期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到94,208篇文章
< 1 2 … 250 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
联邦原型学习的特征图中毒攻击和双重防御机制 被引量：1
1
作者 王瑞锦 王金波 +3 位作者 张凤荔 李经纬 李增鹏 陈厅 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1355-1374,共20页
联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的... 联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的特征图可能导致模型训练失效.为此,首先探索针对FedProto的特征图中毒攻击,论证攻击者只需通过置乱训练数据的标签,便可将模型的推测准确率至多降低81.72%.为了抵御上述攻击,进一步提出双重防御机制,分别通过全知识蒸馏和特征图甄别排除错误的特征图.基于真实数据集的实验表明,防御机制可将受攻击模型的推测准确率提升1-5倍,且仅增加2%系统运行时间. 展开更多
关键词 联邦学习 数据异构 知识蒸馏 特征图中毒攻击 双重防御机制
下载PDF
结合SM9和盲签名的联盟链交易隐私保护方案 被引量：1
2
作者 邵清 张磊军 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期217-224,共8页
为了解决联盟链应用场景中交易数据存在的隐私泄露问题,本文提出了一种结合SM9标识密码算法和盲签名的联盟链交易隐私保护方案.一方面,引入布隆过滤器对密钥生成中心(KGC)生成的密钥进行唯一性验证,解决密钥可能重复的问题.另一方面,在... 为了解决联盟链应用场景中交易数据存在的隐私泄露问题,本文提出了一种结合SM9标识密码算法和盲签名的联盟链交易隐私保护方案.一方面,引入布隆过滤器对密钥生成中心(KGC)生成的密钥进行唯一性验证,解决密钥可能重复的问题.另一方面,在SM9标识密码算法中引入了盲签名机制,增强交易的隐私性.通过方案对比证明该方案的效率有所提高:在签名阶段比杨等人的方案减少了1次群内点乘操作,在验签阶段比刁等人的方案减少了近2次双线性配对操作.仿真实验发现布隆过滤器对私钥生成过程的耗时影响微乎其微.本方案在效率和隐私保护方面实现了良好的平衡,在需要身份可溯源、但又要求交易内容匿名的场景具有一定的价值. 展开更多
关键词 SM9算法 盲签名 联盟链 布隆过滤器 隐私保护
下载PDF
基于模糊测试的Java反序列化漏洞挖掘
3
作者 王鹃 张勃显 +3 位作者 张志杰 谢海宁 付金涛 王洋 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
随着反序列化技术在Java Web应用开发中的广泛应用,针对Java反序列化机制的攻击也日益增多,已严重威胁Java Web应用的安全性。当前主流的黑名单防范机制无法有效防御未知的反序列化漏洞利用,而现有的Java反序列化漏洞挖掘工具大多依赖... 随着反序列化技术在Java Web应用开发中的广泛应用,针对Java反序列化机制的攻击也日益增多,已严重威胁Java Web应用的安全性。当前主流的黑名单防范机制无法有效防御未知的反序列化漏洞利用,而现有的Java反序列化漏洞挖掘工具大多依赖静态分析方法,检测精确度较低。文章提出一种基于模糊测试的Java反序列化漏洞挖掘工具DSM-Fuzz,该工具首先通过对字节码进行双向追踪污点分析,提取所有可能与反序列化相关的函数调用链。然后,利用基于TrustRank算法的函数权值分配策略,评估函数与反序列化调用链的关联性,并根据相关性权值对模糊测试种子分配能量。为进一步优化测试用例的语法结构和语义特征,文章设计并实现了一种基于反序列化特征的种子变异算法。该算法利用反序列化的Java对象内部特征优化种子变异过程,并引导模糊测试策略对反序列化漏洞调用链进行路径突破。实验结果表明,DSM-Fuzz在漏洞相关代码覆盖量方面较其他工具提高了约90%。此外,该工具还在多个主流Java库中成功检测出50%的已知反序列化漏洞,检测精确度显著优于其他漏洞检测工具。因此,DSM-Fuzz可有效辅助Java反序列化漏洞的检测和防护。 展开更多
