检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第6期49卷 162-169,179页

作者：陈仲磊伊鹏陈祥胡涛战略支援部队信息工程大学信息技术研究所郑州450002 国家数字交换系统工程技术研究中心内生安全研究中心郑州450002

基于系统调用数据的异常检测无法完成进程生命周期内的入侵行为同步感知任务,且存在实时异常检测准确率低的问题。提出一个基于集成学习的系统调用实时异常检测框架,其中包括数据处理与切片、集成学习、异常检测与反馈模块。在数据处理... 详细信息

基于系统调用数据的异常检测无法完成进程生命周期内的入侵行为同步感知任务,且存在实时异常检测准确率低的问题。提出一个基于集成学习的系统调用实时异常检测框架,其中包括数据处理与切片、集成学习、异常检测与反馈模块。在数据处理与切片模块中,对处于生命周期内的进程行为轨迹进行采集与分析,根据线上待分析数据与线下模型训练数据对时效性的不同要求,设计2种系统调用轨迹的切分策略;在集成学习模块中,改进GPT语言模型和门控循环神经单元用于构建系统调用轨迹片段行为轮廓,以集成学习思想融合异常检测异构模型同时抓取单向语义特征与统计特征;在异常检测与反馈模块中,采用考虑单个系统调用重要度的异常判决方法,引入同步感知与实时裁决共存的异常预警机制。在公开数据集上的实验结果表明,该框架具有进程生命周期内的入侵同步感知能力,所构建的集成模型在保证低误报率(0.2%)的同时具有高异常检测准确率(99.3%),优于决策树模型、单分类SVM、BiLSTM等对比模型。

关键词：异常检测系统调用主机入侵检测集成学习半监督学习

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车载资源约束下的控制器域网络异常检测自适应优化方法

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2432-2442页

作者：张金锋张震刘少勋邬江兴东南大学网络空间安全学院南京211189 网络通信与安全紫金山实验室南京211111 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

针对在有限的车载资源约束条件下,如何兼顾控制器域网络(CAN)异常检测准确度和时效性的问题,该文提出一种CAN网络异常检测自适应优化方法。首先,基于信息熵建立了CAN网络异常检测的准确度和时效性量化指标,并将CAN网络异常检测建模为多... 详细信息

针对在有限的车载资源约束条件下,如何兼顾控制器域网络(CAN)异常检测准确度和时效性的问题,该文提出一种CAN网络异常检测自适应优化方法。首先,基于信息熵建立了CAN网络异常检测的准确度和时效性量化指标,并将CAN网络异常检测建模为多目标优化问题;然后,设计了求解多目标优化问题的第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II),将帕累托前沿作为CAN网络异常检测模型参数的优化调整空间,提出了满足不同场景需求的检测模型鲁棒控制机制。通过实验分析,深入剖析了优化参数对异常检测的影响,验证了所提方法能够在有限车载资源下适应多样化检测场景需求。

关键词：智能网联汽车资源约束控制器域网络异常检测多目标优化鲁棒控制机制

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基于图像多重隐写的区块链隐蔽通信方案

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1126-1139页

作者：刘媛妮范飞赵宇洋张建辉周由胜重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

针对现有基于图像隐写的区块链隐蔽通信方案利用传统深度学习方法面临的抗隐写分析能力低、信息嵌入率低及信息泄露等问题,该文提出一种基于图像多重隐写嵌入的隐蔽通信方案。首先,构造基于隐写器的多重对抗网络,通过生成对抗网络和隐... 详细信息

针对现有基于图像隐写的区块链隐蔽通信方案利用传统深度学习方法面临的抗隐写分析能力低、信息嵌入率低及信息泄露等问题,该文提出一种基于图像多重隐写嵌入的隐蔽通信方案。首先,构造基于隐写器的多重对抗网络,通过生成对抗网络和隐写分析对抗网络的对抗迭代训练,生成更适合信息隐写的载密图像;其次,利用基于位置图信息的密文域可逆信息隐藏方法,将隐蔽信息嵌入至载密图像,生成含完整隐蔽信息的载密密文图像;最后,将载密密文图像存储至IPFS文件返回唯一标识,利用地址映射的方法将该标识存储至区块链网络中实现隐蔽传输。理论及实验结果表明,相较于传统基于深度学习的区块链隐蔽通信方案,该方案具备更强的抗隐写检测攻击能力和更高的信息嵌入容量,同时减少了通信时延。

关键词：隐蔽通信区块链对抗网络信息隐藏

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OSPF路由协议脆弱性研究及分析

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信息安全学报 2023年第2期8卷 42-53页

作者：朱绪全包婉宁张进江逸茗马海龙网络通信与安全紫金山实验室南京210000 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

互联网的高速发展带来了网络规模的持续增长以及拓扑结构的愈加复杂,同时给网络安全提出了巨大的挑战,OSPF(OpenShortestPathFirst)已经成为网络部署中使用最为广泛的路由协议,OSPF等路由协议的安全是网络安全的重要组成部分,没有正确... 详细信息

