检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第11期51卷 368-378页

作者：雷诚张琳南京邮电大学计算机学院南京210003 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210003

作为分布式机器学习,联邦学习缓解了数据孤岛问题,其在不共享本地数据的情况下,仅在服务器和客户端之间传输模型参数,提高了训练数据的隐私性,但也因此使得联邦学习容易遭受恶意客户端的攻击。现有工作主要集中在拦截恶意客户端上传的... 详细信息

作为分布式机器学习,联邦学习缓解了数据孤岛问题,其在不共享本地数据的情况下,仅在服务器和客户端之间传输模型参数,提高了训练数据的隐私性,但也因此使得联邦学习容易遭受恶意客户端的攻击。现有工作主要集中在拦截恶意客户端上传的更新。对此,研究了一种基于更新质量检测和恶意客户端识别的联邦学习模型umFL,以提升全局模型的训练表现和联邦学习的鲁棒性。具体而言,通过获取每一轮客户端训练的损失值来计算客户端更新质量,进行更新质量检测,选择每一轮参与训练的客户端子集,计算更新的本地模型与上一轮全局模型的相似度,从而判定客户端是否做出积极更新,并过滤掉负面更新。同时,引入beta分布函数更新客户端信誉值,将信誉值过低的客户端标记为恶意客户端,拒绝其参与随后的训练。利用卷积神经网络,分别测试了所提算法在MNIST和CIFAR10数据集上的有效性。实验结果表明,在20%~40%恶意客户端的攻击下,所提模型依旧是安全的,尤其是在40%恶意客户端环境下,其相比传统联邦学习在MNIST和CIFAR10上分别提升了40%和20%的模型测试精度,同时分别提升了25.6%和22.8%的模型收敛速度。

关键词：联邦学习客户端更新质量客户端信誉值恶意客户端识别客户端选择

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基于可编辑医疗联盟链的数据安全管理方案

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计算机科学 2024年第S01期51卷 967-974页

作者：谭婧颀薛凌妍黄海平陈龙李逸轩南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

医疗数据的安全管理是确保患者隐私安全、有效开展医学诊疗与相关研究的关键。然而,现有的医疗数据管理方案大多存在透明度低、共享性差和无法保证患者隐私数据安全性的问题。通过设计一种“主-侧”链结构的可编辑区块链模型,提出了面... 详细信息

医疗数据的安全管理是确保患者隐私安全、有效开展医学诊疗与相关研究的关键。然而,现有的医疗数据管理方案大多存在透明度低、共享性差和无法保证患者隐私数据安全性的问题。通过设计一种“主-侧”链结构的可编辑区块链模型,提出了面向医疗联盟链的安全、可追责的医疗数据管理方案。该模型主链保存患者电子病历的最新信息,侧链记录历史修改证明,实现了数据管理的透明性和可追责性。引入变色龙哈希函数、秘密共享和可验证签名技术,只有通过验证的医疗机构的系统管理员才能够参与构建完整陷门,确保了医疗数据修改过程的正确性与安全性。经过安全性分析和相关实验模拟,该方案在计算开销、通信负载方面的性能较好,且在存储开销方面存在优势,表明了该方案的有效性和可行性。

关键词：数据管理联盟链可编辑区块链秘密共享数字签名

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基于区块链的个人健康护照存储、共享与验证方案

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网络与信息安全学报 2024年第2期10卷 95-105页

作者：高汉成吉浩宇高晨昊黄海平南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

随着人们对出境需求的增加,个人健康护照成为确认旅行者健康状态、满足入境要求的重要工具。针对个人健康护照全球共享所面临“信息孤岛”、隐私保护和易伪造等难题,提出了一种基于区块链的个人健康护照存储、共享与验证方案。方案在采... 详细信息

随着人们对出境需求的增加,个人健康护照成为确认旅行者健康状态、满足入境要求的重要工具。针对个人健康护照全球共享所面临“信息孤岛”、隐私保护和易伪造等难题,提出了一种基于区块链的个人健康护照存储、共享与验证方案。方案在采用链上链下协同存储的同时,通过结合可搜索加密和区块链技术,优化了区块链上的存储方式,减少区块链的存储压力,同时实现用户个人数据的可靠存储及安全共享。方案对弱共识机制进行了优化,优化后的算法达成共识只需要2个阶段,从而减小了节点间达成共识的通信复杂度,提高了整个区块链系统的吞吐量。为适应多用户场景,方案引入并改进了聚合签名技术,减轻了签名验证的计算负担,使方案能够快速追溯恶意伪造者。方案给出了全面的安全性分析,证明方案是安全可靠的。最后,仿真实验结果表明,相较于现有方案,在多用户场景下方案的计算开销最高优化了49.89%,通信开销最高优化了25.81%,所提出的共识机制在不同节点数量下效率也有较大的优势。

