检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第1期47卷 271-278页

作者：张润莲范欣赵昊武小年韦永壮桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541000

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针... 详细信息

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针对Draco算法存在的安全缺陷等问题,该文提出一种基于状态位索引和动态初始化的改进算法Draco-F算法。首先,Draco-F算法通过使用状态位索引的方法增加了选择函数的周期并降低硬件成本;其次,在保障非线性反馈移位寄存器(NFSR)状态位使用均匀性的前提下,Draco-F算法通过简化输出函数进一步降低算法的硬件成本;最后,Draco-F算法引入动态初始化技术以防止密钥回溯。对Draco-F算法的安全性分析和软硬件测试结果表明:相对于Draco算法,Draco-F算法避免了Draco算法的安全漏洞,可以以128 bit的实际内部状态提供128 bit的安全级别;同时,Draco-F算法具有更高的密钥流吞吐率和更小的电路面积。

关键词：流密码初始向量和密钥前缀组合 Draco 状态位索引动态初始化

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静电聚焦脉冲展宽分幅相机中的空间电荷效应

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光学学报 2024年第23期44卷 282-289页

作者：白雁力黄国纯秦兴国桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

静电聚焦脉冲展宽分幅相机是具有长漂移区、电子光学成像系统和超快时间分辨率的二维超快诊断设备,而空间电荷效应引起的时空弥散,是影响其性能提升的重要因素。为研究静电聚焦中的空间电荷效应,采用双静电透镜设计成像系统,分析成像电... 详细信息

静电聚焦脉冲展宽分幅相机是具有长漂移区、电子光学成像系统和超快时间分辨率的二维超快诊断设备,而空间电荷效应引起的时空弥散,是影响其性能提升的重要因素。为研究静电聚焦中的空间电荷效应,采用双静电透镜设计成像系统,分析成像电场中的电子脉冲动态特性;基于电子脉冲电势分布、电场力方程和平均场理论,推导动态空间电荷效应计算方法,分析不同成像电场分布对空间电荷效应时空弥散的影响,并采用与最大值的平均相对误差(MRE)进行量化评价。研究结果显示,由不同间距透镜构成的成像电场分布,不仅引起漂移过程中的电子脉冲发散和聚焦最佳位置变化,而且也对空间电荷效应时空弥散及其均匀性具有显著影响。随着透镜间距由70 mm增加至370 mm,电场分布均匀度逐渐提升,电子脉冲受到的发散和聚焦力逐渐均衡,动态半径变化逐渐平缓。当间距为370 mm时,离轴25 mm区域内的时空弥散在数值上最小,范围分别为0.28~0.45 ps(MRE为22.13%)和2.09~6.34μm(MRE为43.17%);而当间距为310mm时,时空弥散均匀性达到最优,范围分别为0.33~0.44ps(MRE为10.99%)和4.11~8.78μm(MRE为22.94%)。本研究为分析静电聚焦脉冲展宽分幅相机中的空间电荷效应时空弥散及其均匀性,提供了理论参考。

关键词：超快光学超快诊断技术脉冲展宽分幅相机静电聚焦成像系统空间电荷效应

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基于复合混沌系统的S盒构造与优化方法

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 1095-1104页

作者：武小年吴庭黄昭文张润莲桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

S盒是分组密码算法的唯一非线性部件,其优劣决定了密码算法的安全强度。为高效构造密码学性质优良且稳定的S盒,提出一种基于复合混沌系统的8比特S盒构造及优化方法。通过扩展tent混沌映射的值域给出扩展的tent映射,并与扩展的logistic... 详细信息

