检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2021年第12期37卷 2412-2439页

作者：任延珍刘晨雨刘武洋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

语音承载着人类语言和说话人身份信息,通过语音伪造技术可以精确模仿目标说话人的声音以达到欺骗人或机器听觉的目的。目前,深度伪造(Deepfake)正在对全球的政治经济及社会稳定带来极大的威胁,其中语音伪造是Deepfake实现舆论操控的核... 详细信息

语音承载着人类语言和说话人身份信息,通过语音伪造技术可以精确模仿目标说话人的声音以达到欺骗人或机器听觉的目的。目前,深度伪造(Deepfake)正在对全球的政治经济及社会稳定带来极大的威胁,其中语音伪造是Deepfake实现舆论操控的核心技术之一。近年来语音伪造技术在拟人度、自然度方面有了显著进步,使得语音伪造检测技术面临着更大的挑战。本文对当前主流的语音伪造和伪造语音检测技术研究现状进行综述,主要包括:1)对主流语音伪造技术,包括语音合成、语音转换和语音对抗样本的基本概念、技术发展历程和研究进展进行综述;2)对伪造语音检测技术的基本概念、性能评价指标、主要技术实现原理和性能效果进行综述;3)对伪造语音检测相关的主流竞赛、常用数据集和可用代码工具资源进行介绍;最后对语音伪造和检测技术现存的挑战性问题和未来的研究方向进行讨论。

关键词：语音伪造语音伪造检测语音合成语音转换说话人验证对抗样本

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FixBranchPHT:一种针对BranchScope攻击的软件防御方法

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密码学报 2023年第2期10卷 342-359页

作者：李永波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

BranchScope是一种基于分支预测机制的时间侧信道攻击,攻击者利用受害者分支在intel双模态分支方向预测器的执行痕迹推断分支方向.现有大多数防护分支预测攻击和时间侧信道攻击的方案无法阻止分支在方向预测器中留下痕迹,因此不能抵御Br... 详细信息

BranchScope是一种基于分支预测机制的时间侧信道攻击,攻击者利用受害者分支在intel双模态分支方向预测器的执行痕迹推断分支方向.现有大多数防护分支预测攻击和时间侧信道攻击的方案无法阻止分支在方向预测器中留下痕迹,因此不能抵御BranchScope攻击;少数有效方案建议移除分支或消除秘密信息对分支方向的依赖,但需要复杂的数据流和控制流转换.本文提出一种可有效抵御BranchScope攻击的软件防护方案FixBranchPHT,详细分析了所提方案的安全性、实用性和效率.与现有方案相比, FixBranchPHT首次通过重复执行分支,刷新分支在双模态方向预测器的秘密痕迹,修改代码的量更少,程序转换难度更低.本文首先系统分析了BranchScope攻击原理和分支方向预测机制.其次,将不同的分支结构转换为统一形式,利用循环结构实现分支的重复执行;同时利用硬件事务内存的中止回滚机制,保证关键代码不被恶意中断.再次,对方案的安全性进行了理论验证.最后,选取了四个公开的BranchScope攻击目标实验验证方案的有效性,基于nbench基准测试套件评估了防护添加后的性能.实验结果表明FixBranchPHT方案可有效抵御BranchScope攻击,平均仅产生34%的性能损耗.

关键词： BranchScope攻击软件防御分支预测时间侧信道攻击

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基于区块链的零知识位置证明方法研究

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电子与信息学报 2020年第9期42卷 2142-2149页

作者：余荣威周博孝王丽娜朱欣焰谢辉华谢红军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 测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430072 矩阵元技术(深圳)有限公司深圳518000

地理位置虚拟软件泛滥、民用卫星定位信号易模拟或篡改,致使地理位置可信认证难以实现。针对已有位置证明方案采用中心化架构存在单点失效和易引起集中攻击等安全风险,该文引入去中心化范式思路,利用区块链具有的去中心化、不可篡改、... 详细信息