关键词：区块链共识算法聚合签名可搜索加密

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基于协作信誉和设备反馈的物联网边缘服务器信任评估算法

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通信学报 2022年第2期43卷 118-130页

作者：张琳魏新艳刘茜萍黄海平王汝传南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210003

针对边缘服务器的安全问题,提出了一种集成了服务器协作信誉以及设备用户反馈的信任评估算法来提高边缘计算上下文的安全性。交互过程中,使用了一种基于客观信息熵理论的融合算法来聚合服务器间的协作信誉,同时采用了部分同态加密算法... 详细信息

针对边缘服务器的安全问题,提出了一种集成了服务器协作信誉以及设备用户反馈的信任评估算法来提高边缘计算上下文的安全性。交互过程中,使用了一种基于客观信息熵理论的融合算法来聚合服务器间的协作信誉,同时采用了部分同态加密算法来防止交互过程中用户数据的泄露。交互结束后,选择高可信的设备节点计算反馈信任,克服了传统机制的恶意反馈。在计算全局信任时,考虑了服务器的期望评分和自适应的权重计算算法,克服了传统信任方案的局限性。实验结果表明,所提信任度计算方案具有较低的时间复杂度和空间复杂度,并且可以有效抵抗恶意节点的攻击行为。

关键词：物联网边缘服务器信誉反馈信任聚合

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基于FMCW雷达的非接触式心率估计方法

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电子测量技术 2023年第14期46卷 117-122页

作者：孙苏云郭剑付阳烨韩崇钟焱龙南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

基于FMCW雷达的非接触式心率估计方法具有舒适、便利等优势。由于噪声和呼吸谐波的干扰,现有方法的准确率仍存在一定局限。针对上述问题,提出了一种心率估计方法。在相位分析的基础上,对相位信号进行相位差分运算,以增强心跳信号,再通... 详细信息

基于FMCW雷达的非接触式心率估计方法具有舒适、便利等优势。由于噪声和呼吸谐波的干扰,现有方法的准确率仍存在一定局限。针对上述问题,提出了一种心率估计方法。在相位分析的基础上,对相位信号进行相位差分运算,以增强心跳信号,再通过改进的小波阈值去噪方法进行去噪处理,消除噪声干扰。在频率估计时,本文通过海明窗函数对心跳信号进行处理,再用多信号分类算法进行频率估计,可以解决信号截获造成的频谱泄漏问题,并提高多信号分类算法的分辨率和稳定性,从而降低呼吸谐波及噪声对心率估计的影响,获得准确的心率值。仿真结果表明,本方法提高了心率估计的准确性。

关键词： FMCW雷达心率估计小波阈值去噪海明窗多信号分类算法

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基于静态分析和模糊测试的路由器漏洞检测方法

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信息安全研究 2024年第1期10卷 40-47页

作者：王洪义沙乐天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 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

针对路由器设备的网络攻击往往会造成严重后果.模糊测试是检测路由器设备安全漏洞的有效方法.然而,如果没有对目标设备的固件进行足够的分析,模糊测试往往是盲目和无效的.提出一种使用静态分析辅助模糊测试对路由器设备进行漏洞检测的方... 详细信息

针对路由器设备的网络攻击往往会造成严重后果.模糊测试是检测路由器设备安全漏洞的有效方法.然而,如果没有对目标设备的固件进行足够的分析,模糊测试往往是盲目和无效的.提出一种使用静态分析辅助模糊测试对路由器设备进行漏洞检测的方法.具体来讲,就是通过静态分析生成的结果指导测试用例的变异来对路由器设备的Web接口进行模糊测试.路由器固件中隐藏着大量有用的信息,通过静态分析提取程序代码可能存在的漏洞点,用来构建测试用例以提高模糊测试的效率.实现一个原型系统,并在4家主流路由器厂商的46个路由器固件上进行测试,发现16个漏洞,其中4个是零日漏洞.结果表明,与先进的自动化漏洞挖掘方法相比,该系统可以检测现有漏洞检测工具无法检测的漏洞.