关键词 Java反序列化漏洞 模糊测试 污点分析 漏洞挖掘 程序调用图
下载PDF
基于集成学习的恶意代码动态检测方法
4
作者 刘强 王坚 +1 位作者 王亚男 王珊 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期159-172,共14页
在当前网络环境中,不断升级的恶意代码变种为网络安全带来了巨大挑战。现有的人工智能模型虽然在恶意代码检测方面成效明显,但仍存在两个不可忽视的缺点。一是泛化能力较差,虽然在训练数据上表现优异,但受概念漂移现象的影响,在实际测... 在当前网络环境中,不断升级的恶意代码变种为网络安全带来了巨大挑战。现有的人工智能模型虽然在恶意代码检测方面成效明显,但仍存在两个不可忽视的缺点。一是泛化能力较差,虽然在训练数据上表现优异,但受概念漂移现象的影响,在实际测试中性能不够理想;二是鲁棒性不佳,容易受到对抗样本的攻击。为解决上述问题,文章提出一种基于集成学习的恶意代码动态检测方法,根据API序列的不同特征,分别构建统计特征分析模块、语义特征分析模块和结构特征分析模块,各模块针对性地进行恶意代码检测,最后融合各模块分析结果,得出最终检测结论。在Speakeasy数据集上的实验结果表明,与现有研究方法相比,该方法各项性能指标具有明显优势,同时具有较好的鲁棒性,能够有效抵抗针对API序列的两种对抗攻击。 展开更多
关键词 恶意代码检测 n-gram算法 Transformer编码器 图神经网络 对抗性攻击
下载PDF
基于回声状态网络的智能合约漏洞检测方法
5
作者 刘春霞 徐晗颖 +2 位作者 高改梅 党伟超 李子路 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期153-161,共9页
区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确... 区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题,而且,这些方法无法对新的合约漏洞进行检测。针对上述问题,提出一种基于回声状态网络(ESN)的智能合约漏洞检测方法。首先,根据合约图,对不同语义、语法边进行学习,并利用Skip-Gram模型训练得到特征向量;其次,结合ESN和迁移学习,实现对新合约漏洞的迁移扩展,以提高漏洞检测率;最后,在Etherscan平台搜集的智能合约数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了94.30%、97.54%、91.68%和94.52%,与双向长短时记忆(BLSTM)网络、自注意力机制的双向长短时记忆(BLSTM-ATT)相比,所提方法的准确率分别提高了5.93和11.75个百分点,漏洞检测性能更优。消融实验也进一步验证了ESN对智能合约漏洞检测的有效性。 展开更多
关键词 漏洞检测 智能合约 回声状态网络 迁移学习 区块链
下载PDF
基于动态异构冗余的非侵入式内生安全微服务模型研究
6
作者 石磊 李世博 +1 位作者 程国振 高宇飞 《信息网络安全》 北大核心 2025年第3期438-450,共13页
基于微服务架构的云原生应用具有高度的灵活性和效率,但也面临着多种安全威胁。由于微服务架构的松散分布、动态独立部署和协同响应等特点,传统的拟态Web服务器裁决策略无法适应,导致高内存占用、高延时的低裁决效率问题。针对以上问题... 基于微服务架构的云原生应用具有高度的灵活性和效率,但也面临着多种安全威胁。由于微服务架构的松散分布、动态独立部署和协同响应等特点,传统的拟态Web服务器裁决策略无法适应,导致高内存占用、高延时的低裁决效率问题。针对以上问题,文章提出一种基于动态异构冗余架构的非侵入式内生安全微服务模型(EnSecDHR)。该模型利用云原生API网关实现对微服务组件的动态异构冗余改造,选取系统调用被触发的类别与次数、内核栈与用户栈调用信息为特征,构建基于白名单机制的持续裁决模型,为裁决器提供短路判定机制,避免裁决器在等待各个组件完整响应的时间消耗。对比实验采用缓冲区溢出漏洞攻击和漏洞扫描,结果表明EnSecDHR模型能够有效提高拟态Web服务器的安全性,同时降低性能损失和资源消耗,提升了DHR架构的微服务适配性。 展开更多
