检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第2期52卷 362-373页

作者：何元康马海龙胡涛江逸茗张鹏梁浩解放军战略支援部队信息工程大学郑州450000 网络空间安全教育部重点实验室郑州450000

在流量检测领域,基于对抗训练的对抗样本防御方法需要大量对抗样本且训练后会降低对原始数据的识别准确率。针对该问题,提出了一种基于特征迁移的流量对抗样本防御方法,该方法结合了增强模型鲁棒性和隐藏对抗样本空间两种防御思路,由具... 详细信息

在流量检测领域,基于对抗训练的对抗样本防御方法需要大量对抗样本且训练后会降低对原始数据的识别准确率。针对该问题,提出了一种基于特征迁移的流量对抗样本防御方法,该方法结合了增强模型鲁棒性和隐藏对抗样本空间两种防御思路,由具有降噪功能的底层防御模块和具有识别功能的识别模块组成。首先,使用堆叠自编码器作为底层防御模块进行对抗知识学习,使其拥有对抗样本特征提取能力;其次,根据流量特征进行功能自适应构造,使用非对抗流量对识别模块进行训练从而获得识别能力。通过防御+识别功能的拆分,降低了防御成本消耗并减少了对抗训练对原始数据识别准确率的影响,实现了快速适配且提高了模型防御弹性,对新的对抗样本的识别准确率提升至40%左右。

关键词：入侵检测流量对抗样本对抗样本防御防御知识迁移

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基于特征差分选择的集成模型流量对抗样本防御架构

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计算机科学 2025年第4期52卷 369-380页

作者：何元康马海龙胡涛江逸茗解放军战略支援部队信息工程大学郑州450000 网络空间安全教育部重点实验室郑州450000

当前,基于深度学习的异常流量检测模型容易遭受流量对抗样本攻击。作为防御对抗攻击的有效方法,对抗训练虽然提升了模型鲁棒性,但也导致了模型检测精度下降。因此,如何有效平衡模型检测性能和鲁棒性是当前学术界研究的热点问题。针对该... 详细信息

当前,基于深度学习的异常流量检测模型容易遭受流量对抗样本攻击。作为防御对抗攻击的有效方法,对抗训练虽然提升了模型鲁棒性,但也导致了模型检测精度下降。因此,如何有效平衡模型检测性能和鲁棒性是当前学术界研究的热点问题。针对该问题,基于集成学习思想构建多模型对抗防御框架,通过结合主动性特征差分选择和被动性对抗训练,来提升模型的对抗鲁棒性和检测性能。该框架由特征差分选择模块、检测体集成模块和投票裁决模块组成,用于解决单检测模型无法平衡检测性能与鲁棒性、防御滞后的问题。在模型训练方面,设计了基于特征差分选择的训练数据构造方法,通过有差异性地选择和组合流量特征,形成差异化流量样本数据,用于训练多个异构检测模型,以抵御单模型对抗攻击;在模型裁决方面,对多模型检测结果进行裁决输出,基于改进的启发式种群算法优化集成模型裁决策略,在提升检测精度的同时,增大了对抗样本生成的难度。实验效果显示,所提方法的性能相比单个模型对抗训练有较大提升,相较于现有的集成防御方法,其准确率和鲁棒性提升了近10%。

关键词：异常流量检测对抗样本攻击集成学习多模裁决

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面向资源泄漏的浏览器沙箱测试方法

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电子学报 2017年第7期45卷 1775-1783页

作者：赵旭颜学雄王清贤魏强李继中解放军信息工程大学网络空间安全学院 63892部队郑州战略投送基地

资源泄漏是导致浏览器沙箱逃逸的重要缺陷之一,已有浏览器沙箱测试方法不完全适用于发现资源泄漏缺陷.基于大多数导致沙箱逃逸的资源具有相同或相似属性取值的分析,本文提出了一种面向资源泄漏的浏览器沙箱测试方法.该方法首先分析并约... 详细信息

资源泄漏是导致浏览器沙箱逃逸的重要缺陷之一,已有浏览器沙箱测试方法不完全适用于发现资源泄漏缺陷.基于大多数导致沙箱逃逸的资源具有相同或相似属性取值的分析,本文提出了一种面向资源泄漏的浏览器沙箱测试方法.该方法首先分析并约简敏感资源的属性来生成资源筛选规则;其次,定义资源与资源筛选规则前件的最大加权语义相似度为逃逸指数,并使用逃逸指数阈值来筛选测试资源;再次,设计并实现了原型系统BSTS(Browser Sandbox Testing System),并在BSTS内分析了方法的性能.进一步,选择多个主流浏览器沙箱来测试本文方法的资源泄漏发现能力,实验结果显示本文方法具有良好的资源泄漏发现能力.

