检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第1期49卷 146-153页

作者：冉玲琴彭长根许德权吴宁博贵州大学数学与统计学院贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

区块链技术的广泛应用导致其隐私泄露问题日益严重。为有效评估区块链技术存在的隐私泄露风险,从区块链技术架构的角度,通过基于博弈的方法对攻击进行量化,提出一种区块链隐私泄露风险评估方法。考虑用户对区块链技术架构层中各攻击的... 详细信息

区块链技术的广泛应用导致其隐私泄露问题日益严重。为有效评估区块链技术存在的隐私泄露风险,从区块链技术架构的角度,通过基于博弈的方法对攻击进行量化,提出一种区块链隐私泄露风险评估方法。考虑用户对区块链技术架构层中各攻击的敏感性程度不同,构建用户敏感度矩阵,分别计算主观敏感度与客观敏感度。利用区块链诚实用户与恶意攻击者之间的策略交互过程构建不完全信息静态贝叶斯博弈模型,通过双方的期望收益定义风险影响性与可能性,从而得到基于区块链技术架构层的风险评估分数以及整个区块链的隐私泄露风险评估分数。在此基础上,利用Sigmoid函数对风险评估分数进行正则化处理并根据风险指数判断隐私泄露的风险等级,将隐私泄露分为风险可忽略、风险适中以及风险异常3种状态。实验结果表明,该方法能够有效评估区块链隐私泄露风险情况,指导用户进行多层次、有针对性的隐私保护。

关键词：区块链博弈论隐私泄露纳什均衡风险评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于国密的工业物联网门限签密方案

引用

计算机工程 2024年

作者：李斯琦田有亮彭长根贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院贵州大学密码学与数据安全研究所贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院

针对工业物联网中SCADA系统与终端设备之间通信易受篡改、窃听、假冒等攻击的问题，提出一种基于国密的门限签密方案 (SM-TSC)。首先，将终端设备注册、分组，基于Shamir秘密共享设计群组秘密值分配方法，防止工业物联网场景下终端设备... 详细信息

针对工业物联网中SCADA系统与终端设备之间通信易受篡改、窃听、假冒等攻击的问题，提出一种基于国密的门限签密方案 (SM-TSC)。首先，将终端设备注册、分组，基于Shamir秘密共享设计群组秘密值分配方法，防止工业物联网场景下终端设备节点权力过于集中所造成的密钥泄露、签密伪造等问题。其次，利用国密SM2签名算法作为基础，结合国密SM3算法、国密SM4算法以及群组秘密值分配方法，设计一种安全高效的面向群组的门限签密算法，保障SCADA系统与终端设备群组之间通信消息的真实性和机密性。最后，在随机谕言机模型下，利用安全归约方法对SM-TSC方案进行安全性分析。分析结果表明，SM-TSC方案在自适应选择密文攻击下能达到语义安全，在自适应选择消息攻击下是存在性不可伪造的，可以有效保障群组通信中数据的机密性和真实性。实验分析表明，与现有的基于椭圆曲线的门限签密方案相比，SM-TSC方案在门限签密阶段和解签密阶段中计算开销分别降低了75%与79.66%，因此在工业物联网群组通信中具有更高的适用性。

关键词：签密国密算法门限密码学可证明安全工业物联网

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

FaceEncAuth:基于FaceNet和国密算法的人脸识别隐私安全方案

引用

计算机工程与应用 2022年第11期58卷 93-99页

作者：吴俊青彭长根谭伟杰吴振强贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 陕西师范大学计算机科学学院西安710062

人脸识别中,人脸特征作为生物特征的一种,具有唯一性、不可撤销性,一旦遭到攻击、篡改或泄露,用户隐私安全将面临巨大威胁。针对这一问题,提出一种基于深度学习和加密算法的人脸识别隐私安全方案。该方案中,利用FaceNet深度学习算法来... 详细信息

人脸识别中,人脸特征作为生物特征的一种,具有唯一性、不可撤销性,一旦遭到攻击、篡改或泄露,用户隐私安全将面临巨大威胁。针对这一问题,提出一种基于深度学习和加密算法的人脸识别隐私安全方案。该方案中,利用FaceNet深度学习算法来高效提取人脸特征,协调生物特征模糊性与密码系统的精确性,采用CKKS全同态加密算法进行人脸识别密文域的运算,通过国密SM4算法增强人脸特征密文抵抗恶意攻击的能力,利用其对称密码的性质兼顾了安全性和运算效率,而SM9非对称密码算法则用于SM4算法对称密钥的管理。实验结果及分析表明,该方案在不影响人脸识别准确率、效率的前提下提高了数据传输、存储和比对的安全性。

