检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2023年第6期50卷 216-224页

作者：王金伟曾可慧张家伟罗向阳马宾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 数学工程与高级计算国家重点实验室郑州450001 齐鲁工业大学山东省计算机网络重点实验室济南250353

生成式对抗网络(GAN)的快速发展使其在图像生成领域取得了前所未有的成功。StyleGAN等新型GAN的出现使得生成的图像更真实且具有欺骗性,对国家安全、社会稳定和个人隐私都构成了较大威胁。文中提出了一种基于空频联合的双流卷积神经网... 详细信息

生成式对抗网络(GAN)的快速发展使其在图像生成领域取得了前所未有的成功。StyleGAN等新型GAN的出现使得生成的图像更真实且具有欺骗性,对国家安全、社会稳定和个人隐私都构成了较大威胁。文中提出了一种基于空频联合的双流卷积神经网络的检测模型。鉴于GAN图像在生成过程中因上采样操作在频谱上留下了清晰可辨的伪影,设计了可学习的频率域滤波核以及频率域网络来充分学习并提取频率域特征。为了减弱图像变换至频域过程中丢弃部分信息而带来的影响,同样设计了空间域网络来学习图像内容本身具有差异化的空间域特征,最终将两种特征融合来实现对GAN生成人脸图像的检测。在多个数据集上的实验结果表明,所提模型在高质量生成数据集上的检测精度及在跨数据集的泛化性上都优于现有算法,且对于JPEG压缩、随机剪裁、高斯模糊等图像变换具有更强的鲁棒性。不仅如此,所提方案在GAN生成的局部人脸数据集上也有不错表现,进一步证明了所提模型有着更好的通用性以及更加广泛的应用前景。

关键词：数字图像取证人脸伪造检测卷积神经网络生成式对抗网络频率域

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S-UNet:基于U-Net和LSTM的短临降水预报网络

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计算机系统应用 2024年第11期33卷 48-57页

作者：许梦杜景林刘蕊南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044

随着深度学习技术的发展,多数研究工作将短临降水预报视为雷达回波序列的预测任务.由于降水复杂性的非线性时空变换,现有的短临预报存在准确性低、外推时效短、难以应对复杂的非线性时空变换等缺点.为解决以上问题,本文基于U-Net和LSTM... 详细信息

随着深度学习技术的发展,多数研究工作将短临降水预报视为雷达回波序列的预测任务.由于降水复杂性的非线性时空变换,现有的短临预报存在准确性低、外推时效短、难以应对复杂的非线性时空变换等缺点.为解决以上问题,本文基于U-Net和LSTM提出了S-UNet短临降水预报网络.首先本文提出了S-UNet layer (SL)模块,以帮助网络更好地提取雷达序列特征,构建时空变化的整体趋势,从而提高网络效率,增加网络的外推时长.其次,为更好地应对雷达回波的变形、积累和消散的复杂性,增强网络对复杂的空间关系的捕获能力和运动轨迹的模拟能力,本文基于LSTM构建了雷达特征模块radar feature (RF).最后,将SL模块和RF模块与U-Net框架结合,提出了S-UNet短临降水预报网络,并在KNMI数据集上实现了先进的性能.实验结果表明,在KNMI的NL-50和NL-20数据集上,本文所提的方法与主流方法相比,海德克技能得分和关键成功指数分别提高了5.25%(6.57%)和2.17%(4.75%),达到了0.30 (0.29)和0.72 (0.58);准确率提高了2.10%(1.35%),达到了0.80 (0.80);假接受率降低了4.27%(1.80%),达到了0.24 (0.38).除此之外,本文通过消融实验证明了所提出模块及结合方法的有效性.

关键词：短临降水预报 U-Net LSTM 深度学习雷达回波

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基于iRAM的抗物理内存泄露攻击密码算法轻量化实现

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北京大学学报（自然科学版） 2022年第6期58卷 1023-1034页

作者：李彦初荆继武雷灵光王跃武王平建中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院大学密码学院北京100049 北京大学软件与微电子学院北京100871 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

提出一种基于iRAM的轻量安全密码算法实现方案,可以在不影响系统中需要iRAM辅助的正常功能情况下,实现多个密码算法的并发执行。该方案将密码算法实现中的敏感数据限制在单个可加载段中,同时分离该段中的非敏感数据,并通过修改可信应用... 详细信息

提出一种基于iRAM的轻量安全密码算法实现方案,可以在不影响系统中需要iRAM辅助的正常功能情况下,实现多个密码算法的并发执行。该方案将密码算法实现中的敏感数据限制在单个可加载段中,同时分离该段中的非敏感数据,并通过修改可信应用的加载方式、仅将包含敏感数据的段分配到iRAM空间等方法,尽量减少密码运算对iRAM的占用。在真实设备上实现国内外具有代表性的一系列密码算法,实验结果表明,所有算法的性能开销均小于4.3%,iRAM使用量皆少于4.5 KB,比现有方案节省78%以上,能够支持方案在所有主流平台上部署。