S盒是分组密码算法的唯一非线性部件,其优劣决定了密码算法的安全强度。为高效构造密码学性质优良且稳定的S盒,提出一种基于复合混沌系统的8比特S盒构造及优化方法。通过扩展tent混沌映射的值域给出扩展的tent映射,并与扩展的logistic映射结合构造了一个具有优秀混沌特性的复合混沌系统;在迭代50次消除混沌系统暂态效应后,利用复合混沌系统产生随机序列构造初始8比特S盒;进一步地,针对密码学性质较差的初始S盒,设计一个用于权衡S盒差分均匀度和线性度的优化目标约束函数,分别根据S盒的差分分布和线性分布情况,搜索使得S盒差分分布和线性分布更均匀的数据进行迭代优化,尽可能地降低S盒的差分均匀度和线性度,提高S盒抵抗差分分析和线性分析的能力。实验测试结果表明,该方法能够对所有密码学性质较差的初始S盒进行性质优化提升,优化后的差分均匀度可以达到8,非线性度达到102;该方法的优化速度快,最少仅需要33次迭代就可以完成优化。

关键词： S盒混沌映射差分均匀度非线性度线性度

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基于深度学习的SM4密码算法新型区分器

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通信学报 2023年第7期44卷 171-184页

作者：王慧娇张鑫韦永壮李灵琛桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对大状态分组密码区分器的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度较高的问题,提出了一种建立长分组和长密钥分组密码算法深度学习区分器模型的方法,构建了SM4算法的神经区分器。借鉴密文差分能够提升区分器性能的思想,将密文对之间的部... 详细信息

针对大状态分组密码区分器的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度较高的问题,提出了一种建立长分组和长密钥分组密码算法深度学习区分器模型的方法,构建了SM4算法的神经区分器。借鉴密文差分能够提升区分器性能的思想,将密文对之间的部分差异信息作为训练数据的一部分,设计了神经区分器新数据输入结构,采用残差神经网络模型建立神经区分器,对长分组的训练数据集进行数据预处理。同时,针对所构建的区分器存在高特异度和低敏感度的现象,提出了一种模型再学习的改进策略。实验结果表明,基于深度学习的区分器模型获得了9轮SM4神经区分器,其4~9轮区分器的准确率最高可达100%、76.14%、65.20%、59.28%、55.89%和53.73%,所获得的差分神经区分器的复杂度和准确率远优于传统差分区分器,也是目前已知针对SM4密码算法最好的神经区分器,证明了深度学习方法在长分组密码安全性分析上的有效性和可行性。

关键词：分组密码深度学习神经区分器 SM4算法复杂度

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三元组约束的类通用扰动人脸图像去识别方法

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中国图象图形学报 2024年第12期29卷 3644-3656页

作者：王慧娇熊卓管军霖蔡鼎王丽桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

目的人脸图像去识别是保护人脸隐私的一种手段,类通用扰动作为人脸图像去识别的一种方法,为每个用户生成专属扰动来抵御深度人脸识别系统的恶意分析行为。针对现有类通用扰动方法存在用户训练数据不足的问题以及进一步提升扰动保护效果... 详细信息

目的人脸图像去识别是保护人脸隐私的一种手段,类通用扰动作为人脸图像去识别的一种方法,为每个用户生成专属扰动来抵御深度人脸识别系统的恶意分析行为。针对现有类通用扰动方法存在用户训练数据不足的问题以及进一步提升扰动保护效果的需要,提出基于三元组损失约束的类通用扰动生成方法,同时引入一种基于特征子空间方法扩充训练数据构建三元组所需的负样本。方法首先将深度神经网络提取的用户人脸图像特征作为正样本,然后对单个用户所有正样本进行仿射组合构建特征子空间,再结合凸优化方法训练样本远离特征子空间,生成负样本扩充训练数据。之后对原始图像叠加随机扰动,提取特征得到待训样本。利用三元组函数约束扰动训练过程,使待训样本远离正样本的同时靠近负样本,并以余弦距离作为指标计算损失值。对训练生成的扰动施加一个缩放变换,得到用户的类通用扰动。结果针对具有不同损失函数(ArcFace、SFace和CosFace)和网络架构(SENet、MobileNet和IResNet)的6个人脸识别模型在2个数据集上进行实验,与相关的4种方法进行比较均取得了最优效果。在Privacy-Commons和Privacy-Celebrities数据集上,相比已知最优的方法,扰动训练效率平均提升了66.5%,保护成功率平均提升了5.76%。结论本文提出的三元组约束扰动生成方法,在兼顾扰动生成效率的同时,既缓解了训练样本不足的问题,又使类通用扰动综合了梯度攻击信息和特征攻击信息,提升了人脸隐私保护效果。