互联网的高速发展带来了网络规模的持续增长以及拓扑结构的愈加复杂,同时给网络安全提出了巨大的挑战,OSPF(OpenShortestPathFirst)已经成为网络部署中使用最为广泛的路由协议,OSPF等路由协议的安全是网络安全的重要组成部分,没有正确的路由信息,也就没有了网络的安全与稳定。本文论述了OSPF路由协议内在的交互机制,挖掘了自身机制存在的漏洞,深入研究了基于OSPF协议脆弱性的攻击技术,通过分析协议的设计缺陷,突破协议自带的保护机制,扰乱正常协议交互达到攻击目的。本文详细描述了几种典型的攻击原理,在仿真软件中搭建网络环境证实了漏洞的存在。本文对OSPF安全隐患与常见漏洞做了详细的量化评估与分析,基于OSPF漏洞特点对CVSS3.0评分系统进行扩展,创新地增加攻击范围的修正系数,提高了OSPF协议漏洞评价的合理性,量化评估结果能为漏洞防御的研究工作提供指导,对其他路由协议的脆弱性研究分析有积极的示范作用。最后针对本文描述的漏洞提出了相应的安全防范措施,提出一个路由威胁监测预防系统用于路由协议攻击的监测和预防。总之,保护OSPF等路由协议的安全需要建立一个整体的安全观,从多个层面来保障网络安全。

关键词： OSPF协议路由脆弱性评估攻击防范

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基于高阶异构度的执行体动态调度算法

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通信学报 2022年第3期43卷 233-245页

作者：贾洪勇潘云飞刘文贺曾俊杰张建辉郑州大学网络空间安全学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450001

针对当前动态异构冗余系统中异构体调度缺乏动态性和仅考虑二阶异构性,导致系统易被攻击者找到共模漏洞从而攻破系统的问题,提出了一种同时考虑执行体高阶异构度和历史信息的异构执行体动态调度算法——基于高阶异构度的负反馈调度算法... 详细信息

针对当前动态异构冗余系统中异构体调度缺乏动态性和仅考虑二阶异构性,导致系统易被攻击者找到共模漏洞从而攻破系统的问题,提出了一种同时考虑执行体高阶异构度和历史信息的异构执行体动态调度算法——基于高阶异构度的负反馈调度算法。该算法首先计算等待池中执行体的高阶异构度矩阵,然后在每次调度执行体时同时考虑历史威胁和异构体间的高阶异构度来确定调度执行体集。实验表明,结合高阶异构度和历史信息的策略使算法获得了动态性和安全性的平衡,且防御能力较先前算法更优秀。

关键词：拟态防御高阶异构度负反馈动态异构冗余执行体调度

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一种自主可控ATCA平台的高速数据处理方案设计与实现

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电讯技术 2023年第5期63卷 688-694页

作者：高远何赞园李静岩国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003 郑州大学中原网络安全研究院郑州450003

随着国产处理器的不断成熟以及国家信息化建设的自主可控要求提高,基于国产处理器的先进通信计算机架构(Advanced Telecommunications Compute Architecture,ATCA)的产品平台设计成为潮流和趋势。FT-2000/4国产处理器凭借其稳定的性能... 详细信息

随着国产处理器的不断成熟以及国家信息化建设的自主可控要求提高,基于国产处理器的先进通信计算机架构(Advanced Telecommunications Compute Architecture,ATCA)的产品平台设计成为潮流和趋势。FT-2000/4国产处理器凭借其稳定的性能表现被广泛应用于自主可控产品的设计中,但是ATCA平台下,FT-2000/4国产处理器由于传统网络I/O的过高开销,往往无法满足高速线路接入需求,极大限制了其应用场景。针对上述问题,提出了一种基于DPDK软件数据包加速处理技术的数据接入模块设计,并且改进了数据分发策略,提出了一种自适应流量控制算法。实验表明,该模块不仅极大提升了国产化ATCA单板的数据接入能力,自适应流量控制算法也能够通过动态调整数据匹配分发端口的方式,有效缓解流分发策略不合理带来的业务节点超负荷问题。

关键词：先进通信计算机架构(ATCA) 国产处理器高速接入自适应流量控制

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基于多视角IB的安全风险关系抽取研究

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计算机科学 2025年第5期52卷 330-336页

作者：李希望曹培松吴俞颖郭淑明佘维郑州大学网络空间安全学院郑州450000 嵩山实验室郑州450000 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450000

安全风险管理是保障安全的核心任务,传统识别安全风险的方法已经不能满足智能化发展的需求。关系抽取是安全风险识别的方法之一,研究关系抽取对安全风险管理具有重要意义。尽管现有的模型已经取得了较好的性能,但是大多数现有的关系抽... 详细信息

