检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2012年第8期49卷 1655-1661页

作者：童言张焕国邓小铁武汉大学计算机学院武汉430072 香港城市大学计算机科学系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

作为一种完全映射,正形置换是对称密码体制中一类重要的基础置换.正形置换已经被证明拥有完全平衡性.自1995年以来,国内外学者对于正形置换的研究主要集中在构造与计数方面,但是对于正形置换的密码学性质,比如差分均匀度和非线性度等则... 详细信息

作为一种完全映射,正形置换是对称密码体制中一类重要的基础置换.正形置换已经被证明拥有完全平衡性.自1995年以来,国内外学者对于正形置换的研究主要集中在构造与计数方面,但是对于正形置换的密码学性质,比如差分均匀度和非线性度等则相对关注得较少,而具有良好密码学性质的正形置换可以直接用来设计对称密码算法中的密码学部件.修正了一个关于复合函数密码学性质的结论中关于非线性度所存在的问题;接着分析了一般BDLL正形置换发生器的抗差分分析和抗线性分析的密码学性质;然后基于复合函数提出了一种改进的正形置换发生器,并结合修正后的复合函数结论证明了该正形置换发生器相比于一般BDLL正形置换发生器,能够生成数量更多、拥有更高非线性度和代数次数的非线性正形置换.

关键词：对称密码正形置换非线性度代数次数差分均匀度

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模板运算代码的自动生成与调优框架

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计算机工程 2024年第6期50卷 35-47页

作者：刘金硕文尧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湖北武汉430072

针对现有模板代码生成方法不支持多图形处理器(GPU)、调优不充分等问题,提出一种由领域专用语言(DSL)描述的模板代码的自动生成与调优框架。在代码自动生成阶段,该框架能够自动解析上层提供的描述语言,构建计算图进而生成模板运算的统... 详细信息

针对现有模板代码生成方法不支持多图形处理器(GPU)、调优不充分等问题,提出一种由领域专用语言(DSL)描述的模板代码的自动生成与调优框架。在代码自动生成阶段,该框架能够自动解析上层提供的描述语言,构建计算图进而生成模板运算的统一计算设备架构(CUDA)核函数,同时根据单GPU或多GPU环境生成不同的主机端代码。在代码调优阶段,根据不同的GPU型号确定候选参数范围,动态调用生成的CUDA核函数以确定最优参数。在多GPU的情况下,自动生成的主机端代码能够使用计算与通信重叠的方法进行边界数据交换。在4种不同的GPU与7、13、19、27点模板运算中,该框架能找到最优的参数配置。实验结果表明,对于Tesla V100-SXM2,以调优过的参数进行模板运算,该框架在单精度4种模板运算下的每秒万亿次浮点运算数(TFLOPs)分别为1.230、1.680、1.120、1.480,在双精度下分别为0.690、1.010、0.480、1.470,平均性能达到手工优化代码的98%,并且描述更简单,支持多GPU扩展。

关键词：模板运算统一计算设备架构计算图领域专用语言代码生成自动调优

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一种线状位置文本描述的估算方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2014年第4期39卷 481-485页

作者：黄亮朱欣焰呙维佘冰武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 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430079

当前大量空间数据的位置信息多采用文本描述而非地理坐标,导致地理信息系统无法对这些数据进行空间查询和分析,估算位置描述对应的地理坐标有助于提高空间数据的应用价值。针对已有方法在处理线状位置描述时缺少参考位置之间空间关系约... 详细信息

当前大量空间数据的位置信息多采用文本描述而非地理坐标,导致地理信息系统无法对这些数据进行空间查询和分析,估算位置描述对应的地理坐标有助于提高空间数据的应用价值。针对已有方法在处理线状位置描述时缺少参考位置之间空间关系约束分析的不足,提出了一种线状位置文本描述的估算方法。在传统方法的基础上,顾及了局部空间走向计算线状特征在参考位置处的空间分布,并引入了模糊可见性概念模糊估算线状特征在参考位置之间的空间分布。实验结果表明,此方法能有效估算线状位置文本描述的空间分布范围。

