检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年

作者：王后珍段小超文嘉明王亚辉张焕国武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室伍伦贡大学计算与信息技术学院信阳师范大学计算机与信息技术学院

随着互联网和大数据时代的到来，数据在传输过程中的安全性和效率问题日益凸显. 作为保障数据完整性并验证发送者身份的核心技术，数字签名显得尤为重要. 与此同时，量子计算机的发展对传统的签名方案构成了巨大威胁. 在这一背景下，美... 详细信息

随着互联网和大数据时代的到来，数据在传输过程中的安全性和效率问题日益凸显. 作为保障数据完整性并验证发送者身份的核心技术，数字签名显得尤为重要. 与此同时，量子计算机的发展对传统的签名方案构成了巨大威胁. 在这一背景下，美国国家标准与技术研究院于2023年公布了基于CRYSTALS-Dilithium算法的抗量子签名标准ML-DSA的草案. 为了使其能更好地应用于海量的数据传输等场景，本文在此基础上设计了一个无陷门在线/离线签名方案，称之为Olithium. 该方案允许签名者在未收到消息时（离线阶段）产生签名的一部分，并在收到消息后（在线阶段）继续完成签名. 最终，能在存储空间小幅增加的前提下，将在线签名时间缩短约50%. 本文还以数字证书颁发场景为例，说明该方案的现实有效性.

关键词：后量子密码在线/离线签名数字证书基于格的密码学优化实现

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基于延迟序列的硬件木马检测方法

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密码学报 2022年第6期9卷 1109-1123页

作者：唐明伍远翔张尧武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072

硬件木马对芯片安全和系统安全都已构成实际危害,基于侧信道的检测方法由于可以覆盖芯片设计多个阶段,且相对容易实现,已经成为主流方法.然而,现有侧信道方法往往需要依赖黄金芯片,而且芯片制造过程的工艺变化和检测时的环境噪声也限制... 详细信息

硬件木马对芯片安全和系统安全都已构成实际危害,基于侧信道的检测方法由于可以覆盖芯片设计多个阶段,且相对容易实现,已经成为主流方法.然而,现有侧信道方法往往需要依赖黄金芯片,而且芯片制造过程的工艺变化和检测时的环境噪声也限制了这些检测的有效性.本文提出了一种基于延迟序列的检测(delay sequence-based detection,DSBD)方法,通过仿真延迟序列预测实测延迟序列,依据序列中每个延迟顺序对的一致性来检测硬件木马.与现有的基于侧信道的检测相比,DSBD是建立在延迟序列而不是单个延迟上的,大大减轻了噪声干扰,并且攻击者难以绕过检测,因为其必须正确猜测延迟序列对应的输入向量.对尺寸与原始主电路尺寸比率为0.76%的硬件木马,实现了在无误检率情况下,以92.5%的检测概率进行检测.如果以提高误检率为代价,可检测的HT精度和检测概率可以进一步提高.

关键词：硬件芯片硬件木马侧信道延迟序列

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基于自集成视觉Transformer的图像检索

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武汉大学学报（工学版） 2024年第12期57卷 1795-1802页

作者：黄溪王先兵林海何涛武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430072 中国科学院计算技术研究所北京100190

视觉Transformer在图像分类任务方面表现出色。相较于卷积神经网络,其结构中的自注意力机制能够有效消除图像中噪声的影响,提取出图像关键特征信息表达。鉴于图像检索任务需要从图像中获取高质量的特征描述向量以提高检索的准确率,提出... 详细信息

视觉Transformer在图像分类任务方面表现出色。相较于卷积神经网络,其结构中的自注意力机制能够有效消除图像中噪声的影响,提取出图像关键特征信息表达。鉴于图像检索任务需要从图像中获取高质量的特征描述向量以提高检索的准确率,提出了一种以视觉Transformer模型为骨干网络的特征提取框架,针对视觉Transformer中的多层自注意力结构,通过自集成的方式融合多个自注意力层的特征输出作为最终图像特征,以提升模型的检索效果。在热门的公开数据集In-shop Clothes Retrieval和Stanford Online Product上进行了实验,结果表明所提方法能够有效提升视觉Transformer提取特征的检索效果,并且优于其他6种先进的图像检索方法。

关键词：视觉Transformer 图像检索自集成自注意力排序损失

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面向新型电力系统的智能终端后门检测方法

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电力建设 2024年第1期45卷 45-55页

作者：谢萱萱李俊娥李福阳许逸凡刘林彬陈锦山空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学国家网络安全学院) 武汉市430072 国网福建省电力有限公司电力科学研究院福州市350000

新型电力系统中,分布式能源的大规模接入扩大了系统暴露面,使得智能终端中的后门极易被攻击者利用。因此,提出了一种结合代码特征和运行状态的智能终端后门检测方法。首先,分析并总结了后门的异常行为及其代码特征,从字符串特征和函数... 详细信息

