算处理预处理建立关系可扩展性时间攻击构建预设群体申请

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最小角回归结合竞争性自适应重加权采样的近红外光谱波长选择

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光谱学与光谱分析 2021年第6期41卷 1782-1788页

作者：路皓翔张静李灵巧刘振丙杨辉华冯艳春尹利辉桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学商学院广西桂林541004 北京邮电大学人工智能学院北京100876 中国食品药品检定研究院北京100050

近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确的检测性能。然而,样品的近红外光谱数据具有比较高的维度且... 详细信息

近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确的检测性能。然而,样品的近红外光谱数据具有比较高的维度且存在谱间重合、共线性和噪声等问题,对近红外光谱模型的性能产生消极影响,此时样品有效特征波长的筛选极为重要。为了提高近红外光谱定量和定性分析模型的准确性和可靠性,提出了一种近红外光谱变量选择方法,其结合了最小角回归(LAR)和竞争性自适应重加权采样(CARS)的优点,具有更优的性能。该方法利用LAR初步筛选样品全谱区的特征波长,接着利用CARS对筛选出来的特征波长进一步选择,从而有效去除无关特征波长。为验证该方法的有效性,从定量和定性分析两个方面评价该方法。在定量分析实验中,以FULL,LAR,CARS,SPA和UVE作为对比方法,以药品样品数据集为实例建立PLS回归分析模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的PLS模型在药品数据集表现出较高的预测决定系数和较低的预测标准偏差。在定性分析实验中,以SVM,ELM,SWELM和BP作为对比方法、不同比例训练集的药品数据集为实例建立分类模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的SVM分类模型精度最高达100%。从实验结果可见,LAR-CARS可有效的筛选出表征样品特征的波长,利用其筛选出的波长建立的定量、定性分析模型具有更好的鲁棒性,可用于样品光谱的特征波长筛选。

关键词：近红外光谱波长筛选最小角回归自适应重加权采样

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深度学习数据窃取攻击在数据沙箱模式下的威胁分析与防御方法研究

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通信学报 2021年第11期42卷 133-144页

作者：潘鹤中韩培义向夏雨段少明庄荣飞刘川意北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 鹏城实验室网络空间安全中心广东深圳518066

详细分析了数据沙箱模式下,深度学习数据窃取攻击的威胁模型,量化评估了数据处理阶段和模型训练阶段攻击的危害程度和鉴别特征。针对数据处理阶段的攻击,提出基于模型剪枝的数据泄露防御方法,在保证原模型可用性的前提下减少数据泄露量... 详细信息

详细分析了数据沙箱模式下,深度学习数据窃取攻击的威胁模型,量化评估了数据处理阶段和模型训练阶段攻击的危害程度和鉴别特征。针对数据处理阶段的攻击,提出基于模型剪枝的数据泄露防御方法,在保证原模型可用性的前提下减少数据泄露量;针对模型训练阶段的攻击,提出基于模型参数分析的攻击检测方法,从而拦截恶意模型防止数据泄露。这2种防御方法不需要修改或加密数据,也不需要人工分析深度学习模型训练代码,能够更好地应用于数据沙箱模式下数据窃取防御。实验评估显示,基于模型剪枝的防御方法最高能够减少73%的数据泄露,基于模型参数分析的检测方法能够有效识别95%以上的攻击行为。

关键词：数据沙箱数据窃取 AI安全

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对称密码量子电路的综合与优化研究综述

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 16-29页

作者：林达高飞邹剑黄震宇孙思维孙兵国防科技大学理学院长沙410073 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350108 中国科学院信息工程研究所网络空间安全防御重点实验室北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学密码学院北京100049 密码科学技术全国重点实验室北京100878 国防科技大学密码研究中心长沙410073

随着量子技术的不断发展和量子计算机的逐步推进,现代密码面临的挑战愈加多元化.在分析密码算法抵抗量子攻击的安全性强度时,量子实现电路的构造是其中的重要一环.对称密码是现代密码的重要组成部分.本文综述了近年来在量子计算模型下... 详细信息

随着量子技术的不断发展和量子计算机的逐步推进,现代密码面临的挑战愈加多元化.在分析密码算法抵抗量子攻击的安全性强度时,量子实现电路的构造是其中的重要一环.对称密码是现代密码的重要组成部分.本文综述了近年来在量子计算模型下优化对称密码实现电路的研究成果.具体地,归纳了线性层、S盒以及各类加法操作等的可逆电路构造的相关研究,还总结了AES算法、SM4算法、Camellia算法等对称密码的量子实现研究.

