检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2024年第5期23卷 114-122页

作者：李虎陈云芳张伟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

加密货币已成为许多犯罪分子犯案的金融工具,而目前对阻止异常资金在加密货币体系中流通的研究尚不足。结合智能合约与可编辑区块链技术,提出一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案。该方案首先利用智能合约技术从博弈论视角对是否将... 详细信息

加密货币已成为许多犯罪分子犯案的金融工具,而目前对阻止异常资金在加密货币体系中流通的研究尚不足。结合智能合约与可编辑区块链技术,提出一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案。该方案首先利用智能合约技术从博弈论视角对是否将一笔资金加入黑名单的投票过程进行设计,通过设置奖励和惩罚的措施以促使局中人选择诚实的策略;然后对于已确认的异常资金,设计UTXO异常度这一字段,对处于不同阶段的异常资金,利用可编辑区块链的特性选择回溯或赋予异常度的处理措施。实验结果表明,在区块整体打包过程中,被赋予最高异常度的交易被选中的平均概率仅为19.5%;原本被选中的交易被赋予最高异常度后,被选中的平均概率降低到68.4%;同时,被赋予不同等级异常度的交易被选中的概率呈阶梯式递减。基于投票机制的黑名单公有链方案解决了以往黑名单方案中记录添加依据不合理、执行力度不强的问题,能够有效阻止异常资金流通。

关键词：黑名单智能合约博弈论可编辑区块链投票机制

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一种属性基可搜索加密的医疗数据共享方案

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软件导刊 2024年第5期23卷 146-155页

作者：谢杰彪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

实现医疗数据共享不仅可以避免医疗资源的大量浪费,而且能推动医疗科技创新、提高医疗服务质量。面对爆炸式增长的医疗数据,云服务器凭借其强大的性能成为医疗机构存储数据的首选。出于安全因素考虑,存储在云服务器中的数据通常是经过... 详细信息

实现医疗数据共享不仅可以避免医疗资源的大量浪费,而且能推动医疗科技创新、提高医疗服务质量。面对爆炸式增长的医疗数据,云服务器凭借其强大的性能成为医疗机构存储数据的首选。出于安全因素考虑,存储在云服务器中的数据通常是经过加密处理的,虽然这样可以保证数据的机密性,但是不利于用户进行后续的数据检索与共享。为解决以上问题,提出一种属性基可搜索加密的医疗数据共享方案。该方案结合区块链技术以及属性基可搜索加密技术,在一对多数据共享场景下实现用户搜索权限的细粒度访问控制,同时解决了因用户属性发生变化而对应的细粒度搜索权限需要及时撤销的问题。此外,该方案还实现了访问策略隐藏以及多关键字可搜索加密,进一步提高了方案的安全性以及密文检索效率。通过安全性证明以及性能分析,结果表明该方案是安全且高效的。

关键词：医疗数据共享区块链属性基可搜索加密策略隐藏

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面向高速网络流量的加密混淆型WebShell检测

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网络与信息安全学报 2022年第4期8卷 119-130页

作者：曹艺怀陈伟张帆吴礼发南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 武汉轻工大学数学与计算机学院湖北武汉430048

WebShell是一种常见的Web脚本入侵工具。随着流量加密和代码混淆等技术的逐渐发展,使用传统的文本内容特征和网络流特征进行匹配的检测手段越来越难以防范生产环境下复杂的WebShell恶意攻击事件,特别是对于对抗性样本、变种样本或0Day... 详细信息

WebShell是一种常见的Web脚本入侵工具。随着流量加密和代码混淆等技术的逐渐发展,使用传统的文本内容特征和网络流特征进行匹配的检测手段越来越难以防范生产环境下复杂的WebShell恶意攻击事件,特别是对于对抗性样本、变种样本或0Day漏洞样本的检测效果不够理想。搭建网络采集环境,在高速网络环境中利用数据平面开发套件(DPDK,data plane development kit)技术捕获网络数据包,标注了一套由1万余条不同平台、不同语言、不同工具、不同加密混淆方式的WebShell恶意流量与3万余条正常流量组成的数据集;通过异步流量分析系统框架和轻量型日志采集组件快速地解析原始流量,并融合专家知识深度分析几种流行的WebShell管理工具通信过程中的HTTP数据包,从而构建面向加密混淆型WebShell流量的有效特征集;基于该有效特征集使用支持向量机(SVM,support vector machine)算法实现对加密混淆型WebShell恶意流量的离线训练和在线检测。同时,利用遗传算法改进参数搜索方式,克服了由人工经验设置参数方位以及网格搜索陷入局部最优解的缺点,模型训练效率也得到提升。实验结果显示,在自建的WebShell攻击流量数据集上,保证了检测高效性的同时,检测模型的精确率为97.21%,召回率为98.01%,且在对抗性WebShell攻击的对比实验中表现良好。结果表明,所提方法能够显著降低WebShell攻击风险,可以对现有的安全监控体系进行有效补充,并在真实网络环境中部署和应用。