关键词：人脸识别生物特征深度学习同态加密 SM4 SM9

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MI-PUF的V2X车联网通信安全认证协议

引用

信息网络安全 2023年第12期23卷 38-48页

作者：谭伟杰杨雨婷牛坤彭长根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贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025

针对目前车联万物(Vehicle-to-Everything,V2X)中车辆与路边单元(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信的认证协议计算开销大、易受到攻击者假冒合法身份攻击的问题,文章提出一种基于索引图与索引... 详细信息

针对目前车联万物(Vehicle-to-Everything,V2X)中车辆与路边单元(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信的认证协议计算开销大、易受到攻击者假冒合法身份攻击的问题,文章提出一种基于索引图与索引提示符物理不可克隆函数(Map-Index Physical Unclonable Function,MI-PUF)的车联网通信安全认证协议。该协议引入PUF并利用其轻量级计算的特性降低车辆的计算开销和通信开销;借助PUF自身不可克隆的特性,解决身份假冒攻击问题;通过构建索引图以及哈希函数对PUF的输出信号进行处理,有效解决了机器学习攻击问题。在Dolve-Yao模型下使用形式化验证工具AVISPA验证该协议的安全性,实验结果表明,该协议能够为车联网的V2I及V2V通信提供基本的安全保障。

关键词：物理不可克隆函数 V2X 双向认证 MI-PUF 车联网通信安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

森林火灾仿真研究综述

引用

智能计算机与应用 2023年第1期13卷 186-188页

作者：李颖杜逆索欧阳智贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大数据产业发展应用研究院贵阳550025

森林火灾对全球生态和社会经济构成了严重的威胁。因此,准确地预测山火的蔓延情况,有助于制定合理的火控方案,降低山火传播的风险。本文针对基于主体的模型、元胞自动机和机器学习方法在森林火灾仿真中的研究现状进行综述,为科研人员提... 详细信息

森林火灾对全球生态和社会经济构成了严重的威胁。因此,准确地预测山火的蔓延情况,有助于制定合理的火控方案,降低山火传播的风险。本文针对基于主体的模型、元胞自动机和机器学习方法在森林火灾仿真中的研究现状进行综述,为科研人员提供指导和参考。

关键词：基于主体的模型元胞自动机机器学习森林火灾模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

人工智能算法安全研究现状与对策

引用

贵州师范大学学报（自然科学版） 2022年第6期40卷 1-16页

作者：彭长根何兴谭伟杰刘海贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

机器学习助推的新一代人工智能再一次成为学术界和产业界关注的焦点,已取得的进展和深度应用,正在成为世界各国新一轮战略性技术和核心驱动力。然而,数据、算法和算力作为新一代人工智能的核心要素,在支撑数字经济发展的同时,也面临技... 详细信息

机器学习助推的新一代人工智能再一次成为学术界和产业界关注的焦点,已取得的进展和深度应用,正在成为世界各国新一轮战略性技术和核心驱动力。然而,数据、算法和算力作为新一代人工智能的核心要素,在支撑数字经济发展的同时,也面临技术和社会双重安全风险。以人工智能算法为主线,聚焦人工智能技术潜在的安全风险,综述分析了人工智能算法面临的不可解释性、逆向攻击、后门攻击、投毒攻击和对抗样本攻击等方面的潜在技术安全问题与挑战,从隐私保护机器学习、算法鲁棒性增强和算法安全评估等几个方面,从技术角度归纳或提出人工智能算法安全的解决对策,旨在为解决人工智能的应用和安全之间的矛盾提供一种研究思路和方向。

关键词：机器学习数据安全算法安全密码技术隐私计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于属性权重的隐私泄露风险评估方法

引用

计算机技术与发展 2022年第10期32卷 82-87页

作者：罗康彭长根谭伟杰杨训贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学大数据产业发展应用研究院贵州贵阳550025

数据隐私泄露风险评估在数据发布中起着关键的作用。当前在数据发布场景中,避免数据隐私泄露的方法主要是通过数据加噪、混淆、匿名等隐私保护方法进行数据隐私保护,然后进行数据发布共享。但是依然存在数据接收者利用已有数据或者背景... 详细信息

数据隐私泄露风险评估在数据发布中起着关键的作用。当前在数据发布场景中,避免数据隐私泄露的方法主要是通过数据加噪、混淆、匿名等隐私保护方法进行数据隐私保护,然后进行数据发布共享。但是依然存在数据接收者利用已有数据或者背景知识对发布数据进行攻击,获取个人隐私信息的情况发生。现有的方法对于数据隐私保护后的数据隐私泄露风险却没有进行较好的定量评估。针对该问题,提出了一种面向数据发布场景的隐私泄露风险量化评估方法。首先将数据发布者的数据进行数值化处理,经过映射得到敏感数据矩阵;然后获取需求者对数据的具体需求进行隐私等级标记,计算得到字段属性隐私权重;接着结合隐私权重利用矩阵范数计算得出隐私风险值;最后,通过公开数据集进行评估方法的验证对比分析,验证了评估方法的准确性与效用性。该方法对于降低发布数据的隐私泄露风险,提高数据的共享度具有一定意义。

