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基于集成学习的恶意代码动态检测方法 被引量:1
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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
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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击 被引量:1
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作者 谢丽霞 史镜琛 +2 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期780-791,共12页
针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。 展开更多
关键词 图神经网络 成员推理攻击 模型校准 因果推断 隐私风险
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基于攻击图的电力网络安全风险度量方法
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作者 向勇 张硕 常星 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期88-96,共9页
为在不影响不影响生产前提下对电力网络安全进行定量评估,研究一种基于模板构建电力网络分区式攻击图模型的方法。预定义网络拓扑模板和漏洞模板,将电力网络攻击图分区构建。在此基础上,提出一种定量分析方法和最大可能攻击路径预测方... 为在不影响不影响生产前提下对电力网络安全进行定量评估,研究一种基于模板构建电力网络分区式攻击图模型的方法。预定义网络拓扑模板和漏洞模板,将电力网络攻击图分区构建。在此基础上,提出一种定量分析方法和最大可能攻击路径预测方法。根据设备的重要性、分区的安全等级、设备在网络中的影响以及操作系统版本,计算设备节点的威胁级别。通过考虑跨域次数和攻击路径长度,确定最大可能攻击路径。实验验证了方法的有效性和全面性。 展开更多
关键词 网络安全 电力系统 攻击图 安全度量 最大可能攻击路径 安全分区 漏洞评分
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基于T_NAG模型的攻击路径预测方法研究 被引量:3
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作者 翟海霞 卢月萌 +1 位作者 王辉 敖山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期886-892,共7页
为了更好地刻画攻击者的攻击轨迹,设计出一种基于T_NAG(time attribute network attack graph)模型的路径预测方法。首先,提出新的攻击图模型T_NAG,根据实时行为轨迹对攻击者能力加以区分;其次,依据攻击者具有不同能力的特性,提出攻击... 为了更好地刻画攻击者的攻击轨迹,设计出一种基于T_NAG(time attribute network attack graph)模型的路径预测方法。首先,提出新的攻击图模型T_NAG,根据实时行为轨迹对攻击者能力加以区分;其次,依据攻击者具有不同能力的特性,提出攻击意向的概念,统筹考虑操作风险与攻击收益,将时间衰减参数引入到攻击意向计算中,并设计出一种基于攻击者能力的漏洞利用率量化方法;最后,将攻击意向与漏洞利用率进一步融入到对路径可达概率的考量中,给出预测攻击路径的IntenAbi-PathPre算法。实验结果表明,该方法可以有效去除攻击图中的冗余,并且使攻击路径预测的准确性得到明显提高。 展开更多
关键词 攻击图 路径预测 攻击者意向 路径可达性
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基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型 被引量:13
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作者 杨宏宇 江华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第2期148-152,共5页
