检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第3期48卷 694-720页

作者：肖冲唐明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

侧信道分析(SCA)已成为威胁现代密码系统安全的重大隐患,驱使相关防护对策与泄漏检测技术不断完善。受益于神经网络的快速普及与发展,基于深度学习的侧信道分析(DL-SCA)进入快速发展的阶段。深度学习技术的引入在放大侧信道攻击的潜在... 详细信息

侧信道分析(SCA)已成为威胁现代密码系统安全的重大隐患,驱使相关防护对策与泄漏检测技术不断完善。受益于神经网络的快速普及与发展,基于深度学习的侧信道分析(DL-SCA)进入快速发展的阶段。深度学习技术的引入在放大侧信道攻击的潜在威胁的同时也降低了其攻击门槛,进而推动侧信道防护与检测技术的革新。本文将从攻击、防护和检测三方面入手,详细介绍基于深度学习技术的侧信道领域创新,总结当前研究趋势,并展望未来的发展潜力。依据逐年的统计数据,本文总结了当前的热点研究方向、分析未来发展趋势并为薄弱研究方向提供可行的技术路线。

关键词：侧信道分析深度学习建模侧信道分析非建模侧信道分析侧信道防护泄漏检测

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基于位置感知时空图卷积网络的交通流预测

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数据分析与知识发现 2025年第2期9卷 94-105页

作者：王子彤李晨亮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 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

【目的】为更灵活地捕捉交通流数据的时空特征,实现更精确的多变量交通流预测,本文提出一种位置感知时空图卷积网络多变量时间序列预测模型PASTGCN。【方法】将交通流时序数据的空间位置和周期性时间特征表示为显式时空位置嵌入;在时空... 详细信息

【目的】为更灵活地捕捉交通流数据的时空特征,实现更精确的多变量交通流预测,本文提出一种位置感知时空图卷积网络多变量时间序列预测模型PASTGCN。【方法】将交通流时序数据的空间位置和周期性时间特征表示为显式时空位置嵌入;在时空卷积结构基础上,在时间卷积网络中引入空间信息,实现空间感知的时间序列建模。考虑到空间关系的动态变化,使用静态和动态的双重图学习方法捕捉空间依赖。【结果】在两个真实世界交通流数据集上进行实验,结果表明PASTGCN模型能有效预测多变量交通流速,误差对比现有深度学习模型最好可降低1.59%。【局限】实验数据集有限,图学习方法及多次图卷积使算法的时间复杂度较高。【结论】PASTGCN模型能有效利用时空位置信息实现更准确的时空交通流预测。

关键词：时间序列预测图卷积网络时间卷积网络深度学习

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面向Keystone TEE的高性能异步边缘调用机制

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 328-340页

作者：王占坤赵波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

基于硬件安全的可信执行环境是保护数据安全和隐私的重要技术手段,Keystone是RISC-V平台上最流行的TEE方案。但是目前Keystone只能实现从安全世界调用非安全世界的函数,无法执行相反的过程;并且一次OCALL操作至少需要八次特权级转换,性... 详细信息

基于硬件安全的可信执行环境是保护数据安全和隐私的重要技术手段,Keystone是RISC-V平台上最流行的TEE方案。但是目前Keystone只能实现从安全世界调用非安全世界的函数,无法执行相反的过程;并且一次OCALL操作至少需要八次特权级转换,性能开销很高。针对这些问题,提出了一种基于用户态中断的异步边缘调用机制,不仅实现了对ECALL操作的支持,而且避免了CPU的特权级切换,极大提高了ECALL/OCALL效率。为了实现异步边缘调用,在安全世界中实现了用户态中断的委托与触发机制,并利用核间中断实现了异步ECALL/OCALL的事件通知;在Keystone共享内存的基础上设计了内存管理器,提供了异步边缘调用时的数据传递方案,并改进了共享内存的安全设计;基于QEMU对系统原型进行了实现,测试结果表明,异步ECALL/OCALL相比Keystone的同步OCALL性能提升了4倍。

关键词：用户态中断核间中断可信执行环境异步调用

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基于开放域知识图谱嵌入的网络舆情人名消歧模型

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武汉大学学报(工学版) 2025年第2期58卷 316-324页

作者：刘金硕张思奇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

针对网络舆情热点人名消歧任务难以有效获取和融合文本及外部特征的问题,提出了开放域知识图谱嵌入的方法。构建了新的知识图谱嵌入模型TransOD,将原本的知识嵌入投影到基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representati... 详细信息

针对网络舆情热点人名消歧任务难以有效获取和融合文本及外部特征的问题,提出了开放域知识图谱嵌入的方法。构建了新的知识图谱嵌入模型TransOD,将原本的知识嵌入投影到基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations for transformers,BERT)语义空间,采用多维高斯分布表示开放域实体和关系的不确定性,充分利用并结构化地理解语义信息,获取特征向量。随后定义了文本间相似度的计算方法,并通过设计聚类方法实现消歧。在网络人物搜索评测会议(web people search evaluation campaign,WePS)3年的评测数据集上,F0.5值较现有最优方法分别提升了0.034、0.043和0.102。同时验证了TransOD的开放域链接预测效果相较于现有的最优知识图谱嵌入方法,平均倒数排名(mean reciprocal rank,MRR)、Hits@1和Hits@10分别提升了0.049、19.3%和4.8%,开放域三元组补全的准确率提升了11.7%。