关键词：静态分析模糊测试固件漏洞挖掘 Web接口

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基于流量和文本指纹的两层物联网设备分类识别模型

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计算机科学 2023年第8期50卷 304-313页

作者：祝博宇陈霄沙乐天肖甫南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

为及时隔离局域网内易受攻击的异常物联网设备,对网络管理员而言,具备高效的设备分类识别能力至关重要。现有方法中所选择的特征与设备关联性不高,且设备状态的差异会导致样本数据不平衡。针对上述问题,文中提出了一种基于流量和文本指... 详细信息

为及时隔离局域网内易受攻击的异常物联网设备,对网络管理员而言,具备高效的设备分类识别能力至关重要。现有方法中所选择的特征与设备关联性不高,且设备状态的差异会导致样本数据不平衡。针对上述问题,文中提出了一种基于流量和文本指纹的物联网设备分类识别模型FT-DRF(Flow Text-Double Random Forest)。首先设计特征挖掘模型,选取稳定的流统计数据作为设备流量指纹;其次基于HTTP,DNS和DHCP等应用层协议头部字段中的敏感文本信息生成设备文本指纹;在此基础上,对数据进行预处理并生成特征向量;最后,设计基于双层随机森林的机器学习算法对设备进行分类识别。对由13个物联网设备组成的模拟智能家居环境数据集和公共数据集进行有监督分类识别实验,结果表明,FT-DRF模型能够识别网络摄像头、智能音箱等物联网设备,平均准确率可达99.81%,相比现有典型方法提升了2%~5%。

关键词：物联网设备识别机器学习流量分类敏感文本

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基于缩放框架的改进贝叶斯网络结构优化算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第6期44卷 128-138页

作者：祁煜翔钱龙霞王友国黄海平南京邮电大学理学院江苏南京210023 中国气象局高影响天气重点开放实验室湖南长沙410073 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础... 详细信息

贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础构建网络搜索空间,提高了网络结构的初始评分;其次,使用基于评分方法的浣熊优化算法寻找评分最高的网络结构,增强了在贝叶斯网络中的评分搜索能力;最后,对评分最高的结构进行加弧、减弧和转向弧操作,寻找拟合程度最高的最优结构。通过在不同复杂度的标准网络上进行模拟实验,结果表明:所提算法收敛速度更快,能够在较短时间内找到最优结构,且结构学习的评分更高,收敛精度较高。由此说明该算法在准确性和搜寻效率方面更有优势。

关键词：贝叶斯网络结构学习缩放框架评分方法浣熊优化算法

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基于ConvRNN-ResNet的毫米波步态识别方法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 108-115页

作者：史秋彦叶宁徐康王甦王汝传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京210000 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210000

步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时... 详细信息

步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时空步态数据集。针对传统融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的串联模型CNN-LSTM无法充分提取复杂时空特征的问题,提出融合卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network, ConvRNN)和残差网络(Residual Network, ResNet)的模型ConvRNN-ResNet,对时空序列进行分析。实验表明,提出的模型在观测时长5 s的行走数据上准确率达99.2%,在2.5 s短观测时长下有94.5%的准确率,优于CNN-LSTM,具备目标识别的能力。

关键词：步态识别残差网络卷积循环神经网络时空序列

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基于强化学习的自动化Windows域渗透方法

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网络与信息安全学报 2023年第4期9卷 104-120页

作者：占力戈沙乐天肖甫董建阔张品昌南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

Windows域为用户之间的资源共享及信息交互提供统一的系统服务,在便利内网管理的同时带来了巨大的安全隐患.近年来,针对域控制器的各式攻击层出不穷,实现自动化渗透能够灵活检测Windows域中存在的漏洞威胁,保障办公网络安全稳定地持久运... 详细信息

Windows域为用户之间的资源共享及信息交互提供统一的系统服务,在便利内网管理的同时带来了巨大的安全隐患.近年来,针对域控制器的各式攻击层出不穷,实现自动化渗透能够灵活检测Windows域中存在的漏洞威胁,保障办公网络安全稳定地持久运行,其核心是高效挖掘环境内可行的攻击路径.为此,将渗透测试过程进行强化学习建模,通过智能体与域环境的真实交互发现漏洞组合,进而验证有效的攻击序列;基于主机对渗透进程的贡献差异,减少强化学习模型中非必要的状态与动作,优化路径选择策略,提升实际攻击效率;使用状态动作删减、探索策略优化的Q学习算法筛选最优攻击路径,自动验证域环境中所有可能的安全隐患,为域管理员提供防护依据.实验针对典型内网业务场景展开测试,从生成的13种高效攻击路径中筛选最优路径,通过与相关研究成果对比,突出了所提方法在域控权限获取、主机权限获取、攻击步长、收敛性以及时间代价等方面的性能优化效果.

关键词： Windows域渗透测试强化学习攻击路径

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