关键词 微服务 拟态系统架构 动态冗余架构 非侵入式技术
下载PDF
基于全同态加密保护医疗隐私的逻辑回归方案
7
作者 李杰 马海英 曹东杰 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期173-185,共13页
针对现有的医疗数据模型训练方案中存在隐私泄露和收敛速度慢的问题,提出基于全同态加密保护医疗隐私的逻辑回归方案。该方案首先利用Nesterov梯度下降法矫正逻辑回归算法中模型梯度的更新位置,加快其收敛速度,增大接近最优值的可能性,... 针对现有的医疗数据模型训练方案中存在隐私泄露和收敛速度慢的问题,提出基于全同态加密保护医疗隐私的逻辑回归方案。该方案首先利用Nesterov梯度下降法矫正逻辑回归算法中模型梯度的更新位置,加快其收敛速度,增大接近最优值的可能性,保证收敛精度;然后,利用全同态加密算法(CKKS)加密初始模型参数和医疗数据,使其在保护医疗数据隐私的前提下执行改进后的逻辑回归算法。为了提高模型训练中每轮迭代的效率,该方案通过减少2个向量的内积密文中的同态乘法计算次数,减小计算开销和噪声;利用极小极大近似多项式拟合Sigmoid函数,使医疗数据始终以密文的形式在不可信第三方服务器进行模型训练。通过合理的安全性假设,证明本方案在不可信的环境中进行模型训练时,能够确保医疗数据和模型参数的隐私安全。通过在真实数据集上测试本方案和相关方案的模型训练速度和精度,实验结果表明,本方案不仅具有较高的计算效率,而且提高了模型训练精度。 展开更多
关键词 全同态加密算法 梯度下降法 医疗隐私保护 逻辑回归
下载PDF
基于马尔可夫聚类的隐私高维数据发布方法
8
作者 刘卓群 龙士工 +1 位作者 张珺铭 刘光源 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期117-123,共7页
针对现有差分隐私的方法在处理高维数据发布时面临计算成本高、数据精度低和中心服务器不可信任的问题,提出一种基于马尔可夫聚类的隐私高维数据发布方法MCL-LDP。基于在用户本地实现对用户数据的隐私保护,中心服务器接收到用户本地化... 针对现有差分隐私的方法在处理高维数据发布时面临计算成本高、数据精度低和中心服务器不可信任的问题,提出一种基于马尔可夫聚类的隐私高维数据发布方法MCL-LDP。基于在用户本地实现对用户数据的隐私保护,中心服务器接收到用户本地化差分隐私保护的数据后,构建无向依赖图矩阵表示高维数据的复杂的属性关联性,基于马尔可夫聚类将高维数据属性集分割成多个低维属性簇,利用EM算法计算低维属性簇和重叠属性簇的边缘分布、估计原始数据的联合分布,通过采样合成新的数据集进行发布。实验结果表明,所提出方法在发布高维数据集上有较好的精度、较少的迭代次数和较高的计算效率。 展开更多
关键词 高维数据 本地化差分隐私 马尔可夫聚类 数据发布 联合分布估计 属性关联性 数据合成
下载PDF
基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述
9
作者 谢丽霞 魏晨阳 +3 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 张良 《计算机学报》 北大核心 2025年第3期650-674,共25页
恶意软件的检测与分类是一种发现并消除潜在威胁、识别恶意软件家族的有效方法,在个人隐私保护和系统安全维护等任务中起关键作用。传统检测分类方法在面对使用复杂混淆技术的恶意软件新变种时,存在检测准确率低、误报率高和计算成本高... 恶意软件的检测与分类是一种发现并消除潜在威胁、识别恶意软件家族的有效方法,在个人隐私保护和系统安全维护等任务中起关键作用。传统检测分类方法在面对使用复杂混淆技术的恶意软件新变种时,存在检测准确率低、误报率高和计算成本高等问题。在此背景下,利用基于深度学习的图像化方法解决恶意软件检测分类问题逐渐成为研究热点。