检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年

作者：钱秋妍曾剑平复旦大学计算机科学技术学院教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心

在基于口令的身份认证系统中，口令文件的泄露会带来严重的安全威胁。Honeywords是注入数据库的假口令，用于检测口令泄露事件。生成攻击者难以区分的honeywords是这项技术成功的关键。现实世界的攻击者通常具有语义感知能力，而用户设... 详细信息

在基于口令的身份认证系统中，口令文件的泄露会带来严重的安全威胁。Honeywords是注入数据库的假口令，用于检测口令泄露事件。生成攻击者难以区分的honeywords是这项技术成功的关键。现实世界的攻击者通常具有语义感知能力，而用户设置的口令也往往带有自然语言信息，因此，在生成honeywords时考虑语义信息是至关重要的。对比学习是一种增强预训练模型语义表征的方法。基于这些认知，本文提出了一种新颖的基于对比学习的honeywords生成技术——PassConR2T。该技术利用预训练模型的自然语言信息强化口令表征，同时通过对比学习进一步提升了预训练模型的口令语义表征能力。本文设计了多种攻击场景，并在大量真实数据集上进行了评估。实验结果表明，PassConR2T在应对语义感知攻击者时表现出色，生成了从语义上难以区分的honeywords。

关键词：预训练模型对比学习 honeyword 口令安全

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基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 1087-1094页

作者：林嘉熹钱秋妍曾剑平张尉东复旦大学计算机科学技术学院上海200433 教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心上海200433 上海壁仞科技股份有限公司上海201100

随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-... 详细信息

随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-2模型的中文姓氏口令猜测方法,旨在有效提升对中文口令的猜测能力。该方法通过无监督微调,使预训练语言模型能够生成与姓氏密切相关的口令。为了弥补GPT-2对中文字符支持的不足,该模型利用新闻语料库作为预训练数据集,将中文文本转换为拼音形式,训练模型识别拼音,从而帮助模型更准确地理解中文用户的口令习惯。实验结果表明,该模型在口令猜测任务中显示出优越的性能,特别是在资源有限的情况下,相较于传统猜测方法和基于深度学习的口令攻击技术,实现了更高的攻击成功率。此外,还探讨了温度参数对口令猜测成功率的影响,指出了进一步提升口令安全性的潜在方向。

关键词：口令安全中文口令 GPT-2模型口令猜测预训练语言模型

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口令攻击的集成学习模型构建方法

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小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2747-2755页

作者：陈辰肖杨曾剑平复旦大学计算机科学技术学院上海200433 教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心上海200433

多年来,研究者们提出了多种不同的口令模型,提高了口令攻击的效率,其中包括基于概率上下文无关模型、马尔可夫模型等不同原理的方法,它们分别捕捉了口令中不同方面的特征,这使得通过这些不同特征结合到一起来提高攻击效率成为可能.另一... 详细信息

多年来,研究者们提出了多种不同的口令模型,提高了口令攻击的效率,其中包括基于概率上下文无关模型、马尔可夫模型等不同原理的方法,它们分别捕捉了口令中不同方面的特征,这使得通过这些不同特征结合到一起来提高攻击效率成为可能.另一方面,在机器学习领域被广泛使用的集成学习方法能够整合多种模型来学习数据集中的不同特征,因此本文提出将集成学习应用于口令生成领域.本文提出了可扩展的集成口令攻击方法,并重点描述它的两个实例,通过分析多个重要的影响因素,以及进行大量实验来研究它们对攻击性能的影响.本文提出的集成口令攻击方法可以显著提升攻击效率,实验结果表明它相对于经典口令模型有着更高的攻击成功率,尤其是在跨站攻击的场景中,有近20%的提升.