为了自主保障计算机网络的安全并对网络安全风险进行自动化评估,提出一种基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型(Multi-agents Risk Evaluation Model Based on Attack Graph,MREMBAG)。首先提出网络风险评估模型,设计了主从Agent的... 为了自主保障计算机网络的安全并对网络安全风险进行自动化评估,提出一种基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型(Multi-agents Risk Evaluation Model Based on Attack Graph,MREMBAG)。首先提出网络风险评估模型,设计了主从Agent的功能架构和关联关系分析流程。利用全局攻击图生成算法,以动态数据信息作为输入,通过主从Agent协同分析并构建攻击路径。基于对目标网络的攻击路径、组件、主机、网络的风险指数、漏洞及关联风险指数的计算,获取目标网络的安全风险指标。仿真实验结果验证了该评估方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 网络安全 风险评估 agENT 攻击图
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面向主机入侵检测的多视图对抗攻击防御方法
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作者 王飞 钱可涵 +2 位作者 吕明琪 朱添田 陈鸿龙 《通信学报》 北大核心 2025年第8期53-65,共13页
主机入侵检测(HID)旨在通过分析主机日志识别攻击行为。针对图神经网络模型在主机入侵检测中易受对抗攻击的问题,提出一种多视图对抗防御方法。通过构建结构与行为双视图以融合多维特征,筛选低迁移性互补模型对,并设计分级投票机制集成... 主机入侵检测(HID)旨在通过分析主机日志识别攻击行为。针对图神经网络模型在主机入侵检测中易受对抗攻击的问题,提出一种多视图对抗防御方法。通过构建结构与行为双视图以融合多维特征,筛选低迁移性互补模型对,并设计分级投票机制集成异构模型决策,从而提升检测鲁棒性。基于真实的主机内核日志数据集对该方法进行了评测,实验结果表明,该方法优于现有的对抗攻击防御方法,在典型对抗攻击下的恶意节点召回率达到80%以上,较现有单模型防御方法提升约23%,且误报率控制在10%以内,验证了基于迁移性分析的融合策略对增强鲁棒性的有效性。 展开更多
关键词 对抗攻击 主机入侵检测 溯源图 多模型集成
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基于BNAG模型的脆弱性评估算法 被引量:6
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作者 王辉 娄亚龙 +2 位作者 戴田旺 茹鑫鑫 刘琨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期128-135,142,共9页
为准确评估计算机网络的脆弱性,结合贝叶斯网络与攻击图提出一种新的评估算法。构建攻击图模型RSAG,在消除攻击图中环路的基础上,将模型转换成贝叶斯网络攻击图模型BNAG,引入节点攻击难度和节点状态变迁度量指标计算节点可达概率。实例... 为准确评估计算机网络的脆弱性,结合贝叶斯网络与攻击图提出一种新的评估算法。构建攻击图模型RSAG,在消除攻击图中环路的基础上,将模型转换成贝叶斯网络攻击图模型BNAG,引入节点攻击难度和节点状态变迁度量指标计算节点可达概率。实例分析结果表明,该算法对网络脆弱性的评估结果真实有效,能够体现每个节点被攻击的差异性,并且对于混合结构攻击图的计算量较少,可准确凸显混乱关系下漏洞的危害程度。 展开更多
关键词 攻击图 贝叶斯网络 状态变迁 可达概率 脆弱性
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ProvNavigator:基于影子路径引导的网络攻击调查方法
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作者 席昊 范皓 +4 位作者 袁沈阳 朱金宇 陈昌骅 万海 赵曦滨 《通信学报》 北大核心 2025年第4期15-32,共18页
在网络攻击发生后,开展攻击调查以分析其根本原因及影响至关重要。目前,基于溯源图的技术已成为主流方法,但该方法面临依赖爆炸问题。最新研究通过整合审计日志和应用日志,在一定程度上缓解了这一问题,并展现出无须程序插桩、模型训练... 在网络攻击发生后,开展攻击调查以分析其根本原因及影响至关重要。目前,基于溯源图的技术已成为主流方法,但该方法面临依赖爆炸问题。最新研究通过整合审计日志和应用日志,在一定程度上缓解了这一问题,并展现出无须程序插桩、模型训练或污点分析的优点。然而,现有日志融合技术要么依赖复杂的融合规则,要么需要进行应用程序逆向工程,且在应对新应用时需重新调整算法,限制了其通用性。为解决这些问题,提出了一种新的基于影子路径引导的网络攻击调查方法ProvNavigator。该方法在构图阶段通过分析日志间的相关性,将不同日志源的独立溯源图合并为全局融合溯源图;在攻击调查阶段,当面对依赖爆炸的节点时,ProvNavigator利用“影子路径对”引导调查,选择适当的边进行追踪,以重构整个攻击链。ProvNavigator无须插桩或逆向分析,具备通用性。ProvNavigator的原型系统在包括4个DARPA TC数据集在内的6个真实攻击场景中进行了实验评估。实验结果显示,ProvNavigator能有效还原攻击故事,在仅有6.01%运行时开销的情况下,实现了94.3%的精确率。 展开更多
关键词 攻击调查 依赖爆炸 日志融合 溯源图 影子路径
