检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第1期46卷 79-92页

作者：李梦倩田有亮张军鹏赵冬梅贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024

针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私... 详细信息

针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私,提出了隐私预算动态分配算法,实现训练过程中噪声规模的动态调整,在严格隐私计算边界的情况下提供更强的隐私保护。理论分析与仿真实验证明,zCDP-FL能够有效防止隐私泄露,并提升了2.13%~3.62%模型训练效率。

关键词：联邦学习零集中差分隐私激励机制隐私预算动态分配

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基于多粒度表征学习的加密恶意流量检测

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计算机学报 2023年第9期46卷 1888-1899页

作者：谷勇浩徐昊张晓青北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 中山大学广东省信息安全技术重点实验室广州510275

现有加密恶意流量检测方法中,基于统计特征的方法存在特征提取依赖专家经验和特征之间相互独立的问题,基于原始输入的机器学习和深度学习方法存在信息不全、随机字段、单一粒度的问题,对加密流量交互行为的语义表征不足.为解决上述问题... 详细信息

现有加密恶意流量检测方法中,基于统计特征的方法存在特征提取依赖专家经验和特征之间相互独立的问题,基于原始输入的机器学习和深度学习方法存在信息不全、随机字段、单一粒度的问题,对加密流量交互行为的语义表征不足.为解决上述问题,本文提出一种基于多粒度表征学习的加密恶意流量检测方法MGREL(MultiGranularity REpresentation Learning).该方法将加密会话分为字段级和包级两个粒度分别处理.在字段级粒度中,基于词向量进行局部行为建模,提取握手报文并选取关键字段,缓解信息不全导致的语义缺失问题,将字段的字节值表示为词向量,同时增加报文类型与握手类型作为位置前缀,解决位置语义缺失的问题,采用Multi-head Attention计算字段间的交互,再通过Bi LSTM得到报文级语义;在包级粒度中,基于时空进行全局行为建模,提取包的时空状态信息并采用LSTM模型得到流级语义.将两个粒度下得到的局部行为语义和全局行为语义融合,得到加密流量的表征,解决单一粒度表征能力不足的问题.最后,通过对比实验验证本文所提方法MGREL在检测加密恶意流量方面表现最好.

关键词：加密恶意流量检测多粒度表征学习局部行为全局行为位置语义

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面向APT攻击的溯源和推理研究综述

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软件学报 2025年第1期36卷 203-252页

作者：杨秀璋彭国军刘思德田杨李晨光傅建明武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 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) 湖北武汉430072 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵州贵阳550025

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主... 详细信息

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主,缺乏全面及深入地梳理APT攻击溯源和推理领域的工作.基于此,围绕APT攻击的溯源和推理的智能化方法开展综述性研究.首先,提出APT攻击防御链,有效地将APT攻击检测、溯源和推理进行区分和关联;其次,详细比较APT攻击检测4个任务的相关工作;然后,系统总结面向区域、组织、攻击者、地址和攻击模型的APT攻击溯源工作;再次,将APT攻击推理划分为攻击意图推理、攻击路径感知、攻击场景还原、攻击阻断和反制这4个方面,对相关研究进行详细总结和对比;最后,讨论APT攻击防御领域的热点主题、发展趋势和挑战.

关键词：高级可持续威胁网络安全攻击溯源攻击推理人工智能

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融合深度强化学习的卷积神经网络联合压缩方法

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 210-219页

作者：马祖鑫崔允贺秦永彬申国伟郭春陈意钱清贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学贵州省软件工程与信息安全特色重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果... 详细信息

