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信息泄露防御模型在企业内网安全中的应用 被引量:29
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作者 赵勇 刘吉强 +1 位作者 韩臻 沈昌祥 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期761-767,共7页
在企业内网终端上都存在一些不允许被泄漏到企业应用环境之外的敏感信息.但是目前还没有一个合理的解决方案,能够做到既不降低系统的可用性,又能保护这些敏感信息的机密性.针对上述现实,提出了一个基于密码隔离的防信息泄漏的内网安全模... 在企业内网终端上都存在一些不允许被泄漏到企业应用环境之外的敏感信息.但是目前还没有一个合理的解决方案,能够做到既不降低系统的可用性,又能保护这些敏感信息的机密性.针对上述现实,提出了一个基于密码隔离的防信息泄漏的内网安全模型.该模型利用访问控制和密码手段,合理控制了用户的行为,从而不会发生敏感信息被有意或无意地泄漏出去的事故.此外,为了达到上述密码隔离的目的,又提出了一个密钥管理方案,结合现有对称加密算法,首次实现了一人加密,指定多人解密的功能,具有一定价值. 展开更多
关键词 信息泄露 密码隔离 访问控制 虚拟涉密网 进程控制
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虚拟行为机制下的恶意代码检测与预防 被引量:6
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作者 李晓勇 周丽涛 +1 位作者 石勇 郭煜 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期101-106,共6页
Cohen证明了不存在一个算法可以精确地检测出所有可能的计算机病毒。MCDPM是一种基于虚拟行为机制的恶意代码检测方法,其目的是避开Cohen结论的限制,从而实现对恶意代码的有效检测和预防。MCDPM将传统的代码行为过程分解为虚拟行为发生... Cohen证明了不存在一个算法可以精确地检测出所有可能的计算机病毒。MCDPM是一种基于虚拟行为机制的恶意代码检测方法,其目的是避开Cohen结论的限制,从而实现对恶意代码的有效检测和预防。MCDPM将传统的代码行为过程分解为虚拟行为发生和实际行为发生两个部分,通过对虚拟行为及其结果的监视和分析,实现对代码行为的精确检测。由于MCDPM的分析结果是建立在代码的确切行为之上,因此其判断结果是真实和准确的。对于非恶意代码,MCDPM则可以通过实际行为发生函数将其运行结果反映到系统真实环境,保持系统状态的一致性。MCDPM可以用于对未知恶意代码的检测,并为可信计算平台技术的信任传递机制提供可信来源支持。 展开更多
关键词 计算机病毒 恶意代码 行为特征 检测 预防
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基于任务的访问控制模型研究 被引量:7
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作者 赵勇 刘吉强 +1 位作者 韩臻 沈昌祥 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期28-30,共3页
作为保护信息资源机密性和完整性的重要手段,访问控制在保密系统、商业系统中占据了重要地位。该文将工作流分解成若干任务单元,形式化地描述了任务间的相互关系,给出任务启动的条件,提出一种基于任务的访问控制模型。实验证明了该模型... 作为保护信息资源机密性和完整性的重要手段,访问控制在保密系统、商业系统中占据了重要地位。该文将工作流分解成若干任务单元,形式化地描述了任务间的相互关系,给出任务启动的条件,提出一种基于任务的访问控制模型。实验证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 访问控制 机密性 完整性
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动态代码的实时可信传递研究 被引量:1
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作者 李晓勇 马威 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2009-2014,共6页
基于可信计算技术的恶意代码防范机制可以弥补传统杀毒方式对未知恶意代码防范能力的不足,但是软件自动在线升级和补丁安装会生成和调用未知的动态代码,对这些动态代码的实时可信判定问题阻碍了可信计算技术的应用普及.动态代码实时可... 基于可信计算技术的恶意代码防范机制可以弥补传统杀毒方式对未知恶意代码防范能力的不足,但是软件自动在线升级和补丁安装会生成和调用未知的动态代码,对这些动态代码的实时可信判定问题阻碍了可信计算技术的应用普及.动态代码实时可信判定和可信传递方法(Trust Determination and Transitivity Method of Dynamic codes,TDTMD)从代码的调用环境和调用方式出发,对动态代码的来源是否可信进行判定,进而对动态代码是否可信进行判断.TDTMD可以在保证应用软件和系统的运行连续性前提下,提供对各种已知或未知恶意代码攻击的有效防范能力.TDTMD的原型系统及其实验结果表明,它对系统的运行性能影响较小,并且安全有效. 展开更多
关键词 可信传递 恶意代码 动态代码 可信策略 运行连续性
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民航旅客行程状态推断方法研究
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作者 彭明田 赵越 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1027-1032,共6页
现有的民航旅客行程状态推断的相关方法不能对旅客历史行为序列中远距离项的依赖关系建模,且忽略了行程子结构,为此提出一种新的模型来推断旅客行程状态。首先通过图神经网络挖掘出行序列任意机场间的转移模式;其次,构造层次注意力依次... 现有的民航旅客行程状态推断的相关方法不能对旅客历史行为序列中远距离项的依赖关系建模,且忽略了行程子结构,为此提出一种新的模型来推断旅客行程状态。首先通过图神经网络挖掘出行序列任意机场间的转移模式;其次,构造层次注意力依次在机场级别和行程级别捕获旅客的短期和长期出行偏好;最后融合旅客的短期和长期出行偏好进行分类。实验结果表明,图神经网络的消息传递机制突破了距离的限制,有效捕获了旅客出行序列中任意机场间复杂的关系,模型在多项性能指标上效果很好,构建的图神经网络和注意力机制结合的方法可获得更好的性能;另外,结合实际的应用场景,融入了额外的特征进行信息补充取得了更好的推断效果。 展开更多
