检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第3期46卷 221-233页

作者：何帅张京超徐笛江帅郭晓威付才华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430040 分布式系统安全湖北省重点实验室湖北武汉430040

为解决海量加密流量难表征、恶意行为难感知以及隐私数据归属难识别的问题,提出了一种基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法。考虑加密流量的高度复杂性、非结构化的特点以及传统下游任务的微调方法在加密流量领域的... 详细信息

为解决海量加密流量难表征、恶意行为难感知以及隐私数据归属难识别的问题,提出了一种基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法。考虑加密流量的高度复杂性、非结构化的特点以及传统下游任务的微调方法在加密流量领域的效果不佳的挑战,数据报文通过提取数据包序列被转换为类似自然语言处理中的词元。然后利用预训练Transformer模型将浅层表征转换为适用于多种加密流量下游任务的通用流量表征。通过将流量中的隐匿数据检测问题转换为相似性分析问题,基于对比学习的思想设计了一种差异性敏感的Transformer模型架构,同时使用样本的正负样本对增强模型对流量差异性的感知能力,并提出使用信息对比估计作为加密流量下游任务微调的损失函数。实验结果表明,所提方法在检测准确率、精确率、召回率以及F1分数等方面优于主流方法。

关键词：流量隐匿数据检测预训练Transformer模型对比学习加密流量

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云边协同下基于SGX的云数据安全去重方法

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 528-541页

作者：卜时磊谢雨来曹周王杰郑俊冯丹华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 华中科技大学分布式系统安全湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学信息存储系统教育部重点实验室武汉430074 武汉光电国家研究中心武汉430074

数据的不断增长对云的存储空间、安全、性能等的需求与日俱增.安全去重技术能够有效减少云存储空间需求的同时保障数据去重的安全性.然而,当前主流云安全去重方案依赖于可信第三方来进行密钥安全性保障,这引入了额外的信任假设和密钥管... 详细信息

数据的不断增长对云的存储空间、安全、性能等的需求与日俱增.安全去重技术能够有效减少云存储空间需求的同时保障数据去重的安全性.然而,当前主流云安全去重方案依赖于可信第三方来进行密钥安全性保障,这引入了额外的信任假设和密钥管理开销.而两方的去重方案在安全和传输开销方面面临较大挑战.针对该问题,本文提出了一种基于英特尔软件防护扩展(Intel software guard extension, Intel SGX)的云数据安全去重方法,该方法的主要创新在于:(1)设计基于边缘端去重的云边协同安全体系架构,减少了云边之间的传输开销,使用SGX可信执行环境保障了云和边缘端数据和密钥的安全,无需不可信的第三方密钥服务器;(2)提出低开销的密钥安全生成协议,通过云边协同生成密钥,为每个边缘端用户生成唯一的加密密钥,而非为每个数据生成单独的密钥;(3)设计高效的基于标签流行度的标签查询机制.通过计算标签频率,实现冷热标签分离,在提高标签查询效率的同时避免标签误检.安全性理论证明和系统实验测试表明,本文的方案在安全性方面优于最新方法,并大大减少了密钥管理开销和标签查询开销,其中密钥存储开销可节省48.72%~98.72%.

关键词：云边协同云存储安全去重英特尔软件防护扩展标签流行度

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面向电商联盟的区块链营销标签交易系统

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 269-280页

作者：代炜琦李铭赵珂轩姜文超周蔚林邹德清金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 湖北省大数据安全工程技术研究中心(华中科技大学) 武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 广东工业大学计算机学院广州510006 数安时代科技股份有限公司广东佛山510100

大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)... 详细信息

大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)缺乏合理的激励机制来打破数据孤岛导致数据不流通和共享困难;3)数据安全威胁导致隐私泄露和数据倒卖盗卖等问题.为解决这些问题,设计了一种面向电商联盟的区块链营销标签交易机制DSTS(decentralized data security transaction system),以去中心化为基础设计上层共识激励机制,结合可信执行环境完成系统各项数据交易和计算业务,从而实现了一个安全完备的数据交易生态.通过真实性验证机制确保营销标签有效性,设计共识激励机制使用户积极共享数据,利用智能合约对角色行为按照系统设计规范进行有效约束;随后通过SGX(software guard extensions)远程认证实现密钥传输和数据安全存储,实现了智能合约安全调用来保障用户隐私和数据安全;最后,通过可信计算机制和系统设计思想,实现了数据交易结果的可靠交付.为验证系统的安全性和实用性,采用某电商公司提供的35万条真实数据进行性能测试,测试结果表明系统能够同时保证安全和性能需求,其额外开销主要来自远程认证模块且在可接受范围内.