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HGNM:基于长短期流图及混合图神经网络的饱和攻击检测方法
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作者 李佳松 崔允贺 +3 位作者 申国伟 郭春 陈意 蒋朝惠 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期215-226,共12页
软件定义网络(SDN)的控制平面与数据平面解耦,该特性使其广泛应用于数据中心、物联网、云网络等大规模网络场景中。然而,这种解耦的网络架构也使其面临饱和攻击的挑战。基于图神经网络(GNN)检测饱和攻击是SDN中的研究热点,但目前GNN中... 软件定义网络(SDN)的控制平面与数据平面解耦,该特性使其广泛应用于数据中心、物联网、云网络等大规模网络场景中。然而,这种解耦的网络架构也使其面临饱和攻击的挑战。基于图神经网络(GNN)检测饱和攻击是SDN中的研究热点,但目前GNN中常用的k近邻(k-NN)图忽略了短期流特征,无法有效聚合节点信息,使模型不能充分利用流的时间特征。为利用流的长短期特征提高饱和攻击检测精度,提出一种基于长短期流图及混合GNN的饱和攻击检测方法HGNM。该方法通过设置2个采样时间来收集流的长短期特征,同时基于灰色关联系数设计一种长短期流图生成方法LSGH以构建长短期流图,使流图包含流的全部特征。此外,设计一种混合GNN模型GU-GCN,通过并联GRU与GCN来获取流的时间特征与空间特征,从而提高模型检测饱和攻击的精度。实验结果表明:在生成图上,相比于k-NN算法和CRAM算法,LSGH方法能有效提高模型的检测精度;与其他模型相比,GU-GCN模型在准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线、PR曲线、混淆矩阵方面都有性能提升。 展开更多
关键词 软件定义网络 饱和攻击检测 图神经网络 长短期流图 灰色关联系数
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基于Optimized-AG的节点攻击路径预测方法 被引量:1
10
作者 王辉 戴田旺 +2 位作者 茹鑫鑫 娄亚龙 敖山 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期917-926,共10页
针对传统攻击图中因对节点分析考虑不全面而导致的攻击路径预测不准确问题,提出一种基于攻击图攻击行为分析的攻击路径预测方法.先通过节点攻击距离权重对传统的攻击图进行优化,决策出可能的攻击路径,并计算其路径的节点攻击行为成本,... 针对传统攻击图中因对节点分析考虑不全面而导致的攻击路径预测不准确问题,提出一种基于攻击图攻击行为分析的攻击路径预测方法.先通过节点攻击距离权重对传统的攻击图进行优化,决策出可能的攻击路径,并计算其路径的节点攻击行为成本,然后基于估计函数判断出优先考虑的攻击路径.实验结果表明,该方法有效消除了攻击图路径冗余,能筛选出可靠的攻击路径,提高了攻击图攻击路径预测的准确性。 展开更多
关键词 攻击图 路径冗余 攻击距离权重 攻击行为成本
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RCGNN:图注入攻击下的图神经网络鲁棒性认证方法
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作者 王煜恒 刘强 伍晓洁 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期434-447,共14页
近些年来,图神经网络GNN被广泛应用于异常检测、推荐系统和生物医药等领域。尽管GNN在特定任务中表现出优异的性能,但许多研究表明,GNN容易受到对抗性扰动的影响。为了缓解GNN面对对抗样本时暴露出的脆弱性问题,部分研究人员针对图修改... 近些年来,图神经网络GNN被广泛应用于异常检测、推荐系统和生物医药等领域。尽管GNN在特定任务中表现出优异的性能,但许多研究表明,GNN容易受到对抗性扰动的影响。为了缓解GNN面对对抗样本时暴露出的脆弱性问题,部分研究人员针对图修改攻击提出了鲁棒性认证防御技术,旨在提升GNN模型在该场景下抵御恶意扰动的能力。然而,在图注入攻击GIA场景下关于节点分类模型的鲁棒性分析仍未被广泛探索。面对上述挑战,扩展了稀疏感知随机平滑机制并设计了一种GIA场景下基于随机平滑的鲁棒性认证方法RCGNN。为了使得噪声扰动空间符合GIA攻击行为,预注入恶意节点并将扰动限制在恶意节点附近,同时对噪声扰动函数进行了改进,以提升认证比例和扩大最大认证半径。在真实数据集上的对比实验表明,RCGNN能够实现GIA场景下节点分类任务的鲁棒性认证,相较于稀疏感知随机平滑机制在认证比例和最大认证半径方面获得了更佳的认证性能。 展开更多
关键词 图神经网络 节点分类 随机平滑 图注入攻击 鲁棒性认证
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社交网络中的隐私保护技术综述