因此,为全面总结分析图像化方法在恶意软件检测分类领域的应用,本文首先概述了恶意软件的定义、发展历程以及常用的混淆规避技术,讨论了基于静态分析、动态分析以及机器学习的检测分类方法存在的局限性,尤其是在应对复杂混淆技术和未知变种方面存在的不足。然后,系统总结了近年来图像化检测方法的最新研究进展,全面评估该方法在检测不同类型、不同平台(Windows、Android、IoT)恶意软件时的应用效果,深入分析该方法在提升检测分类精度、对抗高级混淆技术以及处理恶意软件新变种时的优势。最后,本文介绍并分析了可用于评估实验模型性能的各类数据集,深入讨论了图像化检测分类方法当前面临的各种挑战,并对未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 恶意软件 检测与分类 混淆技术 深度学习 图像化方法 数据集
下载PDF
基于FFT-iTransformer的网络安全态势特征插补与预测
10
作者 张新有 高志超 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息网络安全》 北大核心 2025年第2期228-239,共12页
为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列... 为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列扩展为二维空间,将周期内的近邻特征和周期间的远邻特征分别映射到二维张量的行与列。首先,模型将周期内特征输入编码器,通过注意力机制学习周期内的局部特征,从而有效捕捉网络安全指标间的动态关联性(如信息安全漏洞数量与感染主机数量间的关联)。然后,将编码器输出的周期内张量融合为二维,传入卷积模块进一步提取二维特征,以捕捉周期间的全局特征。最后,根据振幅所反映的周期相对重要性进行自适应聚合。实验结果表明,该模型预测拟合度可达0.995378,在10%的缺失率下,插补拟合度可达0.879,优于大多数现有模型,可准确插补网络安全态势指标的缺失值,并预测态势值。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 插补 快速傅里叶变换 iTransformer
下载PDF
基于多权威属性基加密的智能电网数据安全共享模型
11
作者 张新有 刘庆夫 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期98-109,共12页
智能电网通过共享把数据的潜在价值转化为实际利益,因此保障数据共享的安全至关重要。文章面向智能电网场景中数据的细粒度访问控制,提出一种基于多权威属性基加密(MA-ABE)的数据安全共享模型。文章使用线性整数秘密共享方案(LSSS)构建M... 智能电网通过共享把数据的潜在价值转化为实际利益,因此保障数据共享的安全至关重要。文章面向智能电网场景中数据的细粒度访问控制,提出一种基于多权威属性基加密(MA-ABE)的数据安全共享模型。文章使用线性整数秘密共享方案(LSSS)构建MA-ABE方案,实现一个属性可被多个权威监控,多个权威可联合生成用户私钥,使得方案可抵抗针对属性权威机构(AA)的合谋攻击。将每个权威与一条区块链关联,并利用中继技术实现多链协同,保障数据跨域共享灵活性。通过安全规约证明了所提MA-ABE方案在基于判定性双线Diffie-Hellman假设的前提下满足选择明文攻击下的不可区分性(IND-CPA)安全性。文章通过理论分析和对比实验说明了MA-ABE方案在存储、计算以及功能性方面均有一定的优势。仿真结果表明,模型的吞吐量和时延满足了智能电网数据共享的需求,能够在保证智能电网数据共享性能的情况下,适用于智能电网的细粒度访问控制。 展开更多
关键词 智能电网 多权威属性基加密 多链协同 访问控制 数据共享
下载PDF
CBFuzzer:基于执行上下文导向及保护突破的程序缺陷模糊检测
12
作者 唐成华 蔡维嘉 +1 位作者 杨萌萌 强保华 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期790-807,共18页
