检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于扩散模型的室内定位射频指纹数据增强方法

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通信学报 2023年第11期44卷 201-212页

作者：艾浩军曾维珂陶荆杰徐锦盈常含笑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

射频指纹室内定位方法通过在离线阶段采集足量信号指纹建立密集指纹库保证定位精度。为降低指纹采集成本,提出一种基于扩散模型的射频指纹数据增强方法(FPDiffusion)。首先建立指纹序列的时序图表示,通过高斯加噪方法实现扩散模型的前... 详细信息

射频指纹室内定位方法通过在离线阶段采集足量信号指纹建立密集指纹库保证定位精度。为降低指纹采集成本,提出一种基于扩散模型的射频指纹数据增强方法(FPDiffusion)。首先建立指纹序列的时序图表示,通过高斯加噪方法实现扩散模型的前向过程,反向过程采用U型自编码器网络,根据射频指纹特性设计了网络的损失函数,最后给出了基于稀疏指纹生成稠密指纹的计算过程。实验结果表明,在仅有少量有标签指纹的情况下,FPDiffusion方法在K-近邻(KNN)和卷积神经网络(CNN)算法上的定位误差降低率分别达到76%和28%,在KNN上的定位精度相比高斯过程回归(GPR)和GPR-GAN方法有显著提升。

关键词：扩散模型数据增强射频指纹室内定位

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微架构安全漏洞攻击技术综述

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密码学报(中英文) 2024年第6期11卷 1199-1232页

作者：王泉成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

随着研究人员发现越来越多存在信息泄漏的微架构优化设计,相关攻击技术与防御技术的研究也成为学术界和工业界研究的热点.本文从处理器微架构设计的角度出发,按照时间侧信道攻击、暂态攻击和隐蔽信道攻击的分类模式,系统性地归纳研究人... 详细信息

随着研究人员发现越来越多存在信息泄漏的微架构优化设计,相关攻击技术与防御技术的研究也成为学术界和工业界研究的热点.本文从处理器微架构设计的角度出发,按照时间侧信道攻击、暂态攻击和隐蔽信道攻击的分类模式,系统性地归纳研究人员已经发现的微架构安全漏洞的攻击技术,包括攻击分类、对应漏洞、攻击原理、受威胁的安全机制.然后,基于微架构攻击利用的微架构漏洞以及攻击原理,提出了一种用于分析处理器微架构的脆弱性的有向无环图模型.该模型将攻击流程中的操作与处理器微架构的共享资源相结合,并且对每类微架构攻击分别建模,从而可以更好地理解微架构攻击的根本原因和攻击原理.此外,还从漏洞验证、防护评估等多个角度分析了有向无环图模型的应用优势,并提出一种新型的微架构攻击与一种缓存时间侧信道防护策略.最后,从攻击和防御两个方向展望了处理器安全领域未来的研究方向和发展趋势.

关键词：处理器安全微架构设计侧信道攻击暂态攻击隐蔽信道攻击系统安全

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面向多样化编译环境的恶意代码同源性分析

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信息安全学报 2024年第6期9卷 28-42页

作者：刘昕仪彭国军刘思德杨秀璋傅建明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

随着恶意样本数量的急剧增加,为减少人工溯源的工作量,恶意代码同源性分析研究的重要性日益凸显。然而,攻击者在复用恶意代码时,需针对不同的攻击场景设置特定的编译环境,这会造成同源二进制在语法和结构层面存在很大差异,降低恶意代码... 详细信息

随着恶意样本数量的急剧增加,为减少人工溯源的工作量,恶意代码同源性分析研究的重要性日益凸显。然而,攻击者在复用恶意代码时,需针对不同的攻击场景设置特定的编译环境,这会造成同源二进制在语法和结构层面存在很大差异,降低恶意代码同源性分析的准确率。为解决此问题,本文通过分析编译环境对二进制生成带来的影响,实现了一个准确、无监督、高效的恶意代码同源性分析方案。本文采用二进制提升与重优化技术将其统一到中间表示层,一定程度上消除语法、结构层面的改变。针对传统CBOW模型学习代码单词语义的不足,提出指令级的上下文语义学习方案,并考虑到出现上下文无关指令的小概率事件,结合SIF模型计算基本块特征向量。此外,针对恶意代码中库函数和字符串包含敏感信息更丰富的特点,本文提出基本块初始匹配集合的建立算法,在K-Hop贪心匹配算法和线性匹配算法的基础上,进一步提高了恶意代码同源性分析的准确率。实验表明,对于开源恶意代码Mirai,本方案相较于现有的无监督模型和预训练模型,在分析准确性和运行开销两个方面的综合表现更优。同时,对于其他类型的恶意代码,本方案输出的同源性指数均高于本文预先设立的同源性判定阈值,进一步证明其有效性。

