检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全研究 2025年第2期11卷 173-180页

作者：郭回马骏臣吴礼发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

随着物联网技术的快速发展,智能摄像头由于易用性和低成本,在个人及公共安全方面得到广泛使用.然而,未授权录像问题也引发了人们对于隐私安全的担忧,因此特定环境内隐蔽智能摄像头的检测和识别具有重要意义.现有隐蔽智能摄像头检测方法... 详细信息

随着物联网技术的快速发展,智能摄像头由于易用性和低成本,在个人及公共安全方面得到广泛使用.然而,未授权录像问题也引发了人们对于隐私安全的担忧,因此特定环境内隐蔽智能摄像头的检测和识别具有重要意义.现有隐蔽智能摄像头检测方法无法准确地检测出那些将数据延迟传输或保存到本地的摄像头,因为这些方法主要依赖用户查看监控时所产生的摄像头音视频网络流量.针对这一问题,提出了一种基于设备WiFi重连流量的隐蔽智能摄像头检测方法.该方法通过MDK4泛洪攻击使得已接入WiFi热点的所有智能设备下线重连,然后嗅探和分析环境内智能设备重连WiFi过程中产生的加密流量,利用机器学习方法检测出其中的隐蔽智能摄像头设备.实验结果表明,没有接入WiFi的情况下,对于延迟传输或数据被保存在本地的隐蔽智能摄像头设备,该方法仍然具有较高的检测准确率.

关键词：加密流量隐蔽智能摄像头检测 WiFi 机器学习物联网安全

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一种基于加权状态选择的LTE NAS协议模糊测试方法

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信息安全研究 2025年第1期11卷 12-20页

作者：廖显锋吴礼发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

NAS协议是LTE(long-term evolution)网络中移动设备与核心网络之间的主要控制面协议,其安全性对于保障整个4G网络稳健安全运行具有重要意义.模糊测试是一种广泛使用的漏洞挖掘技术,现有的模糊测试方法应用于NAS(non-access stratum)协... 详细信息

NAS协议是LTE(long-term evolution)网络中移动设备与核心网络之间的主要控制面协议,其安全性对于保障整个4G网络稳健安全运行具有重要意义.模糊测试是一种广泛使用的漏洞挖掘技术,现有的模糊测试方法应用于NAS(non-access stratum)协议时存在测试效率低、测试用例难以构建等问题.为了解决这些问题,提出了一种基于权重的测试状态选择算法:以NAS协议状态机为基础,根据测试反馈动态地调整每个测试状态的权重;以消息元素IE为最小单位设计了测试用例生成算法;实现了模糊测试工具NASFuzzer并对开源核心网open5GS及真实终端设备进行测试.测试结果表明,该方法能够有效挖掘LTE NAS协议实现中的漏洞.

关键词： LTE NAS 模糊测试状态选择漏洞挖掘

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基于可解释性的不可见后门攻击研究

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信息安全研究 2025年第1期11卷 21-27页

作者：郑嘉熙陈伟尹萍张怡婷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

深度学习在各种关键任务上取得了显著的成功.然而,最近的研究表明,深度神经网络很容易受到后门攻击,攻击者释放出对良性样本行为正常的反向模型,但将任何触发器施加的样本错误地分类到目标标签上.与对抗性样本不同,后门攻击主要实施在... 详细信息

深度学习在各种关键任务上取得了显著的成功.然而,最近的研究表明,深度神经网络很容易受到后门攻击,攻击者释放出对良性样本行为正常的反向模型,但将任何触发器施加的样本错误地分类到目标标签上.与对抗性样本不同,后门攻击主要实施在模型训练阶段,用触发器干扰样本,并向模型中注入后门,提出了一种基于可解释性算法的不可见后门攻击方法.与现有的任意设置触发掩膜的工作不同,精心设计了一个基于可解释性的触发掩膜确定,并采用最新型的随机像素扰动作为触发器样式设计,使触发器施加的样本更自然和难以察觉,用以规避人眼的检测,以及对后门攻击的防御策略.通过在CIFAR-10,CIFAR-100和ImageNet数据集上进行了大量的对比实验证明该攻击的有效性和优越性.还使用SSIM指数评估所设计的后门样本与良性样本之间的差异,得到了接近0.99的评估指标,证明了生成的后门样本在目视检查下是无法识别的.最后还证明了攻击的抗防御性,可以抵御现有的后门防御方法.