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作者 罗叶红 朱娜斐 +2 位作者 何泾沙 宜裕紫 马相军 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第4期452-469,共18页
随着社交网络的日益普及,社交网络中的数据以及数据分析结果被广泛应用,数据的广泛共享、深度挖掘和分析给个人隐私的泄露带来前所未有的挑战。为了解决社交网络中的隐私问题,各种隐私保护技术以及实现数据分享和隐私保护之间平衡的技... 随着社交网络的日益普及,社交网络中的数据以及数据分析结果被广泛应用,数据的广泛共享、深度挖掘和分析给个人隐私的泄露带来前所未有的挑战。为了解决社交网络中的隐私问题,各种隐私保护技术以及实现数据分享和隐私保护之间平衡的技术被提出。首先,简要梳理社交网络和隐私保护技术;接着,分别对面向信息内容、图结构以及同时面向信息内容和图结构的隐私保护技术进行综述;然后,对社交网络中的隐私保护技术的评估指标进行综述,包括抗攻击和威胁能力、隐私效用等;最后,讨论未来面临的挑战以及研究方向。 展开更多
关键词 社交网络 攻击和威胁 隐私保护技术 信息内容 图结构 评估指标
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基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测
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作者 杨宏宇 汪有为 +3 位作者 张良 胡泽 姜来为 成翔 《软件学报》 北大核心 2025年第7期3209-3225,共17页
安卓操作系统和恶意软件的持续进化导致现有检测方法的性能随时间大幅下降.提出一种基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法DroidSA(droid slow aging).首先,在恶意软件检测之前进行API聚类,生成代表API功能的聚类中心.通过设计... 安卓操作系统和恶意软件的持续进化导致现有检测方法的性能随时间大幅下降.提出一种基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法DroidSA(droid slow aging).首先,在恶意软件检测之前进行API聚类,生成代表API功能的聚类中心.通过设计API句子概括API的名称、权限等重要特征并使用自然语言处理工具对API句子的语义信息进行挖掘,获得更全面反映API语义相似性的嵌入向量,使聚类结果更为准确.然后,为了确保提取到更能准确反映软件行为逻辑的API上下文信息,采用调用图优化方法对从待检测软件中提取的函数调用图进行优化并得到优化后的调用图,在删除图中难以识别的未知方法的同时保留API节点之间的连接性.为了提高对安卓框架和恶意软件变化的适应性,DroidSA从优化后的调用图中提取函数调用对,将调用对中的API抽象为API聚类时获得的聚类中心.最后,使用独热编码生成特征向量,并从随机森林、支持向量机和K近邻算法中选择表现最好的分类器进行恶意软件检测.实验结果表明,DroidSA的恶意软件检测平均F1值为96.7%;在消除时间偏差的实验设置下,经2012–2013年的软件样本集合训练后,DroidSA对2014–2018年的恶意软件样本的检测平均F1值达到82.6%.与经典检测方法MaMaDroid和MalScan等相比,DroidSA始终能将各项检测指标稳定地维持在高水平且受到时间变化的影响较小,能有效检测进化后的恶意软件. 展开更多
关键词 恶意软件检测 API语义 模型老化 函数调用图 机器学习
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基于图注意力与多尺度并行融合卷积的虚假数据注入攻击定位检测
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作者 席磊 陈采玉 +1 位作者 陈洪军 李宗泽 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1763-1772,共10页
虚假数据注入攻击严重威胁电力信息物理系统的安全,而传统攻击检测方法由于没有考虑量测数据间的拓扑并且特征提取能力差,无法精确识别攻击并定位受攻击节点。因此,该文提出一种基于图注意力与多尺度并行融合卷积模型的虚假数据注入攻... 虚假数据注入攻击严重威胁电力信息物理系统的安全,而传统攻击检测方法由于没有考虑量测数据间的拓扑并且特征提取能力差,无法精确识别攻击并定位受攻击节点。因此,该文提出一种基于图注意力与多尺度并行融合卷积模型的虚假数据注入攻击定位检测方法。该方法通过图注意力网络动态捕捉量测数据间的拓扑关系以提升检测方法的定位检测性能;采用结合注意力特征融合模块增强的并行卷积神经网络提取数据的多尺度特征进一步提高检测方法的学习能力和泛化能力,以实现高精度的定位检测。通过在IEEE-14节点测试系统和IEEE-57节点测试系统中进行评估研究,与现有的定位检测方法相比,该文所提方法具有更优的F1值,分别高达98.40%、95.29%。因此,该方法能够更好地对虚假数据注入攻击进行定位检测。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 电力信息物理系统 图注意力网络 并行卷积 特征融合