关键词：类通用扰动三元组约束人脸图像去识别数据扩充人脸隐私保护

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面向数据要素流通的区块链数据加速交换方法

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2554-2569页

作者：李振宇丁勇易晨梁海桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 港专学院中国香港999077

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题.从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力.但区块链技术在面对海量的... 详细信息

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题.从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力.但区块链技术在面对海量的数据要素交换时仍需进一步研究以提升效率.因此,针对当前基于区块链的数据要素流通过程中效率偏低问题,提出区块链数据加速交换方法.首先,提出数据要素流通动态位置模型,方便数据交易所进行数据流通方向管理.其次,提出数据要素聚合上传方法,实现针对数据要素附带流通目的地的深层次聚合,以进一步加速区块链数据交换.随后,提出可选自动去重下载方法,以解决数据经区块链流通面临的应用问题.最后,通过一系列实验验证,提出的区块链数据加速交换方法能在已启用区块链交易打包等技术的条件下,进一步提升数据要素交换的效率,其相比于区块链框架所提供的异步数据交换方法,能获取约9.24倍的额外数据交换性能.

关键词：数据要素区块链数据流通数据聚合加速交换

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完全图高阶关系驱动的链接预测

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1825-1835页

作者：张惠鹃黄钦阳胡诗彦杨青张敬伟广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

图卷积网络(graph convolutional network,GCN)因其在处理图数据方面的独特优势而被广泛应用于推荐系统中,它通过利用图中节点之间的依赖关系传播节点属性信息,极大地提高了节点表示的准确度从而提升推荐性能.然而现有基于GCN的推荐方... 详细信息

图卷积网络(graph convolutional network,GCN)因其在处理图数据方面的独特优势而被广泛应用于推荐系统中,它通过利用图中节点之间的依赖关系传播节点属性信息,极大地提高了节点表示的准确度从而提升推荐性能.然而现有基于GCN的推荐方法仍因过平滑问题而难以进行更深层的建模,从而限制了用户与项目间高阶关系的表达.为此,提出了一种基于项目间关系的完全图高阶关系驱动的链接预测(link prediction driven by high-order relations in complete graph,LinkCG)方法.LinkCG通过用户-项目交互图与项目间隐式关联关系全局图组成的异构图预测用户到项目的链接,跳过了中间的用户节点直接利用完全图建模每个用户历史交互的项目间的局部隐式关联关系,获得项目间的高阶关系从而缓解数据稀疏性问题;此外,不同于基于节点嵌入的推荐方法,LinkCG通过赋予项目间的链接权重来表示项目间关系的紧密程度,并根据紧密程度进行链接预测,优化了模型的训练过程.在3个公开数据集上的实验结果表明,LinkCG作为只包含2个超参数的非深度学习模型,与一些先进的基于深度学习的基线方法相比提供了更好的性能.在社交关系数据上的应用进一步表明LinkCG能够从用户历史交互项目中获取足够丰富的用户偏好信息.

关键词：推荐系统链接预测完全图高阶关系关联关系

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GSM-CrackFormer:基于高斯尺度混合模型的多应用场景裂缝检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第12期36卷 2029-2039页

作者：黄廷辉李升典桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541000

传统图像处理方法或机器学习方法解决裂缝检测问题通常仅适应特定场景.随着场景切换,此类方法的检测精度会受到显著的影响,在多应用场景下缺乏鲁棒性.为了适应多应用场景,在原裂缝检测方法CrackFormer基础上进行出改进,提出一种基于高... 详细信息

