检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2025年第3期24卷 109-118页

作者：时启亮沙乐天潘家晔南京邮电大学计算机学院江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

物联网漏洞挖掘主要面向源码未知的二进制程序,但存在大量人工审计工作,迫切需要一种高度自动化的流程来进行引导。在静态分析技术领域,指针分析作为一项底层技术,以其高度自动化的分析流程和出色的效果展现出适应多种应用场景的潜力。... 详细信息

物联网漏洞挖掘主要面向源码未知的二进制程序,但存在大量人工审计工作,迫切需要一种高度自动化的流程来进行引导。在静态分析技术领域,指针分析作为一项底层技术,以其高度自动化的分析流程和出色的效果展现出适应多种应用场景的潜力。借助指针分析的优势,依托于反汇编平台Ghidra,对其引入的P-code进行封装形成PIR;以PIR为基础,设计符合漏洞挖掘需求的指针分析算法和污点分析算法,最终实现了一个可扩展的分析框架。针对CWE78漏洞的检测性能测试结果显示,所提框架正确检测出大部分漏洞,与现有漏洞分析工具相比,漏洞检出率提升86.2%,时间效率提升38.7%。该框架不仅能够验证已知漏洞,而且具备发现新漏洞的能力。

关键词：漏洞挖掘 P-code 指针分析污点分析

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基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全评估模型

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 113-119页

作者：马荟平李鹏肖航朱枫南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省无线传感网络高技术研究重点实验室江苏南京210023

针对目前RFID(Radio Frequency Identification,射频识别技术)系统安全分析中忽略攻击事件对系统安全状态动态影响的问题,为了有效实现RFID系统的安全风险评估,文章提出了一种基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全评估模型。该模型首先通过对... 详细信息

针对目前RFID(Radio Frequency Identification,射频识别技术)系统安全分析中忽略攻击事件对系统安全状态动态影响的问题,为了有效实现RFID系统的安全风险评估,文章提出了一种基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全评估模型。该模型首先通过对RFID系统结构、所用协议进行分析确定系统的脆弱性漏洞及其依赖关系,建立攻击图。针对攻击图模型只能进行定性分析的问题,构建出相应的攻击图模型结构后可以结合贝叶斯理论对其进行量化。依据漏洞的利用难易度和影响程度建立RFID漏洞量化评价指标,计算出对应的原子攻击概率,然后以条件转移概率的形式将攻击节点与RFID系统的安全属性节点联系在一起,不仅能推断攻击者能够成功到达各个属性节点的风险概率,而且能够依据攻击者的不同行为动态展示系统风险状况的变化,实现评估不同状态下目标RFID系统的整体风险状况。实验表明,所提模型可以有效地计算出RFID系统整体的风险概率,为后续实施对应的安全策略提供理论依据。

关键词：贝叶斯射频识别技术攻击图原子攻击属性节点安全评估

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基于能量采集的WSN状态更新系统信息年龄研究

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计算机工程 2022年第11期48卷 257-265页

作者：郝振超贾向东陈智许晋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

传统物联网系统中的传感器网络性能受自然能源不规则性和传感器电池尺寸的制约,结合射频和非射频信号能量采集(EH)的优点并部署蜂窝网络,可以获得信道等网络资源。提出一种由无线能量采集与传输子系统、蜂窝回程子系统、无线传感器状态... 详细信息

传统物联网系统中的传感器网络性能受自然能源不规则性和传感器电池尺寸的制约,结合射频和非射频信号能量采集(EH)的优点并部署蜂窝网络,可以获得信道等网络资源。提出一种由无线能量采集与传输子系统、蜂窝回程子系统、无线传感器状态更新子系统构成的物联网信息状态更新系统。构建能量采集和传输基站(EHTB)离散能量状态的马尔可夫链(MC)和MC状态转移矩阵,得到EHTB的能量转移稳态概率和等待时间的统计描述。综合考虑蜂窝回程建立和EHTB能量传输过程,推导出平均峰值信息年龄(PAoI)和平均信息年龄(AoI)的闭式表达式。在此基础上,分析自然能量到达概率、能量传输概率、传感器尺寸等系统参数对平均PAoI和AoI的影响,并比较有无蜂窝回程和最大比合并(MRC)下的平均PAoI和AoI。仿真结果表明,虽然蜂窝回程会增加系统的平均PAoI和AoI,但是采用MRC可以降低平均PAoI和AoI,当能量到达概率为0.6时,采用MRC能够使蜂窝回程对平均AoI的影响降低近20%,相较传统的物联网系统,该系统可以为传感器持续供电,同时建立可靠的回程链路。

关键词：无线通信无线能量传输蜂窝回程能量采集信息年龄

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一种基于深度学习的Docker风险预测方法研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第2期41卷 104-112页

作者：邵思思李奎尧海昌杨卫东尤帅刘强刘尚东季一木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 南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所江苏南京210023 南京邮电大学高性能计算与智能处理工程研究中心江苏南京210023

