检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2024年第2期52卷 564-573页

作者：何琨佘计思张子君陈晶汪欣欣杜瑞颖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

近年来,物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁,没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别,因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者... 详细信息

近年来,物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁,没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别,因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者发现.为了解决这个问题,本文提出了一种基于引导的扩散模型的自然对抗补丁生成方法.具体而言,本文通过解析目标检测器的输出构建预测对抗补丁攻击成功率的预测器,利用该预测器的梯度作为条件引导预训练的扩散模型的逆扩散过程,从而生成自然度更高且保持高攻击成功率的对抗补丁.本文在数字世界和物理世界中进行了广泛的实验,评估了对抗补丁针对各种目标检测模型的攻击效果以及对抗补丁的自然度.实验结果表明,通过将所构建的攻击成功率预测器与扩散模型相结合,本文的方法能够生成比现有方案更自然的对抗补丁,同时保持攻击性能.

关键词：目标检测对抗补丁扩散模型对抗样本对抗攻击深度学习

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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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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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一种去中心化且可追责的可编辑区块链方案

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武汉大学学报（理学版） 2024年第4期70卷 413-420页

作者：赖明曦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空间安全学院湖北武汉430072

区块链具有不可修改特性,能永久保存链上数据的同时,也导致了链上的有害数据无法删除、错误数据无法更新。已有的可编辑区块链研究实现了区块链数据可编辑的功能,但是存在编辑权力中心化的问题,这与区块链去中心化的理念不符。同时,现... 详细信息

区块链具有不可修改特性,能永久保存链上数据的同时,也导致了链上的有害数据无法删除、错误数据无法更新。已有的可编辑区块链研究实现了区块链数据可编辑的功能,但是存在编辑权力中心化的问题,这与区块链去中心化的理念不符。同时,现有方案在验证编辑区块时,存在无法追责的问题。为此,提出了一种去中心化且可追责的可编辑区块链方案。该方案设计了去中心化的变色龙哈希函数,通过多个用户节点协同生成变色龙哈希陷门,以实现去中心化的方式管理陷门。增加随机选择阶段和对编辑节点的审查追责阶段,实现对编辑权力的可控监管。对本方案进行了安全性分析,分析结果表明该方案兼具可编辑性和可行性,并以各个阶段的算法运行时间为评估指标,与现有可编辑区块链方案进行了对比实验,实验结果表明该方案具有比较好的运行效率。

关键词：可编辑区块链去中心化变色龙哈希密钥管理

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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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基于局部增强的时序数据对抗样本生成方法

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计算机应用 2025年第5期 1573-1581页

作者：李雪莹杨琨涂国庆刘树波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大学计算机学院

深度神经网络（DNN）极易遭受对抗攻击，进而引起时序数据分类任务中的安全问题。基于梯度的攻击方法可以快速地生成对抗样本，但需要不断访问模型内部信息；基于生成的攻击方法在模型训练完成之后无须访问模型内部信息，但存在隐蔽性... 详细信息

深度神经网络（DNN）极易遭受对抗攻击，进而引起时序数据分类任务中的安全问题。基于梯度的攻击方法可以快速地生成对抗样本，但需要不断访问模型内部信息；基于生成的攻击方法在模型训练完成之后无须访问模型内部信息，但存在隐蔽性和迁移性较差等问题。针对以上问题，基于生成式攻击方法 AdvGAN提出一种基于局部增强的时序数据对抗样本生成方法，其中的局部增强策略将其他类别数据的信息注入原样本中，并利用增强后的数据执行灰盒攻击；而攻击模型不仅可以利用原样本信息，还能利用其他类别样本的分布信息，进而提升模型的攻击能力和迁移能力。在UCR数据集上的实验结果表明，所提方法平均0.027 s即可生成一个对抗样本；在27个数据集中，它的攻击成功率分别在18、25和13个数据集上优于快速梯度符号法（FGSM）、AdvGAN和GATN(Gradient Adversarial Transformation Network)方法；它的生成对抗样本的均方误差（MSE）分别在20和27个数据集上明显小于AdvGAN和GATN方法；在21个数据集中，它的迁移成功率分别在18和11个数据集上优于AdvGAN和FGSM方法，且在9个数据集上的迁移攻击成功率达到25%以上。可见，所提方法在保证对抗样本生成速度的同时，提高了对抗样本的隐蔽性并保持有竞争力的攻击效果。

关键词：时序数据深度学习对抗样本数据增强灰盒攻击

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基于Bert和BiLSTM-CRF的APT攻击实体识别及对齐研究

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通信学报 2022年第6期43卷 58-70页

作者：杨秀璋彭国军李子川吕杨琦刘思德李晨光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 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

针对高级可持续威胁(APT)分析报告未被有效利用,缺乏自动化方法生成结构化知识并形成黑客组织特征画像问题,提出一种融合实体识别和实体对齐的APT攻击知识自动抽取方法。首先,结合APT攻击特点设计12种实体类别;其次,构建融合Bert、双向... 详细信息

