检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全学报 2024年第2期9卷 19-35页

作者：王标卫红权王凯刘树新江昊聪中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模... 详细信息

网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模型的构建和输入数据的表现形式,而在改善数据质量以提高谣言识别效果方面的研究很少。基于此,本文将粗糙集理论应用于不完备谣言信息系统进行知识获取与决策,实质上是通过粗糙集理论解决不完备谣言信息系统的不确定性度量,冗余性以及不完备性等问题,以获得高质量的数据,改善谣言检测效果。首先系统总结了粗糙集理论中不确定性度量的方法,包括香农熵、粗糙熵、Liang熵以及信息粒度等四种不确定度量方法,并整理和推导了这四种不确定度量方法从完备信息系统到不完备信息系统的一致性拓展。基于上述总结的四种不确定度量方法,提出了基于最大相关最小冗余(MCMR,Maximum Correlation Minimum Redundancy)的知识约简算法。该方法基于熵度量方式,能够综合考量决策信息与冗余噪音,在UCI及Weibo等8个数据集上实验验证,结果表明本文算法优于几种基线算法,能够有效解决信息系统的冗余性。另外,提出了一种基于极大相容块的不完备决策树算法,在不同缺失程度数据上实验验证,结果表明本文算法能够有效解决信息系统的不完备性。

关键词：谣言检测粗糙集不完备信息系统最大相关最小冗余极大相容块

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IBNAD:一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型

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信息安全学报 2024年第3期9卷 94-112页

作者：张伟露吉立新刘树新李星潘菲胡鑫鑫中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

现有5G(5th GenerationMobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析,但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题,提出一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型。首先,该模型以行为分析为... 详细信息

现有5G(5th GenerationMobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析,但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题,提出一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型。首先,该模型以行为分析为驱动,基于信令流量和网络功能注册数据提取多维属性,通过行为画像来表征网络功能行为模式,并采用集成学习算法RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)进行属性特征选择,降低特征维度的同时筛选出与区分网络功能行为模式高度相关的属性特征。然后,模型基于网络功能交互关系对核心网进行图建模,建模后的图数据融合了网络功能属性信息和交互信息。最后,模型通过基于空间域的图卷积网络聚合邻域节点属性信息和结构信息来融合行为模式特征,新生成的节点表示用于分类,从而将核心网网络功能异常检测问题转化为图节点分类问题。通过在free5GC仿真平台上采集数据,并在搭建的异常检测系统中的实验表明,该模型的异常检测性能优于基于属性特征分析的传统机器学习模型、基于结构特征分析的图嵌入模型及部分5G核心网异常检测模型。10%数据集作为训练集时,所提模型的准确率比支持向量机模型提高6.6%,比Struc2vec模型提高13%,比深度神经网络模型提高8%。

关键词： 5G核心网异常检测行为画像网络建模图神经网络

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RT-NIG:在邻域信息图中重构二元组用于谣言早期检测

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信息安全学报 2024年第6期9卷 140-158页

作者：王标卫红权刘树新王凯江昊聪李燃中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

随着谣言在网络上不断扩散和传播,其危害会越来越大。在谣言尚未传播的最早期,利用源发布账号的用户信息和文本信息对其进行识别并遏止具有十分重要的意义。当前的检测方法局限于自然语言处理技术,注重从文本中提取信息来识别谣言,缺乏... 详细信息

随着谣言在网络上不断扩散和传播,其危害会越来越大。在谣言尚未传播的最早期,利用源发布账号的用户信息和文本信息对其进行识别并遏止具有十分重要的意义。当前的检测方法局限于自然语言处理技术,注重从文本中提取信息来识别谣言,缺乏对用户信息的深度挖掘和有效结合,导致模型的检测性能低。为此,本文提出了一种谣言早期检测的新途径RT-NIG,通过在交叉分布的邻域信息图中重构二元组信息来识别谣言。首先针对谣言传播最初阶段缺乏传播信息,无法形成图结构数据的情景,利用对象的潜在相关性构造虚拟邻域图,解决了数据不确定性以及不完备性等问题;通过图神经网络捕获邻域图中潜在的对象关系,关注用户之间潜在的可信度关系以及文本之间的情感极性关系,在两个邻域信息图中交叉传递用户信息和语义信息,分别重构了用户信息和语义信息;最后通过加权集成的方式,重新构造“用户-推文”二元组信息,有效地结合了这两种信息,并用于下游的谣言分类任务。分别在中文Weibo和英文PHEME两个真实数据集上进行了实验验证,本文方法在准确率、精确率、召回率、F1值等指标上优于多种先进的早期检测方法,在两个数据集上准确率分别比最优的对比方法提升了5%和8%;并且通过消融研究以及超参数分析,进一步证明了用户信息在早期检测中具有的重要作用以及二元组信息重构方式的有效性。针对无传播信息可用的场景,RT-NIG也为其他一些早期检测问题提供了新的解决方法,例如假新闻、网络暴力,误导消息等问题。

