检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2021年第11期42卷 242-254页

作者：程旭王莹莹张年杰付章杰陈北京赵国英南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心江苏南京210044 奥卢大学机器视觉与信号分析研究中心奥卢FI-90014

针对现有的对抗扰动技术难以有效地降低跟踪器的判别能力使运动轨迹发生快速偏移的问题,提出一种高效的攻击目标跟踪器方法。首先,所提方法从高层类别和底层特征考虑设计了欺骗损失、漂移损失和基于注意力机制的特征损失来联合训练生成... 详细信息

针对现有的对抗扰动技术难以有效地降低跟踪器的判别能力使运动轨迹发生快速偏移的问题,提出一种高效的攻击目标跟踪器方法。首先,所提方法从高层类别和底层特征考虑设计了欺骗损失、漂移损失和基于注意力机制的特征损失来联合训练生成器;然后,将干净图像送入该生成器中,生成对抗样本;最后,利用对抗样本干扰目标跟踪器,导致目标运动轨迹发生偏移,降低跟踪精度。实验结果表明,所提方法在OTB数据集上达到了54%的成功率下降和70%的精确度下降,实现了复杂场景下对目标快速有效的攻击。

关键词：视频监控网络安全对抗攻击深度学习目标跟踪

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基于无痕嵌入的二维码不可见劫持攻击

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第5期62卷 825-831页

作者：宋宇波杨光陈立全胡爱群东南大学网络空间安全学院江苏省计算机网络技术重点实验室南京211189 紫金山实验室南京211189 上海交通大学网络空间安全学院上海200240 东南大学信息科学与工程学院南京211189

二维码嵌入攻击是一种劫持攻击手段。扫码软件依赖于定位图案与静区以确定二维码所在位置。由于定位图案与静区的视觉特征显著,现有的攻击手法无法应用于实际攻击场景。该文提出并验证了一种基于无痕嵌入的二维码不可见劫持攻击方案。... 详细信息

二维码嵌入攻击是一种劫持攻击手段。扫码软件依赖于定位图案与静区以确定二维码所在位置。由于定位图案与静区的视觉特征显著,现有的攻击手法无法应用于实际攻击场景。该文提出并验证了一种基于无痕嵌入的二维码不可见劫持攻击方案。通过对恶意二维码定位图案的修改,可以隐藏恶意二维码,从而对指定软件实施针对性的攻击;通过对静区的隐藏,可以使嵌入位置难以被发现。测试结果表明:该方案可以在隐藏视觉特征的情况下实施有效的攻击,并可以实现对微信与支付宝的选择性攻击。

关键词：二维码嵌入攻击定位图案静区视觉特征

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基于四元数的强泛化性GAN生成人脸检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第5期34卷 734-742页

作者：陈北京李天牧王金伟赵国英南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 Center for Machine Vision and Signal Analysis University of Oulu Oulu FI-90014

基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指... 详细信息

基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指纹提取模块采用孪生四元数U-Net提取噪声指纹特征;分类模块基于提取的噪声指纹特征采用四元数ResNet区分真实人脸和生成人脸;使用基于距离的逻辑回归损失函数和交叉熵损失函数对参数进行寻优.采用公开的自然人脸数据集CelebA进行实验,基于其利用多种GAN模型得到不同生成人脸数据集.4组消融实验验证了该算法在4个方面的改进的有效性.一种GAN生成人脸数据训练多种GAN测试的结果以及鲁棒性实验结果表明,所提算法比对比算法具有更强的泛化性以及较好的抵抗JPEG攻击的鲁棒性.

关键词：生成式对抗网络生成人脸四元数离散傅里叶变换 ResNet

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基于结构嵌入的可溯源联邦学习版权保护方法

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计算机工程 2024年

作者：陈先意糜慧何俊杰付章杰南京信息工程大学计算机学院网络空间安全学院南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学软件学院

由于参与联邦学习联合训练的客户端并非完全可信，从而带来联邦学习模型的版权泄露风险，而当前由中央服务器嵌入水印的方法面临着许多难题，例如难以适用于安全联邦学习架构、溯源能力不足、服务器计算负担过重等。为此，本文提出了一... 详细信息