关键词：深度学习深度神经网络后门攻击触发器可解释性后门样本

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云网融合环境下组合服务的动态重构

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计算机工程 2025年第5期51卷 206-218页

作者：刘坤张鹏程金惠颖吉顺慧河海大学计算机与软件学院江苏南京211000 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

随着云计算与空天地海一体化通信网络的深度融合,各种复杂应用场景的出现使得组合服务的种类和数量急剧增多,结构也变得复杂。在云网融合环境下,用户移动设备和边缘服务器等硬件能力有限,能耗问题成为组合服务进行动态重构不可忽略的重... 详细信息

随着云计算与空天地海一体化通信网络的深度融合,各种复杂应用场景的出现使得组合服务的种类和数量急剧增多,结构也变得复杂。在云网融合环境下,用户移动设备和边缘服务器等硬件能力有限,能耗问题成为组合服务进行动态重构不可忽略的重要因素。此外,传统方法并未考虑空天地海不同场景下用户对不同服务质量(QoS)属性需求的差异性,使得组合服务的交付结果并不令人满意。为了解决上述问题,提出一种基于多目标粒子群优化(PSO)的组合服务动态重构方法。该方法首先根据重构原子服务的三维空间地理位置和功能进行聚类,有效解决在云网融合环境下服务规模庞大情况下的搜索空间爆炸问题;然后通过能耗计算模型得到服务调用的综合能耗,并将其作为动态重构的优化目标之一,结合服务的多种QoS属性进行多目标寻优,最终生成符合用户需求且能耗较低的重构方案。实验结果表明,该方法在云网融合环境下节约能耗和应对较大候选服务集规模等方面具有较优性能。

关键词：云网融合多目标粒子群优化算法组合服务动态重构服务质量

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神经网络分岔动力学综述

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自动化学报 2025年第1期51卷 72-89页

作者：肖敏陆云翔虞文武郑卫新南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京210023 东南大学数学学院南京211189 西悉尼大学计算机、数据与数学学院悉尼NSW 2751澳大利亚

自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来,神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注.首先,回顾四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用.接着,综述近三十年来关于整数阶神经网络(Integer-order neural networks,IONNs)、... 详细信息

自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来,神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注.首先,回顾四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用.接着,综述近三十年来关于整数阶神经网络(Integer-order neural networks,IONNs)、分数阶神经网络(Fractional-order neural networks,FONNs)、超数域神经网络(Supernumerary-domain neural networks,SDNNs)以及反应扩散神经网络(Reaction-diffusion neural networks,RDNNs)分岔动力学的相关研究成果.分析诸多组合因素,包括节点规模、耦合情形、拓扑结构、系统阶次、复值、四元数、八元数、扩散、时滞、随机性、脉冲、忆阻、激活函数等对神经网络分岔动力学的影响,并展示神经网络在多个领域的广泛应用.最后,对神经网络分岔动力学所面临的挑战以及未来的研究方向进行总结和展望.

关键词：神经网络时滞非线性动力学稳定性分岔周期性混沌

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物联网威胁情报知识图谱中潜在关系的挖掘

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计算机应用 2025年第1期45卷 24-31页

作者：程子栋李鹏朱枫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 南京邮电大学网络安全与可信计算研究所南京210023

知识图谱对实现物联网威胁情报(ITI)的共享与利用具有重要意义,图神经网络(GNN)可以应用于ITI知识图谱(ITIKG)的知识表示任务,进而挖掘ITIKG的潜在关系;然而,当前大多数GNN没有考虑节点类型对节点表示能力的影响,且在节点信息聚合过程... 详细信息

