检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2025年第1期53卷 259-269页

作者：刘松罗杨宇许佳培张建忠南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 数据与智能系统安全教育部重点实验室天津300350

随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和... 详细信息

随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和模型质量不理想的问题.本文受知识蒸馏理念的启发,提出一种采用轻量自蒸馏技术的高效联邦学习算法(efficient Federated learning with lightweight Self Knowledge Distillation,FedSKD),该算法首先利用自蒸馏技术挖掘训练过程中的内在知识,以减轻本地模型的过拟合问题并增强其泛化能力,并通过服务端参数聚合将本地模型的泛化能力转移到全局模型,从而提高全局模型质量和收敛速度.其次,通过动态同步机制,进一步提高全局模型的准确率和训练效率.实验结果表明,FedSKD算法在非独立同分布数据划分策略下,在降低训练代价的同时,提高了模型准确率和训练效率.在CIFAR10/100数据集上,与最新的基线算法FedMLD算法相比,FedSKD算法在准确率上取得了平均2%的提升,并降低了平均56%的训练代价.

关键词：联邦学习自蒸馏非独立同分布深度学习边缘计算

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基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型

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江苏大学学报（自然科学版） 2025年第1期46卷 64-72,97页

作者：顾兆军叶经纬刘春波张智凯王志中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民用航空中南地区空中交通管理局湖北分局湖北武汉432200 南开大学网络空间安全学院天津300350

对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督... 详细信息

对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类,采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分,作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重,训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验,结果表明该模型能够提高伪标签的准确性,相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型,精确率和F 1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比,该模型F 1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085.

关键词：系统日志日志异常检测组异常局部异常半监督重构误差核主成分分析伪标签

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基于边残差注意力机制的动态图神经网络入侵检测方法

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中国电子科学研究院学报 2025年第1期20卷 10-18,40页

作者：闫雷鸣张定一陈先意王金伟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网络空间安全学院江苏南京210044 南开大学网络空间安全学院天津300071

现有深度学习方法在网络入侵检测中侧重于统计静态攻击特征,并且在提取时序特征时很少考虑IP间通信的交互演变,未能充分捕捉网络流量的时空特征。针对上述问题,文中提出了一种基于边残差注意力机制的动态图神经网络模型。首先,将网络流... 详细信息

现有深度学习方法在网络入侵检测中侧重于统计静态攻击特征,并且在提取时序特征时很少考虑IP间通信的交互演变,未能充分捕捉网络流量的时空特征。针对上述问题,文中提出了一种基于边残差注意力机制的动态图神经网络模型。首先,将网络流量转化成一系列图快照,并使用本文设计的边注意力层从每个离散快照中提取空间信息,给予高相似性的节点和边更高的权重,强化他们之间的空间特征;随后,利用BiGRU捕获IP对之间的通信演变,融合时空特征;最后,通过多层感知机进行分类,实现入侵检测。实验结果表明,所提模型在四个公开数据集上均取得了较高的准确率和F1分数,优于当前主流先进模型。

关键词：入侵检测边残差注意力图神经网络动态图

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基于相似性连接的时间序列Shapelets提取

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计算机研究与发展 2019年第3期56卷 594-610页

作者：张振国王超温延龙袁晓洁延边大学计算机科学与技术系吉林延吉133002 南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350

在时间序列分类问题中,以Shapelets特征为基础的分类算法具有很高的分类准确率和良好的可解释性,因此,高辨别能力Shapelets的提取已成为时间序列研究领域重要的研究热点之一.对于Shapelets提取的研究已取得了很多优秀的成果,但仍存在一... 详细信息

在时间序列分类问题中,以Shapelets特征为基础的分类算法具有很高的分类准确率和良好的可解释性,因此,高辨别能力Shapelets的提取已成为时间序列研究领域重要的研究热点之一.对于Shapelets提取的研究已取得了很多优秀的成果,但仍存在一些问题,主要是由于通过遍历所有子序列来获取Shapelets的方式非常耗时.尽管可以采取剪枝策略优化该过程,但往往会损失分类准确率.为此,提出一种基于相似性连接的Shapelets提取方法,该方法舍弃逐一判断子序列分类能力的策略,而是以子序列为单位,通过相似性连接的思想构建时序数据间的相似性向量.对于不同类别的时序数据,计算每一对时序数据间的差异向量,进而得到表示时序数据集中不同类别间差异的候选矩阵,然后根据候选矩阵的数值差异,快速筛选出具有高分类能力的Shapelets集合.在真实数据集上的大量实验表明:相比于现有的Shapelets提取方法,这种相似性连接方法所得到的Shapelets在分类任务中不仅具有很好的时间效率,而且能保证高分类准确率.