大量的应用实践证明了模糊测试用于检测程序脆弱性的有效性.现有的模糊测试方法缺少针对具体测试任务表现的差异性进行分析并适当地调整测试策略,更多的是采取统一流程导致测试结果差强人意.有必要根据测试过程中的具体信息对策略进行... 大量的应用实践证明了模糊测试用于检测程序脆弱性的有效性.现有的模糊测试方法缺少针对具体测试任务表现的差异性进行分析并适当地调整测试策略,更多的是采取统一流程导致测试结果差强人意.有必要根据测试过程中的具体信息对策略进行修正以达到更好的测试表现,提出了一种新的基于执行上下文导向的程序缺陷模糊测试方法,并能突破保护机制,通过捕获并分析受检程序对输入测试用例实际处理过程中的具体上下文信息,快速探索程序结构特征,对样本突变策略进行优化.同时,在相关算法的基础上实现了基于执行上下文导向的程序缺陷模糊检测原型工具CBFuzzer.实验结果表明,CBFuzzer能有效地实现对程序内部结构的快速探索(包括对保护机制的突破)、非常规程序状态转换的模拟以及更高效的脆弱点暴露.与对照方法相比,CBFuzzer在脆弱点暴露能力方面有6.8%~36.76%不同程度的提升,实际脆弱点的检出数量提升率最高达到66.67%.在可接受范围内的少量额外测试资源的投入下,CBFuzzer不仅在常规漏洞类型的检出效果上得到提高,并且对于隐匿性强的漏洞类型有更高的检测能力.截至2023年8月10日,通过CBFuzzer在13个测试任务中共发现了126个新的漏洞(已报告给软件开发者,并提交给CVE?组织). 展开更多
关键词 程序缺陷 执行上下文 保护机制 模糊测试 漏洞检测
下载PDF
低带宽场景下防合谋多方隐私集合并集协议
13
作者 张恩 王梦涛 +2 位作者 郑东 禹勇 黄昱晨 《通信学报》 北大核心 2025年第1期210-221,共12页
针对现存的多方隐私集合并集(MPSU)协议存在交互轮数多以及通信开销大等问题,使其无法在低带宽场景中得以有效应用,设计了一种基于不经意键值存储和门限同态加密技术的不经意匹配置换方法,并运用该方法提出了一种半诚实模型下的多方隐... 针对现存的多方隐私集合并集(MPSU)协议存在交互轮数多以及通信开销大等问题,使其无法在低带宽场景中得以有效应用,设计了一种基于不经意键值存储和门限同态加密技术的不经意匹配置换方法,并运用该方法提出了一种半诚实模型下的多方隐私集合并集协议。该协议允许N个参与方共同计算所有集合的并集,且不会泄露任何其他的信息,具有通信轮数少、能抵御N-1个参与方的合谋、通信开销低等优势,比现有最先进的多方隐私集合并集的通信开销降低了65%左右。 展开更多
关键词 多方隐私集合并集 低带宽场景 不经意键值存储 半诚实模型 门限同态加密
下载PDF
支持模式隐藏的多关键词公钥可搜索加密方案
14
作者 聂旭云 成驰 +4 位作者 耿聪 廖泽宇 焦丽华 陈瑞东 陈大江 《通信学报》 北大核心 2025年第3期131-143,共13页
为了解决现有多用户可搜索加密方案无法隐藏访问模式和搜索模式、抵抗关键词猜测等攻击的问题,提出了一种全新的支持多用户、多关键词搜索的公钥可搜索加密方案。该方案能够在分布式系统中支持多写者/多读者功能,并利用安全比特分解(SBD... 为了解决现有多用户可搜索加密方案无法隐藏访问模式和搜索模式、抵抗关键词猜测等攻击的问题,提出了一种全新的支持多用户、多关键词搜索的公钥可搜索加密方案。该方案能够在分布式系统中支持多写者/多读者功能,并利用安全比特分解(SBD)协议,多密钥隐私保护外包计算(EPOM)和随机引入假阳性的方法,实现对访问模式与搜索模式的隐藏。同时,该方案支持多写者/多读者表示每个用户加密和上传数据,并搜索所有经授权的加密数据。该方案可通过在多个服务器上并行搜索来加速搜索处理,并仅需为所有读者维护一份加密索引。理论分析和实验结果表明,所提方案在满足陷门和密文的不可区分、多类布尔搜索、搜索和访问模式隐私的前提下,执行效率接近同类型的公钥可搜索加密最优方案。 展开更多
关键词 模式隐藏 多关键词 多写者/多读者 公钥可搜索加密 数据共享安全
下载PDF
车联网中基于证书的局部可验证聚合签名方案
15
作者 夏喆 夏学志 +1 位作者 吕文杰 张明武 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期48-62,共15页