知识图谱对实现物联网威胁情报(ITI)的共享与利用具有重要意义,图神经网络(GNN)可以应用于ITI知识图谱(ITIKG)的知识表示任务,进而挖掘ITIKG的潜在关系;然而,当前大多数GNN没有考虑节点类型对节点表示能力的影响,且在节点信息聚合过程中使用随机策略进行节点采样,导致这些GNN不能区分不同距离的邻居,且没有考虑节点之间的关联性或重要性。为了解决这些问题,首先,基于不同数据源构建ITIKG;然后,设计确定性采样方法,从而基于节点的重要性采样根节点的邻居,并且考虑邻居距根节点的距离以及邻居在图中的中心性度量,即Katz中心性和中介中心性;最后,设计节点、节点模态和节点类型的嵌入和聚合方法。在此基础上,提出基于确定性采样的多模态异构图神经网络(DM-HGNN)模型。在所构建的ITIKG上的链接预测实验的结果表明,DM-HGNN模型的性能优于metapath2vec、多模态知识图谱表示学习模型(MMKRL)以及复杂图卷积网络(ComplexGCN)等知识表示模型,相较于次优模型MMKRL,DM-HGNN模型在曲线下面积(AUC)上提高了6.8%,在F1值上提高了7.1%,展示了DMHGNN模型在链接预测任务上有效性和先进性。

关键词：物联网安全威胁情报知识图谱图神经网络知识表示链接预测

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基于目标扰动的本地化差分隐私矩阵分解推荐算法

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计算机学报 2025年第2期48卷 451-462页

作者：王永罗陈红邓江洲高明星重庆邮电大学经济管理学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训... 详细信息

推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训练。由于推荐服务器不是完全可信的,向服务器共享用户数据会对用户隐私构成极大的威胁。如何构建一个在保护用户隐私的同时,还能确保推荐质量和准确性的系统,成为了一个热门的研究话题。本地化差分隐私是一种分布式的隐私保护机制,它从中心化差分隐私中发展而来,旨在解决服务器不可信场景下的数据的安全收集和分析。这种框架通过精确的数学证明来确保隐私保护的强度。目前,已经有研究工作将本地化差分隐私引入推荐系统,目的是在推荐效果可接受的情况下,确保用户隐私数据的安全。然而,这些研究还面临一些挑战。首先,隐私保护的范围有限。目前的方法大多只关注显式数据的具体数值,认为这是用户的隐私信息。事实上,攻击者可以通过检查数据是否包含在数据集中,来推测用户的隐私信息。其次,推荐质量较低。本地化差分隐私通过引入扰动来保护用户隐私,但这种方法会导致扰动幅度过大和误差累积,进而影响推荐质量。在推荐服务器不可信场景下,本文提出一种基于本地化差分隐私的矩阵分解推荐算法。首先,该算法将评分数值和评分存在性同时作为隐私保护的对象,为用户提供全面的隐私保护。其次,本算法采用目标扰动方法,添加的噪声量不会随着迭代次数增加而增加,有效避免模型训练过程中噪声累积的问题,保证模型训练的有效性。最后,针对分布式场景下多轮迭代导致的中间参数泄露问题,以无放回方式将采样的模型梯度元素发送给推荐服务器,用于模型训练。本文从理论上证明了所提算法满足本地化差分隐私。对所提算法的效用分析证明本文算法在保证有效的推荐质量的同时,能够实现对用户隐私数据的保护。实验结果表明本文算法极大地提高了隐私保护推荐算法的性能,本文算法在公开数据集上的误差下降幅度平均可达18%,在推荐领域数据隐私保护中展现出良好的应用价值。

关键词：矩阵分解本地化差分隐私目标扰动推荐算法隐私保护

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面向复合异常的分布式数据库异常诊断方法

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软件学报 2025年第3期36卷 1022-1039页

作者：向清风邵蓥侠徐泉清杨传辉北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 蚂蚁集团浙江杭州310013

