检索结果-内蒙古大学图书馆

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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福建师范大学计算机与网络空间安全学院团委:科技赋能网安护航

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福建青年 2024年第3期 25-25页

作者：无福建师范大学计算机与网络空间安全学院团委

福建师范大学计算机与网络空间安全学院团委(以下简称学院团委)围绕中心工作和青年实际需求,结合学院专业特长,聚焦网络安全这一基准点,积极打造特色工作品牌。2021年以来,学院团委以“科技赋能·网安护航”为主题主线,坚持“育人... 详细信息

福建师范大学计算机与网络空间安全学院团委(以下简称学院团委)围绕中心工作和青年实际需求,结合学院专业特长,聚焦网络安全这一基准点,积极打造特色工作品牌。2021年以来,学院团委以“科技赋能·网安护航”为主题主线,坚持“育人育已”双育、“扶志扶智”双扶、“防诈防黑”双防,常态化开展网络安全科普宣传教育实践活动,为推动网络强国和数字中国建设筑牢网络安全防线。

关键词：网络空间安全网络安全福建师范大学赋能基准点专业特长主题主线网络强国

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一种保护数据隐私的匿名路由联邦学习框架

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信息网络安全 2025年第3期 494-503页

作者：李佳东曾海涛彭莉汪晓丁福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,能够在不共享训练数据的前提下,实现多方参与者协同训练全局模型,从而有效确保客户端数据隐私安全。然而,联邦学习仍面临模型参数泄露风险和通信过程中的身份隐私威胁。针对上述问题,文章提出一种... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,能够在不共享训练数据的前提下,实现多方参与者协同训练全局模型,从而有效确保客户端数据隐私安全。然而,联邦学习仍面临模型参数泄露风险和通信过程中的身份隐私威胁。针对上述问题,文章提出一种保护数据隐私的匿名路由联邦学习框架(SecFL),旨在确保联邦学习模型中的参数安全与可信传输。SecFL设计了一种组配对洋葱路由协议,基于配对的密码学对数据进行分层加密,并引入“组”的概念,使组内所有节点能够解密相应层,从而在保证消息机密性和安全性的同时提升系统匿名性。实验结果表明,SecFL在匿名路由性能与安全防护效果方面均显著优于传统方案。相较于洋葱路由和广播匿名路由,SecFL在更短时间内使消息传递率达到100%,源节点和目的节点的匿名性分别提升了3.9%和1.9%。在50%节点遭受攻击的情况下,路径匿名性指标最多提升了24.8%。此外,SecFL框架在联邦学习中的收敛性能也较好。

关键词：联邦学习洋葱路由匿名通信隐私保护

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大中小学国家安全教育体系构建的目标指向、现实困境与实践路径

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思想理论教育导刊 2025年第1期 72-79页

作者：许建萍福建师范大学马克思主义学院福建师范大学计算机与网络空间安全学院党委

国家安全教育是维护国家安全的先导力量,构建具有中国特色的国家安全教育体系则是加快推进国家安全体系和能力现代化的关键环节。全面贯彻总体国家安全观,构建大中小学国家安全教育体系,需要完善国家安全教育意识、知识、技能、情感“... 详细信息

国家安全教育是维护国家安全的先导力量,构建具有中国特色的国家安全教育体系则是加快推进国家安全体系和能力现代化的关键环节。全面贯彻总体国家安全观,构建大中小学国家安全教育体系,需要完善国家安全教育意识、知识、技能、情感“四位一体”培养目标,建立健全国家安全教育生态体系、课程体系、资源体系、师资体系、保障体系、评价体系“六大体系”,实现国家安全教育全面覆盖国民教育的各个阶段,深度融入教育教学活动的各个层面,一体贯穿人才培养的全过程。

关键词：国家安全总体国家安全观国家安全教育大中小学一体化

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以低成本实现Serpent算法的量子电路

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 116-128页

作者：陈慧楠朱彦莹蔡彬彬刘晓芬福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室福州350117

Serpent是AES候选算法之一,以其高安全性和抗攻击性著称,适用于对信息安全要求较高的领域.S盒是Serpent算法中唯一的非线性结构.本文研究如何使用较少的资源实现Serpent算法的量子电路.以更少的量子比特和量子门实现S盒的量子电路,结合... 详细信息

