检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第1期45卷 167-179页

作者：陈建伟王姝妤张美平张桢萍福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350117

针对如何支持轻量级多维数据聚合,实现系统整体过程中多维数据的双端完整性验证,以及处理云服务器集中化等问题,提出了一种基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案。首先,为了满足智能电网对电量数据细粒度分析的需求,利... 详细信息

针对如何支持轻量级多维数据聚合,实现系统整体过程中多维数据的双端完整性验证,以及处理云服务器集中化等问题,提出了一种基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案。首先,为了满足智能电网对电量数据细粒度分析的需求,利用掩蔽值和霍纳法则实现了隐私保护多维数据聚合。在此基础上,针对现有数据聚合方案在云存储数据与第三方分享方面存在的数据完整性验证问题,借用基于RSA的乘法同态承诺方案和同态哈希函数的同态性设计了一种新的签名算法,使云服务器不仅可以验证聚合数据的完整性,还可以验证数据分享阶段的完整性,即实现了云存储数据的双端可验证性,并且可以抵抗内部攻击。同时,提出了一种基于联盟链多链的聚合数据分享体系结构,有效地避免单机处理瓶颈和易受攻击等集中化问题。理论分析证明了所提方案的安全性。性能实验表明,所提方案比已有方案具有更低的计算和通信成本。

关键词：智能电网可验证云存储数据完整性区块链

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高精度可扩展的密态隐私保护语音分类

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 528-538页

作者：王雷蕾宋考张媛媛毕仁万熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350117

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战,提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议,因避免使用昂贵的自举操作,可有效提升... 详细信息

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战,提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议,因避免使用昂贵的自举操作,可有效提升深层次密文乘法的计算效率,从而使得方案可扩展到更深层次的神经网络;基于上述架构设计安全指数、安全倒数以及安全比较等安全非多项式协议,相较于多项式近似拟合非多项式运算的方法,在提高计算精度的同时,降低了计算开销。安全实现卷积层、ReLU层、平均池化层、全连接层、Softmax层等PPSC方案的基本模块,确保语音数据、语音模型和中间计算结果的隐私性。从有效性和安全性等维度对PPSC方案进行了详尽的理论分析,证明安全乘法协议在更深层次的乘法运算中具有更高的运算效率。在Speech Command Database语音数据集上的实验结果表明,PPSC方案可以在保护数据和模型参数隐私的情况下实现有效的语音分类,其准确率相比于HEKWS方案提高3.57个百分点。

关键词：全同态加密隐私保护两方协同语音分类安全计算协议

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基于水印技术的深度神经网络模型知识产权保护

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2587-2606页

作者：金彪林翔熊金波尤玮婧李璇姚志强福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350117 阳光学院人工智能学院福州350015

构造一个优秀的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧.DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权(intellectual property,IP).保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的... 详细信息

构造一个优秀的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧.DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权(intellectual property,IP).保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数据要素价值的珍视.然而,DNN模型容易受到恶意用户的盗取、篡改和非法传播等攻击,如何有效保护其知识产权已成为学术研究的前沿热点与产业亟需攻克的难题.不同于现有相关综述,聚焦DNN模型水印的应用场景,从用于模型版权声明的鲁棒模型水印和用于模型完整性验证的脆弱模型水印2个维度出发,着重评述基于水印技术的DNN模型知识产权保护方法,探讨不同方法的特点、优势及局限性.同时,详细阐述DNN模型水印技术的实际应用情况.最后,在提炼各类方法共性技术的基础上,展望DNN模型知识产权保护的未来研究方向.

关键词：深度神经网络知识产权数据要素鲁棒模型水印脆弱模型水印

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基于网络模体的移动社会网络信息可控传播方法

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电子与信息学报 2023年第2期45卷 635-643页

作者：张欣欣许力徐振宇福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350007 福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350007

移动社会网络中的信息传播具有突发性、多元性、偏差性等特点,使得相关话题和事件能够在短时间内形成强大的网络和社会舆论场,这有可能被恶意用户利用来散布谣言,给网络环境带来了恶劣的影响。针对这一问题,该文提出一种基于网络模体的... 详细信息