关键词：区块链数据交易电商联盟可信执行环境共识机制

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基于多元混合特征的源代码作者性别属性识别研究

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计算机科学 2025年

作者：刘泓玏陈娟付才韩兰胜郭晓威江帅分布式系统安全湖北省重点实验室湖北省大数据安全工程技术研究中心华中科技大学网络空间安全学院

随着互联网的发展，网络安全日益受到关注，打击恶意代码作者是其重要一环。目前，通过恶意代码编写风格进行作者识别已取得显著成果。但若要深入了解作者真实信息，需对其社会属性进行分析，形成完善的人物画像。性别作为人类社会属性... 详细信息

随着互联网的发展，网络安全日益受到关注，打击恶意代码作者是其重要一环。目前，通过恶意代码编写风格进行作者识别已取得显著成果。但若要深入了解作者真实信息，需对其社会属性进行分析，形成完善的人物画像。性别作为人类社会属性的关键分类指标，是个体真实信息的重要组成部分。其他社会属性也基本都会与性别特征关联，对性别的区分成为深入其他社会属性特征的必要前提。本研究通过对程序员的源代码编写风格进行深入分析，总结了22种源代码作者性别识别关联特征。基于作者性别识别关联特征利用自适应提升算法（AdaBoost）训练源代码作者性别识别分类器，保证高识别率的同时提高模型鲁棒性。同时与自然语言性别识别算法做比较，突出源代码作者性别识别特征的适用性。本研究从Github上共收集115004和22700个带有性别标签的Java和C++源代码文件，为学术界提供了第一个带有源代码作者性别标签的大规模研究数据集。本文所提出的方法在收集到的C++和Java数据集上均表现出了不错的性能，分别可以达到98%和94%的准确率。本研究结论为从源代码作者风格到其他社会属性的映射做了探索，有助于指导从源代码作者风格到其他社会属性的进一步研究。

关键词：软件安全软件取证源代码作者归属源代码作者性别识别特征表示

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基于声感知的移动终端身份认证综述

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软件学报 2025年第5期 2229-2253页

作者：周满李向前王骞李琦沈超周雨庭分布式系统安全湖北省重点实验室(华中科技大学) 湖北省大数据安全工程技术研究中心(华中科技大学) 华中科技大学网络空间安全学院武汉大学国家网络安全学院清华大学网络科学与网络空间研究院西安交通大学网络空间安全学院

随着移动终端的普及和用户隐私数据保护需求的增强,基于移动终端的身份认证研究引起了广泛关注.近年来,移动终端的音频传感器为设计性能优良的新颖身份认证方案提供了更大的灵活性和可拓展性.在调研了大量相关科研文献的基础上,首先按... 详细信息

随着移动终端的普及和用户隐私数据保护需求的增强,基于移动终端的身份认证研究引起了广泛关注.近年来,移动终端的音频传感器为设计性能优良的新颖身份认证方案提供了更大的灵活性和可拓展性.在调研了大量相关科研文献的基础上,首先按照依赖凭据和感知方法的不同将基于声感知的移动终端身份认证方案进行分类,并描述相应的攻击模型;然后梳理移动终端基于不同认证凭据和基于声感知的身份认证国内外研究进展,并进行分析、总结和对比;最后结合当前研究的困难和不足,给出衡量身份认证系统性能的两大指标(安全性和实用性),对未来的研究方向进行展望.

关键词：用户身份认证声感知移动终端安全性认证凭据

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我国关键信息基础设施安全风险及对策建议

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工业信息安全 2025年第1期 2-7页

作者：李磊刘生昊王婧华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室湖北武汉430074 湖北省大数据安全工程技术研究中心湖北武汉430074 华中科技大学软件学院湖北武汉430074

随着数字化转型的不断加深,关键信息基础设施与实体经济、民生高度绑定,成为社会运转的核心支撑。关键信息基础设施承载着信息化业务,具有敏感性强、社会关注度高等特点,面临着复杂的威胁环境,安全问题更加广泛和突出。因关键基础设施... 详细信息

随着数字化转型的不断加深,关键信息基础设施与实体经济、民生高度绑定,成为社会运转的核心支撑。关键信息基础设施承载着信息化业务,具有敏感性强、社会关注度高等特点,面临着复杂的威胁环境,安全问题更加广泛和突出。因关键基础设施遭遇勒索软件攻击造成的经济损失,正持续威胁着整个社会的安定和经济繁荣。近期全球多地关键信息基础设施故障频发,在国内外引起广泛关注。文章从梳理我国关键信息基础设施涉及的平台故障频发现状入手,深入剖析我国关键信息基础设施面临的安全风险,并在借鉴西方国家相关举措的基础上,结合我国国情提出防控对策建议。

关键词：关键信息基础设施平台故障网络安全安全风险防控

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Xgadget:基于动静结合的二进制Gadget搜索

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 299-308页

作者：吕建强付才何帅江帅李明韩兰胜华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室武汉430074

代码复用技术一直以来都是软件安全研究领域的热点,ROP(return-oriented programming)、JOP(jump-oriented programming)和DOP(data-oriented programming)技术是典型代表。Gadget搜索是代码复用的基础,针对现有静态搜索算法存在支持的Gadget类型不多,不能同时搜索动态链接库等问题,提出了基于动静结合的二进制Gadget搜索方法,基于此开发了搜索工具Xgadget。利用动态映像级插桩,对所有函数进行反汇编;设计了Token级和指令级有穷自动机,实现了基于自动机的静态搜索算法;在五款应用程序中对其进行了测试与评估。实验结果表明,算法支持ROP、JOP、DOP等多种Gadget类型的搜索,能够同时对目标程序动态链接库进行搜索,搜索数量是ROPgadget的12.5倍,单位指令搜索时间较之降低32.1%。算法为不同需求的代码复用提供更为广泛的支持,且输出结果是二进制Gadget,后续复用更直接,有利于代码复用自动化利用。