针对高级可持续威胁(APT)分析报告未被有效利用,缺乏自动化方法生成结构化知识并形成黑客组织特征画像问题,提出一种融合实体识别和实体对齐的APT攻击知识自动抽取方法。首先,结合APT攻击特点设计12种实体类别;其次,构建融合Bert、双向长短期记忆(BiLSTM)网络和条件随机场(CRF)的APT攻击实体识别模型,利用Bert预训练标注语料,BiLSTM学习上下文语义信息,注意力机制突出关键特征,再由CRF识别实体;最后,结合实体对齐方法来生成不同APT组织的结构化知识。实验结果表明,所提方法能有效识别APT攻击实体,其精确率、召回率和F1值分别为0.9296、0.8733和0.9006,均优于现有模型。此外,所提方法能在少量样本标注的情况下自动抽取高级可持续威胁知识,通过实体对齐能生成常见APT组织的结构化特征画像,从而为后续APT攻击知识图谱构建和攻击溯源提供支撑。

关键词：高级可持续威胁威胁情报抽取实体识别实体对齐深度学习

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基于特征功能函数的APT样本分类方法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第2期55卷 10-17,24页

作者：吕杨琦王张宜杨秀璋宋文纳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 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

APT攻击对网络空间构成严重威胁,APT组织通常会复用恶意功能代码。首先对大量威胁情报进行调研,总结了APT样本的8大类功能,构建各类功能的静态检测规则,并提取样本的功能函数。接着标准化处理函数的汇编代码和计算其模糊哈希,构建APT组... 详细信息

APT攻击对网络空间构成严重威胁,APT组织通常会复用恶意功能代码。首先对大量威胁情报进行调研,总结了APT样本的8大类功能,构建各类功能的静态检测规则,并提取样本的功能函数。接着标准化处理函数的汇编代码和计算其模糊哈希,构建APT组织的特征功能指纹库。最后根据待分类样本与APT组织指纹库的匹配程度确定样本组织。实验结果表明,所提方法的准确率为92%,能有效实现对APT样本的组织分类和溯源。

关键词： APT样本分类模糊哈希特征功能函数威胁情报攻击溯源

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面向HDF5格式预训练模型的模糊测试方法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第1期55卷 1-7页

作者：严飞瞿铸枫张立强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

使用模糊测试对HDF5文件格式的相关程序与工具集进行漏洞检测,并对模糊测试在HDF5输入上的性能优化方案进行研究。通过轻量级文件结构分析,精简模糊测试的确定性变异阶段,从而将模糊测试的注意力集中在更有价值的区域,减少无意义的变异... 详细信息

使用模糊测试对HDF5文件格式的相关程序与工具集进行漏洞检测,并对模糊测试在HDF5输入上的性能优化方案进行研究。通过轻量级文件结构分析,精简模糊测试的确定性变异阶段,从而将模糊测试的注意力集中在更有价值的区域,减少无意义的变异与执行尝试次数;提出一系列HDF5文件格式敏感的变异策略,在模糊测试的随机变异阶段,使变异生成的输入更可能被程序的解析逻辑所接受,从而探索更深层代码。相比传统模糊测试框架,实现的原型框架HDFL可以保证极小的覆盖率与崩溃数量损耗,提高模糊测试的效率。

关键词：模糊测试 HDF5 深度学习模型漏洞检测

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基于全系统模拟的OP-TEE内核模糊测试方法

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信息安全学报 2023年第4期8卷 85-98页

作者：王丽娜谢辉华余荣威张桐赵敬昌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大学国家网络安全学院武汉430072 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

OP-TEE(Open Portable Trusted Execution Environment)是运行于基于TrustZone的可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)中的开源可信操作系统。OP-TEE虽然运行于TEE侧,但仍存在漏洞从而遭受来自于富执行环境(Rich Execution Environment,REE)的攻击。模糊测试是一种常用的漏洞发现方法,但由于TEE与REE的高度隔离,REE侧的模糊测试工具难以直接测试OP-TEE,且现有基于OP-TEE源码插桩的模糊测试方法存在依赖源码和专业领域知识且崩溃容忍度低的问题。本文基于全系统模拟,模拟OP-TEE依赖的环境,提出了对OP-TEE内核模糊测试的方法。该方法将OP-TEE托管在模拟环境中并追踪其执行过程,模糊测试工具在模拟环境外观测执行过程并以此生成测试用例。该方法通过设计实现模拟环境内外通信组件,将模拟环境内OP-TEE的系统调用暴露给模拟环境外的模糊测试工具,使得模糊测试工具能够对OP-TEE内核进行模糊测试。同时针对模糊测试过程中单个用例测试耗时较长的问题,设计实现了预翻译优化机制以减少测试过程中的耗时。实验验证了方案可行性,评测了预翻译优化的效果,并评估了方案的漏洞发现能力,同时对比现有方案OP-TEE Fuzzer进行了性能测试。实验结果表明,本文方案具有检出崩溃以及发现潜在漏洞的能力,预翻译优化机制能平均减少19.05%执行耗时,且实际性能优于OP-TEE Fuzzer,其中吞吐量与OP-TEE Fuzzer相比提高了104%。

关键词：可信执行环境 OP-TEE 全系统模拟模糊测试

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