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面向信息物理融合系统的混成攻击图分析方法
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作者 葛要港 陈鑫恺 +1 位作者 徐丙凤 何高峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1616-1624,共9页
针对信息物理融合系统(CPS)中信息系统与物理系统的复杂互联问题,提出一种混成攻击图模型,实现对CPS攻击的有效建模与分析,支持离散与连续信息共存的攻击建模。在此基础上,提出一种基于模型检测的混成攻击图分析方法,通过模型检测技术,... 针对信息物理融合系统(CPS)中信息系统与物理系统的复杂互联问题,提出一种混成攻击图模型,实现对CPS攻击的有效建模与分析,支持离散与连续信息共存的攻击建模。在此基础上,提出一种基于模型检测的混成攻击图分析方法,通过模型检测技术,将混成攻击图转化为时间自动机模型,采用度量区间时序逻辑,描述系统对离散与连续信息的安全属性,使用模型检测器进行可满足性验证。通过智能家居系统的案例说明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 信息物理融合系统 模型检测 混成攻击图 形式化方法 时间自动机 度量区间时序逻辑 安全属性
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随机混合系统模拟物理状态的工业信息物理系统动态风险评估
16
作者 刘鹏 孙子文 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第9期1766-1774,共9页
作为工业4.0的核心要素,工业信息物理系统(ICPS)被广泛运用于配水、医疗、电网等基础领域.同时,针对ICPS的网络攻击也日益增多.为评估网络攻击给ICPS造成的风险,针对网络攻击下物理状态会发生不确定演变的情况,本文给出一种从信息域到... 作为工业4.0的核心要素,工业信息物理系统(ICPS)被广泛运用于配水、医疗、电网等基础领域.同时,针对ICPS的网络攻击也日益增多.为评估网络攻击给ICPS造成的风险,针对网络攻击下物理状态会发生不确定演变的情况,本文给出一种从信息域到物理域的动态风险评估模型.首先,该模型使用拓展贝叶斯攻击图计算物理设施被网络攻击破坏的概率;然后,依据攻击成功概率与传感器的测量新息,采用随机混合系统模拟系统物理状态演变.最后,该模型使用灰色关联度分析法实现物理状态变化到系统风险值的转化,实现对系统风险的动态评估.使用智能配水系统作为仿真对象,模拟结果验证了所提出模型的有效性. 展开更多
关键词 工业信息物理系统 信息域到物理域动态风险 拓展贝叶斯攻击图 随机混合系统 灰色关联度分析
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不确定性网络攻击场景下的多状态因果表示与推理模型
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作者 董春玲 冯宇 范永开 《信息网络安全》 北大核心 2025年第5期778-793,共16页
网络安全领域当前面临的挑战之一是对网络攻击的不确定性因素进行系统分析。为应对该挑战,攻击图工具被广泛应用于网络安全领域,旨在描述攻击者行为特征与构建攻击场景。然而,当前的攻击图工具,如属性攻击图、状态攻击图以及贝叶斯攻击... 网络安全领域当前面临的挑战之一是对网络攻击的不确定性因素进行系统分析。为应对该挑战,攻击图工具被广泛应用于网络安全领域,旨在描述攻击者行为特征与构建攻击场景。然而,当前的攻击图工具,如属性攻击图、状态攻击图以及贝叶斯攻击图等,并没有全面且综合地考虑网络攻击中存在的不确定性因素,因而无法提供一个统一的网络不确定性因素描述框架。除此之外,当前攻击图中的计算节点风险概率的相关算法时间复杂度较高,难以应用实践。为解决上述问题,文章提出多状态-动态不确定性因果攻击图(M-DUCAG)模型与基于单向因果链的节点风险概率推理(One Side-CCRP)算法,以实现网络不确定性因素的表示与推理。M-DUCAG模型能够表示节点的多个状态,能够结合告警信息更加准确地描述网络攻击过程中的不确定性因素。One Side-CCRP算法通过展开节点上游因果链,有效提高推理的效率与准确性。实验结果表明,M-DUCAG模型在应对参数扰动方面具有鲁棒性,能够有效表示网络攻击过程中的不确定性因素。与变量消除法相比,One Side-CCRP算法在有限数量告警证据下具有更高的推理效率,能够满足现实推理应用需求。 展开更多
关键词 动态不确定性因果攻击图 概率攻击图 不确定性因素 漏洞
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基于图谱域特征的对抗攻击算法
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作者 姚毅 欧阳瑞琦 +1 位作者 欧卫华 熊嘉豪 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期84-91,共8页