Serpent是AES候选算法之一,以其高安全性和抗攻击性著称,适用于对信息安全要求较高的领域.S盒是Serpent算法中唯一的非线性结构.本文研究如何使用较少的资源实现Serpent算法的量子电路.以更少的量子比特和量子门实现S盒的量子电路,结合S盒的逆量子电路,可构造密钥扩展的量子电路.并且通过对S盒的量子电路中出现的3控制非门进行分解,并对分解后的量子电路进行优化,进一步减少Toffoli门的使用.结合所提出的量子电路,给出需要448个量子比特、92288个T门和需要384个量子比特、118944个T门两种实现Serpent算法的量子电路.与之前需要800个量子比特和132608个T门的研究相比,本文实现Serpent算法量子电路需要的资源更少.此外,本文的S盒与密钥扩展的量子电路可减少实现Serpent时所需的资源,进而降低Grover算法对其攻击时所需的量子电路规模.

关键词： Serpent S盒量子电路 Grover算法资源估计

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基于不变特征的同义词替换文本水印算法

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福建师范大学学报(自然科学版) 2025年第03期41卷 9-18页

作者：方静金彪宋考颜西山熊金波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

针对目前文本水印方法中存在的隐蔽性不足、鲁棒性较差等问题，提出基于不变特征的鲁棒性文本水印算法：OurSyntactic和OurKeyword。首先，利用句法分析器SuPar识别句子中心词和KeyBert算法提取句子的关键词作为不变特征；其次，基于不... 详细信息

针对目前文本水印方法中存在的隐蔽性不足、鲁棒性较差等问题，提出基于不变特征的鲁棒性文本水印算法：OurSyntactic和OurKeyword。首先，利用句法分析器SuPar识别句子中心词和KeyBert算法提取句子的关键词作为不变特征；其次，基于不变特征选择相邻单词进行替换，并使用BERT模型生成替换候选集，进一步评估词语之间语义相似性来过滤候选集；最后，设计基于哈希运算的水印编码函数用于水印提取与验证。相较于现有方案，所提算法能嵌入指定水印编码的同时，在应对单词替换、插入和删除等文本攻击时展现出更强的鲁棒性。具体表现为OurSyntactic和OurKeyword水印算法的比特错误率与基准实验相比，分别降低了12%和9%。

关键词：语言模型不变特征词汇替换文本水印鲁棒性

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面向多变量时间序列异常检测的双图注意力网络模型

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 1048-1064页

作者：李汉章严宣辉李镇力严雨薇王廷银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环境监测物联网实验室福州350117 福建师范大学协和学院福州350117 福建师范大学光电与信息工程学院福州350117

时间序列异常检测在时序任务中属于经典研究领域,并已在学术界和工业界取得了一系列研究成果。针对多变量时间序列数据中蕴含的多角度深层特征和内在复杂依赖关系,提出一种融合时空特征的异常检测模型。该模型采用图注意力网络结构,由... 详细信息

时间序列异常检测在时序任务中属于经典研究领域,并已在学术界和工业界取得了一系列研究成果。针对多变量时间序列数据中蕴含的多角度深层特征和内在复杂依赖关系,提出一种融合时空特征的异常检测模型。该模型采用图注意力网络结构,由时间图模块(T-GAT)和空间图模块(F-GAT)组成。T-GAT构建一种单向加权图,图的边表示时间依赖特性,以此来模拟时间图结构的先验信息并融入图网络中获取时间依赖关系。F-GAT将时间序列转换为以幅值表示的频域序列,通过建立全局双向加权图来模拟多变量之间的关联关系,并通过正则化来维护邻居节点的稀疏性,以此来保证对空间关系的准确捕捉。同时模型引入多维注意力机制确保对不同特征的深层信息进行有效挖掘和利用。由门控循环单元进一步处理时空信息并融合为全面特征,并通过预测值与观测值的差异来判定异常。实验结果表明,该模型以4个公共数据集上优异的F1分数在12个对比模型中实现先进的性能,并在消融实验中证实了同时建模时空关系的先验双图结构模式和注意力机制有效提升了异常检测精度,可以有效地识别时间序列数据中的异常情况。

关键词：多变量时间序列异常检测深度学习时空信息图注意力网络

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背景知识增强的多特征融合谣言检测方法

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 559-570页

作者：林兴澎李家印徐瑞阳许力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

在线社交媒体的普及为人们通信带来便利,但也为谣言滋生创造条件,设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定.已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言,这些方法在长期谣言检测具有优越性能,但应对早期谣言检... 详细信息

