检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉大学学报（理学版） 2023年第5期69卷 653-664页

作者：马壮壮杜瑞颖陈晶何琨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 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 武汉大学日照信息技术研究院山东日照276800

为了保证5G专用网络中移动设备的通信安全,第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project,3GPP)提出了5G可扩展认证协议-传输层安全(extensible authentication protocol-transport layer security,EAP-TLS)。然而,现有的针对于5G EAP-TLS协议的研究工作较少且缺乏系统性。因此,对5G EAP-TLS协议进行详细的描述,并对该协议进行全面的形式化建模。对5G规范中涉及的所有协议实体以及证书分发机制进行建模,同时从5G规约中提取并建模了与5G EAPTLS协议相关的安全目标。提出证据搜索策略引导符号分析工具Tamarin Prover进行自动化证据搜索,解决了Tamarin Prover在验证复杂模型时验证过程无法终止的问题,实现了5G EAP-TLS安全目标的自动化验证。通过分析验证结果,发现了5G EAP-TLS协议能够满足机密性目标,但难以满足一些认证性目标,同时,揭示了协议存在拒绝服务(denial of service,DoS)攻击和用户通信数据泄露的隐患。针对发现的问题,提出了相应的补丁方案,并通过提出的证据搜索策略引导分析工具Tamarin Prover自动化验证了该补丁方案的有效性。

关键词： 5G专用网络 EAP-TLS协议形式化分析 Tamarin Prover 自动化验证

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一种SM9算法R-ate对的快速实现方法

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密码学报 2022年第5期9卷 936-948页

作者：胡芯忆何德彪彭聪罗敏黄欣沂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 香港科技大学(广州)信息枢纽人工智能学域广州511455

SM9标识密码算法是一种基于双线性对的公钥密码算法.双线性对是SM9密码算法的核心运算部件,它的性能决定了SM9密码算法的性能.本文基于已有算法优化了十二次扩域的平方运算,设计了一种十二次扩域的等价转换方法,提出了一种面向椭圆曲线... 详细信息

SM9标识密码算法是一种基于双线性对的公钥密码算法.双线性对是SM9密码算法的核心运算部件,它的性能决定了SM9密码算法的性能.本文基于已有算法优化了十二次扩域的平方运算,设计了一种十二次扩域的等价转换方法,提出了一种面向椭圆曲线点乘的稀疏乘法,降低了有限域乘法数量,得到了一种SM9算法双线性对的快速软件实现方法.理论分析显示,本方法的计算复杂度低于现有的实现方法.实验结果显示,本方法计算一次SM9算法双线性对需要的时间为3.389毫秒.

关键词： SM9算法双线性对软件实现 R-ate对

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Kernel-Shapelets:基于卷积网络的特征子序列学习方法

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软件导刊 2023年第4期22卷 8-14页

作者：冯冠玺马超石小川张典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

在时序分类领域中,基于特征子序列的方法因能给出个体分类的局部依据,从而具有较强的可解释性,但计算十分耗时,且分类表现相较于深度学习方法并不占优。深度学习方法虽在分类表现上优于其他方法,但缺乏可解释性。为了提高基于特征子序... 详细信息

在时序分类领域中,基于特征子序列的方法因能给出个体分类的局部依据,从而具有较强的可解释性,但计算十分耗时,且分类表现相较于深度学习方法并不占优。深度学习方法虽在分类表现上优于其他方法,但缺乏可解释性。为了提高基于特征子序列方法的分类表现,增强深度学习方法的可解释性,提出基于CNN网络提取特征子序列的方法Kernel-Shapelets。该方法通过提取CNN的卷积核对应权重并作进一步筛选,从而提取出特征子序列,利用全局最大池化层的输出找出CNN网络的判断依据,从而提高模型的可解释性。通过在UCR时序数据集上进行实验,Kernel-Shapelets方法的平均分类准确率为82%,相比基于特征子序列的最优基准模型提高了15.4%,证明了Kernel-Shapelets能够利用CNN网络的学习能力提取出更有效、更具有辨识性的特征子序列,提取出的特征子序列也提高了CNN网络的可解释性。

关键词：时序数据挖掘时序数据分类深度学习卷积神经网络特征子序列

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基于多掩码与提示句向量融合分类的立场检测

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计算机技术与发展 2023年第12期33卷 156-162页

作者：王正佳李霏姬东鸿滕冲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

立场检测是指分析文本对于某一目标话题表达的立场,立场通常分为支持、反对和其他。近期的工作大多采用BERT等方法提取文本和话题的句语义特征,通常采用BERT首符号隐藏状态或者句子中每个词隐藏状态取平均作为句向量。该文对句向量的获... 详细信息

