检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2022年第4期51卷 558-564页

作者：李晨亮吴鸿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

提出了一种基于梯度相似性的自动加权方法,用于作文评分的多主题联合预训练。在预训练阶段同时使用多个主题的数据,通过计算外部主题的训练样本的梯度向量与目标主题的梯度向量之间的相似度作为该样本的损失权重。将深度学习与特征工程... 详细信息

提出了一种基于梯度相似性的自动加权方法,用于作文评分的多主题联合预训练。在预训练阶段同时使用多个主题的数据,通过计算外部主题的训练样本的梯度向量与目标主题的梯度向量之间的相似度作为该样本的损失权重。将深度学习与特征工程相结合,手工设计了3类特征。在公开数据集上进行对比实验表明,与现有的基线模型相比,提出的多主题联合预训练方法和手工特征均能有效提升作文评分模型的评分准确性。

关键词：自动作文评分深度学习特征工程预训练

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基于差分隐私的Android物理传感器侧信道防御方法

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计算机研究与发展 2018年第7期55卷 1371-1392页

作者：唐奔宵王丽娜汪润赵磊王丹磊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 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

Android物理传感器侧信道防御研究主要针对以移动设备传感器为媒介的隐私泄露攻击.当前的防御方案主要为预防检测、虚拟键盘随机化等.然而,防御过程中不可控的用户决策以及层出不穷的新型侧信道攻击,导致传统方案无法从根本上解决基于... 详细信息

Android物理传感器侧信道防御研究主要针对以移动设备传感器为媒介的隐私泄露攻击.当前的防御方案主要为预防检测、虚拟键盘随机化等.然而,防御过程中不可控的用户决策以及层出不穷的新型侧信道攻击,导致传统方案无法从根本上解决基于物理传感器的隐私泄露威胁.针对上述问题,提出了一种基于差分隐私的Android物理传感器侧信道防御方法.通过注入少量的特殊分布噪声,混淆传感器原始数据,进而干扰侧信道构建过程.如何在保证传感器相关功能正常运行与用户体验的前提下,尽可能降低侧信道攻击成功率是面临的最大困难.通过设计并实现传感器相关功能抽取工具SensorTainter,对APP中传感器相关功能进行分析与分类,计算相关功能正常运行时能够承受的传感器数据混淆范围.依据对47 144个APP以及典型传感器侧信道攻击的实验分析结果,证明该防御方案能够有效限制传感器侧信道攻击,单次点击事件攻击的准确率最高减少27个百分点.由于在Android应用框架层构建,该防御方案对于用户完全透明,具有很好的扩展能力.

关键词： Android 物理传感器侧信道差分隐私隐私保护

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DeepRD:基于Siamese LSTM网络的Android重打包应用检测方法

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通信学报 2018年第8期39卷 69-82页

作者：汪润唐奔宵王丽娜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

目前,Android平台重打包应用检测方法依赖于专家定义特征,不但耗时耗力,而且其特征容易被攻击者猜测。另外,现有的应用特征表示难以在常见的重打包应用类型检测中取得良好的效果,导致在实际检测中存在漏报率较高的现象。针对以上2个问题... 详细信息

目前,Android平台重打包应用检测方法依赖于专家定义特征,不但耗时耗力,而且其特征容易被攻击者猜测。另外,现有的应用特征表示难以在常见的重打包应用类型检测中取得良好的效果,导致在实际检测中存在漏报率较高的现象。针对以上2个问题,提出了一种基于深度学习的重打包应用检测方法,自动地学习程序的语义特征表示。首先,对应用程序进行控制流与数据流分析形成序列特征表示;然后,根据词向量嵌入模型将序列特征转变为特征向量表示,输入孪生网络长短期记忆(LSTM,long short term memory)网络中进行程序特征自学习;最后,将学习到的程序特征通过相似性度量实现重打包应用的检测。在公开数据集Andro Zoo上测试发现,重打包应用检测的精准率达到95.7%,漏报率低于6.2%。