随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果,影响压缩后的模型性能。针对以上问题,提出一种基于深度强化学习的神经网络联合压缩方法——CoTrim。CoTrim同时执行通道剪枝与权值量化,利用深度强化学习算法搜索出全局最优的剪枝与量化策略,以平衡剪枝与量化对网络性能的影响。在CIFAR-10数据集上对VGG和ResNet进行实验,实验表明,对于常见的单分支卷积和残差卷积结构,CoTrim能够在精度损失仅为2.49个百分点的情况下,将VGG16的模型大小压缩至原来的1.41%。在复杂数据集Imagenet-1K上对紧凑网络MobileNet和密集连接网络DenseNet进行实验,实验表明,对于深度可分离卷积结构以及密集连接结构,CoTrim依旧能保证精度损失在可接受范围内将模型压缩为原始大小的1/5~1/8。

关键词：卷积神经网络深度强化学习模型压缩通道剪枝权值量化边缘智能

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基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 777-787页

作者：黄毅王文轩崔允贺陈意郭春申国伟贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省软件工程及信息安全特色重点实验室贵阳550025

现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference,TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经... 详细信息

现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference,TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经验的重要性,导致卸载决策精度降低。为解决上述问题,在移动蜂窝网络边缘计算场景下,考虑多设备、多服务器的计算卸载问题,提出一种基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法—COOPERANT。针对任务调度问题,COOPERANT构建了终端设备任务排队模型及服务器任务排队模型;针对任务卸载问题,COOPERANT设计了融合Boosting的优先经验重放算法、任务卸载联合优化模型、计算卸载多智能体深度强化学习模型及COOPERANT网络更新策略。实验证明,相比于遗传算法、蚁群算法、鲸鱼优化算法、MADDPG算法、TD-MADDPG算法以及MAPPO算法,COOPERANT能够有效降低系统时延和能耗开销,提升网络收敛速度。

关键词：计算卸载 Boosting 多智能体深度强化学习优先经验重放

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一种基于CKKS同态加密与神经网络的安全人脸识别方案

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兰州理工大学学报 2023年第2期49卷 103-109页

作者：苏昀暄涂正王绪安林川武警工程大学网络与信息安全武警部队重点实验室陕西西安710086 贵州大学贵州公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550000

随着大数据技术的不断发展,人脸识别应用越来越广泛,但随之而来的是用户隐私数据泄露等安全问题.针对此,提出一种在云服务器下基于同态加密与神经网络的人脸识别方案.通过CKKS同态加密方案对人脸图像进行加密,在云服务器中通过ResNet50 ... 详细信息

随着大数据技术的不断发展,人脸识别应用越来越广泛,但随之而来的是用户隐私数据泄露等安全问题.针对此,提出一种在云服务器下基于同态加密与神经网络的人脸识别方案.通过CKKS同态加密方案对人脸图像进行加密,在云服务器中通过ResNet50 Model与Arcface Loss函数对LFW数据集进行训练,计算加密图片之间的向量相关性,对密文结果解密并比较阈值判断是否为同一个人,实现人脸识别.实验结果表明,该方案在LFW数据集上,阈值大约为0.25时,密文中的识别准确率达到99.398%,证明本文方案具有较高的识别精度.

关键词：云计算人脸识别同态加密神经网络

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基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法

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软件学报 2023年第7期34卷 3188-3205页

作者：谷勇浩王翼翡刘威歆吴铁军孟国柱智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 广东省信息安全技术重点实验室(中山大学) 广东广州510006 绿盟科技集团股份有限公司北京100089 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

现有恶意软件相似性度量易受混淆技术影响,同时缺少恶意软件间复杂关系的表征能力,提出一种基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法RG-MHPE(API relation graph enhanced multiple heterogeneous ProxEmbed)解决上述问题.方法首先利用... 详细信息

现有恶意软件相似性度量易受混淆技术影响,同时缺少恶意软件间复杂关系的表征能力,提出一种基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法RG-MHPE(API relation graph enhanced multiple heterogeneous ProxEmbed)解决上述问题.方法首先利用恶意软件动静态特征构建多重异质图,然后提出基于关系路径的增强型邻近嵌入方法,解决邻近嵌入无法应用于多重异质图相似性度量的问题.此外,从MSDN网站的API文档中提取知识,构建API关系图,学习Windows API间的相似关系,有效减缓相似性度量模型老化速度.最后,通过对比实验验证所提方法RG-MHPE在相似性度量性能和模型抗老化能力等方面表现最好.