安全风险管理是保障安全的核心任务,传统识别安全风险的方法已经不能满足智能化发展的需求。关系抽取是安全风险识别的方法之一,研究关系抽取对安全风险管理具有重要意义。尽管现有的模型已经取得了较好的性能,但是大多数现有的关系抽取模型忽略了领域实体表征不足的问题,并且数据中存在较多不相关信息。针对该问题,提出了一个基于多视角IB(Information Bottleneck)的安全风险关系抽取模型MIBRE(Multi-view Information Bottleneck for Relation Extraction),它通过融合多视角语义信息来达到增强领域实体语义的目的。这两个视角分别是文本视角和图像视角。为了最大化获取两个视角之间的相关信息,基于信息瓶颈方法构造了一个目标函数,在压缩两个视角信息的同时最大化地保留了相关信息。在两个真实的铁路领域数据集上的实验表明,MIBRE识别的F1值分别达到了64.28%和74.34%,相较于基于异构图的LGGCN模型F1值分别提升了4.41%和2.98%,相较于基于注意力机制的TDGAT模型F1值分别提升了1.89%和1.53%。实验结果验证了所提模型在安全风险识别上的有效性。

关键词：关系抽取信息瓶颈多视角安全风险特征融合

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S3Det：一种基于人工——脉冲神经网络转换的遥感影像目标快速检测模型（英文）

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2025年第5期 713-728页

作者：陈立张帆谢光伟高彦钊祁晓峰孙明乾国家数字交换系统工程技术研究中心复旦大学计算与智能创新学院东南大学网络空间安全学院

人工神经网络（ANN）在遥感影像目标检测方面取得显著进展。然而，低检测效率和高能耗一直是遥感领域的重要瓶颈。脉冲神经网络（SNN）以稀疏脉冲的形式处理信息，为计算机视觉任务带来高效能优势。不过，大部分研究工作集中在简单分类... 详细信息

人工神经网络（ANN）在遥感影像目标检测方面取得显著进展。然而，低检测效率和高能耗一直是遥感领域的重要瓶颈。脉冲神经网络（SNN）以稀疏脉冲的形式处理信息，为计算机视觉任务带来高效能优势。不过，大部分研究工作集中在简单分类任务上，仅有少数研究者将其应用于自然图像的目标检测。本文考虑到生物大脑的简约特性，提出一种人工—脉冲神经网络快速转换方法，用于遥感影像检测。基于群组稀疏特征建立快速稀疏模型进行脉冲序列感知，并对原始图像进行变换域内的稀疏重采样，从而快速感知图像特征和编码的脉冲序列。此外，为满足相关遥感场景中的精度要求，从理论上分析了转换误差，提出通道自衰减加权归一化方法，以消除神经元过度激活。所提遥感影像目标检测模型被称作S3Det。基于一个大型公开遥感数据集的实验表明，S3Det实现了与ANN相似的精度。同时，我们的转换网络稀疏度为原始算法的24.32%；能耗仅为1.46W，是原始算法的1/122。

关键词：遥感影像目标检测脉冲神经网络(SNN) 脉冲序列快速感知通道自衰减归一化

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基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法

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计算机科学 2024年第1期51卷 310-315页

作者：胡斌皓张建朋陈鸿昶郑州大学网络空间安全学院郑州450002 信息工程大学信息技术研究所国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略... 详细信息

随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。

关键词：知识图谱补全生成式对抗网络正类无标签学习负样本抽样

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基于图像降噪与压缩的对抗样本检测方法

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计算机工程 2023年第10期49卷 230-238页

作者：王飞宇张帆杜加玉类红乐祁晓峰信息工程大学信息技术研究所郑州450002 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002 网络通信与安全紫金山实验室南京211111

深度学习在计算机视觉领域的许多成果已广泛应用于现实生活。然而,对抗样本能够让深度学习模型以高置信度产生误判,进而造成严重的安全后果,同时对抗样本检测方法普遍存在计算成本高或依赖样本统计特性等问题。为此,提出一种基于预测不... 详细信息

深度学习在计算机视觉领域的许多成果已广泛应用于现实生活。然而,对抗样本能够让深度学习模型以高置信度产生误判,进而造成严重的安全后果,同时对抗样本检测方法普遍存在计算成本高或依赖样本统计特性等问题。为此,提出一种基于预测不一致的对抗样本检测方法。若将对抗扰动视作不必要的特征,通过图像降噪或压缩技术来压缩样本的特征空间,从而减少对抗扰动。通常压缩特征空间前后的正常样本在深度学习模型中的分类结果差别较小,而相同处理前后对抗样本的分类结果差别较大。通过测量深度学习模型对原输入的预测结果与压缩特征空间后输入预测结果之间的距离来检测对抗攻击,若其大于阈值,则该输入具有对抗性。该检测方法的训练集选取与对抗样本无关,而且无须对原深度学习模型进行调整。实验结果表明,该方法在保证较低假阳性率的同时,能够对快速梯度符号法(FGSM)、JSMA和C&W等经典攻击进行有效检测,在MNIST和CIFAR-10数据集上的平均检测率高达99.77%和87.90%。

关键词：深度学习对抗样本对抗样本检测图像降噪图像压缩

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