数据库是计算机服务中的重要基础组件,然而其运行中可能出现性能异常,影响业务服务质量.如何对数据库产生的性能异常进行诊断成为工业界与学术界的热点问题.近年来,一系列自动化的数据库异常诊断方法被相继提出,它们通过分析数据库运行... 详细信息

数据库是计算机服务中的重要基础组件,然而其运行中可能出现性能异常,影响业务服务质量.如何对数据库产生的性能异常进行诊断成为工业界与学术界的热点问题.近年来,一系列自动化的数据库异常诊断方法被相继提出,它们通过分析数据库运行状态,对数据库整体的异常类型进行判断.但随着数据规模的不断扩大,分布式数据库正成为在业界中愈受欢迎的重要解决方案.在分布式数据库中,数据库整体由多个服务器节点共同组成.现有的异常诊断方法难以有效地定位节点异常,无法识别在多节点上发生的复合异常,不能感知节点间复杂的性能影响关系,欠缺有效的诊断能力.针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的复合异常诊断的方法:DistDiagnosis.该方法采用复合异常图对分布式数据库的异常状态进行建模,在表示各节点异常的同时有效地捕获节点间的相关性.DistDiagnosis提出了节点相关性感知的根因异常排序方法,根据节点对数据库整体的影响力有效地定位根因异常.在国产分布式数据库OceanBase上构建了不同场景的异常测试案例.实验结果表明,该方法优于其他先进的对比方法,异常诊断的AC@1、AC@3、AC@5最高达到0.97、0.98和0.98,在各诊断场景中相较于次优方法最多提升了5.20%、5.45%和4.46%.

关键词：分布式数据库异常诊断根因分析

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基于语音信号时频特征融合的帕金森病检测方法

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 53-60页

作者：王晨哲季薇郑慧芬李云南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京医科大学附属老年医院江苏南京210009

发音障碍是帕金森病的早期症状之一。近年来,基于语音信号的帕金森病检测的研究大多采用梅尔刻度下的相关语音特征与深度神经网络模型相结合的方法。然而,现有的模型无法充分关注语音信号的全局时序信息,且梅尔刻度特征在准确表征帕金... 详细信息

发音障碍是帕金森病的早期症状之一。近年来,基于语音信号的帕金森病检测的研究大多采用梅尔刻度下的相关语音特征与深度神经网络模型相结合的方法。然而,现有的模型无法充分关注语音信号的全局时序信息,且梅尔刻度特征在准确表征帕金森病的病理信息方面效果有限。为此,提出了一种基于语音时频特征融合的帕金森病检测方法。首先,提取语音的梅尔频率倒谱系数,并将其作为模型的输入。接着,在已有的S-vectors模型中引入Conformer编码器模块,以提取语音的时域全局特征。最后,将与帕金森病语音检测相关的频域全局特征嵌入时域特征中进行时频信息融合,以实现帕金森病语音检测。在公开帕金森病语音数据集和自采语音数据集上验证了方法的有效性。

关键词：帕金森病梅尔频率倒谱系数 S-vectors Conformer 时频特征融合

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基于区块链域间代理的可信身份模型

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计算机工程与设计 2025年第1期46卷 138-144页

作者：皇甫甜陈丹伟刘萌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

针对现有公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)体系间因安全策略和加密算法差异导致的用户身份重复验证和资源安全性问题,提出一种基于区块链域间代理(blockchain-based interdomain proxy,BIProxy)的可信身份模型。使用联盟区... 详细信息

针对现有公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)体系间因安全策略和加密算法差异导致的用户身份重复验证和资源安全性问题,提出一种基于区块链域间代理(blockchain-based interdomain proxy,BIProxy)的可信身份模型。使用联盟区块链技术作为认证体系间的信任代理,构建信任桥实现不同信任域之间的信任授权,利用区块链数据不易篡改特点存储证书哈希值。设计跨域认证协议,并进行SOV逻辑验证。实验结果表明,与目前相关方案相比,BIProxy在满足安全需求的前提下,降低了区块链上的数据存储开销,简化了认证过程,提高了跨域认证效率。

关键词：可信身份跨域认证区块链智能合约公钥基础设施数字证书信任域

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