立场检测是指分析文本对于某一目标话题表达的立场,立场通常分为支持、反对和其他。近期的工作大多采用BERT等方法提取文本和话题的句语义特征,通常采用BERT首符号隐藏状态或者句子中每个词隐藏状态取平均作为句向量。该文对句向量的获取进行了改进,采用提示学习模板获取提示句向量,提高句向量的特征提取效果。设计了一种基于多掩码与提示句向量融合分类的立场检测模型(PBMSV),将提示句向量分类与多掩码的模板-答案器结构提示学习分类结合,向句向量引入文本、话题和立场词信息,融合句向量和答案器分类结果,对模型进行联合优化。在NLPCC中文立场检测数据集上的实验表明,在五个话题单独训练模型的实验中,该文方法与此前最优方法相比在三个目标上取得领先或持平,取得了79.3的总F1值,与最优方法接近,并在句向量对比实验中,验证了提示句向量的优势。

关键词：立场检测深度学习提示学习句向量多掩码

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基于跨设备信任链的无人机系统可信启动方案

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计算机与数字工程 2024年第7期52卷 2101-2107页

作者：蹇奇芮陈泽茂武晓康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 海军工程大学电气工程学院武汉430034

为了保护无人机系统软件的秘密性和完整性,提出了一种基于跨设备信任链的无人机系统可信启动方案。该方案针对无人机和地面站设备的运行环境特点,将无人机设备的可信根分离为秘密性保护和完整性保护两部分,分别存放到无人机和地面站设备... 详细信息

为了保护无人机系统软件的秘密性和完整性,提出了一种基于跨设备信任链的无人机系统可信启动方案。该方案针对无人机和地面站设备的运行环境特点,将无人机设备的可信根分离为秘密性保护和完整性保护两部分,分别存放到无人机和地面站设备中,通过启动时两设备交互校验完成跨设备可信启动,保证系统安全性;通过对系统软件进行多重签名,避免开发商或者用户单方面篡改系统。实验结果表明,该方案能够满足无人机系统软件秘密性和完整性保护需求。

关键词：无人机系统可信计算信任链系统安全软件保护

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Olympic:一种基于多明文的数据对称加密算法

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武汉大学学报（理学版） 2021年第3期67卷 213-220页

作者：陈威薛慧王天宇崔竞松王丽娜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 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

当传统的对称加密算法遭受暴力攻击时,由于被加密的明文信息符合语义特征,攻击者可以从多个候选密钥中识别出正确的密钥以破解密码。为此,本文提出一种基于多明文的数据对称加密算法。该算法可以在一次加密过程中对n(n≥2)对明文和密钥... 详细信息

当传统的对称加密算法遭受暴力攻击时,由于被加密的明文信息符合语义特征,攻击者可以从多个候选密钥中识别出正确的密钥以破解密码。为此,本文提出一种基于多明文的数据对称加密算法。该算法可以在一次加密过程中对n(n≥2)对明文和密钥执行加密操作,产生一个密文,并在解密过程中使用指定密钥对密文进行解密,以获得对应的明文。该算法将一对真正的明文和密钥与另外n-1对虚假的明文和密钥混合在一起进行加密,保证了即使所有明文和密钥都被破解,攻击者也无法确定真正的明文和密钥。另外,该加密算法通过引入密码盐增大破解密钥的难度,以进一步确保密钥的安全性。与传统对称加密算法相比,本文算法在抵御暴力攻击和防篡改方面具有更高的安全性。

关键词：多明文加密安全密钥暴力攻击密码盐

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基于ARM指针认证的信息流控制系统

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郑州大学学报（理学版） 2021年第3期53卷 42-49页

作者：张立强陈青松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湖北武汉430072

为了解决物联网设备中的安全隔离和隐私数据泄露问题,对类Unix操作系统线程中的信息流控制进行研究,基于ARM指针认证的硬件安全扩展和分散式信息流控制模型,通过对线程添加安全标签和完整性标签,实现进程地址空间的细粒度安全隔离,内存... 详细信息

为了解决物联网设备中的安全隔离和隐私数据泄露问题,对类Unix操作系统线程中的信息流控制进行研究,基于ARM指针认证的硬件安全扩展和分散式信息流控制模型,通过对线程添加安全标签和完整性标签,实现进程地址空间的细粒度安全隔离,内存共享保护和安全多线程;通过内核安全原语和安全检查钩子有效防止线程间未授权的数据访问。实验结果表明,基于硬件辅助的信息流控制系统可以获得显著的性能提升,原型系统在实际的物联网程序用例(OpenSSL和Apache HTTP服务器)中,运行时内存占用增加了210 kB,平均性能开销不超过3.66%。

关键词：指针认证分散式信息流控制线程标签安全隔离隐私保护

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可支持公平验证的数据群组灵活协同共享方案

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 40-53页

作者：王树兰甘竞宏赵陈斌邹家须赵国英张应辉深圳技术大学大数据与互联网学院广东深圳518118 深圳大学应用技术学院广东深圳518060 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 西安邮电大学网络空间安全学院陕西西安710121

随着云服务的快速发展,数据的共享和传播受到了广泛关注。基于属性的条件代理重加密(attribute-based conditional proxy re-encryption,AB-CPRE)能安全且高效地实现数据群组共享和传播而被广泛应用。然而,现有的AB-CPRE方案无法实现同... 详细信息