关键词：量子技术量子实现对称密码

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基于像素校正的编解码多聚焦图像融合网络

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计算机仿真 2021年第12期38卷 424-429页

作者：王杰赵文义潘细朋杨辉华北京邮电大学自动化学院北京100876 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

聚焦区域边缘的精确提取是多聚焦图像融合的研究难点,现有的融合方法普遍存在融合图像边界模糊、关键信息丢失等问题。为解决上述问题,提出了一种基于编解码网络的多聚焦图像融合方法。首先,利用公开数据集构建一个带有精细标注的模拟... 详细信息

聚焦区域边缘的精确提取是多聚焦图像融合的研究难点,现有的融合方法普遍存在融合图像边界模糊、关键信息丢失等问题。为解决上述问题,提出了一种基于编解码网络的多聚焦图像融合方法。首先,利用公开数据集构建一个带有精细标注的模拟多聚焦图像训练数据集,然后,在编解码网络中增加像素矫正模块与结构相似性损失函数,并用模拟数据集训练编解码网络;最后根据源图像对与模型预测的聚焦区域精确得分图构建最终的融合图像。实验结果表明,上述方法能够精确提取聚焦区域边缘信息,获得较高的互信息熵、平均梯度和结构相似度,且具有较好的视觉效果。

关键词：图像处理图像融合多聚焦图像融合编解码网络

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抗恶意敌手的保密关联挖掘方案

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计算机工程与设计 2023年第11期44卷 3258-3265页

作者：刘新徐阳李宝山弓彦章罗丹内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 包头市纪委监委信息网络技术中心内蒙古包头014030 天津仁爱学院计算机科学与技术系天津301636

为防止在数据挖掘中泄漏隐私数据,利用安全多方计算在数据挖掘中对隐私数据进行保密计算,得到正确结果,保证隐私数据的安全。大多数的安全多方计算模型是半诚实模型,而在现实生活中难免存在恶意行为,分析现有保密关联挖掘方案中可能存... 详细信息

为防止在数据挖掘中泄漏隐私数据,利用安全多方计算在数据挖掘中对隐私数据进行保密计算,得到正确结果,保证隐私数据的安全。大多数的安全多方计算模型是半诚实模型,而在现实生活中难免存在恶意行为,分析现有保密关联挖掘方案中可能存在的恶意行为,基于零知识证明和分割-选择等方法,设计抗恶意敌手的保密关联挖掘方案。通过与现有方案对比,验证了协议可有效避免或发现恶意行为,具有较高的安全性和实用性。

关键词：隐私保护关联挖掘频繁项集安全多方计算恶意模型零知识证明分割-选择

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基于近红外光谱和变分自编码建模鉴别多类药物

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光谱学与光谱分析 2020年第12期40卷 3946-3952页

作者：郑安兵杨辉华潘细朋尹利辉冯艳春北京邮电大学自动化学院北京100876 桂林电子技术大学计算机科学与信息安全学院广西桂林541004 中国食品药品检定研究院北京100050

不同厂商(品牌)的药品仍存在一定的差异,价格不同,有销售商家用低廉药物产品换上假的大品牌包装在市场上高价销售。无专利药品或无生产、销售(如走私进口药)许可资质的药品也有可能贴上伪造的正规品牌包装在市场上出售。这些药品逃避药... 详细信息

不同厂商(品牌)的药品仍存在一定的差异,价格不同,有销售商家用低廉药物产品换上假的大品牌包装在市场上高价销售。无专利药品或无生产、销售(如走私进口药)许可资质的药品也有可能贴上伪造的正规品牌包装在市场上出售。这些药品逃避药物监管和审批程序,损害消费者利益并给整个药物市场带来重大危害。因此,准确鉴别不同来源的药品在药品质量监管中具有重要意义。近红外光谱分析(NIR)具有仪器成本低、可直接测量、可无损检测、可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。采用近红外光谱直接鉴别出多个厂商、品种的药品,有重要应用价值同时又存在重大技术挑战,主要体现在需要有效的提取特征器和合适的分类器。自编码是深度学习方法中一个重要分支,它主要用于数据的非线性降维特征提取。变分自编码(VAE)是近年来最为流行的自编码算法,它通过变分法学习输入数据的一族欠完备的单变量正态分布特征,用以表示盲源因素对数据施加的影响,具有较强的特征提取能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,在NIR分析方面未见报道。基于VAE,充分利用VAE既是特征提取器,又是数据生成器的优点,通过特殊设计的人工神经网络结构和损失函数,构建面向多品种、多厂商药品NIR分类模型。以29个厂商生产的4种药品(盐酸二甲双胍片,盐酸氯丙嗪片,马来酸氯苯那敏片,头孢呋辛酯片)的1 721个样本为实验对象,建立药品的多品种、多厂商分类鉴别实验。对比SVM, BP-ANN, PLS-DA等传统化学计量学算法及稀疏自编码(SAE)、深度信念网络(DBN)、深度卷积网络(CNN)等深度学习算法,其分类性能优良,同时具有良好的鲁棒性和可扩展性。

关键词：近红外光谱药品鉴别多分类深度学习VAE

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