关键词：密码算法 TrustZone iRAM 物理内存泄露攻击

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不平衡分类的数据采样方法综述

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重庆理工大学学报（自然科学） 2019年第7期33卷 102-112页

作者：刘定祥乔少杰张永清韩楠魏军林张榕珂黄萍成都信息工程大学网络空间安全学院成都610225 成都信息工程大学软件工程学院成都610225 成都信息工程大学计算机学院成都610225 成都信息工程大学管理学院成都610225 西部战区总医院成都610083

如何获得更加精确的分类效果一直是机器学习领域的重要研究内容,现有大多数分类器都是针对平衡的数据集来设计的。虽然平衡的数据训练出来的分类模型能取得较好的正负样本分类正确率,但现实生活中的数据往往是不平衡的,不平衡的数据使... 详细信息

如何获得更加精确的分类效果一直是机器学习领域的重要研究内容,现有大多数分类器都是针对平衡的数据集来设计的。虽然平衡的数据训练出来的分类模型能取得较好的正负样本分类正确率,但现实生活中的数据往往是不平衡的,不平衡的数据使得正样本分类正确率急剧下降,不能满足机器学习对分类效果的要求。针对这种情况,综述了当前主流不平衡分类的数据采样方法。首先,阐述了欠采样方法,包括基于聚类和基于整合的欠采样方法;其次,对过采样方法进行了总结,包括基于k近邻、基于聚类、基于半监督、基于深度神经网络和基于进化算法的过采样方法;再次,对混合采样方法进行了总结;最后,总结了不平衡分类问题研究的发展趋势。

关键词：机器学习不平衡数据过采样欠采样混合采样

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面向RFID的轻量级双向认证协议

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计算机工程与应用 2023年第18期59卷 268-277页

作者：贺嘉琦彭长根付章杰许德权汤寒林贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 贵州数据宝网络科技有限公司贵阳550025

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的... 详细信息

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的消息认证码以保障双向认证时传输消息的新鲜性;通过椭圆曲线加密算法隐藏通信双方的真实身份,基于ECDLP(椭圆曲线离散对数问题)困难问题,在保证身份隐私的前提下,采用两轮消息交互的模式让通信双方相互验证新鲜的消息认证码来实现协议的双向认证;通过指定密钥种子协商出标签和服务器的共享会话密钥,并设计密钥自动更新机制以实现双方的密钥同步。与部分典型的双向认证协议进行分析对比,所提出的双向认证协议相较同类的双向认证协议最多节省近40%的计算时间和25%的存储空间,并且能够支持多种安全需求和抵抗不同的恶意攻击。

关键词： Hash函数椭圆曲线加密算法(ECC) 无线射频识别(RFID) 双向认证协议安全性分析

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恶意软件检测和分类可视化技术综述

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网络与信息安全学报 2023年第5期9卷 1-20页

作者：王金伟陈正嘉谢雪罗向阳马宾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 南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 中国科学技术大学网络空间安全学院安徽合肥230031 中国航天系统科学与工程研究院北京100048 信息工程大学河南郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院山东济南250353

随着科技的不断发展,恶意软件及其变种的种类不断增多,已经成为网络安全的一个巨大挑战。这些恶意软件采用了多样的技术手段,以欺骗或规避传统检测方法,从而使得传统非可视化检测技术不再适用。近年来,数据可视化作为一种强有力的恶意... 详细信息

随着科技的不断发展,恶意软件及其变种的种类不断增多,已经成为网络安全的一个巨大挑战。这些恶意软件采用了多样的技术手段,以欺骗或规避传统检测方法,从而使得传统非可视化检测技术不再适用。近年来,数据可视化作为一种强有力的恶意软件检测和分类手段引起了学术界的广泛关注。通过以图像的方式呈现恶意软件的核心特征,这类方法能够显著提高恶意软件的检测和分类准确率,从而在网络安全领域具有广阔的研究前景。综述恶意软件检测领域的传统非可视化检测技术与可视化检测技术。介绍了恶意软件检测的传统非可视化方式,包括静态检测、动态检测、混合检测;重点对一些常见的恶意软件可视化方法进行了调研和综合评述,主要包括可视化结合机器学习与可视化结合深度学习两大方向,这两种方法在恶意软件检测和分类中各有优势和特点,因此在选择检测和分类方法时,需要综合考虑多个因素,包括数据集大小、计算资源和时间限制、模型准确度以及实现复杂度等;对目前检测技术所面临的问题进行了总结,并对未来的发展方向进一步展望。

关键词：机器学习深度学习数据可视化恶意软件检测和分类

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有监督多视图对比学习和两阶段双线性特征融合的人脸活体检测

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计算机系统应用 2024年第11期33卷 131-141页