关键词：线状位置描述估算文本转换坐标模糊可见性

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ConvUCaps:基于卷积胶囊网络的医学图像分割模型

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 258-266页

作者：邓希泉陈刚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

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了... 详细信息

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了一种有效的建模图像的局部与整体关系的方法,可以用更少的参数取得好的性能。但原始的胶囊网络并没有充分考虑图像局部特征的粒度问题,将其应用在医学图像分割领域还需进一步改造。因此,提出一种将U-Net和胶囊网络相结合的医学图像分割模型ConvUCaps。该模型对U-Net的编码器部分进行改进,使用卷积模块学习不同尺度的局部特征,然后通过胶囊模块学习高层特征,并建模局部与整体之间的关系。实验结果表明,相比U-Net、UNet++、SegCaps、Matwo-CapsNet网络,ConvUCaps提高了分割精度和收敛速度,同时,与单纯基于胶囊网络的分割模型相比,显著减少了推理时间。

关键词：医学图像分割卷积神经网络 U-Net网络胶囊网络

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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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面向多样化编译环境的恶意代码同源性分析

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信息安全学报 2024年第6期9卷 28-42页

作者：刘昕仪彭国军刘思德杨秀璋傅建明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

随着恶意样本数量的急剧增加,为减少人工溯源的工作量,恶意代码同源性分析研究的重要性日益凸显。然而,攻击者在复用恶意代码时,需针对不同的攻击场景设置特定的编译环境,这会造成同源二进制在语法和结构层面存在很大差异,降低恶意代码... 详细信息

随着恶意样本数量的急剧增加,为减少人工溯源的工作量,恶意代码同源性分析研究的重要性日益凸显。然而,攻击者在复用恶意代码时,需针对不同的攻击场景设置特定的编译环境,这会造成同源二进制在语法和结构层面存在很大差异,降低恶意代码同源性分析的准确率。为解决此问题,本文通过分析编译环境对二进制生成带来的影响,实现了一个准确、无监督、高效的恶意代码同源性分析方案。本文采用二进制提升与重优化技术将其统一到中间表示层,一定程度上消除语法、结构层面的改变。针对传统CBOW模型学习代码单词语义的不足,提出指令级的上下文语义学习方案,并考虑到出现上下文无关指令的小概率事件,结合SIF模型计算基本块特征向量。此外,针对恶意代码中库函数和字符串包含敏感信息更丰富的特点,本文提出基本块初始匹配集合的建立算法,在K-Hop贪心匹配算法和线性匹配算法的基础上,进一步提高了恶意代码同源性分析的准确率。实验表明,对于开源恶意代码Mirai,本方案相较于现有的无监督模型和预训练模型,在分析准确性和运行开销两个方面的综合表现更优。同时,对于其他类型的恶意代码,本方案输出的同源性指数均高于本文预先设立的同源性判定阈值,进一步证明其有效性。

关键词：恶意代码同源性编译环境语义学习

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一种面向工业物联网的远程安全指令控制方案

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计算机工程 2024年第3期50卷 28-35页

作者：陈纪成包子健罗敏何德彪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湖北武汉430072

随着工业领域对智能化要求的不断提高,工业物联网(IIoT)得到了快速发展,其可以有效提高工业生产中的流程效率和决策质量,具有广阔的应用前景。然而,近年来IIoT的安全问题逐渐凸显。针对远程指令控制这一应用场景,设计一种基于SM9标识密... 详细信息

随着工业领域对智能化要求的不断提高,工业物联网(IIoT)得到了快速发展,其可以有效提高工业生产中的流程效率和决策质量,具有广阔的应用前景。然而,近年来IIoT的安全问题逐渐凸显。针对远程指令控制这一应用场景,设计一种基于SM9标识密码算法的两方协同群签名算法,并结合区块链实现面向IIoT的远程安全指令控制方案,以保障IIoT中远程指令操作的安全性。该方案基于国密SM9标准,群管理员审核指令,并与发起指令签署请求的用户协同完成群签名,群签名在保护签名者身份隐私的同时可以由群管理员在必要时公开签名者身份。通过引入区块链技术,实现IIoT平台的去中心化管理,并通过智能合约获取指令执行历史数据,方便后续审计与追责。此外,方案在签名验证阶段通过批量验证来有效减少计算消耗。安全性及性能分析结果表明:在签名数量超过20条时,该方案通过批量验证的方式可以使得计算量减少50%以上;相较对比方案,所提方案在IIoT环境下安全性和实用性更高。