关键词：口令攻击口令模型集成学习口令模式

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融合EEMD与BiLSTM深度网络的结构监测缺失数据重构

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重庆大学学报 2025年第2期48卷 35-49页

作者：何盈盈黄正洪张利凯赵智航关腾达重庆人文科技学院计算机工程学院重庆401524 重庆人文科技学院大数据与网络信息安全工程技术研究中心重庆401524 重庆大学土木工程学院重庆400045

在长期监测过程中,由于传感器设备故障、供能中断、网络传输问题等诸多因素,导致结构健康监测系统采集的数据存在不完整性。针对这一问题,结合集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与双向长短期记忆网络(bi-di... 详细信息

在长期监测过程中,由于传感器设备故障、供能中断、网络传输问题等诸多因素,导致结构健康监测系统采集的数据存在不完整性。针对这一问题,结合集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)在时序处理方面的优势,提出一种基于EEMD-BiLSTM的结构监测缺失数据重构方法。该方法利用EEMD自适应分解监测时序数据为1组代表不同时间尺度的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),使非线性、非平稳序的时序信号平稳化。然后,将IMF分量输入到BiLSTM网络中进行缺失数据重构,提高BiLSTM预测精度。针对6层框架结构缩尺模型和Benchmark有限元仿真模型进行分析,试验结果表明,相比EEMD-LSTM、BiLSTM、LSTM主流方法,提出的EEMD-BiLSTM具有最高预测精度,在5%、10%、15%缺失数据情况下,其R2指标保持在0.8以上。因此,采用EEMD方法对非稳态结构加速响应数据进行预处理,可有效提高BiLSTM的预测精度,对于结构监测缺失数据问题,提供更具适应性的方法。

关键词：结构健康监测数据重构集合经验模态分解双向长短期记忆网络

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支持错误定位与数据恢复的多云关键词审计

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软件学报 2025年第3期36卷 1268-1288页

作者：薛婧婷罗抒琴张文政李发根周宇张晓均保密通信全国重点实验室(中国电子科技网络信息安全有限公司中国电子科技集团公司第三十研究所) 四川成都610041 西南石油大学计算机与软件学院四川成都610500 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

基于关键词的审计(KA)技术是保障云审计经济适用性的重要手段.不同于概率性审计对外包数据进行随机抽样验证,KA考虑多用户多属性数据的审计需求,执行关键词检索和定向审计,能有效降低审计开销.然而,现有的KA方案通常聚焦于目标数据的审... 详细信息

基于关键词的审计(KA)技术是保障云审计经济适用性的重要手段.不同于概率性审计对外包数据进行随机抽样验证,KA考虑多用户多属性数据的审计需求,执行关键词检索和定向审计,能有效降低审计开销.然而,现有的KA方案通常聚焦于目标数据的审计效率,而很少关注审计失败后的错误定位及数据恢复等补救措施;这无益于保障数据的可用性.因此,提出基于关键词的多云审计方案(简称KMCA),结合智能合约技术实现定向审计、批量错位定位与数据恢复功能.具体来说,定向审计模块借鉴可搜索加密技术的索引结构,定义关键词-文件数据映射关系,并利用布隆过滤器的误报率特性来隐藏审计词频,保护关键词隐私;错误定位模块采用二分思想实现出错云服务器批量定位和受损数据细粒度定位;数据恢复模块提出多云冗余存储与数据恢复策略,避免单点故障,提升存储容错率.在随机预言机模型下,KMCA是可证明安全的.性能分析表明,KMCA具备可行性.