关键词：浏览器沙箱资源泄漏粗糙集理论语义匹配

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基于增强灰度共生矩阵的深度恶意代码可视化分类方法

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信息安全学报 2025年第02期 84-102页

作者：王金伟陈正嘉谢雪罗向阳马宾南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学计算机学院数学工程与先进计算国家重点实验室中国科学技术大学网络空间安全学院中国航天系统科学与工程研究院中国人民解放军战略支援部队信息工程大学齐鲁工业大学网络空间安全学院

随着恶意代码规模和种类的增加,传统恶意代码分析方法由于需要人工提取特征,变得耗时且易出错。同时,恶意代码制作者也在不断研究和使用新技术手段逃避这些传统方法,因此传统分析方法不再适用。近年来,恶意代码可视化方法因其能够在图... 详细信息

随着恶意代码规模和种类的增加,传统恶意代码分析方法由于需要人工提取特征,变得耗时且易出错。同时,恶意代码制作者也在不断研究和使用新技术手段逃避这些传统方法,因此传统分析方法不再适用。近年来,恶意代码可视化方法因其能够在图像中显示恶意代码的核心特征而成为研究热点。然而,目前恶意代码可视化方法中存在一些问题。首先,部分算法的模型训练复杂度较高,导致了较长的训练时间和更高的计算成本。其次,一些算法仅关注恶意代码的二进制级别特征,可能无法捕捉到更高层次的特征信息。另外,现有的算法大多针对恶意代码家族分类任务设计,而这些算法在针对恶意代码类型分类方面的适用性较低。为了解决这些问题,本文提出了一种基于增强灰度共生矩阵的深度恶意代码可视化分类方法。该方法将常应用于机器学习的灰度共生矩阵与深度学习相结合,避免了手动特征提取的复杂度和难度。在预处理方面,本文首先利用Nataraj矢量化方法将恶意代码数据集转化为灰度图像,随后对其提取灰度共生矩阵并转化为灰度共生矩阵灰度图,接着采用像素值乘积以实现图像增强,有效减少图像中黑色像素点的个数,增加图像亮度。在模型设计方面,本文基于残差连接和密集连接的特性,构建了D-ResNet18网络模型用于灰度图分类任务,该模型能够充分利用每个层次的特征信息,有效提取恶意代码的核心特征。实验结果表明,本文提出的方法取得了优越的分类效果,具有准确率高、训练速度快等优点,且预处理操作简单,适用于大规模恶意代码样本的快速分类等即时性要求较高的场景。更重要的是,该方法在恶意代码家族分类和恶意代码类型分类两个任务上均表现出优越的性能,相较于之前的方法,准确率分别提高了0.22%和4.86%,同时训练一轮所需时间分别缩短了52.68%和86.11%,具有实际应用价值。

关键词：深度学习数据可视化恶意代码检测和分类灰度共生矩阵

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基于空间优化的室内可见光定位方法

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光学学报 2024年第13期44卷 70-79页

作者：苏辰希张艳语李盾申丽慧吴奇张剑郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001

针对传统室内可见光定位精度较低的问题,提出一种基于空间优化的室内可见光定位方法。针对可见光通信定位模拟环境,推导待测点的克拉美罗界和定位精度最佳的光源布局,并使用高斯-牛顿算法进行仿真分析,证明了理论推导的正确性。其次,对... 详细信息

针对传统室内可见光定位精度较低的问题,提出一种基于空间优化的室内可见光定位方法。针对可见光通信定位模拟环境,推导待测点的克拉美罗界和定位精度最佳的光源布局,并使用高斯-牛顿算法进行仿真分析,证明了理论推导的正确性。其次,对比两种位置指纹定位算法:KNN(K-nearest neighbor)和WKNN(Weighted K-nearest neighbor),并对K近邻点的数量进行优化。研究结果表明,当K近邻点数为3时,WKNN算法的平均定位误差为0.226 m,相较于KNN算法的定位误差降低了36.23%。此外,本研究还进一步在WKNN算法的基础上做了一定的优化。实验结果表明,相较于KNN算法和WKNN算法,改进算法的平均定位精度分别提升了51.12%和23.34%。综上所述,本研究显著提升室内可见光定位系统的精度和可靠性。