相较于传统虚拟机集群,容器集群更能确保集群资源弹性供给的可靠性和时效性,以Docker为代表的新代容器技术已经成为主流。Docker安全隐患已经成为阻碍Docker发展的关键因素,Docker容器基于镜像搭建,镜像的安全直接决定了容器的安全,而Do... 详细信息

相较于传统虚拟机集群,容器集群更能确保集群资源弹性供给的可靠性和时效性,以Docker为代表的新代容器技术已经成为主流。Docker安全隐患已经成为阻碍Docker发展的关键因素,Docker容器基于镜像搭建,镜像的安全直接决定了容器的安全,而Docker镜像是Docker安全中相对较弱的环节。Docker通过Dockerfile文件中的指令自动生成镜像,因而针对Dockerfile文件,提出一种基于深度学习的Docker风险预测方法,对Dockerfile文件进行安全风险评估,输出风险程度,从源头对镜像进行风险控制。通过实验与其他几种传统方法对比表明,该方法能够有效判断Dockerfile文件是否存在风险。

关键词：容器集群镜像安全卷积神经网络特征金字塔网络

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针对交通标志检测模型的安全性研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第4期41卷 1-9页

作者：季一木田鹏浩刘尚东吴梦雪丁建宇张驰孙一铭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 南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所江苏南京210023 南京邮电大学高性能计算与智能处理工程研究中心江苏南京210023

近几年研究表明,现有对抗算法在攻击目标检测模型时,易受到光照、角度、天气等环境因素的影响,导致生成的对抗扰动攻击成功率较低,鲁棒性较差。为进一步提高攻击目标检测模型的成功率,提出了一种对抗算法IFASC⁃TS(Improved Fooling Auto... 详细信息

近几年研究表明,现有对抗算法在攻击目标检测模型时,易受到光照、角度、天气等环境因素的影响,导致生成的对抗扰动攻击成功率较低,鲁棒性较差。为进一步提高攻击目标检测模型的成功率,提出了一种对抗算法IFASC⁃TS(Improved Fooling Automated Surveillance Cameras on Traffic Signs),其攻击对象是交通标志检测模型。IFASC⁃TS引入约束对抗扰动输入与原始图像输入之间的预期有效距离误差损失函数和多类别数据增强方法,以提高对抗扰动的攻击成功率和鲁棒性。基于YOLOv2在GTSRB测试集上的实验结果表明,IFASC⁃TS算法生成的对抗扰动使交通检测模型的mAP值降低至25.6%,相较于FASC算法的30.0%,IFASC⁃TS算法对抗性能提升了4.4%。

关键词：目标检测交通标志检测对抗扰动鲁棒性

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基于3维泊松点过程理论的无人机协助的异构网络模型及其性能

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安徽大学学报（自然科学版） 2022年第4期46卷 68-75页

作者：郭艺轩贾向东曹胜男西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏无线通信重点实验室江苏南京210003

针对紧急热点场景中的基站缺乏灵活性问题,提出基于泊松点过程的无人机协助的异构网络模型.为了准确反映真实场景,假设宏基站在地面2维分布,无人机作为小基站在空间3维分布,地面用户通过最大接收功率级联准则选择通信基站.仿真分析性能... 详细信息

针对紧急热点场景中的基站缺乏灵活性问题,提出基于泊松点过程的无人机协助的异构网络模型.为了准确反映真实场景,假设宏基站在地面2维分布,无人机作为小基站在空间3维分布,地面用户通过最大接收功率级联准则选择通信基站.仿真分析性能参数间的定量关系,结果表明:相对于2D,3D模型,该文模型能更精准地描述覆盖概率;使用多个低功率的无人机小基站协助地面基站通信,能改善整个网络的覆盖性能;部署网络时需对路径损耗做适当选择.因此,该文模型具有有效性.

关键词：无人机通信 3维泊松点过程异构网络覆盖概率频谱效率

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基于稀疏采样的无线多媒体传感网图像压缩算法

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太原理工大学学报 2021年第1期52卷 76-82页

作者：郭剑韩崇施金宏薛浩天孙力娟南京邮电大学计算机学院南京210003 南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210003

为解决无线多媒体传感网存在的网络能耗高、节点性能低以及存储空间小等问题,结合WMSNs的特点引入压缩感知技术,提出了一种基于傅里叶域稀疏采样的分布式多媒体传感网图像压缩算法。该算法考虑多传感器节点的协作性,实现了图像在傅里叶... 详细信息

为解决无线多媒体传感网存在的网络能耗高、节点性能低以及存储空间小等问题,结合WMSNs的特点引入压缩感知技术,提出了一种基于傅里叶域稀疏采样的分布式多媒体传感网图像压缩算法。该算法考虑多传感器节点的协作性,实现了图像在傅里叶域上的分块自适应压缩采样与传输。通过公开图像数据集中与现有的其他分布式压缩感知算法的仿真对比实验,表明了所提算法不仅能够有效降低重构误差、提高重构图像的质量,而且能更好地适合WMSNs网络低能耗的应用要求。

关键词：无线多媒体传感网分块压缩感知傅里叶变换稀疏采样自适应采样

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基于不确定性感知旋转目标检测的二次接线质检

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计算机技术与发展 2024年第10期34卷 178-185页