移动社会网络中的信息传播具有突发性、多元性、偏差性等特点,使得相关话题和事件能够在短时间内形成强大的网络和社会舆论场,这有可能被恶意用户利用来散布谣言,给网络环境带来了恶劣的影响。针对这一问题,该文提出一种基于网络模体的信息可控传播方法。首先,提出多实体的竞争性独立级联模型(MCIC),该模型在信息竞争扩散理论的基础上,首次结合社会网络层用户的社会属性,来感知恶意信息并控制信息传播。其次,该文定义了控制信息流模体(CIFM),并选择出具有可控传播功能的关键网络模体,设计其在通信层的高效可控传播算法。最后,通过理论推导证明了该文方法具有收敛性。仿真实验表明,与其他方法相比,所提方法不仅在信息传播中最大感染时间和平均感染时间上更有优势,而且在控制信息传播方面的效果也是最好的。

关键词：移动社会网络信息可控传播网络模体

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面向Web3的SM2私钥保护方案

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软件学报 2024年第12期35卷 5621-5635页

作者：张福泰张杰福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福建福州350117 西交利物浦大学智能工程学院江苏苏州215123

为解决用户私钥安全问题,将秘密共享方法与边缘计算模式相结合,提出一种面向用户的、实用的私钥保护框架,并基于此框架设计针对国密SM2公钥密码的私钥保护方案,将用户的SM2私钥通过秘密共享分成两个私钥份额,分别由用户设备和边缘服务... 详细信息

为解决用户私钥安全问题,将秘密共享方法与边缘计算模式相结合,提出一种面向用户的、实用的私钥保护框架,并基于此框架设计针对国密SM2公钥密码的私钥保护方案,将用户的SM2私钥通过秘密共享分成两个私钥份额,分别由用户设备和边缘服务器持有.当用户使用Web3应用服务需要执行公钥密码算法时,用户设备和边缘服务器利用各自的私钥份额协同执行两方分布式SM2公钥密码算法,在无需恢复原始私钥的情况下完成密码运算.当用户设备或边缘服务器之一遭到攻击后,用户通过份额更新算法更新私钥份额,从而使存在泄漏风险的份额失效.实验测试结果表明,新方案的计算时长在现实环境中常用设备(手机、笔记本电脑)可接受的范围内.

关键词：泄漏容忍私钥保护密钥管理 SM2 边缘计算

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基于模型后门的联邦学习水印

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软件学报 2024年第7期35卷 3454-3468页

作者：李璇邓天鹏熊金波金彪林劼福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117

高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一... 详细信息

高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一种基于模型后门的联邦学习水印(federated learning watermark based on backdoor,FLWB)方案,能够允许各参与训练的用户在其本地模型中分别嵌入私有水印,再通过云端的模型聚合操作将私有后门水印映射到全局模型作为联邦学习的全局水印.之后提出分步训练方法增强各私有后门水印在全局模型的表达效果,使得FLWB方案能够在不影响全局模型精度的前提下容纳各参与用户的私有水印.理论分析证明了FLWB方案的安全性,实验验证分步训练方法能够让全局模型在仅造成1%主任务精度损失的情况下有效容纳参与训练用户的私有水印.最后,采用模型压缩攻击和模型微调攻击对FLWB方案进行攻击测试,其结果表明FLWB方案在模型压缩到30%时仍能保留80%以上的水印,在4种不同的微调攻击下能保留90%以上的水印,具有很好的鲁棒性.

关键词：联邦学习产权保护模型水印后门任务模型聚合

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基于扩散的时序成员推理攻击方法

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计算机研究与发展 2025年

作者：高志鹏张祎尤玮婧柴泽杨杨芮兰兰网络与交换技术全国重点实验室(北京邮电大学) 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学)

扩散模型是一种用于描述信息传播或影响传递过程的数学模型，近年来被越来越多地应用在计算机视觉和自然语言处理等领域的生成式任务中，针对扩散模型的数据隐私攻击与保护也随之得到了广泛关注．成员推理攻击（membership inference at... 详细信息

扩散模型是一种用于描述信息传播或影响传递过程的数学模型，近年来被越来越多地应用在计算机视觉和自然语言处理等领域的生成式任务中，针对扩散模型的数据隐私攻击与保护也随之得到了广泛关注．成员推理攻击（membership inference attack，MIA）是一种针对机器学习模型经典攻击，然而，现有的MIA方法实施的深度和广度不足，尤其是在短时攻击和长时攻击的效果平衡上存在挑战．提出了一种新的面向扩散模型的时序成员推理攻击方法，通过噪声梯度信息保证短时攻击的攻击成功率（attack success rate，ASR），同时采用时序噪声信息来提高长时攻击效果．实验表明，提出的方法在常见扩散模型上短时攻击ASR提升约5%，长时攻击的ASR提高约1%.