关键词：谣言早期检测 RT-NIG 邻域信息图重构二元组图神经网络

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基于外辐射源雷达系统的运动目标位置与速度解耦合估计方法

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电子学报 2023年第11期51卷 3011-3023页

作者：王鼎尹洁昕王叶露徐文艳中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

针对位于地球表面的无线静默目标,本文提出了一种基于外辐射源雷达系统的运动目标定位新方法.与已有大多数定位方法不同,新方法考虑了地面运动目标位置向量与速度向量所需服从的二次等式约束,并且实现了对目标位置与速度的解耦合估计.... 详细信息

针对位于地球表面的无线静默目标,本文提出了一种基于外辐射源雷达系统的运动目标定位新方法.与已有大多数定位方法不同,新方法考虑了地面运动目标位置向量与速度向量所需服从的二次等式约束,并且实现了对目标位置与速度的解耦合估计.文中首先将基于外辐射源雷达系统的非线性观测方程转化为伪线性观测方程,然后利用一阶误差分析方法推导该观测方程中的误差渐近统计特性,并进而构建含双重二次等式约束的目标位置与速度联合估计准则.针对此优化模型,文中提出了一种基于拉格朗日乘子法的目标位置与速度解耦合优化算法,其中仅需对目标位置向量进行迭代计算,而目标速度向量是以闭式解的形式给出,因此可减少迭代初始值的影响与局部收敛的风险.此外,文中还在双重二次等式约束条件下推导了基于外辐射源雷达系统的运动目标定位的克拉美罗界,定量刻画了等式约束所产生的性能增益,并结合一阶误差分析与拉格朗日乘子法证明了新方法的渐近统计有效性.仿真实验结果验证了所提定位方法的优势.

关键词：外辐射源雷达运动目标拉格朗日乘子法理论性能分析克拉美罗界解耦合参数估计

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收发未精确同步条件下非相关多运动辐射源TOAs/FOAs协同定位方法

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电子学报 2024年第2期52卷 550-563页

作者：王鼎尹洁昕郑娜娥杨宾中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类... 详细信息

在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类观测误差的影响,本文针对非相关多运动辐射源定位场景,提出一种基于加权多维标度分析的TOAs/FOAs多辐射源协同定位方法.文中首先通过构造两组标量积矩阵推导定位关系式,然后基于一阶误差分析方法得到该关系式中的误差渐近统计特性,并进而构建联合定位与时钟同步误差校正的优化准则.针对此优化模型,本文提出一种基于正交投影矩阵数学性质的参数解耦合优化算法,可实现对多运动辐射源位置/速度参数与同步误差参数的分步估计,显著降低了参与优化迭代的变量维数.此外,文中还在收发未精确同步条件下推导TOAs/FOAs多辐射源协同定位模型的克拉美罗界,定量证明多辐射源协同定位可以带来性能增益,并且利用一阶误差分析以及正交投影矩阵数学性质证明新方法的渐近统计最优性.仿真实验结果验证所提出的协同定位方法的优越性.

关键词：协同定位到达时间到达频率时钟同步误差加权多维标度分析正交投影矩阵理论性能分析克拉美罗界

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模型误差影响下基于CNN+BiLSTM神经网络的非圆信号目标直接跟踪算法

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电子学报 2024年第4期52卷 1315-1329页

作者：尹洁昕王鼎杨欣杨宾中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001

针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算... 详细信息

针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算法首先利用多运动观测阵列信号各频带间的相关性与辐射源信号的非圆特性,建立模型误差影响下的扩展多站观测矢量;接着利用多个观测时隙内扩展多站观测矢量的信号子空间构造空时特征输入序列;然后设计基于CNN与BiLSTM混合神经网络的直接跟踪模型,通过训练实现对非圆目标的轨迹矢量直接估计.本文算法是从原始数据信号子空间中估计轨迹矢量的直接跟踪模式,相比传统“观测参数估计+滤波轨迹跟踪”的两步估计模式,具有更高的估计精度.由于本文算法在神经网络训练过程中学习到模型误差的信息,因此能够实现对多种误差的校正.仿真结果表明,本文算法较传统两步跟踪算法与现有直接跟踪算法均具有更高的轨迹估计精度,能够明显提升模型误差影响下多站协同跟踪的鲁棒性.