关键词：可见光通信室内定位克拉美罗界指纹定位 WKNN算法

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基于双曲正切和矩的免疫防御

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计算机学报 2024年第8期47卷 1786-1812页

作者：吴昊王金伟罗向阳马宾南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院济南250353

对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防... 详细信息

对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防止对抗样本的生成.因此,本文提出了一种新颖的对抗防御机制,该机制被称为免疫防御.免疫防御通过主动地在原始图像上添加难以察觉的扰动使得攻击者无法针对该图像制作出有效的对抗样本,从而同时保护了图像和深度神经网络.这种良性的扰动被称为免疫扰动,添加了免疫扰动的图像被称为免疫样本.在白盒免疫防御中,本文提出了双曲正切免疫防御(Hyperbolic Tangent Immune Defense,HTID)以制作高分类准确率、高防御性能和高视觉质量的白盒免疫样本;在黑盒免疫防御中,提出了基于矩的免疫防御(Moment-based Immune Defense,MID)以提升免疫样本的可迁移性,从而确保免疫样本对未知对抗攻击的防御性能.此外,本文还提出了免疫率以更加准确地衡量免疫样本的防御性能.在CIFAR-10、MNIST、STL-10和Caltech-256数据集上的大量实验表明,HTID和MID制作的免疫样本具有高分类准确率,在Inception-v3、ResNet-50、LeNet-5和Model C上的准确率均达到了100.0%,比原始准确率平均高出10.5%.制作的免疫样本同时具有高视觉质量,其SSIM最低为0.822,最高为0.900.实验也表明MID有着比HTID更高的可迁移性,MID在四个数据集上针对AdvGAN制作的免疫样本防御其他11种对抗攻击的平均免疫率分别为62.1%、52.1%、56.8%和48.7%,这比HTID高出15.0%、10.8%、17.5%和15.7%.

关键词：深度神经网络对抗样本对抗防御免疫防御可迁移性

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基于超像素滤波的非对称失真隐写方法

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计算机学报 2023年第7期46卷 1473-1493页

作者：朱利妍罗向阳张祎王金伟卢伟刘粉林中国人民解放军战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001 河南省网络空间态势感知重点实验室郑州450001 河南警察学院郑州450001 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 中山大学计算机学院广州510006

数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗... 详细信息

数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗统计检测性能.相比对称失真函数,最新的基于图像恢复或滤波原理的非对称失真函数能更好地指示信息嵌入时的修改方向.然而,现有基于图像恢复的非对称失真隐写往往耗时较长,基于滤波的非对称失真隐写抗检测能力还有待提升.为此,本文首先分析指出现有基于滤波的非对称失真隐写会弱化图像中物体的边缘与轮廓,降低边信息图像的质量;然后,提出超像素滤波的概念及算法,将描绘物体边缘与轮廓的超像素加入到滤波过程中,以提高构造边信息图像的质量;接着,给出一种超像素去噪算法,避免过小的超像素成为图像的“干扰噪声”,以更好地描绘物体的边缘与轮廓;最后,利用生成的边信息图像,结合现有非对称失真函数设计策略,得到能够更准确指示信息嵌入修改方向的非对称失真函数,进而给出基于超像素滤波的非对称失真隐写方法.基于常用的Bossbase-1.01、UCID、BOWS2、IStego100K等多个图像库,在0.1~0.5 bpnzAC的嵌入率、65~95的JPEG压缩质量因子下进行了大量实验,结果表明:与现有基于滤波构造边信息图像的典型隐写方法相比,本文方法所得边信息图像的峰值信噪比平均提高1.05 dB、结构相似度平均提高0.04,验证了超像素滤波的优势;与J-UNIWARD、UED、UERD等对称失真隐写典型方法相比,所提方法的抗统计检测性能分别平均提升7.6%、4.2%、6.0%;与现有基于图像恢复的非对称失真隐写典型方法相比,所提方法生成边信息图像的耗时降低约87%;与现有最新的基于均值滤波的非对称失真隐写方法相比,抗统计检测性能提升了0.3%~12%.