关键词：时间序列 Shapelets 相似性连接差异向量候选矩阵

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基于深度学习的数据库自然语言接口综述

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计算机研究与发展 2021年第9期58卷 1925-1950页

作者：潘璇徐思涵蔡祥睿温延龙袁晓洁南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350

数据库自然语言接口(natural language interface to database,NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的... 详细信息

数据库自然语言接口(natural language interface to database,NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的NLIDB系统大部分基于经典自然语言处理方法,即通过指定的规则实现自然语言查询到结构化查询的转化.但是基于规则的方法仍然存在拓展性不强的缺陷.深度学习方法具有分布式表示和深层次抽象表示等优势,能深入挖掘自然语言中潜在的语义特征.因此近年来在NLIDB中,引入深度学习技术成为了热门的研究方向.针对基于深度学习的NLIDB研究进展进行总结:首先以解码方法为依据,将现有成果归纳为4种类型分别进行分析;然后汇总了7种模型中常用的辅助方法;最后根据目前尚待解决的问题,提出未来仍需关注的研究方向.

关键词：自然语言接口数据库 SQL 深度学习语义分析

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基于双向索引的高效连接关键字查询动态可搜索加密方案

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通信学报 2022年第5期43卷 123-132页

作者：杜瑞忠张玉晴李明月河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071000 河北省高可信信息系统重点实验室河北保定071000 南开大学计算机学院天津300071

为了解决现有动态可搜索加密方案更新过程操作复杂、信息泄露以及查询方式单一等问题,提出了一种前向安全和后向安全的高效连接关键字查询动态可搜索加密方案--BPC-DSSE方案。该方案利用位图索引构建了双向索引结构来简化动态更新过程,... 详细信息

为了解决现有动态可搜索加密方案更新过程操作复杂、信息泄露以及查询方式单一等问题,提出了一种前向安全和后向安全的高效连接关键字查询动态可搜索加密方案--BPC-DSSE方案。该方案利用位图索引构建了双向索引结构来简化动态更新过程,并通过具有加法同态性质的对称加密隐藏访问模式。同时,由于添加和删除操作均通过模加法完成,可通过隐藏更新类型减少更新过程的泄露。此外,为了解决现有方案查询方式不灵活的问题,引入内积匹配算法实现了高效的连接关键字查询。安全分析表明,BPC-DSSE方案实现了前向安全以及Type-I-的后向安全。仿真结果表明,相对于其他连接关键字查询的方案,BPC-DSSE方案具有更高的更新、查询效率。

关键词：动态对称可搜索加密连接关键字查询前向安全后向安全

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面向移动边缘计算的密钥管理协议

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计算机学报 2022年第6期45卷 1348-1372页

作者：蒋京玮汪定张国印陈志远哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 南开大学网络空间安全学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将互联网服务环境和云计算技术在网络边缘相结合,为移动用户提供高带宽、低延迟的计算和存储服务.在MEC网络中,移动用户和服务器之间组成一个群组进行通信和数据传输,一旦密钥泄露,将会造成严... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将互联网服务环境和云计算技术在网络边缘相结合,为移动用户提供高带宽、低延迟的计算和存储服务.在MEC网络中,移动用户和服务器之间组成一个群组进行通信和数据传输,一旦密钥泄露,将会造成严重的安全隐患和经济损失.通过设计密钥管理协议,可以实现密钥的分发、更新和存储等功能来保护MEC网络隐私安全.然而传统的密钥管理协议不适合MEC网络.因此需要结合MEC网络的物理特性和实际需求,设计面向MEC的密钥管理协议.本文的研究分为两部分:首先构造了一个非交互透明零知识可验证多项式委托并基于该技术设计了一种支持通信秘密可验证、秘密份额可动态更新、服务器节点可动态变化的门限秘密共享协议,保护MEC服务器私钥的安全;然后,提出一种支持用户自由进出,保障网络通信安全的MEC通信密钥管理协议,保护MEC网络中移动用户的通信和数据安全.进一步通过形式化证明和混合仿真游戏对所提协议进行了严格的安全证明,结果表明本文密钥管理协议满足前向安全和后向安全,并可抵抗各类已知攻击.与相关协议的对比结果显示,新协议在提高安全性的同时,保持了较高的效率,适于MEC网络环境.