由于参与联邦学习联合训练的客户端并非完全可信，从而带来联邦学习模型的版权泄露风险，而当前由中央服务器嵌入水印的方法面临着许多难题，例如难以适用于安全联邦学习架构、溯源能力不足、服务器计算负担过重等。为此，本文提出了一种基于正交约束的可溯源安全联邦学习版权保护方案，简称为FedSOW。首先，服务器复制待嵌入水印的卷积层形成双层通道，作为初始化水印层；然后，根据施密特正交化原理设计正交约束规则并以不同的规则约束局部模型水印层的输出特征；最后，客户端通过训练反向引导水印层形成具有不同正交结构的可溯源局部模型。与现有的水印方案相比，FedSOW具有较好的水印持续性，确保能在安全联邦学习框架的训练过程中进行版权验证。大量实验证明，FedSOW在可溯源性、保真度和抗攻击能力等方面表现出具有卓越的性能。

关键词：联邦学习版权保护可溯源性鲁棒性

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基于水下云边协同架构的珊瑚礁监测新机制

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系统工程与电子技术 2022年第12期44卷 3829-3836页

作者：金志刚段晨旭羊秋玲苏毅珊天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 海南大学计算机科学与网络空间安全学院海南海口570228

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统,水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks,UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而,随着水下传感设备的大规模应用,感知数据的类型及数量大幅增加,传统UASNs架构将原始数据直接... 详细信息

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统,水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks,UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而,随着水下传感设备的大规模应用,感知数据的类型及数量大幅增加,传统UASNs架构将原始数据直接上传至水面数据中心的集中处理方式给网络能耗和通信效率带来严峻挑战。本文构建了一种基于边缘计算的水下端边云系统架构,并提出一种适用于该架构的两级协同珊瑚礁系统监测机制。该架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端,减轻了云端处理负荷。该机制由两级监测环节组成,同时包含了端侧图像处理和端边协同数据检测策略,实现了机器学习任务的边缘侧执行和数据的原位处理。实验结果表明,本文研究能够明显减少网络数据流量,有效降低网络能耗及传输时延,显著延长网络生命周期。

关键词：水声传感器网络边缘计算架构云边协同珊瑚礁监测

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基于解压缩模块的JPEG同步重压缩检测

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电子学报 2023年第4期51卷 850-859页

作者：王金伟胡冰涛张家伟马宾罗向阳南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 齐鲁工业大学山东省计算机网络重点实验室山东济南250353 数学工程与高级计算国家重点实验室河南郑州450001

现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为... 详细信息

现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为经验所设计的,无法取得解压缩过程的最优解,限制了JPEG重压缩检测算法的精度上限.针对这些问题,本文提出了一种基于解压缩模块的JPEG重压缩检测方法,该方法利用卷积模拟JPEG解压缩过程,设计了解压缩模块,将JPEG解压缩过程并入网络中从而实现端到端,省去了繁重的预处理步骤;同时,利用深度学习能够自动优化参数的特性,自动去寻找解压缩过程的最优解,减少了由于人工处理导致的图像信息的二次损失,进一步提升了JPEG重压缩检测算法的性能上限.实验结果表明,本文所提出的JPEG同步重压缩检测算法在超过半数的实验组上都取得了较好的取证表现,在UCID数据集上比现有方法平均精度最多提高1.8%.

关键词：数字图像取证卷积神经网络 JPEG重压缩解压缩模块

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面向隐式类型化资源的安全防护

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计算机科学与探索 2019年第12期13卷 2061-2072页

作者：段玉聪张欣悦周长兵黄梦醒曹春杰周晓谊海南大学计算机与网络空间安全学院海口570228 中国地质大学信息工程学院北京100083

在物联网、边缘计算和大数据智能处理高速发展的背景下,安全保护研究的内容已经从显式内容保护扩展到了对隐式内容的保护。多来源内容背景下的隐式内容的安全保护对内容的采集、识别,保护策略定制,保护方法的建模、实现都提出了新的挑... 详细信息

在物联网、边缘计算和大数据智能处理高速发展的背景下,安全保护研究的内容已经从显式内容保护扩展到了对隐式内容的保护。多来源内容背景下的隐式内容的安全保护对内容的采集、识别,保护策略定制,保护方法的建模、实现都提出了新的挑战。而实际应用中对性价比的追求更加剧了解决方案的挑战性。受DIKW方法启发提出将保护目标及背景内容分类为数据、信息和知识三种类型化资源。在DIKW上构建基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的类型化资源安全资源保护架构。将目标安全资源根据它们在搜索空间中的存在形式分为显式的和隐式的资源,依据不同类型资源表达所对应的表达类型转换及搜索代价差异构造了对应的安全防护方案。该方案支持在不同类型转换过程中的代价以及转换后的搜索代价的差异基础上,设计并提供价值导向的安全服务。