作者：孙文赟李进金忠南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

本文提出了一种将多尺度频率特征和生成对抗网络(GAN)训练的深度图特征融合的多分支网络.具体地,高频特征中的边缘纹理信息有利于捕捉摩尔纹.低频特征对色彩失真更为敏感.作为辅助信息,深度图在视觉层面上比RGB图像更具辨别力.有监督多... 详细信息

本文提出了一种将多尺度频率特征和生成对抗网络(GAN)训练的深度图特征融合的多分支网络.具体地,高频特征中的边缘纹理信息有利于捕捉摩尔纹.低频特征对色彩失真更为敏感.作为辅助信息,深度图在视觉层面上比RGB图像更具辨别力.有监督多视图对比学习的应用进一步增强了多视图特征的学习.此外,还提出了两阶段双线性特征融合方法,以融合来自不同视图的多分支特征.为了评估该模型,我们在4个广泛使用的公共数据集(CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD和OULU-NPU)上进行了消融实验,特征融合对比实验,单一数据集实验和跨数据集实验.跨数据集实验结果表明,本文模型在4种测试协议上的平均HTER比只使用RGB图转换为深度图(DFA)的方法好5%(20.3%减至15.0%).

关键词：人脸活体检测对比学习特征融合生成对抗网络深度学习

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神经网络水印技术研究进展

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 964-976页

作者：张颖君陈恺周赓吕培卓刘勇黄亮中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100195 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 奇安信科技集团股份有限公司北京100015

随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关... 详细信息

随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关技术进行介绍;对深度神经网络水印技术进行对比,并重点对白盒和黑盒水印进行详细分析;对神经网络水印攻击技术展开对比,并按照水印攻击目标的不同,对水印鲁棒性攻击、隐蔽性攻击、安全性攻击等技术进行分类介绍;最后对未来方向与挑战进行探讨.

关键词：数字水印深度神经网络神经网络后门神经网络水印水印攻击

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mHealth中可追踪多授权机构基于属性的访问控制方案

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通信学报 2018年第6期39卷 1-10页

作者：李琦朱洪波熊金波莫若南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院江苏南京210023 南京邮电大学物联网技术与应用协同创新中心江苏南京210003 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 福建师范大学数学与信息学院福建福州350117 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071

移动健康护理作为一种新兴的技术给个人健康档案的分享提供了极大的便利,也给其隐私带来了极大的风险。基于属性的加密体制能够对加密数据实现细粒度的访问控制,有效地保护了个人健康档案的隐私。然而,目前基于属性的访问控制方案要么... 详细信息

移动健康护理作为一种新兴的技术给个人健康档案的分享提供了极大的便利,也给其隐私带来了极大的风险。基于属性的加密体制能够对加密数据实现细粒度的访问控制,有效地保护了个人健康档案的隐私。然而,目前基于属性的访问控制方案要么缺乏有效的恶意用户追踪机制,要么只支持单个授权机构。针对该问题,提出了一个移动健康护理环境下适应性安全的可追踪多授权机构基于属性的访问控制方案,该方案在合数群上构造,支持任意单调的线性秘密共享机制的访问策略,基于子群判定假设证明了该方案在标准模型下是适应性安全的,基于k-SDH假设证明了该方案的可追踪性,性能分析表明了该方案的实用性。

关键词：属性加密多机构可追踪适应性安全移动健康护理

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基于默认网络内部功能连接能预测抑郁症患者睡眠障碍因子分

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磁共振成像 2024年第7期15卷 51-57页

作者：秦姣龙李弘瑄吴烨倪黄晶南京理工大学计算机科学与工程学院高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京210014 南京理工大学计算机科学与工程学院社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室南京210014 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023

目的探究抑郁症(major depression disorder,MDD)患者大脑默认网络(default mode network,DMN)功能连接(functional connectivity,FC)能否预测其睡眠障碍因子分。材料与方法基于REST-meta-MDD公开数据集中满足本实验需求的326例MDD被试静息态功能磁共振成像数据。采用Power模板在全脑中定义了264个脑区节点,分别获取患者的DMN内部FC和DMN与其他网络间的外部FC。采用基于连接组的预测模型在发现数据集上分别基于DMN内部和DMN外部FC对MDD患者的睡眠障碍因子分进行回归预测,独立验证集上检验模型的稳定性。结果在DMN内部FC,发现数据集对MDD患者的睡眠障碍因子分具有一定的预测性(r=0.244,P<0.001),外部独立验证集也有很好的泛化预测效果(r=0.345,P=0.046)。DMN外部FC在发现数据集上对其可进行预测(r=0.238,P<0.001),而独立验证集其泛化性能不足(r=0.256,P=0.143)。结论DMN内部FC对MDD患者睡眠障碍因子分具有一定的预测性。

关键词：抑郁症睡眠障碍默认网络静息态功能磁共振成像磁共振成像

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