关键词：成员推理攻击扩散模型梯度隐私泄露机器学习

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基于邻域增强的无监督图异常检测

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计算机应用 2025年

作者：董莉梅李雁姿李家印许力福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室

针对异常的存在导致节点邻域信息不可靠的问题，提出了一种高效的无监督图异常检测方法，该方法借助邻域增强策略构建了多类型的中心节点的邻域集合，以捕捉高质量的节点表示，获取高准确度的自邻相似度。首先，通过优化一个基于动态邻... 详细信息

针对异常的存在导致节点邻域信息不可靠的问题，提出了一种高效的无监督图异常检测方法，该方法借助邻域增强策略构建了多类型的中心节点的邻域集合，以捕捉高质量的节点表示，获取高准确度的自邻相似度。首先，通过优化一个基于动态邻域增强的信息提取模块，自适应选择最优邻域策略，克服传统固定邻域选择方法在信息提取过程中特征单一的局限性；其次，为了降低节点特征融合时自身冗余信息的干扰，提出了一种匿名消息传递方案，该方案能够隔离节点自身特征，只专注于邻域信息，增强消息聚合的质量；最后，通过设计一种自适应的加权异常评分模块，以节点之间距离作为评估尺度，获取节点的异常度，细化异常检测结果。通过在五个数据集的实验，证明该方法在应对复杂图结构的异常检测方面的整体区分能力均优于现有主流方法（CoLA），其中对异常样本的识别能力（AUPRC）至少提升了8.0%。

关键词：异常检测无监督学习对比学习邻域选择图数据

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结构化加密图的最短路径查询

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信息安全学报 2024年第4期9卷 79-94页

作者：潘瑛颖陈兰香福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350117

随着云计算的快速发展,数据用户将大量图数据外包给云以节约存储和管理成本。然而,外包数据的安全隐私问题是云计算面临的一大挑战。由于云是半诚实的,为保护敏感信息的隐私安全,数据拥有者希望在将图数据外包给云服务器之前对其加密,... 详细信息

随着云计算的快速发展,数据用户将大量图数据外包给云以节约存储和管理成本。然而,外包数据的安全隐私问题是云计算面临的一大挑战。由于云是半诚实的,为保护敏感信息的隐私安全,数据拥有者希望在将图数据外包给云服务器之前对其加密,同时保留对加密的图数据进行查询和处理的能力。最短路径查询查找图中给定两节点之间的最短路径,是图应用中最基础的查询类型之一。目前已有许多研究者提出一系列高效的方案,以支持加密图上近似或精确最短距离查询、约束最短距离查询和top-k最近关键字查询,但支持最短路径查询的方案较少,且已有方案的存储与时间开销较大。本文提出一种支持在加密图上进行两节点间最短路径查询的结构化加密图方案。在本方案中,我们基于2-Hop标签技术构造支持有向图上最短路径查询的标签索引并加密,然后将加密的标签外包给云服务器。利用改进的保序编码算法编码距离值,实现加法运算和值的比较,提高最短路径查询的效率。在查询阶段,通过递归式地计算两节点间最短路径上的第一条边和最后一条边,最终输出完整的最短路径。安全性和性能分析证明本文方案是安全有效的,能以较小的存储和较高的查询效率实现两节点间的最短路径查询并保护图数据的隐私。

关键词：云计算图加密结构化加密最短路径查询

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V2G网络中支持匿名认证的隐私数据聚合方案

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福建师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：陈建伟谢金宏袁曼丽福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室

针对现有电力注入方案在数据可用性和用户身份隐私方面存在的不足,提出一种新的支持匿名认证的隐私数据聚合方案。首先,利用改进的Paillier加密算法确保电力注入数据的机密性,并创建Merkle树存储聚合密文,以确保数据不被篡改;其次,为了... 详细信息

针对现有电力注入方案在数据可用性和用户身份隐私方面存在的不足,提出一种新的支持匿名认证的隐私数据聚合方案。首先,利用改进的Paillier加密算法确保电力注入数据的机密性,并创建Merkle树存储聚合密文,以确保数据不被篡改;其次,为了阻断用户真实身份和假名之间的关联,利用哈希函数的单向性为每个用户创建多个假名混淆其真实身份,进而提高用户身份隐私性,特别地,为了在保护用户隐私同时提高系统认证速度,使用Bloom过滤器来快速判断假名是否有效,并使用RSA签名算法快速验证数据完整性;最后,理论分析和性能实验表明,该方案不仅满足安全需求,而且与已有方案相比具有更好的计算性能,更适用于资源受限的V2G网络。

关键词：智能电网 V2G网络数据聚合隐私保护匿名认证区块链

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