关键词：恶意代码同源性编译环境语义学习

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顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法研究

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第5期49卷 831-843页

作者：宁慧涵眭海刚王金地胡烈云刘金硕刘俊怡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 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提... 详细信息

事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提出一种顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法。该方法首先设计了基于命名规律性的词汇增强事件抽取模型,感知实体名称规律以确定事件信息边界和类型,然后采用一种融合注意力和门控空洞卷积的关系识别方法,获取多维度文本特征来挖掘潜在事件关系,并建立了含时空关系的中文事故灾难语料库(Chinese disaster corpus with spatiotemporal relationship,CDCSTR)。在CDCSTR和中文突发事件语料库上进行实验,结果表明,事件抽取模型的F1值分别达到88.59%和78.49%;与现有方法相比,关系识别模型在CDCSTR上的4个任务性能均有提升,尤其是空间关系识别优势明显,取得了3.08%以上的性能领先。以成乐高速追尾事故为例进行验证,构建的事理图谱能展示现实场景下的事故演化过程和时空变化特征,辅助事故应急工作。

关键词：事故灾难事理图谱时空关系词汇增强门控空洞卷积

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基于身份的群组密钥分发方案

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计算机研究与发展 2023年第10期60卷 2203-2217页

作者：王后珍秦婉颖刘芹余纯武沈志东武汉大学国家网络安全学院武汉430072 先进密码技术与系统安全四川省重点实验室(成都信息工程大学) 成都610054 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072

随着人们越来越倾向于使用即时通讯软件进行交流,保障群聊中消息的安全性成为一个亟需解决的问题.因此,基于国密SM9算法提出了一种基于身份的群组密钥分发方案,并进行了严格的安全性证明;提出的方案相较于Guo等人、Meng等人提出的方案... 详细信息

随着人们越来越倾向于使用即时通讯软件进行交流,保障群聊中消息的安全性成为一个亟需解决的问题.因此,基于国密SM9算法提出了一种基于身份的群组密钥分发方案,并进行了严格的安全性证明;提出的方案相较于Guo等人、Meng等人提出的方案在便捷性和兼容性上更具优势,同时,相较于Wu等人在欧密会上提出的非对称群组密钥协商协议也有群组密钥管理和兼容性方面的优势.此外,还给出了所提方案在即时通讯群聊及点对点通信场景下的应用示范,进一步证明了所提方案在通信开销和密钥管理方面要优于目前典型即时聊天软件中的安全群聊实现方法.

关键词：群组密钥分发基于身份的密码学即时通信安全群聊消息加密 SM9算法

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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45卷 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430072 武汉大学计算机学院武汉430072

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... 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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针对手机游戏模拟器的克隆攻击及防御方法

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郑州大学学报（理学版） 2024年第5期56卷 20-30页

作者：韩哲昊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

近年来随着手游市场的高度发展,市面上诞生了很多手游模拟器,它们给使用者提供更好的体验,但是手游模拟器本身在软件安全层面的建设并不完善。针对现有的主流手游模拟器提出了两种克隆攻击的方法,一种是窃取存储在模拟器本地的用户凭证... 详细信息

近年来随着手游市场的高度发展,市面上诞生了很多手游模拟器,它们给使用者提供更好的体验,但是手游模拟器本身在软件安全层面的建设并不完善。针对现有的主流手游模拟器提出了两种克隆攻击的方法,一种是窃取存储在模拟器本地的用户凭证的方法,另一种是针对手游模拟器的克隆攻击方法。同时,针对所提出的攻击方法,给出基于侧信道方法检测硬件指纹的防御方案,并进行了实验验证。结果表明,即使细微的底层硬件差异也可以在应用层检测到不同的指纹信息,因而此类防御方法可以有效抵挡针对模拟器的克隆攻击。