关键词：基于关键词的审计批量错误定位数据恢复智能合约多云存储

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基于Bert和自适应聚类的在线日志解析方法

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计算机科学 2024年第11期51卷 65-72页

作者：卢家伟卢士达刘思思吴承荣复旦大学计算机科学技术学院上海200082 复旦大学网络信息安全审计与监控教育部工程研究中心上海200082

日志解析是一种从原始日志文件中提取有效信息的技术,它可以用于系统故障诊断、性能分析、安全审计等领域。日志解析的主要挑战在于日志数据的非结构化、多样性和动态性。不同的系统和应用程序可能使用不同的日志格式,随着时间的推移,... 详细信息

日志解析是一种从原始日志文件中提取有效信息的技术,它可以用于系统故障诊断、性能分析、安全审计等领域。日志解析的主要挑战在于日志数据的非结构化、多样性和动态性。不同的系统和应用程序可能使用不同的日志格式,随着时间的推移,日志格式也会发生变化。文中提出一种能够自适应不同日志源和日志格式变化的在线日志解析方法BertLP,它使用预训练语言模型Bert,并结合自适应聚类算法对日志中的单词进行静动态识别,从而对日志进行分组生成日志模板。BertLP方法不需要人工定义日志模板或正则表达式,也不需要对单词进行频率统计,而是通过学习日志消息的语义和结构特征,来自动识别日志字段和类型。在多个公开日志数据集上的对比实验显示,BertLP方法在日志解析的准确率上比现有最佳方法提高了6.1%,并且在日志解析任务上表现更好。

关键词：日志解析 Bert 自适应聚类语义提取

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诱骗态联合检测窃听量子秘密共享协议

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 217-232页

作者：谢颖刘斌李星雨李志刚邵闻珠黄伟重庆大学国家卓越工程师学院重庆401135 石河子大学信息科学与技术学院计算智能与网络信息安全兵团重点实验室石河子832003 西南通信研究所保密通信全国重点实验室成都610041 重庆大学计算机学院重庆401331

联合检测窃听的量子秘密共享协议通信效率高,对代理的能力要求低,因此受到了广泛的关注,但在实际的应用中,该协议仍面临着无法容忍信道损失以及缺乏实际安全性分析的问题.鉴于此,本文提出了一种诱骗态的联合检测窃听量子秘密共享协议.首... 详细信息

联合检测窃听的量子秘密共享协议通信效率高,对代理的能力要求低,因此受到了广泛的关注,但在实际的应用中,该协议仍面临着无法容忍信道损失以及缺乏实际安全性分析的问题.鉴于此,本文提出了一种诱骗态的联合检测窃听量子秘密共享协议.首先,我们分析了多光子信号对该协议安全性的潜在威胁,并提出了两种可能的攻击方法,有力证明了多光子信号对协议安全构成的重大影响.然后,为了削弱多光子信号的不利影响,我们提出使用诱骗态策略对协议进行改进,期望能够提升协议在非理想光源下的可靠性.最后,我们针对之前提出的两种攻击方法,对优化后的协议进行了详尽的安全性分析.结果表明,即使在非理想光源的条件下,改进后的协议也能有效抵御这两种攻击,从而确保了量子秘密共享过程的安全性和可靠性.

关键词：量子秘密共享诱骗态量子密码

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双边隐私保护的能源交易多方计算方案

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密码学报(中英文) 2025年第1期12卷 96-116页

作者：薛婧婷刘亮李发根张文政张晓均周宇西南石油大学计算机科学学院成都610500 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 中国电子科技集团公司第三十研究所保密通信重点实验室中国电子科技网络信息安全有限公司成都610041

点对点能源交易凭借其匹配灵活和去中心化特点受到广泛应用,但同时也暴露出交易组织困难和监管缺失等问题.建立基于联盟链的交易平台已经成为重要解决方案.然而,区块链的公开透明性使得交易者与能源信息的隐私保护变得困难,导致点对点... 详细信息