关键词： SM9标识密码算法群签名两方协同签名工业物联网区块链

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基于改进YOLOv8模型的交通标志检测方法

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武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：余荣威张逸轩曹书明王丽娜武汉大学网络空间安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室

当前交通标志检测方法主要依赖单阶段深度学习算法构建的目标检测模型，存在检测精度低、模型通用性弱等问题。为解决这类问题，提出了一种基于改进YOLOv8模型的交通标志检测方法。该方法通过引入基于注意尺度序列融合的机制，提升了神... 详细信息

当前交通标志检测方法主要依赖单阶段深度学习算法构建的目标检测模型，存在检测精度低、模型通用性弱等问题。为解决这类问题，提出了一种基于改进YOLOv8模型的交通标志检测方法。该方法通过引入基于注意尺度序列融合的机制，提升了神经网络对于多尺度信息的提取能力，通过增加小目标检测层，使得方法更适用于小目标检测；采用RT-DETR的检测头，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合高效处理多尺度特征；此外，为了克服现有交通标志检测方法在弱泛化方面的局限性，提高包围盒回归的准确性和效率，采用一种全新的损失函数inner-mpdiou，有效地提高了模型的训练效率和精度。基于清华-腾讯100K(TT100K)数据集的实验结果表明：在保证实时性的前提下，该方法平均精度高达84.0%，相较于目前国际主流YOLOv8模型，其平均精度提高了7.1%，整体模型大小降低了12.9%，提升了低分辨小目标检测有效性。

关键词：小目标检测交通标志检测 YOLOv8 低分辨率损失函数

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基于ARM指针认证的信息流控制系统

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郑州大学学报（理学版） 2021年第3期53卷 42-49页

作者：张立强陈青松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湖北武汉430072

为了解决物联网设备中的安全隔离和隐私数据泄露问题,对类Unix操作系统线程中的信息流控制进行研究,基于ARM指针认证的硬件安全扩展和分散式信息流控制模型,通过对线程添加安全标签和完整性标签,实现进程地址空间的细粒度安全隔离,内存... 详细信息

为了解决物联网设备中的安全隔离和隐私数据泄露问题,对类Unix操作系统线程中的信息流控制进行研究,基于ARM指针认证的硬件安全扩展和分散式信息流控制模型,通过对线程添加安全标签和完整性标签,实现进程地址空间的细粒度安全隔离,内存共享保护和安全多线程;通过内核安全原语和安全检查钩子有效防止线程间未授权的数据访问。实验结果表明,基于硬件辅助的信息流控制系统可以获得显著的性能提升,原型系统在实际的物联网程序用例(OpenSSL和Apache HTTP服务器)中,运行时内存占用增加了210 kB,平均性能开销不超过3.66%。

关键词：指针认证分散式信息流控制线程标签安全隔离隐私保护

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面向HDF5格式预训练模型的模糊测试方法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第1期55卷 1-7页

作者：严飞瞿铸枫张立强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湖北武汉430072

使用模糊测试对HDF5文件格式的相关程序与工具集进行漏洞检测,并对模糊测试在HDF5输入上的性能优化方案进行研究。通过轻量级文件结构分析,精简模糊测试的确定性变异阶段,从而将模糊测试的注意力集中在更有价值的区域,减少无意义的变异... 详细信息

使用模糊测试对HDF5文件格式的相关程序与工具集进行漏洞检测,并对模糊测试在HDF5输入上的性能优化方案进行研究。通过轻量级文件结构分析,精简模糊测试的确定性变异阶段,从而将模糊测试的注意力集中在更有价值的区域,减少无意义的变异与执行尝试次数;提出一系列HDF5文件格式敏感的变异策略,在模糊测试的随机变异阶段,使变异生成的输入更可能被程序的解析逻辑所接受,从而探索更深层代码。相比传统模糊测试框架,实现的原型框架HDFL可以保证极小的覆盖率与崩溃数量损耗,提高模糊测试的效率。

关键词：模糊测试 HDF5 深度学习模型漏洞检测

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