关键词 民航旅客 任意项间的关系 行程 图神经网络 层次注意力机制
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基于硬件指纹和生物特征的多因素身份认证协议 被引量:9
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作者 张骁 刘吉强 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第8期9-15,共7页
文章提出一种面向智能设备间短距离通信的多因素身份认证协议,将用户账户密钥作为知识因素、智能设备扬声器硬件指纹作为所有权因素、用户面部信息作为生物信息因素,从而抵抗一些常见攻击。文章提出的协议适用于不依赖额外硬件的短距离... 文章提出一种面向智能设备间短距离通信的多因素身份认证协议,将用户账户密钥作为知识因素、智能设备扬声器硬件指纹作为所有权因素、用户面部信息作为生物信息因素,从而抵抗一些常见攻击。文章提出的协议适用于不依赖额外硬件的短距离通信方式,协议利用信道特点结合硬件指纹和面部识别技术,在实现安全身份认证的同时为后续通信提供通信密钥,且后续通信不需要用户付出额外的认证动作便可对用户设备信息持续认证。安全分析和实验证明,该协议可以抵抗重放攻击、硬件指纹伪造攻击、智能设备被盗攻击等常见攻击,在智能家居、移动支付、非接触门禁等高安全性需求场景中有很大的应用价值。 展开更多
关键词 多因素身份认证 硬件指纹 生物特征 短距离通信安全
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有效防御可执行恶意代码的访问控制模型 被引量:1
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作者 谭清 韩臻 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期168-170,179,共4页
可执行恶意代码严重危害操作系统的安全,它通过进程实现对系统造成危害,能否控制进程的安全是可执行恶意代码防御中的关键问题。该文以安全操作系统的访问控制思想为基础,根据可信计算的思想和原则,提出一个防御可执行恶意代码体系中的U... 可执行恶意代码严重危害操作系统的安全,它通过进程实现对系统造成危害,能否控制进程的安全是可执行恶意代码防御中的关键问题。该文以安全操作系统的访问控制思想为基础,根据可信计算的思想和原则,提出一个防御可执行恶意代码体系中的URPP访问控制模型。该模型以进程作为核心,对进程启动进行可信度量以及最小权限的约束。实践证明,URPP模型能够有效地抑制可执行恶意代码对系统造成的危害。 展开更多
关键词 可执行恶意代码 URPP访问控制模型 基于角色的访问控制 可信度量
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基于噪声标签自适应的行人再识别方法 被引量:2
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作者 唐轲 郎丛妍 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第1期103-112,共10页
行人再识别技术目前逐步被应用于视频监控、智能安防等领域。监控设备与日俱增,给研究工作提供了海量数据支持,但人工标注或检测器识别难以避免地引入带有噪声的数据标签。在进行大规模深度神经网络训练时,伴随数据量增加,标签的噪声给... 行人再识别技术目前逐步被应用于视频监控、智能安防等领域。监控设备与日俱增,给研究工作提供了海量数据支持,但人工标注或检测器识别难以避免地引入带有噪声的数据标签。在进行大规模深度神经网络训练时,伴随数据量增加,标签的噪声给模型训练带来不可忽视的损害。为解决行人再识别的噪声标签问题,本文结合噪声、非噪声数据训练差异化特征,提出一种噪声标签自适应的行人再识别方法,不需要使用额外的验证集以及噪声比例、类型等先验信息,完成对噪声数据的筛选过滤。此外,本文方法自适应地学习噪声样本权重,进一步降低噪声影响。在含噪声的Market1501、DukeMTMC-reID两个数据集上,主流模型受噪声影响严重,本文提出的方法可以在此基础上提高约10%的平均精度。 展开更多
关键词 行人再识别 噪声标签 深度学习 噪声过滤 深度神经网络
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基于特征与域感知的点击率预估方法 被引量:1
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作者 赵越 武志昊 赵苡积 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期60-68,共9页
点击率预估是推荐系统中的核心任务,其关键是学习有效的特征交互,但现有基于深度神经网络的点击率预估方法未考虑冷启动问题,导致准确率降低。结合特征信息和域信息的嵌入,提出一种特征交互的点击率预估方法 FF-GNN。利用基于图神经网... 点击率预估是推荐系统中的核心任务,其关键是学习有效的特征交互,但现有基于深度神经网络的点击率预估方法未考虑冷启动问题,导致准确率降低。结合特征信息和域信息的嵌入,提出一种特征交互的点击率预估方法 FF-GNN。利用基于图神经网络的交互模块分别提取特征嵌入和域嵌入的结构信息,建模细粒度的特征交互和粗粒度的域交互过程。同时通过设计图神经网络的权重计算模块,交叉引用特征图神经网络和域图神经网络的低阶特征信息,实现特征交互和个性化建模域交互。在此基础上,采用注意力机制融合特征交互和域交互模块的结果预测点击率。在Criteo和Frappe公开数据集上的实验结果验证了FF-GNN方法的有效性,其AUC指标相较于同类型Fi-GNN方法分别提高0.57和0.85个百分点,能够同时关注特征和域信息,提高点击率预估的准确度。 展开更多
关键词 点击率预估 图神经网络 特征交互 域交互 个性化建模
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