关键词：重打包深度学习孪生网络长短期记忆安全与隐私

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基于关键点的混合式漏洞挖掘测试用例同步方法

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工程科学与技术 2022年第3期54卷 55-63页

作者：赵磊辉涛蒋可洋曹彭程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430000 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430000

混合式漏洞挖掘利用模糊测试模块和符号执行模块相互协作以达到优势互补的目标,测试用例的同步是相互协作的关键。然而,现有混合式漏洞挖掘技术方案中,测试用例同步主要以交换和整合的方式实现,较为单一,忽略了符号执行模块在探索程序... 详细信息

混合式漏洞挖掘利用模糊测试模块和符号执行模块相互协作以达到优势互补的目标,测试用例的同步是相互协作的关键。然而,现有混合式漏洞挖掘技术方案中,测试用例同步主要以交换和整合的方式实现,较为单一,忽略了符号执行模块在探索程序状态时的运行时信息。针对上述问题,本文提出了一种基于程序关键点的测试用例同步方法(简称Sol-QSYM),旨在分析挖掘符号执行模块的执行过程,定位与识别代码覆盖率导向的程序关键点,进而指导模糊测试的测试用例调度与变异过程,实现更细粒度的测试用例同步。首先,该方法在符号执行过程中识别模糊测试模块难以触及的分支对应的变量集合,并将其提取为程序的关键点。其次,为了充分利用符号求解的结果,该方法将单次求解得到的关键点信息进行进一步组合匹配,以帮助符号执行模块额外生成更多的能够被模糊测试模块导入的测试用例。最后,在模糊测试模块中,该方法在种子挑选步骤中优先选择包含关键点信息的测试用例去引导测试过程探索程序的特定区域,并在测试用例变异中着重对关键点位置进行变异以引导其产生能覆盖新代码分支的测试用例。基于混合式漏洞挖掘工具QSYM,本文实现了一个原型系统,并选取了12个真实程序进行了实验评估。实验结果表明,相较于QSYM,Sol-QSYM的测试用例成功导入率提升了12.73%,代码覆盖率提升了9.07%,并能够发现更多的程序崩溃。这些结果表明改进后的测试用例同步方法可以很好地提高混合式漏洞挖掘对符号执行模块中程序状态探索结果的利用率。

关键词：模糊测试符号执行测试用例同步混合式漏洞挖掘

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面向中文文本倾向性分类的对抗样本生成方法

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软件学报 2019年第8期30卷 2415-2427页

作者：王文琦汪润王丽娜唐奔宵空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

研究表明,在深度神经网络(DNN)的输入中添加小的扰动信息,能够使得 DNN 出现误判,这种攻击被称为对抗样本攻击.而对抗样本攻击也存在于基于 DNN 的中文文本的情感倾向性检测中,因此提出了一种面向中文文本的对抗样本生成方法 WordHandi... 详细信息

研究表明,在深度神经网络(DNN)的输入中添加小的扰动信息,能够使得 DNN 出现误判,这种攻击被称为对抗样本攻击.而对抗样本攻击也存在于基于 DNN 的中文文本的情感倾向性检测中,因此提出了一种面向中文文本的对抗样本生成方法 WordHanding.该方法设计了新的词语重要性计算算法,并用同音词替换以生成对抗样本,用于在黑盒情况下实施对抗样本攻击.采用真实的数据集(京东购物评论和携程酒店评论),在长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)这两种 DNN 模型上验证该方法的有效性.实验结果表明,生成的对抗样本能够很好地误导中文文本的倾向性检测系统.