关键词： WebShell DPDK 流量分析异常检测

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基于全局分割图卷积网络的骨骼双人交互行为识别

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软件导刊 2024年第6期23卷 157-162页

作者：徐寅虎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

图卷积网络(GCN)在双人交互识别方面应用非常广泛,但是传统图卷积网络对于节点特征的学习不够充分,尤其在双人交互行为中,每个节点的特征往往包含多个人的信息,导致节点特征不够准确。为了有效提取双人交互行为关节点之间的相关性特征,... 详细信息

图卷积网络(GCN)在双人交互识别方面应用非常广泛,但是传统图卷积网络对于节点特征的学习不够充分,尤其在双人交互行为中,每个节点的特征往往包含多个人的信息,导致节点特征不够准确。为了有效提取双人交互行为关节点之间的相关性特征,聚合双人之间的特征信息,提出全局分割图卷积网络(GS-GCN),进行基于骨骼的双人交互行为识别。GS-GCN包含全局分割图卷积(GSGC)和层次聚合注意力(HAA)模块,GSGC将图卷积(GCN)和全局分割图(GS-Graph)相结合,将双人交互识别看成全局性识别,并具有多个邻接矩阵,可提取单人特征和双人全局特征。此外,单人的层次和双人层次的重要性各不相同,为了突出交互行为之间的交互信息,引入层次聚合的注意力模块(HAA),突出交互行为中更加明显的语义信息。在NTU-RGB+D、NTU-RGB+D 120和SBU双人交互数据集上进行实验,验证了模型有效性,与其他双人交互识别方法相比,该模型性能更优。

关键词：双人交互识别图卷积网络邻接矩阵注意力模块

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面向拜占庭攻击的认知用户分类

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计算机技术与发展 2023年第4期33卷 102-107页

作者：尹拓凯岳文静陈志南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210000 南京邮电大学计算机学院江苏南京210000

万物互联的蓬勃发展使得承载业务的无线资源日益短缺,认知无线电技术是具有广大前景的技术。而作为实现认知无线电的基础环节的频谱感知却面临特有的安全威胁,其中拜占庭攻击伪造频谱感知数据,利用认知网络的开放性和合作机制,恶意篡改... 详细信息

万物互联的蓬勃发展使得承载业务的无线资源日益短缺,认知无线电技术是具有广大前景的技术。而作为实现认知无线电的基础环节的频谱感知却面临特有的安全威胁,其中拜占庭攻击伪造频谱感知数据,利用认知网络的开放性和合作机制,恶意篡改上传数据,致使融合中心做出错误判断,造成频谱资源损失。因此,针对拜占庭攻击下的安全问题,该文提出了基于图神经网络的异常度检测,依据图神经网络得到数据异常程度,结合全局判决与邻居用户冲突程度建立异常度模型。首先,介绍了认知网络频谱感知的相关原理;接着,展示了认知网络的模型,并对拜占庭攻击做了简单的概括。研究结果表明,该算法在拜占庭攻击中取得优异的识别性能,不仅降低了正常用户的误判概率,同时提高了恶意用户的检测概率。

关键词：认知无线电图神经网络拜占庭攻击恶意用户无线通信

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离散时间Ber/Geo/1/1系统的信息年龄研究

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计算机工程 2023年第6期49卷 284-291页

作者：魏哲敏贾向东陈智赵玉华西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003

车联网、远程手术等实时监控系统所处环境的动态变化性,导致关注接收信息的新鲜度成为此类系统的必然选择。物联网系统中基础设施通常按照时隙进行离散操作,针对离散时间状态更新系统中的信息新鲜度表征问题,提出一个面向离散时间状态... 详细信息

车联网、远程手术等实时监控系统所处环境的动态变化性,导致关注接收信息的新鲜度成为此类系统的必然选择。物联网系统中基础设施通常按照时隙进行离散操作,针对离散时间状态更新系统中的信息新鲜度表征问题,提出一个面向离散时间状态更新系统的信息年龄(AoI)评估方法。构建一个基于AoI的单源-单服务器-目的节点的离散时间Ber/Geo/1/1系统,根据排队理论,引入二维状态向量同时追踪目的节点AoI及服务器状态更新包的年龄。每个二维AoI向量的稳态概率可通过求解状态转化方程来确定,继而可得到系统AoI的概率分布。然而复杂的AoI状态转化方程使二维AoI向量的稳态概率难以求解甚至在某些情况下无解,为此,提出基于概率生成函数(PGF)的离散状态更新系统AoI评估方法,通过对相应的PGF进行简单的求导运算或将其展开为幂级数的形式,确定系统AoI及AoI的概率分布。实验结果表明,当数据包到达概率为0.2时,所提方法的数据包服务概率由0.1增加至0.3,平均AoI降低44.4%,相比传统方法具有较高的计算精度和较简单的计算过程。