地理位置虚拟软件泛滥、民用卫星定位信号易模拟或篡改,致使地理位置可信认证难以实现。针对已有位置证明方案采用中心化架构存在单点失效和易引起集中攻击等安全风险,该文引入去中心化范式思路,利用区块链具有的去中心化、不可篡改、可追溯等特点,并结合零知识证明协议,提出了基于区块链的零知识位置证明方法,实现了以去中心化、保护隐私、高度准确、审查抵制的地理位置认证服务,从而确保用户所提供位置的准确性。该方法不仅能消除中心化位置证明的弊端,确保位置数据的机密性,而且被证明位置数据一旦上链后不可篡改,实现了不可抵赖性。测试分析结果表明:完整的证明流程(包含证明生成验证和上链全过程)实际测试每次平均用时约5 s,其中证明生成和验证的总耗时是50.5~55.5 ms。因此,算法具有较好的性能开销,可满足实际应用需求。

关键词：位置证明区块链零知识证明智能合约

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基于微架构的隐蔽信道攻击、防护与检测综述

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密码学报 2023年第3期10卷 447-461页

作者：许可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

基于处理器微架构的隐蔽信道能够绕过现有安全检测进行秘密信息传输或泄漏,已成为现代处理器面临的主要威胁.本文从隐蔽信道的工作原理入手,根据秘密信息在隐蔽信道中存储时间的长短将基于微架构的隐蔽信道分为持续型和瞬时型两类,详细... 详细信息

基于处理器微架构的隐蔽信道能够绕过现有安全检测进行秘密信息传输或泄漏,已成为现代处理器面临的主要威胁.本文从隐蔽信道的工作原理入手,根据秘密信息在隐蔽信道中存储时间的长短将基于微架构的隐蔽信道分为持续型和瞬时型两类,详细介绍两类隐蔽信道的泄露原理、运行特征、典型攻击、攻击条件等,利用已有的隐蔽信道评估指标对现有隐蔽信道进行横向评估,给出了微处理器资源中潜在隐蔽信道挖掘的分析思路,对未被现有隐蔽信道覆盖的微架构资源进行分析.分析发现Intel处理器中的前端总线符合构建新型瞬时隐蔽信道的条件.对已有防护和检测策略按原理进行分类,详细介绍每类防护和检测策略的工作原理、现有策略、适用范围,对未来出现新型微架构隐蔽信道威胁提出合理可行的防护建议.

关键词：微架构隐蔽信道信息泄露硬件安全

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基于mRMR与基尼重要性的树突状细胞模型

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计算机工程 2023年第5期49卷 129-138页

作者：张凯林董红斌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

树突状细胞算法(DCA)模拟人体免疫系统中树突状细胞对抗原的识别与提呈过程,是一种快速有效的异常检测方法,其关键是从数据中选取有效特征以表示特定的输入信号。然而,现有信号选取方法存在特征子集冗余、时间复杂度高等问题,导致生成... 详细信息

树突状细胞算法(DCA)模拟人体免疫系统中树突状细胞对抗原的识别与提呈过程,是一种快速有效的异常检测方法,其关键是从数据中选取有效特征以表示特定的输入信号。然而,现有信号选取方法存在特征子集冗余、时间复杂度高等问题,导致生成的抗原信号有效性较低,且在高维大样本数据集上运行速度较慢。考虑抗原信号的可用性与信号选取过程的时间效率,提出基于最大相关最小冗余(mRMR)与基尼重要性的树突状细胞模型MRGI-DCA。通过mRMR从原始数据集中快速地提取最相关特征子集,且最大限度地降低特征子集的冗余性。在mRMR预降维的基础上,根据CART树模型快速、准确等特点,利用基尼重要性得到更有效的抗原信号。实验结果表明,MRGI-DCA总体表现优于IG-DCA、COR-DCA、GA-DCA和SVM-DCA方法,其中,准确率、F1值和AUC在高维、低维、异常数据集上的平均值较COR-DCA分别提高6.01%、5.86%、9.96%,并且平均运行时间约为COR-DCA的1/5。