车联网作为车辆与外界的实时通信和信息交换的重要桥梁,可以提高交通安全性、优化交通效率和提升公共服务质量,在智能交通系统和未来智慧城市的发展中具有重要的作用。随着车联网的普及,其中的身份匿名、消息认证、位置隐私等通信安全... 车联网作为车辆与外界的实时通信和信息交换的重要桥梁,可以提高交通安全性、优化交通效率和提升公共服务质量,在智能交通系统和未来智慧城市的发展中具有重要的作用。随着车联网的普及,其中的身份匿名、消息认证、位置隐私等通信安全问题也得到广泛关注。文章提出一种在车联网中基于证书的局部可验证聚合签名隐私保护认证方案,实现安全的车辆到基础设施(V2I)通信。与传统基于身份的聚合签名方案相比,该方案不仅解决了传统基于身份签名方案的密钥托管问题,平衡了权威机构监管和用户隐私之间的矛盾,还在数据验证方面,实现了对车辆数据的批量验证和有效的局部验证,能够验证特定数据块的正确性而不需要知道整个消息序列,降低了额外开销。 展开更多
关键词 聚合签名 身份认证 基于证书密码学 车联网
下载PDF
适用于智能医疗的匿名基于身份的认证密钥协商协议
16
作者 倪亮 刘笑颜 +3 位作者 谷兵珂 张亚伟 周恒昇 王念平 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期282-287,共6页
在智能医疗场景中,病人需佩戴各种传感医疗设备,传感医疗设备会在检测过程中收集病人的心率、呼吸频率、脉搏等生理和医疗信息,并将这些医疗信息传输到云服务器,但日益增长的数据量在传输过程中必会带来额外的通信开销和传输时延,若发... 在智能医疗场景中,病人需佩戴各种传感医疗设备,传感医疗设备会在检测过程中收集病人的心率、呼吸频率、脉搏等生理和医疗信息,并将这些医疗信息传输到云服务器,但日益增长的数据量在传输过程中必会带来额外的通信开销和传输时延,若发生数据窃取和窜改,将会造成难以控制的后果。除此之外,近年来量子计算技术飞速发展,基于经典公钥密码体系的公共网络基础设施的安全性面临巨大挑战,保障量子安全已具有现实意义。由此,提出了一个能够抵抗量子计算攻击并适用于智能医疗的基于身份认证密钥协商协议,避免部署公钥基础设施(public key infrastructure,PKI),并证明其在改进的ID-BJM模型下是安全的,其安全性可以归约到环上带误差学习(ring learning with errors,RLWE)问题的难解性。所提协议通过两轮信息交互实现了隐式认证,且可保护自身设备的身份信息,并可抵抗信号泄露攻击,保证在数据传输过程中的安全性,与其他相关的格上基于身份认证密钥协商协议方案相比,在安全性或执行效率方面更具优势。 展开更多
关键词 基于身份密码 环上带误差学习 认证密钥协商协议 后量子密码 隐私保护 智能医疗
下载PDF
一种基于区块链的医疗数据审计方法
17
作者 徐超 阮荣耀 陈勇 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第1期95-106,共12页
医疗数据是医疗体系最重要的支柱和驱动力,对于健康医疗领域的发展至关重要。针对目前医院存在的医疗数据造假、医疗诊断错误等问题,提出了一种基于区块链的医疗数据审计方法。从审计的视角出发,采用IPFS和区块链相结合的方式存储医疗数... 医疗数据是医疗体系最重要的支柱和驱动力,对于健康医疗领域的发展至关重要。针对目前医院存在的医疗数据造假、医疗诊断错误等问题,提出了一种基于区块链的医疗数据审计方法。从审计的视角出发,采用IPFS和区块链相结合的方式存储医疗数据,并借助智能合约进行医疗数据的存取和访问控制,保证医疗数据真实可靠和公开透明;然后,设计了一种基于注意力机制的深度学习医疗数据审计模型,自动提取医疗数据的关键特征,以求更精准地定位医疗数据审计线索。实验结果表明,构建的基于区块链的医疗数据审计方法不但能够保证医疗数据的可靠性,而且在审计线索定位的准确率和精确率上,相比现有审计模型均有一定程度的提升。 展开更多
关键词 区块链 IPFS 深度学习 注意力机制 审计
下载PDF
基于深度学习的时序数据异常检测研究综述
18
作者 陈红松 刘新蕊 +1 位作者 陶子美 王志恒 《信息网络安全》 北大核心 2025年第3期364-391,共28页