关键词：网络舆情人名消歧知识图谱知识图谱嵌入开放域任务聚类

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基于LLM的多媒体原生库模糊测试研究

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信息网络安全 2025年第3期 403-414页

作者：解梦飞傅建明姚人懿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

多媒体原生库通过C/C++语言直接操作底层系统资源,在显著提升音视频数据处理效率的同时,也引入了持久的内存安全威胁。然而,现有的原生库模糊测试研究不仅缺乏对多媒体库的针对性,还难以实现对闭源二进制程序的运行时监控机制。文章提... 详细信息

多媒体原生库通过C/C++语言直接操作底层系统资源,在显著提升音视频数据处理效率的同时,也引入了持久的内存安全威胁。然而,现有的原生库模糊测试研究不仅缺乏对多媒体库的针对性,还难以实现对闭源二进制程序的运行时监控机制。文章提出一种基于LLM的多媒体原生库模糊测试方案MediaFuzzer,通过自启发式的LLM问询方案,MediaFuzzer能够准确提取蕴含在函数签名中的功能语义信息,并进一步筛选出潜在的多媒体原生库函数作为执行入口。随后,MediaFuzzer设计并实现了基于模拟执行的模糊测试框架,能够在系统依赖、内存管控和代码执行3个层次构建完整的运行时监控机制,从而实现覆盖率导向的输入变异以及主动捕获内存异常行为。实验结果表明,MediaFuzzer从500个移动应用中识别出7类共1557个多媒体函数,成功挖掘到WhatsApp中的1个已公开漏洞以及包括微信在内的3个零日漏洞。

关键词：多媒体原生库模糊测试内存安全大语言模型

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面向APT攻击的溯源和推理研究综述

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软件学报 2025年第1期36卷 203-252页

作者：杨秀璋彭国军刘思德田杨李晨光傅建明武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 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) 湖北武汉430072 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵州贵阳550025

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主... 详细信息

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主,缺乏全面及深入地梳理APT攻击溯源和推理领域的工作.基于此,围绕APT攻击的溯源和推理的智能化方法开展综述性研究.首先,提出APT攻击防御链,有效地将APT攻击检测、溯源和推理进行区分和关联;其次,详细比较APT攻击检测4个任务的相关工作;然后,系统总结面向区域、组织、攻击者、地址和攻击模型的APT攻击溯源工作;再次,将APT攻击推理划分为攻击意图推理、攻击路径感知、攻击场景还原、攻击阻断和反制这4个方面,对相关研究进行详细总结和对比;最后,讨论APT攻击防御领域的热点主题、发展趋势和挑战.

关键词：高级可持续威胁网络安全攻击溯源攻击推理人工智能

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基于数据流分割和能耗感知的异构服务器系统任务调度

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计算机科学 2025年第2期52卷 291-298页

作者：杨晨肖晶王密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 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430072

异构服务器平台为大型系统提供了强大的计算能力,但也带来了系统复杂性和能耗管理方面的挑战。针对异构服务器系统中的依赖任务,深入探讨了基于数据流分割的能耗感知调度问题。首先,对系统环境、依赖任务及数据流传输模式进行了建模,并... 详细信息

异构服务器平台为大型系统提供了强大的计算能力,但也带来了系统复杂性和能耗管理方面的挑战。针对异构服务器系统中的依赖任务,深入探讨了基于数据流分割的能耗感知调度问题。首先,对系统环境、依赖任务及数据流传输模式进行了建模,并将能耗感知调度问题表述为一个约束优化问题,以最小化任务的调度完成时间。随后,提出了一种基于数据流分割和任务优先级策略的能耗感知调度算法DSEA。该算法通过优化数据流分割策略、任务优先级和基于权重的能耗分配,为每个任务寻找近似最优的启动时间和服务器分配方案。为了验证所提方法的有效性,从阿里巴巴集群数据集中随机选取了1000个不同长度范围的作业进行仿真实验。实验结果表明,DSEA算法在不同应用场景下较3种现有算法表现出显著的性能优势。

关键词：异构服务器能耗感知数据流分割依赖任务调度任务优先级

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Olithium：基于格的无陷门在线/离线签名方案

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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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基于音脸协同对比学习的深度伪造检测算法

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武汉大学学报(理学版) 2025年第2期 173-186页

作者：李志鲲叶登攀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

主流的伪造检测方法从视觉单模态出发，通过检测视频帧中的伪影进行伪造检测，然而不同伪造方法会引入不同的伪影，导致这类方法有受限的性能和较差的泛化能力。同时，当前利用音频信息进行伪造检测的工作并没有充分利用音频信息发掘视... 详细信息

主流的伪造检测方法从视觉单模态出发，通过检测视频帧中的伪影进行伪造检测，然而不同伪造方法会引入不同的伪影，导致这类方法有受限的性能和较差的泛化能力。同时，当前利用音频信息进行伪造检测的工作并没有充分利用音频信息发掘视觉模态的篡改。观察到自然视频中的音频和人脸具有内在协同性，而伪造方法均会对这种特性造成破坏，因此本文提出了一种音脸协同驱动的深度伪造检测算法，称为SFSD(Speech-Face Synergy Detect)。该算法提出了音脸协同对比学习策略，在通用视频数据集上构建样本，模拟伪造方法对音脸协同性的破坏，实现了对大量无标注真实视频的利用，提升了模型性能和泛化能力。算法构建了多模态模型SFformer(Speech-Face Transformer)，其通过注意力瓶颈引导音脸模态浓缩并交融必要的信息，减少冗余信息的干扰，提升了模型的特征提取能力并改进了检测性能。在公开数据集FakeAVCeleb上的大量实验表明，SFSD在预训练后准确率为72.12%，超越部分基准方法；在经过迁移训练后准确率达到89.51%，高于先前工作，并且泛化能力有所提升。

关键词：伪造检测对比学习多模态融合

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