新型电力系统中,分布式能源的大规模接入扩大了系统暴露面,使得智能终端中的后门极易被攻击者利用。因此,提出了一种结合代码特征和运行状态的智能终端后门检测方法。首先,分析并总结了后门的异常行为及其代码特征,从字符串特征和函数调用序列特征两方面提出了智能终端后门的静态检测方法。然后,针对智能终端功能行为固定的特点,从文件状态、网络状态和隐藏行为三方面提出了基于运行状态的检测方法,通过对后门恶意行为的动态检测实现后门检测,进一步提高检测准确率。实验结果表明,提出的后门检测方法可以有效发现电力智能终端后门的代码和行为,检测准确率为98.5%,误报率为0.8%。

关键词：新型电力系统智能终端后门检测代码特征运行状态

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基于SM2签名的批验签高效实现方案

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信息网络安全 2022年第5期 1-10页

作者：李莉白鹭涂航张标武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072

数字货币交易需要验证多个签名,使用批验签可以缩短计算时间、降低计算负载。文章提出一种高效的SM2批验签方案,利用半标量乘法计算第一签名值对应的椭圆曲线上的点乘运算结果,使用同余多项式和结式验证批量签名的正确性。文章所提方案... 详细信息

数字货币交易需要验证多个签名,使用批验签可以缩短计算时间、降低计算负载。文章提出一种高效的SM2批验签方案,利用半标量乘法计算第一签名值对应的椭圆曲线上的点乘运算结果,使用同余多项式和结式验证批量签名的正确性。文章所提方案对点乘算法、半标量点乘算法、多参数求逆算法和结式计算进行优化设计,并在恩智浦安全智能卡控制器N7121上进行实验。实验结果表明,在系统频率为96 MHz、CPU频率和密码协处理器频率分别为48 MHz和96 MHz、密码协处理器可访问内存空间为4 kB的情况下,文章所提方案同时验签7个SM2签名的模乘数小于13000次,运行时间为128.17 ms,与逐一验证单个签名的方案相比,文章所提方案的计算速度可提升2.1倍。

关键词：数字签名 SM2 批验签数字货币

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面向目标检测的对抗攻击与防御综述

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通信学报 2023年第11期44卷 260-277页

作者：汪欣欣陈晶何琨张子君杜瑞颖李瞧佘计思武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430072 武汉大学日照信息技术研究院山东日照276800 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

针对近年来目标检测对抗攻防领域的研究发展,首先介绍了目标检测及对抗学习的相关术语和概念。其次,按照方法的演进过程,全面回顾并梳理了目标检测中对抗攻击和防御方法的研究成果,特别地,根据攻击者知识及深度学习生命周期,对攻击方法... 详细信息

针对近年来目标检测对抗攻防领域的研究发展,首先介绍了目标检测及对抗学习的相关术语和概念。其次,按照方法的演进过程,全面回顾并梳理了目标检测中对抗攻击和防御方法的研究成果,特别地,根据攻击者知识及深度学习生命周期,对攻击方法和防御策略进行了分类,并对不同方法之间的特点和联系进行了深入分析和讨论。最后,鉴于现有研究的优势和不足,总结了目标检测中对抗攻防研究面临的挑战和有待进一步探索的方向。

关键词：目标检测对抗攻击对抗防御鲁棒性可转移性

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参数解耦在差分隐私保护下的联邦学习中的应用

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计算机科学 2024年第11期51卷 379-388页

作者：王梓行杨敏魏子重空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学国家网络安全学院) 武汉430072 浪潮集团科学研究院济南250101

联邦学习(Federated Learning,FL)是一种先进的隐私保护机器学习技术,其通过多方协作,在无需集中聚合原始数据的情况下,交换模型参数以训练共享模型。尽管在FL中参与方不需要显式地共享数据,但许多研究表明,其仍然面临多种隐私推理攻击... 详细信息

联邦学习(Federated Learning,FL)是一种先进的隐私保护机器学习技术,其通过多方协作,在无需集中聚合原始数据的情况下,交换模型参数以训练共享模型。尽管在FL中参与方不需要显式地共享数据,但许多研究表明,其仍然面临多种隐私推理攻击,从而导致隐私信息泄露。为应对这一问题,学术界提出了多种解决方案。其中,一种严格保障隐私的方法是将本地化差分隐私(Local Differential Privacy,LDP)技术应用于联邦学习。该技术在参与方上传模型参数前对其添加随机噪声,能有效地抵御恶意攻击者的推理攻击。然而,LDP引入的噪声会造成模型性能下降。同时,最新研究指出,这种性能下降与LDP在客户端之间引入了额外的异构性有关。针对LDP使得FL性能下降的问题,提出了差分隐私保护下基于参数解耦的联邦学习方案(PD-LDPFL):除了服务器下发的基础模型外,每个客户端在本地还额外学习了个性化输入和输出模型。该方案在客户端传输时仅上传添加噪声后的基础模型的参数,而个性化模型的参数被保留在本地,自适应改变客户端本地数据的输入和输出分布,缓解LDP引入的额外异构性以减少精度损失。此外,研究发现,即使在采用较高的隐私预算的情况下,该方案也能天然地抵御一些基于梯度的隐私推理攻击,如深度梯度泄露等攻击方法。在MNIST,FMNIST和CIFAR-10这3个常用数据集上进行了实验,结果表明:相比传统的差分隐私联邦学习方法,该方案不仅可以获得更好的性能,而且还提供了额外的安全性。