关键词：中文文本对抗样本深度学习模型评分函数黑盒

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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Bartlett和多分类F检验侧信道泄露评估

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通信学报 2021年第12期42卷 35-43页

作者：王娅茹唐明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

为了解决测试向量泄露评估(TVLA)技术进行侧信道泄露检测时,两组功耗样本(固定明文和随机明文)的均值差异较小时,t检验存在漏检以及可能导致评估出现假阴性的问题。基于此,提出对样本的均值与方差等参数进行差异评估,进而提出基于Bartl... 详细信息

为了解决测试向量泄露评估(TVLA)技术进行侧信道泄露检测时,两组功耗样本(固定明文和随机明文)的均值差异较小时,t检验存在漏检以及可能导致评估出现假阴性的问题。基于此,提出对样本的均值与方差等参数进行差异评估,进而提出基于Bartlett和多分类F检验侧信道泄露评估(Bartlett-F检验)方法。在Bartlett-F检验中,将Bartlett检验用于均值差异小于方差差异的功耗样本以解决漏检问题,将多分类F检验用于均值差异大于方差差异的功耗样本以解决评估出现假阴性的问题。在检验中,若P值小于阈值,则有泄露。实验结果表明,当均值差异小于方差差异时,Bartlett检验的P值小于阈值时所需样本量为1.5×10^(4),而t检验则需要更大的样本量。当方差差异小于均值差异时,t检验的P值小于阈值时所需样本量为2.0×10^(2),而F检验所需样本量仅为t检验的110。因此,Bartlett-F检验可以解决TVLA技术在泄露检测中存在的问题。

关键词：泄露检测 Bartlett检验 F检验测试向量泄露评估技术 t检验侧信道攻击

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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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恶意代码演化与溯源技术研究

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软件学报 2019年第8期30卷 2229-2267页

作者：宋文纳彭国军傅建明张焕国陈施旅空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

恶意代码溯源是指通过分析恶意代码生成、传播的规律以及恶意代码之间衍生的关联性,基于目标恶意代码的特性实现对恶意代码源头的追踪.通过溯源可快速定位攻击来源或者攻击者,对攻击者产生一定的震慑打击作用,具有遏制黑客攻击、完善网... 详细信息

恶意代码溯源是指通过分析恶意代码生成、传播的规律以及恶意代码之间衍生的关联性,基于目标恶意代码的特性实现对恶意代码源头的追踪.通过溯源可快速定位攻击来源或者攻击者,对攻击者产生一定的震慑打击作用,具有遏制黑客攻击、完善网络安全保障体系的重要作用和价值.近年来,网络安全形势愈加严峻,归类总结了学术界和产业界在恶意代码溯源领域的研究工作,首先揭示了恶意代码的编码特性以及演化特性,并分析这些特性与溯源的关系;然后,分别从学术界和产业界对恶意代码的溯源技术和研究进行梳理,同时对每个溯源阶段的作用以及影响程度进行了讨论,并对目前恶意代码的溯源对抗手段进行分析;最后讨论了恶意代码溯源技术面对的挑战和未来的发展趋势.

关键词：恶意代码溯源演化对抗家族聚类恶意代码检测

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UEFI的启发式逆向分析与模糊测试方法

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软件学报 2024年第8期35卷 3577-3590页

作者：林欣康顾匡愚赵磊空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

统一可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)作为新一代固件接口标准,广泛应用于现代计算机系统,但其漏洞可能引发严重安全威胁.为了减少UEFI漏洞引发的安全问题,需要进行漏洞检测.而第三方安全测试场景下的模糊... 详细信息

统一可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)作为新一代固件接口标准,广泛应用于现代计算机系统,但其漏洞可能引发严重安全威胁.为了减少UEFI漏洞引发的安全问题,需要进行漏洞检测.而第三方安全测试场景下的模糊测试是检测的主要手段.但符号信息的缺失影响了测试效率.提出了一种启发式的UEFI逆向分析方法,恢复固件中的符号信息,改进模糊测试并实现了原型系统Re UEFuzzer.通过对来自4个厂商的525个EFI文件进行测试,证明了逆向分析方法的有效性.Re UEFuzzer可以提升函数测试覆盖率,并在测试过程中发现了一个零日漏洞,已报告给国家信息安全漏洞共享平台以及公共漏洞和暴露系统.实验证明,该方法在UEFI漏洞检测方面具有有效性,可以为UEFI安全提供一定的保障.

关键词：统一可扩展固件接口逆向工程模糊测试静态程序分析固件安全

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