关键词：树突状细胞算法信号选取最大相关最小冗余算法基尼重要性人工免疫系统

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基于时空特征一致性的Deepfake视频检测模型

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工程科学与技术 2020年第4期52卷 243-250页

作者：赵磊葛万峰毛钰竹韩萌李文欣李学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

针对目前大部分研究仅关注Deepfake单幅图像的空间域特征而设计检测模型的问题,以Deepfake视频中人物面部表情变化存在细微的不一致、不连续等现象为出发点,提出一种基于时空特征一致性的检测模型。该模型使用卷积神经网络对待检测图像... 详细信息

针对目前大部分研究仅关注Deepfake单幅图像的空间域特征而设计检测模型的问题,以Deepfake视频中人物面部表情变化存在细微的不一致、不连续等现象为出发点,提出一种基于时空特征一致性的检测模型。该模型使用卷积神经网络对待检测图像提取空域特征,利用光流法在待检测图像的连续帧间进行时域特征的捕获,同时利用卷积神经网络对时域特征进行深层次特征提取,在时域特征和空域特征经过多重的特征变换后,使用全连接神经网络对空域特征和时域特征的组合空间进行分类实现检测目标。将本文提出的模型在Faceforensics++开源Deepfake数据集上开展模型的训练,并对模型的检测效果进行实验验证。实验结果表明,本文模型的检测准确率可达98.1%,AUC值可达0.9981。通过与现有的Deepfake检测模型进行对比,本文模型在检测准确率和AUC取值方面均优于现有模型,验证了本文模型的有效性。

关键词：虚假图像 Deepfake检测时域特征空域特征

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基于联合失真的AAC安全隐写算法

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信息安全学报 2022年第2期7卷 1-15页

作者：蔡森任延珍王丽娜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

随着互联网技术的普及,越来越多的音视频通信应用融入到了人们的日常生活中。AAC(Advanced Audio Coding),作为目前互联网应用中使用最广泛的音频压缩编码标准之一,拥有优秀的压缩效果和出色的音频质量,使得越来越多的音视频作品利用AA... 详细信息

随着互联网技术的普及,越来越多的音视频通信应用融入到了人们的日常生活中。AAC(Advanced Audio Coding),作为目前互联网应用中使用最广泛的音频压缩编码标准之一,拥有优秀的压缩效果和出色的音频质量,使得越来越多的音视频作品利用AAC进行编码传输,这也为信息隐藏提供了新的、更多、更好的隐写空间。本文分别对现有的隐写算法生成的含密音频的Huffman码字进行统计分析和算法中基于掩蔽曲线理论设计的失真函数进行分析,发现现有隐写算法会在不同程度上破环音频的Huffman码字的统计安全性和音频的听觉掩蔽性。为了解决现有的隐写算法在统计安全性和听觉隐蔽性方面的不足,本文提出了基于Huffman码字统计分布特性和实际听觉掩蔽阈值曲线相结合的AAC隐写联合失真代价函数。同时,利用最小失真编码框架STCs(Syndrome-Trellis Codes)实现了面向AAC压缩参数域的自适应安全隐写算法。实验结果表明,本文提出的隐写方法的隐写容量在理论上最大可达12 kbps。另外,在统计安全性方面,相较于现有的隐写方法,最高可以提升30%。在听觉质量方面也有进一步的提升。在可扩展性方面,由于MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer Ⅲ)的编码流程和AAC的编码流程在大体上类似,本文所提出的新方案可以经过微小的调整后,便可直接应用在基于MP3的隐写算法中,对现有基于MP3的隐写算法在安全性和音频质量方面也有一定的提高。