作者：毛泽勇陈欣易丁俊峰陈蕾南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省送变电有限公司江苏南京211106 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

变电站二次接线质检旨在检查端子排上预设的接线编号与二次线缆线帽序号是否匹配。由于二次接线线帽尺寸小、分布密集且朝向各异的特点,传统的水平目标检测算法在该任务上表现不佳,而图像采集过程中的视觉畸变和噪声干扰则加剧了二次接... 详细信息

变电站二次接线质检旨在检查端子排上预设的接线编号与二次线缆线帽序号是否匹配。由于二次接线线帽尺寸小、分布密集且朝向各异的特点,传统的水平目标检测算法在该任务上表现不佳,而图像采集过程中的视觉畸变和噪声干扰则加剧了二次接线难例样本的误检。为此,提出一种不确定性感知的实时旋转目标检测算法(Uncertainty-aware Real-time Oriented Object Detection,UROD)并将其应用于变电站二次接线可信质检。具体地,基于YOLOv8算法引入角度回归分支以实现旋转目标检测功能,并对其边界框回归和分类分支分别进行高斯分布建模,UROD能在输出目标检测结果的同时,伴随输出衡量检测结果的不确定性度量,而该不确定性度量又可应用于融合标识有序领域先验的接线成对匹配策略,从而实现二次接线难例样本的拒识。公开数据集DOTAv1与基于真实场景构建的二次接线数据集上的实验结果表明,相比于基线方法YOLOv8,UROD算法较大幅度提升了二次接线质检的精度;而相比于传统的旋转目标检测算法,UROD算法则不仅提升了检测速度,而且能够基于其所感知的不确定性度量对难例样本进行拒识。

关键词：旋转目标检测不确定性感知高斯分布建模二次接线质检 YOLOv8

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基于人脸微动作的伪造视频检测

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南京师范大学学报（工程技术版） 2024年第4期24卷 28-36页

作者：汪小鹏朱峰李磊刘司南谭晓阳南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210022 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

随着深度学习技术的快速发展,人脸视频伪造技术日益精进,其逼真效果对社会安全构成了严重威胁.尽管基于静态图像的人脸视频真伪检测方法已取得显著进展,并展现出一定的鲁棒性和泛化能力,但现有基于视频流的检测方法通常面临输入维度过... 详细信息

随着深度学习技术的快速发展,人脸视频伪造技术日益精进,其逼真效果对社会安全构成了严重威胁.尽管基于静态图像的人脸视频真伪检测方法已取得显著进展,并展现出一定的鲁棒性和泛化能力,但现有基于视频流的检测方法通常面临输入维度过高和计算开销过大的问题,这一领域仍缺乏深入研究.为了解决上述问题,提出了一种基于多变量时间序列分析的人脸视频真伪鉴别方法.首先,设计了一种基于人脸微动作的建模方法,将视频流转化为多变量时间序列,从而显著降低输入维度.随后,改进了Transformer网络结构,以增强其对时间序列特征的建模能力.实验结果表明,所提出的方法在准确性与泛化性方面均与当前主流方法相当,展现了良好的应用潜力.

关键词：人脸伪造检测 Transformer网络多元变量时间序列注意力机制深度伪造

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人脸识别反欺诈研究进展

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软件学报 2022年第7期33卷 2411-2446页

作者：张帆赵世坤袁操陈伟刘小丽赵涵捷武汉轻工大学数学与计算机学院湖北武汉430023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 暨南大学信息科学技术学院广东广州510632 暨南大学网络空间安全学院广东广州510632 台湾东华大学电机工程学系中国台湾花莲08153719

当前,人脸识别理论和技术取得了巨大的成功,被广泛应用于政府、金融和军事等关键领域.与其他信息系统类似,人脸识别系统也面临着各类安全问题,其中,人脸欺诈(face spoofing,FS)是最主要的安全问题之一.所谓的人脸欺诈,是指攻击者采用打... 详细信息

当前,人脸识别理论和技术取得了巨大的成功,被广泛应用于政府、金融和军事等关键领域.与其他信息系统类似,人脸识别系统也面临着各类安全问题,其中,人脸欺诈(face spoofing,FS)是最主要的安全问题之一.所谓的人脸欺诈,是指攻击者采用打印照片、视频回放和3D面具等攻击方式,诱骗人脸识别系统做出错误判断,因而是人脸识别系统所必须解决的关键问题.对人脸反欺诈(face anti-spoofing,FAS)的最新进展进行研究:首先,概述了FAS的基本概念;其次,介绍了当前FAS所面临的主要科学问题以及主要的解决方法及其优缺点;在此基础上,将已有的FAS工作分为传统方法和深度学习方法两大类,并分别进行详细论述;接着,针对基于深度学习的FAS域泛化和可解释性问题,从理论和实践的角度进行说明;然后,介绍了FAS研究所使用的典型数据集及其特点,并给出了FAS算法的评估标准和实验对比结果;最后,总结了FAS未来的研究方向并对发展趋势进行展望.

关键词：人脸反欺诈呈现攻击检测人脸识别安全深度学习域泛化可解释性

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