关键词：隐式类型化资源安全防护知识图谱

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多策略改进的蜣螂优化算法及其应用

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计算机科学与探索 2024年第4期18卷 930-946页

作者：郭琴郑巧仙湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北大学网络空间安全学院武汉430062

蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接... 详细信息

蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接受程度,使其根据自身搜索能力动态变化,既提升了种群质量又保持了适应度高的个体的良好搜索能力;其次,融合麻雀搜索算法中的追随者位置更新机制对算法进行扰动,并用贪婪策略更新位置,提升了算法的收敛精度;最后,当算法陷入停滞时引入柯西高斯变异策略,提高了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数,验证了3种改进策略的有效性,将所改进算法和对比算法的优化结果进行收敛性分析和Wilcoxon秩和检验,证明了MIDBO具有良好的寻优性能和鲁棒性。将MIDBO运用在汽车碰撞优化问题的求解上,进一步验证了MIDBO在求解实际工程问题中的有效性和可靠性。

关键词：蜣螂优化算法局部最优解麻雀搜索算法柯西高斯变异汽车碰撞优化问题 Wilcoxon秩和检验

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共性特征学习的高泛化伪造指纹检测

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中国图象图形学报 2024年第9期29卷 2780-2792页

作者：袁程胜徐震宇向凌云付章杰夏志华南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 暨南大学网络空间安全学院广州510632

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,... 详细信息

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,现有工作忽视了不同材料伪造指纹之间数据分布的关联性,致使跨材料检测泛化性普遍较低。因此,本文通过分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,挖掘不同伪造指纹间的材料域不变伪造特征,提出了一种基于共性特征学习的高泛化伪造指纹检测方法。方法首先,为了表征和学习不同材料伪造指纹间的特征,设计了一种多尺度伪造特征提取器(multi-scale spoofing feature extractor,MSFE),包含一个多尺度空间通道(multi-scale spatial-channel,MSC)注意力模块,以学习真假指纹类间的细粒度差异特征。然后,为了进一步分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,又构造了一种共性伪造特征提取器(common spoofing feature extractor,CSFE),在MSFE先验知识的引导下进行多任务的材料域不变伪造特征学习。最后,设计一个材料鉴别器对学习到的共性伪造特征进行约束,同时构建一个自适应联合优化损失模块来平衡多个模块在训练过程中的损失权重,以进一步提高面对未知材料伪造指纹检测时的泛化性。结果在两个公开的指纹数据集(LivDet(liveness detection com⁃petition)2017和LivDet2019)上进行了跨材料测试,实验结果表明所提算法相较对比工作,ACE(average classification error)降低了1.34%,TDR(true detection rate)提高了1.43%,表现出较高的泛化性。结论本文算法在ACE和TDR方面均取得优异性能。此外,当面对未知材料的伪造指纹检测时,同样表现出较强的泛化性。

关键词：伪造指纹检测材料域不变伪造特征注意力共性特征学习泛化性

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基于系统攻击面的动态目标防御有效性评估方法

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第4期59卷 276-283页

作者：熊鑫立赵光胜徐伟光李渤陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007 国防科学技术大学计算机学院长沙410073 解放军信息工程大学网络空间安全学院郑州450002

动态目标防御技术作为"改变游戏规则"的防御技术,在对抗高级持续威胁中提供了一种主动变换的防御方法。虽然已有部分动态防御技术成功应用,但针对其有效性评估的研究还停留在小范围、单层次的技术上,从而阻碍了多层次融合的... 详细信息

动态目标防御技术作为"改变游戏规则"的防御技术,在对抗高级持续威胁中提供了一种主动变换的防御方法。虽然已有部分动态防御技术成功应用,但针对其有效性评估的研究还停留在小范围、单层次的技术上,从而阻碍了多层次融合的动态防御技术应用于实际部署。该文针对以上问题,首先以系统角度扩展了攻击面定义,建立了系统攻击面及其变化的参数模型;在此基础上,提出了基于系统攻击面变化参数序列的评估模型,构建了攻击状态与系统攻击面变化参数之间的联系,解决了在较大规模网络拓扑下对多层次动态防御技术的有效性评估问题;最后以典型信息系统为案例,利用该模型评估了不同防御环境下动态目标防御技术的有效性,得到了直观且准确的结果,可以进一步指导动态目标防御技术效能优化问题和最优部署问题的研究。

关键词：系统攻击面攻击面参数动态目标防御评估模型

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