关键词：代码复用 Gadget搜索动静结合 DFA算法二进制 DOP方法动态链接库

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语音识别对抗攻击方法综述

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 10-18页

作者：何媛媛胡淼彭祖权邓贤君刘生昊华中科技大学网络空间安全学院分布式系统安全湖北省重点实验室湖北省大数据安全工程技术研究中心湖北武汉430074

用于语音识别(SR)的深度神经网络在提供强大的语言计算和分析能力的同时,极易受到对抗性攻击影响,在人为不可察觉的情况下,造成语音转录错误,甚至是执行特定非法控制命令.本研究聚焦语音识别对抗攻击,首先,从攻击模型的角度,以攻击演变... 详细信息

用于语音识别(SR)的深度神经网络在提供强大的语言计算和分析能力的同时,极易受到对抗性攻击影响,在人为不可察觉的情况下,造成语音转录错误,甚至是执行特定非法控制命令.本研究聚焦语音识别对抗攻击,首先,从攻击模型的角度,以攻击演变的顺序对语音对抗攻击方法进行分类论述;然后,根据SR系统的输入方式、处理过程的特点,分析现有方法克服空中条件、优化攻击效果、添加不可察觉音频扰动的实现原理及相关的优势与劣势;最后,对语音识别所面临的技术挑战进行总结,并对未来研究发展方向进行展望.

关键词：人工智能语音识别深度学习对抗攻击对抗样本

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推荐系统与隐私保护研究综述

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 1-9页

作者：刘生昊吴国洋邓贤君张雨鲁宏伟何媛媛杨天若华中科技大学网络空间安全学院分布式系统安全湖北省重点实验室湖北省大数据安全工程技术研究中心湖北武汉430074

推荐系统为了能够给用户提供更好的推荐服务,须要收集大量的用户个人信息,在收集这些信息的同时增加了用户隐私泄露的风险.首先,介绍了推荐系统中的关键技术,包括基于协同关系的实体表示学习和基于图模型的实体表示学习;然后,通过对相... 详细信息

推荐系统为了能够给用户提供更好的推荐服务,须要收集大量的用户个人信息,在收集这些信息的同时增加了用户隐私泄露的风险.首先,介绍了推荐系统中的关键技术,包括基于协同关系的实体表示学习和基于图模型的实体表示学习;然后,通过对相关研究的归纳和总结,将推荐系统中的隐私保护问题按照用户敏感信息类型进行分类整理,主要分为对用户私有敏感属性的保护、对用户与物品历史交互信息的保护和对用户提交给推荐系统的信息的保护三类;在此基础上,对匿名化、差分隐私、联邦学习和对抗学习四种关键隐私保护技术进行了总结和分析,并重点梳理了这些技术的实现方法、适用场景和优缺点;最后,分析了考虑隐私保护的推荐算法中存在的问题,并尝试给出了未来可能的研究方向.

关键词：推荐系统隐私保护数据挖掘深度学习联邦学习

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基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法

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软件学报 2023年第6期34卷 2543-2561页

作者：胡雨涛王溯远吴月明邹德清李文科金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(服务计算技术与系统教育部重点实验室华中科技大学) 湖北武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补,可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力... 详细信息

随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补,可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中,函数级别的检测方法存在检测粒度较粗且检测准确率较低的问题,切片级别的检测方法虽然能够有效减少样本噪声,但仍存在以下两方面的问题:一方面,现有方法大多采用人工漏洞数据集进行实验,因此其在真实环境中的漏洞检测能力仍然存疑;另一方面,相关工作仅致力于检测出切片样本是否存在漏洞,而缺乏对检测结果可解释性的考虑.针对上述问题,提出基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法.该方法首先对C/C++源代码进行规范化并提取切片,以减少样本冗余信息干扰;之后,采用图神经网络模型进行切片嵌入得到其向量表征,以保留源代码的结构信息和漏洞特征;然后,将切片的向量表征输入漏洞检测模型进行训练和预测;最后,将训练完成的漏洞检测模型和待解释的漏洞切片输入漏洞解释器,得到具体的漏洞代码行.实验结果显示:在漏洞检测方面,该方法对于真实漏洞数据的检测F1分数达到75.1%,相较于对比方法提升了41.2%-110.4%;在漏洞解释方面,该方法在限定前10%的关键节点时,准确率可达73.6%,相较于两种对比解释器分别提升了8.9%和24.9%,且时间开销分别缩短了42.5%和15.4%.最后,该方法正确检测并解释了4个开源软件中59个真实漏洞,证明了其在现实世界漏洞发掘方面的实用性.

关键词：漏洞检测深度学习图神经网络人工智能可解释性

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