时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用... 时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用;其次,提出了深度时序数据异常检测面临的9个问题与挑战,并将时序数据异常分为10类,枚举了16种典型的时序数据异常检测数据集,其中包括5种社交网络舆情安全领域相关数据集;再次,文章将深度时序数据异常检测模型进行分类研究,分析总结了近50个相关模型,其中包括基于半监督增量学习的社交网络不良信息发布者异常检测,进一步地,文章依据深度学习模型的学习模式将模型划分为基于重构、基于预测、基于重构与预测融合3种类型,并对这些模型的优缺点及应用场景进行综合分析;最后,文章从8个方面展望了深度时序异常检测技术的未来研究方向,分析了每个方向的潜在研究价值及技术瓶颈。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据 异常检测 模型分类 社交网络
下载PDF
基于具有极化和空模自由度的单光子的半量子密钥分配网络协议
19
作者 叶天语 叶腾琦 +1 位作者 马鹏辉 李霞 《通信学报》 北大核心 2025年第3期258-273,共16页
为了使位于网络上不同节点的通信方利用半量子密钥分发技术在整体上组成一个安全的半量子密钥分配网络,提出了一种新颖的具有极化和空模自由度的单光子的半量子密钥分配网络协议。该协议只需单光子而非量子纠缠态作为量子资源,只需进行... 为了使位于网络上不同节点的通信方利用半量子密钥分发技术在整体上组成一个安全的半量子密钥分配网络,提出了一种新颖的具有极化和空模自由度的单光子的半量子密钥分配网络协议。该协议只需单光子而非量子纠缠态作为量子资源,只需进行单光子测量,且无须量子纠缠交换操作、量子延迟线以及哈达玛操作。在该协议中,一个拥有完全量子能力的参与者与每个半量子参与者建立不同密钥,同时又帮助每2个相邻半量子参与者建立不同密钥。该协议可被应用于半量子求和、半量子隐私比较和半量子秘密共享,具有广泛的应用潜力。由于对具有极化和空模自由度的单光子进行制备、测量和施加酉操作在目前技术条件下是很容易实现的,该协议具有良好的实际可行性。 展开更多
关键词 半量子密码 半量子密钥分配网络 单光子 极化自由度 空模自由度
下载PDF
基于SM9的支持策略隐藏的可追踪属性签名
20
作者 周权 陈民辉 +1 位作者 卫凯俊 郑玉龙 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第4期1065-1074,共10页
可追踪的基于属性的签名(traceable attribute-based signature,TABS)继承了属性签名的优点,能通过可信第三方追踪签名者的真实身份,避免了属性签名匿名性的滥用.目前,针对1对多认证场景下支持可追踪的签名策略属性签名(signature-polic... 可追踪的基于属性的签名(traceable attribute-based signature,TABS)继承了属性签名的优点,能通过可信第三方追踪签名者的真实身份,避免了属性签名匿名性的滥用.目前,针对1对多认证场景下支持可追踪的签名策略属性签名(signature-policy attribute-based signature,SP-ABS)方案甚少,现有方案大多存在以下不足:验证阶段的计算复杂度与属性个数呈线性关系,运算效率不高,同时策略由验证者直接提供给签名者容易造成策略隐私泄露.为此,提出一种基于SM9的支持策略隐藏的可追踪属性签名方案,该方案采用属性名和属性值拆分的线性秘密共享方案(linear secret sharing scheme,LSSS)构造访问结构,支持策略的部分隐藏,能在保障签名者身份隐私和属性隐私的情况下,保障验证者的策略隐私,在验证阶段只需要常数量级的配对运算和指数运算,能实现高效的细粒度访问控制.最后通过q-SDH(q-strong Diffie-Hellman)难题证明了该方案在随机谕言机模型下具有不可伪造性. 展开更多
关键词 SM9 属性签名 访问控制 策略隐藏 可追踪性
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 250 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部