在线社交媒体的普及为人们通信带来便利,但也为谣言滋生创造条件,设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定.已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言,这些方法在长期谣言检测具有优越性能,但应对早期谣言检测的效果不佳.针对这些方法无法在谣言传播早期获得丰富信息的问题,本文提出了一种背景知识增强的多特征融合谣言检测方法来提高早期谣言检测性能.首先,从知识图谱和维基百科中挖掘谣言背景知识并建立知识关联图来补充源推文的语义信息;其次,为了解决现有方法难以学习具有不同差异性噪声的谣言传播表示的问题,本文设计了一种基于加性注意力和点积注意力的图神经网络结构对谣言进行插值学习;最后,将知识关联图、谣言传播-扩散图以及社交图的表示进行结合,构建出具有多通道输入的谣言检测器架构,从而实现早期谣言的精准分类.实验结果表明,本文方法在3个公开数据集上的准确率分别达到了87.3、90.4%和87.0%,与其它对比方法相比,具有更高的早期谣言检测准确率和长期谣言检测准确率.

关键词：社交媒体谣言检测图神经网络知识图谱

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谐波校正与泛化的稳态视觉诱发电位检测算法

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模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 280-292页

作者：吕言豪罗天健福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室福州350117

稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)被广泛应用于设计高信息传输率(Information Transfer Rate,ITR)的脑机接口.现有SSVEP检测算法通过计算最优空间滤波器,抑制非SSVEP成分的同时提高SSVEP成分的信噪比,但... 详细信息

稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)被广泛应用于设计高信息传输率(Information Transfer Rate,ITR)的脑机接口.现有SSVEP检测算法通过计算最优空间滤波器,抑制非SSVEP成分的同时提高SSVEP成分的信噪比,但严重依赖训练样本的质量,早期会出现性能衰减.为了突破该瓶颈,文中提出谐波校正与泛化的稳态视觉诱发电位检测算法.首先,通过正余弦谐波参考信号校正训练均值模板,提升SSVEP刺激呈现中前期的ITR.然后,联合任务相关成分分析算法,有效提升SSVEP刺激呈现后期的ITR.在SSVEP检测过程中,加权匹配两种类型的均值训练模板,保证在任意SSVEP呈现时期都保持较高的ITR.在两个公开的SSVEP数据集上进行的对比实验表明,文中算法的SSVEP检测准确率、ITR和计算效率都较优.此外,消融实验也证实算法对校准数据要求较低,因此该研究为设计资源受限的脑机接口提供一种新的选择.

关键词：稳态视觉诱发电位(SSVEP) 典型相关分析谐波模板校正任务相关成分分析脑机接口

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基于可追责断言的支付通道网络性能优化研究

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 66-78页

作者：李雯琪应作斌臧嘉威熊金波刘西蒙澳门城市大学数据科学学院中国澳门999078 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350007 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

针对区块链技术在区块大小和生成速率上的固有限制导致的可扩展性问题,支付通道网络(payment channel network,PCN)提供了链下扩容的有效方案。然而,传统的使用可锁定结构的PCN存在以下两个缺点:存在作恶方时该结构只能结束交易过程,却... 详细信息

针对区块链技术在区块大小和生成速率上的固有限制导致的可扩展性问题,支付通道网络(payment channel network,PCN)提供了链下扩容的有效方案。然而,传统的使用可锁定结构的PCN存在以下两个缺点:存在作恶方时该结构只能结束交易过程,却无法对恶意行为者实施识别与惩罚;某一笔交易需要复盘时,PCN中出现的所有交易都需要恢复,导致巨大的计算开销。鉴于此,提出了一种基于可追责断言性能优化的支付通道网络方案——AAPO-PCN(accountable assertions performance optimization-payment channel network)。AAPO-PCN通过引进可追责断言算法,构建了一种可编辑的Merkle树结构。不同于传统Merkle树,该方案采用变色龙哈希函数替换原有哈希算法,并整合可追责断言机制,旨在有效识别恶意用户。通过这种方式,不仅令相关交易的恢复更加高效,同时也大幅减少了计算开销。最后提供了全面的安全性分析与实验,结果表明,AAPO-PCN在不牺牲安全性的情况下,具有更优的计算效率与通信开销。

关键词：支付通道网络可追责断言 Merkle树变色龙哈希函数

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