关键词： AAC Huffman编码隐写术听觉掩蔽效应

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智能家居攻击与防御方法综述

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信息安全学报 2021年第4期6卷 1-27页

作者：严寒彭国军罗元刘思德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

智能家居是物联网的一大发展方向,但其在安全方面表现得不如人意,近年来频频爆发网络安全事件。智能家居相较于传统的嵌入式设备,引入了移动应用程序和云平台服务,使得其暴露出了更多的攻击面。本文围绕智能家居终端设备、云平台、移动... 详细信息

智能家居是物联网的一大发展方向,但其在安全方面表现得不如人意,近年来频频爆发网络安全事件。智能家居相较于传统的嵌入式设备,引入了移动应用程序和云平台服务,使得其暴露出了更多的攻击面。本文围绕智能家居终端设备、云平台、移动应用程序及通信等四个方面,综述针对智能家居的攻击方法和防御措施,并针对性的梳理了目前学术界及工业界关注的研究热点与难点。最后,本文针对现有智能家居设备自动化漏洞挖掘技术与防御监控能力的不足进行了讨论,并提出了基于Docker集群部署的端侧自动化威胁模型系统设计思路。

关键词：物联网智能家居攻击防御漏洞

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实现高阶安全的一阶掩码与乱序方法研究

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密码学报 2023年第1期10卷 155-167页

作者：肖冲唐明严飞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

掩码是当前抵御侧信道攻击的可证明安全类防护手段,但实际应用中,高阶掩码由于受到资源开销的限制,通常会和其他轻量化防护结合使用,如掩码与乱序组合的方案.现有掩码与乱序组合方案的安全性评估均基于特定的区分器或特定的攻击技术.本... 详细信息

掩码是当前抵御侧信道攻击的可证明安全类防护手段,但实际应用中,高阶掩码由于受到资源开销的限制,通常会和其他轻量化防护结合使用,如掩码与乱序组合的方案.现有掩码与乱序组合方案的安全性评估均基于特定的区分器或特定的攻击技术.本文从泄露量的角度不依赖于特定的区分器及攻击方法评估这种组合方式,相较于已有基于具体攻击技术的评估更基础且通用,评估结果不会因新型区分器的提出或攻击技术的革新而变化.在噪声模型下对实际泄露量采用噪声指标来进行量化,通过模型规约得到能够同时衡量掩码方案以及防护组合方案的安全水平下界.通过仿真与实测实验来分析防护组合方案中影响安全水平的可配置因素.实验结果证实,组合防护的噪声指标ARE与乱序阶数t呈反比,1阶掩码与乱序的组合防护能达到2阶或3阶掩码的攻击下界m的量级,即达到2阶或3阶安全水平.

关键词：侧信道掩码乱序轻量级防护随机探针模型

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基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测

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计算机工程 2023年第1期49卷 15-21,30页

作者：刘金硕詹岱依邓娟王丽娜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

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络(DNN)在处理海量数据时具有较好的并行计算能力... 详细信息

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络(DNN)在处理海量数据时具有较好的并行计算能力。结合联邦学习框架并将基于自动编码器优化的DNN作为通用模型,建立一种网络入侵检测模型DFC-NID。对初始数据进行符号数据预处理与归一化处理,使用自动编码器技术对DNN实现特征降维,以得到DNN通用模型模块。利用联邦学习特性使得多个参与方使用通用模型参与训练,训练完成后将参数上传至中心服务器并不断迭代更新通用模型,通过Softmax分类器得到最终的分类预测结果。实验结果表明,DFC-NID模型在NSL-KDD与KDDCup99数据集上的准确率平均达到94.1%,与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比,准确率平均提升3.1%,在攻击类DoS与Probe上,DFC-NID的准确率分别达到99.8%与98.7%。此外,相较不使用联邦学习的NO-FC模型,DFC-NID减少了83.9%的训练时间。

关键词：网络入侵检测深度神经网络联邦学习机器学习深度学习

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