图神经网络(Graph neural networks,GNNs)通过聚合机制学习节点和边的表征,在图节点分类、子图分割等多种下游任务取得了重大进展,成为近年来国际研究前沿和热点。最近研究结果表明,图神经网络极易受到对抗攻击影响,导致得到错误的结果... 图神经网络(Graph neural networks,GNNs)通过聚合机制学习节点和边的表征,在图节点分类、子图分割等多种下游任务取得了重大进展,成为近年来国际研究前沿和热点。最近研究结果表明,图神经网络极易受到对抗攻击影响,导致得到错误的结果。然而现有图对抗攻击主要聚焦于降低模型性能,忽略了图的谱域特征,往往得到次优攻击结果。针对此问题,提出一种基于图谱域特征的对抗攻击算法。具体来说,利用图谱域特征值和特征向量计算攻击前后图谱域特征空间偏移量,最大化攻击扰动前后的图谱域输出变化,进而通过投影梯度下降求解得到最优的扰动攻击。3个公开数据集上对比实验结果验证了此方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 图神经网络 对抗攻击 图谱距离 特征向量
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面向区块链节点分析的eclipse攻击动态检测方法
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作者 张硕 孙国凯 +2 位作者 庄园 冯小雨 王敬之 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2428-2436,共9页
eclipse攻击作为针对区块链网络层的一种显著威胁,通过控制节点的网络连接,可导致被攻击节点与整个网络的隔离,进而影响该节点接收区块和交易信息的能力。攻击者还可以在此基础上发起双重支付等攻击,这会对区块链系统造成巨大破坏。针... eclipse攻击作为针对区块链网络层的一种显著威胁,通过控制节点的网络连接,可导致被攻击节点与整个网络的隔离,进而影响该节点接收区块和交易信息的能力。攻击者还可以在此基础上发起双重支付等攻击,这会对区块链系统造成巨大破坏。针对该问题,结合深度学习模型,提出一种面向区块链节点分析的eclipse攻击动态检测方法。首先,利用节点综合韧性指标(NCRI)表达节点的多维属性特征,并引入图注意力神经网络(GAT)动态更新网络拓扑结构的节点特征;然后,使用卷积神经网络(CNN)融合节点的多维特征;最后,结合多层感知机(MLP)来预测整体网络的脆弱性。实验结果表明,所提方法在不同的eclipse攻击强度下的准确率最高可以达到89.80%,并且能在不断变化的区块链网络中保持稳定的性能。 展开更多
关键词 区块链网络层 深度学习 eclipse攻击检测 图注意力网络 多层感知机
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基于均匀流型逼近与投影的高级加密标准算法相关功耗分析方法
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作者 张润莲 唐瑞锋 +1 位作者 王蒿 武小年 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1895-1901,共7页
侧信道攻击(SCA)中所采集的能量迹数据的高噪声和高维度大幅降低了SCA的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题,提出一种基于均匀流型逼近与投影(UMAP)的高级加密标准(AES)算法相关功耗分析(CPA)方法。所提方法基于欧氏距离计算能量迹... 侧信道攻击(SCA)中所采集的能量迹数据的高噪声和高维度大幅降低了SCA的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题,提出一种基于均匀流型逼近与投影(UMAP)的高级加密标准(AES)算法相关功耗分析(CPA)方法。所提方法基于欧氏距离计算能量迹数据的邻近点集合。首先,通过构建邻接图并计算邻近点之间的相似度得到加权邻接图,从而捕获能量迹数据之间的位置关系以保留数据的局部结构特征;其次,利用拉普拉斯矩阵描述邻接图的结构关系,并通过特征分解取特征值较小的特征向量作为初始化的低维数据;同时,为了保留数据的全局结构特征,使用二进制交叉熵作为优化函数调整数据在低维空间中的位置;此外,为了提升计算效率,在梯度下降过程中使用力导向图布局算法;最后,对降维后的数据进行相关功耗攻击以恢复密钥。实验结果表明,UMAP方法能够有效保留原始能量迹数据的局部和全局结构特征;所提方法能够提高能量迹数据和假设功耗泄露模型之间的相关性,减少恢复密钥所需的能量迹条数,具体地,所提方法恢复单个密钥字节需要的能量迹条数为180,恢复全部16个密钥字节需要的能量迹条数为700;相较于等距特征映射(ISOMAP)降维方法,所提方法恢复所有密钥字节所需的能量迹条数减少了36.4%。 展开更多
关键词 侧信道攻击 均匀流型逼近与投影 相关功耗分析 数据降维 加权邻接图
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