关键词：恶意软件相似性多重异质图邻近嵌入 API关系图模型老化

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基于国密SM2的数字藏品网络拍卖隐私保护方法

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软件学报 2025年第3期36卷 1289-1303页

作者：邵宽张镇勇杨科迪朱俊彦王鑫田有亮马建峰公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州贵阳550025 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 山东济南250014 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710126

近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐... 详细信息

近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐私保护方案,该方案在保护用户竞价隐私同时,兼顾了竞价信息的可用性.具体来说,通过设计同态加密计算方法,加密竞标者的竞价信息和运用同态运算对竞价信息添加噪声这两个步骤,保障拍卖过程竞标者竞价隐私.根据网络拍卖隐私保护协议执行效率需求设计了基于CRT-BSGS的国密SM2同态算法,相较于Paillier算法具有显著的效率提升.最后,通过实验证明了所提方案的安全性和高效性.

关键词：数字藏品网络拍卖隐私保护同态加密

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面向分层无人机网络的去中心群组密钥管理方案

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电子与信息学报 2023年第5期45卷 1669-1677页

作者：姜奇蔡明鑫程庆丰田有亮马建峰西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710119 河南省网络密码技术重点实验室郑州450001 战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

为解决现有分层无人机(UAV)网络中群组密钥管理存在的单点故障问题,群组成员离线导致整个群组无法计算、及时更新组密钥的问题,该文提出一种支持异步计算的去中心群组密钥管理方案。该方案采用异步棘轮树(ART)协议实现对群组密钥的预部... 详细信息

为解决现有分层无人机(UAV)网络中群组密钥管理存在的单点故障问题,群组成员离线导致整个群组无法计算、及时更新组密钥的问题,该文提出一种支持异步计算的去中心群组密钥管理方案。该方案采用异步棘轮树(ART)协议实现对群组密钥的预部署,各成员能对组密钥进行异步计算、自主更新;利用区块链技术的去中心化特性解决了单点故障问题,提高了群组密钥管理的透明性与公平性。性能评估表明,与同类方案相比,该方案中的簇成员无人机具有较低的计算开销和通信开销,适合应用于分层无人机网络环境。

关键词：分层无人机网络群组密钥管理异步去中心

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SDN中面向流表溢出攻击检测的网络遥测调度方法

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计算机应用研究 2024年第11期41卷 3464-3470页

作者：邓笛崔允贺申国伟郭春陈意钱清贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州省软件工程与信息安全特色重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

针对基于固定周期或特定事件调度的网络遥测在流表溢出攻击检测中产生的数据冗余问题,提出了一种面向流表溢出攻击检测的网络遥测调度方法——F-Sense INT。F-Sense INT通过分析流表溢出攻击流的特征,在数据平面针对性地收集对用于流表... 详细信息

针对基于固定周期或特定事件调度的网络遥测在流表溢出攻击检测中产生的数据冗余问题,提出了一种面向流表溢出攻击检测的网络遥测调度方法——F-Sense INT。F-Sense INT通过分析流表溢出攻击流的特征,在数据平面针对性地收集对用于流表溢出攻击检测的网络状态信息,在降低控制器资源及南向通道带宽占用的前提下减少遥测报告量。实验结果表明,与原生OVS系统相比,在仅增加1.13%的交换机CPU占用率和4.18%的内存占用率的情况下,F-Sense INT能有效地过滤网络中的非流表溢出攻击流,使遥测数据包数量减少。F-Sense INT显著提升了面向流表溢出攻击检测的网络遥测效率,同时也具备了较高的实用性。

关键词：网络遥测流表溢出攻击数据平面

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