点对点能源交易凭借其匹配灵活和去中心化特点受到广泛应用,但同时也暴露出交易组织困难和监管缺失等问题.建立基于联盟链的交易平台已经成为重要解决方案.然而,区块链的公开透明性使得交易者与能源信息的隐私保护变得困难,导致点对点交易多方计算的实现成为挑战.本文首先提出双边隐私保护均价模型.采用数据分割与混淆方法,执行均值计算并确保原始出价的机密性.设计基于SM2的环签名和一次性地址算法,确保交易双方匿名性.以该均价模型为基础,进一步提出链上双边隐私保护的点对点能源交易多方计算方案(blockchain-assisted dual-side privacy-preserving multi-party computation,DPC).DPC采用基于Free-XOR混淆电路的比价机制,实现密态均价比值.通过在图型联盟链上部署比价机制,支持能源供需信息并发上链,并确保比价结果的不可伪造性.基于Miracl密码库和C++编程模拟并设置对比实验,数据表明DPC仅需0.29 s即可完成80个参与者的密态均价计算,混淆比价电路偶数门开销降至常量级,优于现有同类协议.

关键词：安全多方计算点对点能源交易 SM2环签名 Free-XOR混淆电路联盟链

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基于茫然传输协议的FATE联邦迁移学习方案

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计算机工程 2023年第2期49卷 24-30页

作者：郑云涛叶家炜复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心上海200433

利用不同来源的数据参与机器学习模型的训练,能够使得训练出的模型的预测结果更加准确,然而大量的数据收集则会产生隐私方面的相关问题。FATE联邦迁移学习是一种基于同态加密的联邦学习框架,但FATE联邦迁移学习中同态加密计算复杂,收敛... 详细信息

利用不同来源的数据参与机器学习模型的训练,能够使得训练出的模型的预测结果更加准确,然而大量的数据收集则会产生隐私方面的相关问题。FATE联邦迁移学习是一种基于同态加密的联邦学习框架,但FATE联邦迁移学习中同态加密计算复杂,收敛速度相对较慢,导致模型训练效率低。提出一种基于茫然传输协议的安全矩阵计算方案。通过实现矩阵加法和乘法及数乘的安全计算,完成参与两方交互下具有数据隐私保护特性机器学习模型的损失函数计算与梯度更新,并以此构造更高效的FATE联邦迁移学习算法方案。在此基础上,通过茫然传输扩展协议和通信批量处理,减少需要调用的茫然传输协议的数量,缩减通信轮数,从而降低茫然传输协议带来的通信消耗。性能分析结果表明,该方案的安全模型满足安全性和隐私保护性,并且具有一定的可扩展性,在局域网环境下,相比基于同态加密的方案,模型收敛的平均时间缩短约25%,并且随着数据样本特征维度的增加,该方案仍能保持稳定的收敛速度。

关键词：联邦迁移学习安全多方计算秘密共享茫然传输协议同态加密

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基于三元闭包的不确定社交网络隐私保护算法

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计算机与数字工程 2023年第7期51卷 1611-1616页

作者：彭擎宇文中华原伟杰湘潭大学计算机学院网络信息安全学院湘潭411105 海南热带海洋学院计算机科学与技术学院三亚572022 湖南工程学院计算机与通信学院湘潭411104

当前,社交网络的使用量持续上升,在发布社交网络数据的同时对社交网络隐私的保护是目前研究的重点。目前社交网络隐私保护方法,大部分着重于对图隐私的保护,忽略了图数据效用的问题,导致图数据效用破坏严重,适用范围有限。针对以上问题... 详细信息

当前,社交网络的使用量持续上升,在发布社交网络数据的同时对社交网络隐私的保护是目前研究的重点。目前社交网络隐私保护方法,大部分着重于对图隐私的保护,忽略了图数据效用的问题,导致图数据效用破坏严重,适用范围有限。针对以上问题,设计了一种基于三元闭包的潜在边算法。该算法首先通过三元闭包方法将社交网络演化的潜在边加入到原始图中,由此生成具有一定动态适应性的新图;然后使用(k,ε)-模糊算法向图中注入不确定性,生成不确定图,利用不确定图的特点达到了在保证一定隐私水平的情况下能够保持较高的图数据效用。最后,通过实验对比证明该方法隐私保护效果较好,算法适用范围较广。

关键词：社交网络隐私保护不确定图三元闭包潜在边

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