关键词：直接跟踪非圆信号模型误差卷积神经网络双向长短时记忆网络

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面向5G MEC基于行为的用户异常检测方案

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计算机工程 2022年第5期48卷 27-34页

作者：张伟成卫红权刘树新王庚润战略支援部队信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450001

5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热... 详细信息

5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热编码和互信息进行数据预处理和特征选择,并利用极限梯度提升算法训练一个多分类器分类识别进入园区的用户,根据识别结果与用户身份是否一致来判定用户是否异常。在此基础上,通过孤立森林算法对授权用户历史行为数据进行模型训练,从而检测可信任用户的行为是否异常,实现对小型固定园区内未授权用户的识别以及对授权用户异常行为的检测。实验结果表明,该方案可满足边缘计算场景的时间复杂度要求,并且能够有效区分不同用户,分类准确率达到0.953,而对异常行为样本的误报率仅为0.01。

关键词：移动边缘计算用户异常检测孤立森林算法极限梯度提升算法内部威胁检测

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基于集成学习的系统调用实时异常检测框架

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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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提高软件定义网络交换机存储能力的流表压缩算法

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西安交通大学学报 2022年第11期56卷 186-194页

作者：沈剑良王崇越汤先拓张霞中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450003 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

针对目前软件定义网络(SDN)中流表规模不断增大且存储效率较低的问题,提出了一种新的提高SDN交换机存储能力的流表压缩算法。首先对传统前缀编码算法分析,发现2的指数幂(2 n)范围编码后字符串最高有效位递增,且其余低位均为通配符;其次... 详细信息

针对目前软件定义网络(SDN)中流表规模不断增大且存储效率较低的问题,提出了一种新的提高SDN交换机存储能力的流表压缩算法。首先对传统前缀编码算法分析,发现2的指数幂(2 n)范围编码后字符串最高有效位递增,且其余低位均为通配符;其次对流表中范围字段按照2的指数幂进行分割,得到多个范围字段,利用最高位和通配符实现仅用一条表项编码2的指数幂范围字段,其他范围字段采用前缀编码;最后将编码结果存储至不同三态内容寻址存储器,进行分类存储。实验结果表明,与已有的算法相比,所提流表压缩算法在独立于流表内容的基础上具备更高的更新速度与更低的最坏情况拓展比,在防火墙类型规则集编码后平均可减少86%和83%的表项数量,且不需要占用额外比特位,从更细粒度层次实现了存储空间的优化使用,具有良好的应用前景。

关键词：软件定义网络三态内容寻址存储器范围编码流表

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面向软件定义车联网的链路故障快速恢复方法

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计算机应用 2023年第3期43卷 853-859页

作者：顾源张震段通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郑州450002

针对软件定义车联网(SDIV)的车-路实时查询类通信场景中单链路故障的问题,提出一种面向SDIV的链路故障快速恢复方法,综合考虑了链路恢复过程时延和恢复后路径的传输时延。首先,对故障恢复时延建模,将最小化时延的优化目标转化为0-1整数... 详细信息

针对软件定义车联网(SDIV)的车-路实时查询类通信场景中单链路故障的问题,提出一种面向SDIV的链路故障快速恢复方法,综合考虑了链路恢复过程时延和恢复后路径的传输时延。首先,对故障恢复时延建模,将最小化时延的优化目标转化为0-1整数线性规划问题。然后,分析该问题,力图最大化复用已有计算结果,并根据不同情况提出两种算法:在流表更新时延相对路径传输延迟不可被忽略的情况下,提出基于拓扑划分的路径恢复算法(PRA-TP);在流表更新时延相对路径传输延迟较小可被忽略的情况下,提出基于单链路搜索的路径恢复算法(PRA-SLS)。实验结果表明,相较于Dijkstra算法,PRA-TP的计算时延和路径恢复时延分别降低25%和40%,PRA-SLS的计算时延降低60%,可实现快速的汽车端的信息传输单链路故障恢复。

关键词：软件定义车联网车路协同单链路故障故障恢复时延路径恢复

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