关键词：联邦学习差分隐私异构性参数解耦隐私保护

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一种SDN环境的SNMP Trap报文聚合方法

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小型微型计算机系统 2023年第9期44卷 2059-2067页

作者：张子尧吴黎兵夏振厂张壮壮武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072

随着物联网和移动互联网的发展,网络设备呈指数级增加,网络规模越来越大,给网络管理带来新的挑战.SNMP能够实现对大规模网络的有效管理,然而,由于被管网元数量众多,SNMP报文流量会增大主干网中的流量开销.为了降低SNMP Agent产生的Trap... 详细信息

随着物联网和移动互联网的发展,网络设备呈指数级增加,网络规模越来越大,给网络管理带来新的挑战.SNMP能够实现对大规模网络的有效管理,然而,由于被管网元数量众多,SNMP报文流量会增大主干网中的流量开销.为了降低SNMP Agent产生的Trap报文给主干网带来的通信开销,本文提出一种基于SDN的Trap报文聚合方法.该方法利用控制器下发流表规则,将Trap报文转发至聚合服务器中进行报文聚合,然后发送至管理站,从而有效减少主干网中的SNMP Trap流量.同时,为了优化传统网络结构下进行网络管理面临的额外开销大、灵活性差、管理站负载高等问题,本文设计了一种基于SDN的网络管理架构.该架构提高了网络管理灵活性,减轻了管理站负载高的问题.实验结果表明,与传统网络管理中被管网元直接将Trap报文发送给管理站的方法相比,基于SDN的Trap报文聚合方法在主干网的Trap流量减少了41.328%,大幅降低了主干网中管理流量的开销.

关键词：网络管理 OpenFlow SNMP Trap 报文聚合

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基于模糊测试的Java反序列化漏洞挖掘

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信息网络安全 2025年第1期25卷 1-12页

作者：王鹃张勃显张志杰谢海宁付金涛王洋武汉大学国家网络安全学院武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 山东浪潮科学研究院有限公司济南250013

随着反序列化技术在Java Web应用开发中的广泛应用,针对Java反序列化机制的攻击也日益增多,已严重威胁Java Web应用的安全性。当前主流的黑名单防范机制无法有效防御未知的反序列化漏洞利用,而现有的Java反序列化漏洞挖掘工具大多依赖... 详细信息

随着反序列化技术在Java Web应用开发中的广泛应用,针对Java反序列化机制的攻击也日益增多,已严重威胁Java Web应用的安全性。当前主流的黑名单防范机制无法有效防御未知的反序列化漏洞利用,而现有的Java反序列化漏洞挖掘工具大多依赖静态分析方法,检测精确度较低。文章提出一种基于模糊测试的Java反序列化漏洞挖掘工具DSM-Fuzz,该工具首先通过对字节码进行双向追踪污点分析,提取所有可能与反序列化相关的函数调用链。然后,利用基于TrustRank算法的函数权值分配策略,评估函数与反序列化调用链的关联性,并根据相关性权值对模糊测试种子分配能量。为进一步优化测试用例的语法结构和语义特征,文章设计并实现了一种基于反序列化特征的种子变异算法。该算法利用反序列化的Java对象内部特征优化种子变异过程,并引导模糊测试策略对反序列化漏洞调用链进行路径突破。实验结果表明,DSM-Fuzz在漏洞相关代码覆盖量方面较其他工具提高了约90%。此外,该工具还在多个主流Java库中成功检测出50%的已知反序列化漏洞,检测精确度显著优于其他漏洞检测工具。因此,DSM-Fuzz可有效辅助Java反序列化漏洞的检测和防护。

关键词： Java反序列化漏洞模糊测试污点分析漏洞挖掘程序调用图

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基于秘密共享的多因素区块链私钥保护方案

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计算机科学 2023年第6期50卷 307-312页

作者：肖健杨敏武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

针对区块链缺少恢复机制导致用户私钥一旦丢失就难以找回的问题,提出了一种基于口令、秘密问题和指纹的多因素区块链私钥保护方案。该方案无需用户存储额外信息且可以完全在线上实施,并采用了抗遗忘的因素访问策略。在注册阶段,用户需... 详细信息

针对区块链缺少恢复机制导致用户私钥一旦丢失就难以找回的问题,提出了一种基于口令、秘密问题和指纹的多因素区块链私钥保护方案。该方案无需用户存储额外信息且可以完全在线上实施,并采用了抗遗忘的因素访问策略。在注册阶段,用户需要提供所有因素信息(包括口令、秘密问题和指纹)以及区块链私钥,并使用秘密共享方案为一组服务器分配秘密份额。在恢复阶段,用户仅需要提供部分因素并向多个服务器发送恢复申请,即可获得其秘密份额的信息并以此重构出区块链私钥。实验结果和启发式安全分析表明,该方案中客户端和服务端的计算开销都在毫秒级,可以抵抗已知攻击且通过支持多因素提供了更好的安全性。

关键词：多因素区块链私钥保护秘密共享口令保护秘密共享模糊提取

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