关键词：信息年龄离散时间队列概率生成函数稳态概率排队理论

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基于PUF的无人机网络轻量级身份认证方案

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软件导刊 2024年第6期23卷 114-120页

作者：朱庆森宋翔飞何智旺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

在许多应用场景中,无人机收集的数据具有敏感性和私密性,必须考虑其安全性和隐私性。为此,提出基于PUF的无人机身份认证与密钥协商方案。该方案可以通过一次会话生成两架无人机之间的会话密钥,以及每架无人机与地面站之间的会话密钥,实... 详细信息

在许多应用场景中,无人机收集的数据具有敏感性和私密性,必须考虑其安全性和隐私性。为此,提出基于PUF的无人机身份认证与密钥协商方案。该方案可以通过一次会话生成两架无人机之间的会话密钥,以及每架无人机与地面站之间的会话密钥,实现了多项安全功能。与现有无人机认证协商方案的性能比较结果表明,该方案在计算开销方面减少了17%,在平均通信开销方面减少了12%。该方案适用于实时性强、计算资源不足的无人机互联网。

关键词：无人机 PUF 身份认证密钥协商安全性证明

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基于贝叶斯优化的强化学习广义不动点解逼近

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山东大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 21-34页

作者：陈兴国吕咏洲巩宇陈耀雄南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点试验室江苏南京210046 淮阴工学院电子信息工程学院江苏淮安223003

针对强化学习不动点的解更优这一问题,提出广义不动点解模型设计,该设计使用n步自举法的不动点解扩展和基于线性插值法的不动点解构造方法。将该设计应用于成熟的CBMPI算法框架上,提出基于广义不动点的CBMPI(n,β)算法。针对如何表达并... 详细信息

针对强化学习不动点的解更优这一问题,提出广义不动点解模型设计,该设计使用n步自举法的不动点解扩展和基于线性插值法的不动点解构造方法。将该设计应用于成熟的CBMPI算法框架上,提出基于广义不动点的CBMPI(n,β)算法。针对如何表达并逼近最优解这一问题,提出基于贝叶斯优化的广义不动点解的参数优化和基于集成学习的更高质量的解。在经典的10×10规模的Tetris游戏环境中验证算法提出的有效性。试验结果证明了基于线性插值法的广义不动点构造能比n步传统不动点效果好,其效果与其超参数步长n和插值参数β有很大关联。在100局的Tetris游戏中,平均分达到4 388.3,表明贝叶斯优化技术可以找到多组表现优异的策略。对表现优异的四组广义不动点的策略参数(贝叶斯优化技术的结果)进行策略集成和值函数集成,得到更高质量的解。平均分可以分别达到4 526.29和4 579.74,试验结果表明基于广义不动点的策略集成和基于广义不动点的值函数集成的分数相较于广义不动点的分数有小幅度提高,证实了可以通过集成学习寻找更高质量的解。

关键词：强化学习值函数近似估计不动点贝叶斯优化俄罗斯方块

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一种改进图神经网络的虚假评论检测方法

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软件导刊 2024年第3期23卷 27-33页

作者：袁紫烟任勋益黄家铭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

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法... 详细信息

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法。首先,通过构建虚假评论相关特征,计算出特征的重要性分数;其次,结合改进Trust⁃Rank方法计算评论的可疑值,利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域,以此改进GraphSAGE的随机采样算法;最后,使用Yelp数据集对该模型进行验证。结果表明,TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE,在准确率、召回率与F13个方面分别提升了5.86%、15.01%和10.12%。TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响,保证邻域信息的质量和数量,从而提高关联特征表示质量,为虚假评论检测提供了一种新方法。

关键词：虚假检测 TrustRank 图神经网络特征工程 GraphSAGE

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基于核空间优化SVM的单用户频谱感知算法

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计算机技术与发展 2023年第3期33卷 180-186页

作者：余飞岳文静陈志南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

在认知无线电领域中,由于噪声随机动态变化引起信号聚类重叠,导致能量检测性能较差,为了解决能量检测效率低以及噪声变化对频谱检测性能的影响,提出了一种基于核空间优化SVM的单用户频谱感知算法。该算法将支持向量机和核空间优化相关... 详细信息

在认知无线电领域中,由于噪声随机动态变化引起信号聚类重叠,导致能量检测性能较差,为了解决能量检测效率低以及噪声变化对频谱检测性能的影响,提出了一种基于核空间优化SVM的单用户频谱感知算法。该算法将支持向量机和核空间优化相关理论相结合,通过对信号频谱占用以及空闲两种状态构建出认知信号,对信号进行小波降噪处理后,构建出特征向量进行训练和学习,从而得到判断频谱状态的分类模型,并利用自适应t分布变异策略以及萤火虫扰动算法对被囊群算法寻优过程进行改进和加速,优化训练搜索得到最佳核函数参数σ和惩罚系数C。仿真实验结果表明,提出的基于核空间优化支持向量机的单用户频谱感知算法和传统的能量检测以及协作频谱感知算法相比较,具有较高的检测准确性和鲁棒性。

关键词：核空间优化支持向量机小波降噪被囊群算法单用户频谱感知

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