传统图像处理方法或机器学习方法解决裂缝检测问题通常仅适应特定场景.随着场景切换,此类方法的检测精度会受到显著的影响,在多应用场景下缺乏鲁棒性.为了适应多应用场景,在原裂缝检测方法CrackFormer基础上进行出改进,提出一种基于高斯尺度混合模型的检测方法——GSM-CrackFormer.首先通过高斯尺度混合模型构建描述裂缝特征的高斯分布的模块;然后结合门控机制设计信号转换模块,将由分布生成的裂缝特征信息转化为锐化裂缝语义特征的指导信号,通过新颖的上下采样策略进一步平衡模型感受野与其捕获细节特征能力之间的关系;最后调整损失函数,缓解裂缝像素与非裂缝像素之间不平衡的问题.在多样化场景数据集CrackSeg9k上进行训练和评估的实验结果表明,所提方法优于文中所对比的方法,其全局最佳(ODS)指标达到0.784,单图最佳(OIS)指标达到0.785,平均交并比(MIoU)达到0.828.

关键词：裂缝检测图像处理方法高斯尺度混合模型裂缝检测场景上下采样策略

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基于稀疏重构消歧的偏标记分类算法

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智能系统学报 2023年第4期18卷 708-718页

作者：殷建华刘振丙魏黄曌桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对现有的大多数方法在消歧过程中缺乏对特征空间潜在有用信息的利用和对候选标签不同置信度水平的考虑的问题,本文提出了一种基于稀疏重构消歧的偏标记学习(partial label learning by sparse reconstruction disambiguation,PL-SRD)... 详细信息

针对现有的大多数方法在消歧过程中缺乏对特征空间潜在有用信息的利用和对候选标签不同置信度水平的考虑的问题,本文提出了一种基于稀疏重构消歧的偏标记学习(partial label learning by sparse reconstruction disambiguation,PL-SRD)的新方法,利用特征空间的结构信息促进标签的消歧过程。本文通过对训练样本进行稀疏重构来刻画特征空间的拓扑结构并将其融入到标签消歧过程中;提出一个统一的框架将标签消歧与训练预测模型同时进行。在人工合成和真实数据集上进行的大量实验表明,本文提出的方法比多个现有的偏标记学习算法取得了更好的性能。

关键词：弱监督学习稀疏重构平滑假设标签消歧偏标记学习候选标签特征空间多分类

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基于均匀流型逼近与投影的高级加密标准算法相关功耗分析方法

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计算机应用 2024年

作者：张润莲唐瑞锋王蒿武小年桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

侧信道攻击中所采集能量迹数据的高噪声和高维度，大大降低了侧信道攻击的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题，提出一种基于均匀流型逼近与投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP)的高级加密标准(Advanced Encr... 详细信息

侧信道攻击中所采集能量迹数据的高噪声和高维度，大大降低了侧信道攻击的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题，提出一种基于均匀流型逼近与投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP)的高级加密标准(Advanced Encryption Standard, AES)算法相关功耗分析方法。该方法基于欧氏距离计算能量迹数据的邻近点集合。首先，通过构建邻接图并计算邻近点之间的相似度得到加权邻接图，从而捕获能量迹数据之间的位置关系以保留数据的局部结构特征。其次，利用拉普拉斯矩阵描述邻接图的结构关系，并通过特征分解取特征值较小的特征向量作为初始化的低维数据。同时，为了保留数据的全局结构特征，使用二进制交叉熵作为优化函数调整数据在低维空间中的位置。此外，为了提升计算效率，在梯度下降过程中使用力导向图布局算法。最后，对降维后的数据进行相关功耗攻击恢复密钥。实验测试结果表明，采用UMAP方法能够有效保留原始能量迹数据的局部和全局结构特征；基于UMAP的相关功耗分析方法能够提高能量迹数据和假设功耗泄露模型之间的相关性，减少恢复密钥所需的能量迹条数，恢复单个密钥字节需要的能量迹数量为180条，恢复全部16个密钥字节需要的能量迹数量为700条。相较于等距特征映射降维方法，本方法恢复所有密钥字节所需的能量迹数量减少了36.4%。

关键词：侧信道攻击均匀流型逼近与投影相关功耗分析数据降维加权邻接图

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