关键词：等级标记隐私评估泄露风险数据发布隐私保护

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于梯度惩罚WGAN的人脸对抗样本生成方法

引用

计算机与数字工程 2023年第11期51卷 2659-2665页

作者：梁杰彭长根谭伟杰何兴贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学大数据产业发展应用研究院贵阳550025

人脸识别系统面临着各种安全威胁和挑战,其中对抗样本攻击对人脸识别系统中的深度神经网络安全性和鲁棒性造成一定影响,论文针对传统对抗样本攻击方法中所存在生成效率低、对抗样本质量差等问题,提出了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗... 详细信息

人脸识别系统面临着各种安全威胁和挑战,其中对抗样本攻击对人脸识别系统中的深度神经网络安全性和鲁棒性造成一定影响,论文针对传统对抗样本攻击方法中所存在生成效率低、对抗样本质量差等问题,提出了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的人脸对抗样本生成方法。首先,采用梯度惩罚项来使得神经网络的参数分布得更加均匀,保证生成对抗网络训练的稳定性;其次,在人脸对抗样本生成过程中,通过训练适合亚洲人脸的facenent攻击模型,并进行人脸的局部扰动,生成视觉质量较高的亚洲人脸对抗样本。最后,通过仿真试验实现百度人脸比对API的黑盒攻击。在平均SSIM、MSE和时间指标下,与现有同类对抗样本方法对比,所提方法在生成人脸对抗样本质量和生成效率方面都有所提升,与传统对抗样本方法对比,在质量上SSIM有2.26倍的提升,MSE有1倍的降低;在生成效率方面有99%的提升。

关键词：深度学习人脸识别对抗样本生成对抗网络黑盒攻击

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于联邦学习的PATE教师模型聚合优化方法

引用

计算机与数字工程 2023年第11期51卷 2608-2614页

作者：王守欣彭长根刘海谭伟杰张弘贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学大数据产业发展应用研究院贵阳550025

教师模型全体的隐私聚合(PATE)是一种重要的隐私保护方法,但该方法中存在训练数据集小时训练模型不精确的问题。为了解决该问题,提出了一种基于联邦学习的PATE教师模型聚合优化方法。首先,将联邦学习引入到教师模型全体隐私聚合方案的... 详细信息

教师模型全体的隐私聚合(PATE)是一种重要的隐私保护方法,但该方法中存在训练数据集小时训练模型不精确的问题。为了解决该问题,提出了一种基于联邦学习的PATE教师模型聚合优化方法。首先,将联邦学习引入到教师模型全体隐私聚合方案的教师模型训练中,用来提高训练数据少时模型训练的精确度。其次,在该优化方案中,利用差分隐私的思想来保护模型参数的隐私,以降低其被攻击的隐私泄露风险。最后,通过在MNIST数据集下验证该方案的可行性,实验结果表明,在同样的隐私保护水平下该方案训练模型的精确度优于传统的隐私聚合方案。

关键词：隐私聚合隐私保护联邦学习差分隐私

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于扰动因子和贪心策略的白骨顶优化算法

引用

智能计算机与应用 2023年第6期13卷 38-49页

作者：李雪利杜逆索欧阳智朱鹏贵州大学数学与统计学院贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 贵州大学计算机科学技术学院贵阳550025

针对白骨顶优化算法存在收敛精度低、速度慢且鲁棒性较差等问题,提出了基于扰动因子和贪心策略的白骨顶优化算法(PGCOOT)。首先,该算法在种群初始化阶段采用了精英反向学习策略,提高白骨顶种群多样性;其次通过贪心策略在白骨顶移动中选... 详细信息

针对白骨顶优化算法存在收敛精度低、速度慢且鲁棒性较差等问题,提出了基于扰动因子和贪心策略的白骨顶优化算法(PGCOOT)。首先,该算法在种群初始化阶段采用了精英反向学习策略,提高白骨顶种群多样性;其次通过贪心策略在白骨顶移动中选择最优移动方式,以降低搜索的盲目性和低效性;然后引入扰动因子平衡算法的局部和全局探索能力。最后,将改进算法与多个群智能算法在8个经典测试函数下进行仿真实验,其结果表明,优化后的白骨顶优化算法拥有更优的寻优精度、速度以及更好的稳定性,Wilcoxon秩和检验证明了PGCOOT算法与其他算法相较存在显著性优异。

关键词：白骨顶优化算法精英反向学习贪心策略扰动因子函数优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：