随着云服务的快速发展,数据的共享和传播受到了广泛关注。基于属性的条件代理重加密(attribute-based conditional proxy re-encryption,AB-CPRE)能安全且高效地实现数据群组共享和传播而被广泛应用。然而,现有的AB-CPRE方案无法实现同一组内多个数据传播者协同将数据传播给新的用户组,仅支持单一数据传播者,灵活性差。此外,现有方案中用户生成验证值所需的计算开销随着密文中属性数增加而增加,导致云服务器和用户之间的公平验证效率低。针对上述不足,提出一种可支持公平验证的数据群组灵活协同共享方案。该方案构造了一种协同传播树结构,以实现同一组内多个数据传播者协同将数据传播给新用户组。此外,该方案设计了计算开销恒定的验证值生成机制,使用户仅需常数级计算开销即可生成验证值,从而高效实现云服务器和用户间的公平可验证。最后,形式化安全性证明和性能评估表明,所提方案是可证明安全和公平可验证的,并在验证值生成、重加密密钥生成和解密阶段比现有方案高效。

关键词：协同数据传播基于属性的条件代理重加密协同传播树公平可验证

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新型基于时延的PUF设计

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密码学报 2021年第5期8卷 856-867页

作者：乔彦淇唐明刘树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 密码科学技术国家重点实验室北京100878 武汉大学计算机学院武汉430072

物理不可克隆函数(physical unclonable functions,PUF)具有稳定性、唯一性和不可克隆等特性,这些特性使其能够产生独特的数字签名,因此广泛应用于硬件安全领域(例如IP/IC保护).目前,基于时延的强PUF研究主要包括仲裁器PUF、基于环形振... 详细信息

物理不可克隆函数(physical unclonable functions,PUF)具有稳定性、唯一性和不可克隆等特性,这些特性使其能够产生独特的数字签名,因此广泛应用于硬件安全领域(例如IP/IC保护).目前,基于时延的强PUF研究主要包括仲裁器PUF、基于环形振荡器的PUF(RO PUF)以及毛刺PUF,但是这些PUF硬件资源消耗大.基于此,本文提出一种新型时延的PUF方案,以降低现有PUF的硬件资源消耗并且提高时延PUF类型的唯一性和稳定性.本文使用数字电路中普遍存在的组合电路设计PUF结构—组合电路时延PUF(combinational circuit delay-PUF,CCD-PUF),并且利用影子寄存器捕获组合电路中的时延差异.实验证明,CCD-PUF利用不足整体4%的硬件资源,可使PUF的片间汉明距离达到总PUF位数的49.806%,比仲裁器PUF、RO PUF以及毛刺PUF高约1-3%;且能够使CCD-PUF的稳定性达到98.886%,比仲裁器PUF和毛刺PUF高约2-4%.实验数据表明,CCD-PUF提高了资源使用率,降低硬件资源消耗;在应用方面,CCD-PUF与传统PUF类型相比提高了稳定性和唯一性.

关键词：硬件安全 FPGA 物理不可克隆函数时延序列

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DNNobfus:一种基于混淆的端侧模型保护框架技术研究

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网络与信息安全学报 2024年第2期10卷 143-153页

作者：宋飞扬赵鑫淼严飞程斌林张立强杨小林王洋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 山东大学网络空间安全学院山东青岛266237 浪潮智慧科技有限公司山东济南250101 山东浪潮科学研究院有限公司山东济南250101

人工智能模型自广泛使用以来,面临诸多安全风险。随着深度学习模型大规模在端侧设备上的部署,端侧模型面临新的安全挑战。由于深度神经网络具有相似的结构特征,攻击者得以运用反编译技术以获取模型的结构信息及其参数,从而重建模型。此... 详细信息

人工智能模型自广泛使用以来,面临诸多安全风险。随着深度学习模型大规模在端侧设备上的部署,端侧模型面临新的安全挑战。由于深度神经网络具有相似的结构特征,攻击者得以运用反编译技术以获取模型的结构信息及其参数,从而重建模型。此过程会损害模型的知识产权并使模型面临白盒攻击的风险。针对模型反编译器对模型算子的定位与识别、参数获取、网络拓扑解析过程,提出了一种基于模型编译过程的混淆框架以防御模型提取攻击;在深度学习编译器的前端优化过程中设计并实现了算子混淆、参数混淆和网络拓扑混淆3种混淆手段;采用构造不透明谓词,插入虚假控制流,添加冗余内存访问等手段,干扰模型反编译器对模型的逆向工程。实验结果表明,提出的混淆框架DNNobfus能有效降低前沿的模型反编译工具对模型算子类型及网络连接识别的准确率,分别下降至21.63%和48.24%。此外,该框架平均时间效率为67.93%,平均空间效率为88.37%,均优于混淆工具Obfuscator-LLVM。

关键词：人工智能安全代码混淆逆向工程模型保护

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