检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2009年第11期46卷 1868-1876页

作者：傅建明乔伟高德斌武汉大学计算机学院武汉430072 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 新加坡管理大学新加坡178902

可执行文件比较广泛应用于软件版权检测、恶意软件家族检测、异常检测的模式更新以及补丁分析.传统方法无法满足应用对速度和精度的要求.在函数、基本块和指令级别上设计了一元指令签名、基于函数控制流程图邻接矩阵的函数一元结构签名... 详细信息

可执行文件比较广泛应用于软件版权检测、恶意软件家族检测、异常检测的模式更新以及补丁分析.传统方法无法满足应用对速度和精度的要求.在函数、基本块和指令级别上设计了一元指令签名、基于函数控制流程图邻接矩阵的函数一元结构签名、指令的强/中/弱一元签名,并提出了融合签名和属性的函数匹配算法、基本块匹配算法,从而简化了已有指令比较,可抗指令重排,优于SPP.并通过匹配权统计以及严格的最大唯一匹配策略和Hash进一步降低误报,提高效率.最后,实现原型工具PEDiff,并通过实验证实了该比较方法在速度和精度上具有良好的性能.

关键词：二进制分析反汇编结构签名指令签名控制流程图

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SPRD:基于应用UI和程序依赖图的Android重打包应用快速检测方法

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通信学报 2018年第3期39卷 159-171页

作者：汪润王丽娜唐奔宵赵磊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 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

研究发现重打包应用通常不修改应用用户交互界面(UI,user interface)的结构,提出一种基于应用UI和程序代码的两阶段检测方法。首先,设计了一种基于UI抽象表示的散列快速相似性检测方法,识别UI相似的可疑重打包应用;然后,使用程序依赖图... 详细信息

研究发现重打包应用通常不修改应用用户交互界面(UI,user interface)的结构,提出一种基于应用UI和程序代码的两阶段检测方法。首先,设计了一种基于UI抽象表示的散列快速相似性检测方法,识别UI相似的可疑重打包应用;然后,使用程序依赖图作为应用特征表示,实现细粒度、精准的代码克隆检测。基于所提方法实现了一种原型系统——SPRD(scalable and precise repacking detection),实验验证所提方法具有良好的可扩展性和准确性,可以有效地应用于百万级应用和亿万级代码的大规模应用市场。

关键词：重打包代码克隆用户界面程序依赖图安全与隐私

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结合依存图卷积与文本片段搜索的方面情感三元组抽取

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计算机工程 2023年第4期49卷 61-67页

作者：徐康李霏姬东鸿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430040

现有基于序列标注或文本生成的三元组抽取模型通常未考虑完整文本片段级别的交互,且忽略了句法知识的应用。为解决上述问题,提出一种基于依存图卷积与文本片段搜索的深度学习模型来联合抽取方面情感三元组。通过预训练语言模型BERT编码... 详细信息

现有基于序列标注或文本生成的三元组抽取模型通常未考虑完整文本片段级别的交互,且忽略了句法知识的应用。为解决上述问题,提出一种基于依存图卷积与文本片段搜索的深度学习模型来联合抽取方面情感三元组。通过预训练语言模型BERT编码层学习句子中每个单词的上下文表达,同时利用图卷积神经网络学习句子单词之间的依存关系和句法标签信息,以捕获远距离的方面词与观点词之间的语义关联关系,并采用文本片段搜索构造候选方面词与观点词及其特征表示,最终使用多个分类器同时进行方面词与观点词抽取及情感极性判断。在ASTE-Data-V2数据集上的实验结果表明,该模型在14res、14lap、15res和16res子集上的F1值相比于JET模型提升了10.61、10.54、4.91和8.48个百分点,具有较高的方面情感三元组抽取效率。

关键词：方面情感三元组抽取图卷积神经网络深度学习依存句法分析文本片段搜索

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实现高阶安全的一阶掩码与乱序方法研究

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密码学报 2023年第1期10卷 155-167页

作者：肖冲唐明严飞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

掩码是当前抵御侧信道攻击的可证明安全类防护手段,但实际应用中,高阶掩码由于受到资源开销的限制,通常会和其他轻量化防护结合使用,如掩码与乱序组合的方案.现有掩码与乱序组合方案的安全性评估均基于特定的区分器或特定的攻击技术.本... 详细信息

掩码是当前抵御侧信道攻击的可证明安全类防护手段,但实际应用中,高阶掩码由于受到资源开销的限制,通常会和其他轻量化防护结合使用,如掩码与乱序组合的方案.现有掩码与乱序组合方案的安全性评估均基于特定的区分器或特定的攻击技术.本文从泄露量的角度不依赖于特定的区分器及攻击方法评估这种组合方式,相较于已有基于具体攻击技术的评估更基础且通用,评估结果不会因新型区分器的提出或攻击技术的革新而变化.在噪声模型下对实际泄露量采用噪声指标来进行量化,通过模型规约得到能够同时衡量掩码方案以及防护组合方案的安全水平下界.通过仿真与实测实验来分析防护组合方案中影响安全水平的可配置因素.实验结果证实,组合防护的噪声指标ARE与乱序阶数t呈反比,1阶掩码与乱序的组合防护能达到2阶或3阶掩码的攻击下界m的量级,即达到2阶或3阶安全水平.