关键词： Android模拟器克隆攻击账号安全侧信道

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融合时序特征的IEC 61850网络攻击智能检测方法

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信息网络安全 2025年第5期 689-699页

作者：李俊娥马子玉陆秋余俞凯龙武汉大学国家网络安全学院武汉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

针对现有基于人工智能的IEC 61850网络攻击检测方法存在的时序关系建模不足与可解释性缺失问题,文章提出一种融合时序特征的IEC 61850网络攻击智能检测方法。该方法基于滑动窗口提取IEC 61850报文的字段特征和时序特征,通过激活函数优... 详细信息

针对现有基于人工智能的IEC 61850网络攻击检测方法存在的时序关系建模不足与可解释性缺失问题,文章提出一种融合时序特征的IEC 61850网络攻击智能检测方法。该方法基于滑动窗口提取IEC 61850报文的字段特征和时序特征,通过激活函数优化、批归一化算法引入及全连接层维度缩减对AlexNet模型进行改进,并将其作为检测模型,基于梯度加权类激活映射算法生成类激活图,对检测结果进行解释。实验结果表明,在检测IEC 61850网络攻击时,文章所提方法的准确率高于现有方法,并且能够生成具有结果相关特征标记的类激活图,从而帮助判断检测结果的可信性,并掌握攻击所利用的报文特征细节。

关键词： IEC 61850 网络攻击检测报文特征改进AlexNet 可解释性

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OMRDetector:一种基于深度学习的混淆恶意请求检测方法

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计算机学报 2022年第10期45卷 2167-2189页

作者：杨秀璋彭国军罗元宋文纳张杰操方涛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

Web恶意请求检测旨在快速精确地识别网络中的异常攻击.当前Web恶意请求复杂多元、混淆明显,传统的检测技术存在过度依赖人工经验和规则库、易被绕过、误报率高,且忽略Web恶意请求特征语义关系等问题,无法第一时间感知未知网络攻击,无法... 详细信息

Web恶意请求检测旨在快速精确地识别网络中的异常攻击.当前Web恶意请求复杂多元、混淆明显,传统的检测技术存在过度依赖人工经验和规则库、易被绕过、误报率高,且忽略Web恶意请求特征语义关系等问题,无法第一时间感知未知网络攻击,无法对抗混淆和加密的恶意请求.为此,本文设计并首次将三层CNN-BiLSTM融合注意力机制的模型应用于混淆恶意请求检测领域,并针对混淆的Web恶意请求特点进行模型优化,提出了一种基于深度学习的混淆恶意请求检测模型OMRDetector.该模型针对混淆恶意请求特征,提出抗混淆预处理方法,利用三层卷积神经网络(CNN)获取Web请求的局部特征,再引入双向长短时记忆(BiLSTM)网络捕获混淆恶意请求的长距离依赖关系以及上下文语义特征,通过注意力机制突出关键特征,最终由Softmax分类器计算恶意请求的检测结果,从而实现对抗混淆和检测未知恶意请求攻击.实验结果表明,本文所提出的模型能有效检测出隐蔽性较高且带混淆加密的Web恶意请求,相比于现有模型在精确率、召回率、F_(1)值和准确率上均有所提升,对应值分别为97.734%、97.737%、97.735%和97.754%.OMRDetector模型恶意请求的漏报数量(1226个)和误报数量(1244个)均最少,其对混淆恶意请求的识别效果优于传统的机器学习模型(包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林和AdaBoost)以及现有深度学习模型(包括CNN、TextCNN、LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention).此外,本文结合Web请求恶意混淆的特点,归纳总结了Web恶意请求攻击常见的十二大类混淆方法,分别是大小写混淆、关键词复写混淆、含注释绕过混淆、特殊字符截断混淆、路径绕过混淆、URL编码转换、特殊功能关键词混淆、组合规则绕过逻辑混淆、等价函数替换混淆、Base64编码转换、DES加密和流量魔改混淆,且最后两类混淆将用于评估OMRDetector模型对未知类型(无训练学习过程)的Web恶意请求的检测及对抗能力.为进一步验证OMRDetector模型能更好地检测混淆恶意请求,本文进行详细的对比实验,最终证明OMRDetector能有效检测Web恶意请求的各种混淆类型并较好地感知未知类型的Web恶意请求攻击,具有一定的学术价值和应用前景.

关键词：混淆恶意请求检测对抗混淆卷积神经网络双向长短时记忆注意力机制深度学习网络安全

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