关键词：移动边缘计算可验证秘密共享透明零知识可验证多项式委托动态更新密钥管理

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支持双向验证的动态密文检索方案

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计算机研究与发展 2022年第11期59卷 2635-2647页

作者：杜瑞忠王一李明月河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002 河北省高可信信息系统重点实验室(河北大学) 河北保定071002 南开大学计算机学院天津300350

动态可搜索加密技术实现了数据动态更新,可以应对更加灵活多变的应用挑战,但是对于数据更新时产生的隐私泄露以及用户与云服务器的不诚实性问题并没有解决.为了解决上述问题,提出了一种支持双向验证的动态密文检索方案,实现用户与云服... 详细信息

动态可搜索加密技术实现了数据动态更新,可以应对更加灵活多变的应用挑战,但是对于数据更新时产生的隐私泄露以及用户与云服务器的不诚实性问题并没有解决.为了解决上述问题,提出了一种支持双向验证的动态密文检索方案,实现用户与云服务器之间的双向验证.首先,引入位图索引以及同态加法对称加密技术,使用位图索引表示单个关键字每次更新涉及的所有文档标识符,减少了云服务器搜索次数和本地索引加密次数,从而提高了搜索效率以及更新效率,并且利用同态加法对称加密对位图索引进行加密,可以有效地保护数据的安全更新.其次,将聚合消息认证码上传到区块链中,利用区块链对云服务器返回的结果进行正确性验证,防止用户和云服务器发生欺骗行为.最后,实验结果和安全分析表明,方案满足前向安全与后向安全,并且在索引生成、搜索、更新以及验证方面提高了效率.

关键词：双向验证动态搜索加密前向安全后向安全区块链

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SAF-CNN:面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1053-1072页

作者：谢坤鹏仪德智刘义情刘航赫鑫宇龚成卢冶南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 南开大学软件学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(... 详细信息

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(sparse acceleration framework of convolutional neural network, SAF-CNN),通过软硬件协同设计的方法,从硬件加速器与软件推理框架2个角度进行联合优化.首先, SAF-CNN构建并行计算阵列,并且设计并行编解码方案,实现单周期多数据的传输,有效减少通信代价.其次,设计细粒度结构化块划分剪枝算法,于输入通道维度进行块内裁剪来获得稀疏且规则的权重矩阵,借此显著降低计算规模和DSP乘法器等资源占用.然后,提出一种兼容深度可分离卷积的输入通道维度动态拓展及运行时调度策略,实现输入通道参数灵活适配与逐通道卷积和逐点卷积的资源复用.最后,提出一种计算图重构及硬件算子融合优化方法,提升硬件执行效率.实验采用2种资源受限的低端FPGA异构平台Intel CycloneV与Xilinx ZU3EG,结果表明SAF-CNN加速器可分别实现76.3GOPS与494.3GOPS的计算性能.与多核CPU相比,SAF-CNN在进行SSD_MobileNetV1目标模型检测时,可实现3.5倍与2.2倍的性能提升,模型推理速度高达26.5fps.

关键词：卷积神经网络模型压缩计算图加速器设计推理框架

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Fast-flucos:基于DNS流量的Fast-flux恶意域名检测方法

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通信学报 2020年第5期41卷 37-47页

作者：韩春雨张永铮张玉南开大学计算机学院天津300071 中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

现有的Fast-flux域名检测方法在稳定性、针对性和流量普适性方面存在一些不足,为此提出一种基于DNS流量的检测方法Fast-flucos。首先,采用流量异常过滤和关联匹配算法,以提高检测的稳定性;然后,引入量化的地理广度、国家向量表和时间向... 详细信息

现有的Fast-flux域名检测方法在稳定性、针对性和流量普适性方面存在一些不足,为此提出一种基于DNS流量的检测方法Fast-flucos。首先,采用流量异常过滤和关联匹配算法,以提高检测的稳定性;然后,引入量化的地理广度、国家向量表和时间向量表特征,以加强对Fast-flux域名检测的针对性;最后,采用更合理的正负样本和包括深度学习在内的多种机器学习方法确定最佳分类器和最优特征组合,以尽量确保对真实DNS流量的普适性。基于真实DNS流量的实验表明,Fast-flucos的召回率、精确率和ROC_AUC分别达到了0.9986、0.9767和0.9929,均优于当前主流的EXPOSURE、GRADE和AAGD等检测方法。

关键词： Fast-flux 域名系统域名检测机器学习深度学习

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