关键词：侧信道掩码乱序轻量级防护随机探针模型

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盲环境下的数字图像可信性评估模型研究

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计算机学报 2009年第4期32卷 675-687页

作者：胡东辉王丽娜江夏秋武汉大学计算机学院武汉430079 合肥工业大学计算机与信息学院网络与信息安全研究所合肥230009 空天信息安全及可信计算教育部重点实验室武汉430072

随着各种数字图像处理软件和信息隐藏软件的涌现,数字图像正面临"信任危机".文中从可信的角度考虑数字图像的安全问题,提出盲环境下数字图像可信性评估的概念.文中提出了两类可信性评估模型:可信性判断模型和可信性度量模型.... 详细信息

随着各种数字图像处理软件和信息隐藏软件的涌现,数字图像正面临"信任危机".文中从可信的角度考虑数字图像的安全问题,提出盲环境下数字图像可信性评估的概念.文中提出了两类可信性评估模型:可信性判断模型和可信性度量模型.可信性判断模型在数字图像取证技术的基础上,围绕数字图像的不同生命阶段,判断数字图像是否可信.可信性度量模型分为可信性综合度量模型和可信性历史度量模型两种.文中设计了一种基于隐马尔可夫(HMM)的历史度量模型和一种基于模糊层次分析法的综合度量模型.在所设计模型的基础上,文中进一步研究了盲环境下数字图像可信性评估体系.文中最后通过实验结果验证了所提出的数字图像可信性综合度量模型的有效性.

关键词：数字图像评估模型可信性判断模型可信性历史度量模型可信性综合度量模型

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一种采用硬件虚拟化的内核数据主动保护方法

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四川大学学报（工程科学版） 2014年第1期46卷 8-13页

作者：傅建明沙乐天李鹏伟彭国军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 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉大学软件工程国家重点实验室湖北武汉430072

为保护操作系统内核的完整性,提出了一种基于硬件虚拟化技术的保护方案。该方法对关键寄存器、代码指针表、函数代码等恶意代码攻击的关键点进行识别和放入保护区,利用硬件虚拟化的自动陷入机制检测对保护区的非法篡改。同时,利用单步... 详细信息

为保护操作系统内核的完整性,提出了一种基于硬件虚拟化技术的保护方案。该方法对关键寄存器、代码指针表、函数代码等恶意代码攻击的关键点进行识别和放入保护区,利用硬件虚拟化的自动陷入机制检测对保护区的非法篡改。同时,利用单步执行技术和事件转发技术保障OS其它操作的兼容性。另外,通过保护页的合并减少保护区的长度以提高异常处理的效率。最后,实现了一个采用该技术的原型工具——HV_KDAP,该工具检测了主流的9款Rootkit样本,实验结果证实其增加的负载为12.7%。该工具还可以抑制内核本地权限提升的攻击,以及用于内核攻击的取证。

关键词：硬件虚拟化内核数据完整性 Rootkit检测

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基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测

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计算机工程 2023年第1期49卷 15-21,30页

作者：刘金硕詹岱依邓娟王丽娜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

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络(DNN)在处理海量数据时具有较好的并行计算能力... 详细信息

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络(DNN)在处理海量数据时具有较好的并行计算能力。结合联邦学习框架并将基于自动编码器优化的DNN作为通用模型,建立一种网络入侵检测模型DFC-NID。对初始数据进行符号数据预处理与归一化处理,使用自动编码器技术对DNN实现特征降维,以得到DNN通用模型模块。利用联邦学习特性使得多个参与方使用通用模型参与训练,训练完成后将参数上传至中心服务器并不断迭代更新通用模型,通过Softmax分类器得到最终的分类预测结果。实验结果表明,DFC-NID模型在NSL-KDD与KDDCup99数据集上的准确率平均达到94.1%,与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比,准确率平均提升3.1%,在攻击类DoS与Probe上,DFC-NID的准确率分别达到99.8%与98.7%。此外,相较不使用联邦学习的NO-FC模型,DFC-NID减少了83.9%的训练时间。

关键词：网络入侵检测深度神经网络联邦学习机器学习深度学习

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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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加强大数据在食品安全中应用研究

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中国食品卫生杂志 2020年第3期32卷 223-227页

作者：陶启崔晓晖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

食品安全不仅关系消费者的切身利益,而且影响国家经济和社会稳定。食品安全大数据为食品安全治理提供新机遇,通过对全产业链中数据整合,提升数据分析能力、挖掘深层次信息,为监管者、生产者及消费者提供科学决策建议,实现对食品安全事... 详细信息

食品安全不仅关系消费者的切身利益,而且影响国家经济和社会稳定。食品安全大数据为食品安全治理提供新机遇,通过对全产业链中数据整合,提升数据分析能力、挖掘深层次信息,为监管者、生产者及消费者提供科学决策建议,实现对食品安全事件的及时预警、产品溯源与定责。本文对现有食品安全相关大数据服务平台进行了分析研究,对食品安全大数据应用领域中多源数据处理、可视化、市场机制等挑战问题进行探讨,并展望了食品安全大数据领域未来发展趋势。

关键词：食品安全大数据预警溯源区块链

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基于状态机理论的可信平台模块测试研究

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武汉大学学报（信息科学版） 2008年第10期33卷 1067-1069页

作者：詹静张焕国徐士伟向騻武汉大学计算机学院武汉市430079 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉市430072 武汉大学空天信息安全及可信计算教育部重点实验室武汉市430079

可信平台模块(trusted platform module,TPM)作为可信计算关键部件,对其进行规范符合性测试非常有必要。基于TPM规范进行了一致性测试建模,提出了相关测试策略和测试系统框架。

关键词：状态机理论符合性测试可信平台模块

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