关键词：隐写非对称失真超像素滤波边信息抗统计检测

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WiCare:一种非接触式的老人如厕跌倒监测模型

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计算机科学 2024年第S1期51卷 751-758页

作者：段鹏松刁宪广张大龙曹仰杰刘广怡孔金生郑州大学网络空间安全学院郑州450002 解放军战略支援部队信息大学郑州450001

老人在卫生间内的跌倒行为存在因救助及时性差而导致严重危害的风险,因此高效快捷的如厕跌倒监测研究具有重要意义。针对当前基于Wi-Fi感知的跌倒监测方法中存在的受噪声影响大而特征提取不充分、监测精度有限的问题,提出了一种基于多... 详细信息

老人在卫生间内的跌倒行为存在因救助及时性差而导致严重危害的风险,因此高效快捷的如厕跌倒监测研究具有重要意义。针对当前基于Wi-Fi感知的跌倒监测方法中存在的受噪声影响大而特征提取不充分、监测精度有限的问题,提出了一种基于多级离散小波变换和软阈值处理的信号降噪算法,及一种融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及自注意力机制的非接触式如厕跌倒监测模型WiCare。首先,从原始CSI数据中提取振幅作为基础数据;其次,使用多级离散小波变换和软阈值处理进行感知数据降噪;然后,将感知数据进行多维重构,以更准确地表征跌倒行为特征;最后,利用WiCare提取感知数据中的有效特征,进而实现卫生间如厕跌倒行为监测功能。实验结果表明,WiCare在居家卫生间环境下对跌倒行为监测的准确率为99.41%,与其他同类模型相比,WiCare的识别准确率高,模型复杂度低,且泛化能力更强。

关键词： Wi-Fi感知如厕跌倒监测离散小波变换软阈值处理深度学习

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基于Tamarin的MQTT协议安全性分析方法

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计算机应用研究 2023年第10期40卷 3132-3137,3143页

作者：郑红兵王焕伟赵琪董姝岐井靖中国人民解放军战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001

MQTT是物联网中被广泛应用的消息传输协议,其安全性问题备受关注。当前MQTT协议安全性分析主要面向协议实现平台,缺少面向协议标准的安全性测试,导致协议标准本身存在的安全缺陷难以发现。针对该问题,采用协议形式化分析技术,提出了一... 详细信息

MQTT是物联网中被广泛应用的消息传输协议,其安全性问题备受关注。当前MQTT协议安全性分析主要面向协议实现平台,缺少面向协议标准的安全性测试,导致协议标准本身存在的安全缺陷难以发现。针对该问题,采用协议形式化分析技术,提出了一种基于Tamarin的MQTT协议安全性分析方法。该方法首先面向MQTT协议3.1.1标准,构建了协议状态机,并依据Tamarin语法规则,完成了形式化描述;然后针对保密属性和认证属性,给出了MQTT协议需要满足的安全属性引理描述;最后,基于Dolev-Yao威胁模型在Tamarin中完成了对47种协议安全属性的验证。结果显示有9种保密属性违反和29种认证属性违反,对结果进行攻击测试,验证了该方法对MQTT协议安全性分析的有效性,并提出了一种基于身份重认证的优化改进方案。

关键词： MQTT协议保密属性认证属性形式化分析 Tamarin

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面向图像数据的深度学习后门攻击技术综述

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计算机工程 2024年

作者：王人帅杨奎武陈越王雯魏江宏郑州大学网络空间安全学院中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

本文深入探讨了深度学习领域中的后门攻击问题，这是一个涉及深度学习模型安全性和鲁棒性的重要议题。随着深度学习技术的广泛应用，使用第三方数据和预训练模型变得普遍，但这也带来了潜在的安全威胁。研究人员发现，通过未经验证的第... 详细信息

本文深入探讨了深度学习领域中的后门攻击问题，这是一个涉及深度学习模型安全性和鲁棒性的重要议题。随着深度学习技术的广泛应用，使用第三方数据和预训练模型变得普遍，但这也带来了潜在的安全威胁。研究人员发现，通过未经验证的第三方资源，恶意代码或隐藏后门可能被引入模型中，这可能在特定条件下被激活，导致模型行为异常。目前图像领域的后门攻击方法不断发展，但缺乏系统性的综述来全面介绍图像领域后门攻击技术。本文首先介绍了后门攻击的概念和基本的攻击流程，然后分析了后门攻击和对抗攻击、数据投毒攻击2种相关安全威胁的区别。之后从不同触发器、不同融合策略、不同目标类别、模型结构修改、模型权重修改、代码中毒、数据排序7个方面对图像领域后门攻击技术进行归类，介绍后门攻击技术的演进，分析其特点、性能以及不同技术的优缺点。最后，文章总结了目前的研究成果，并从多个角度对未来可能的研究方向进行了分析和展望，强调了构建安全、可靠的深度学习模型的重要性。

关键词：后门攻击 AI安全预训练模型图像数据神经网络

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