评估指标权重的确定是影响智能汽车网络安全性评估的重要因素之一。针对传统确权方法忽略指标属性状态变化对评估指标权重影响的问题,提出了一种基于动态权重分配的网络安全评估模型。该模型首先对车辆自组织网络(vehicularAd Hoc netwo...评估指标权重的确定是影响智能汽车网络安全性评估的重要因素之一。针对传统确权方法忽略指标属性状态变化对评估指标权重影响的问题,提出了一种基于动态权重分配的网络安全评估模型。该模型首先对车辆自组织网络(vehicularAd Hoc network,VANET)进行安全目标分解与分析,构建其安全性评估指标体系。针对构建出的安全性评估指标体系,利用基于排序的确权算法对安全指标进行指标关联性分析,随后采用所提出的动态权重分配算法,计算指标体系中各个指标的动态权重,进而实现智能汽车VANET的安全性评估,得到安全等级评估结果。实验结果表明,该模型可以提升智能汽车VANET评估的合理性。展开更多
社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要,以往研究往往侧重对无向网络的社团结构挖掘,对新兴的微信朋友圈网络、微博关注网络等涉及较少,并且缺乏高效的划分工具。为解决传统社团划分算法在大规模有向社交网络上无精确划分模...社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要,以往研究往往侧重对无向网络的社团结构挖掘,对新兴的微信朋友圈网络、微博关注网络等涉及较少,并且缺乏高效的划分工具。为解决传统社团划分算法在大规模有向社交网络上无精确划分模拟模型,算法运行效率低,精度偏差大的问题。该文从构成社团结构最基础的三角形极大团展开数学推导,对网络节点的局部信息传递过程进行建模,并引入概率图有向矢量计算理论,对有向社交网络中具有较大信息传递增益的节点从数学基础创造性地构建了有向传递增益系数(Information Transfer Gain,ITG)。该文以此构建了新的有向社团结构划分效果的目标函数,提出了新型有向网络社团划分算法ITG,通过在模拟网络数据集和真实网络数据集上进行实验,验证了所提算法的精确性和新颖性,并优于Fast GN,OSLOM和Infomap等经典算法。展开更多
可截取签名允许签名人根据需要,在不与原始签名人交互的情况下删除已签名中的敏感数据块,并为截取后的数据计算一个公开并且可验证的签名.目前大多数可截取签名方案都是基于传统数论的困难假设构造的,鉴于量子计算机可能构成的威胁,构...可截取签名允许签名人根据需要,在不与原始签名人交互的情况下删除已签名中的敏感数据块,并为截取后的数据计算一个公开并且可验证的签名.目前大多数可截取签名方案都是基于传统数论的困难假设构造的,鉴于量子计算机可能构成的威胁,构造能够抵抗量子计算攻击的可截取签名方案尤为重要.因此基于格的Ring-SIS(ring short integer solution)问题,提出一种理想格上基于身份的可截取签名方案,证明了该方案在选择身份和消息攻击下存在不可伪造性和隐私性.理论分析和效率分析表明,相较于同类方案,该方案在功能性上同时具备身份认证、隐私性和抗量子攻击等多种功能,用户公钥尺寸更短、安全性更高、算法耗时更低.展开更多
随着云计算、BYOD(Bring your own device)的流行,企业信息系统呈现出开放与动态互联的特征,这种趋势使得基于动态信任评估的零信任安全架构开始取代基于边界信任的一次性身份认证模式,成为工业界与学术界关注的研究热点。动态信任评估...随着云计算、BYOD(Bring your own device)的流行,企业信息系统呈现出开放与动态互联的特征,这种趋势使得基于动态信任评估的零信任安全架构开始取代基于边界信任的一次性身份认证模式,成为工业界与学术界关注的研究热点。动态信任评估模型为零信任架构提供持续信任评估的能力,可以对企业信息系统的安全性和隐私性进行有效的保护。然而,训练动态信任评估模型面临两个现实挑战:1)很多企业的用户异常登录行为数据很少,影响模型的训练效果,导致信任评估模型准确性不高,不利于身份认证系统的可靠性;2)用户行为数据中包含着用户的隐私信息,泄漏用户隐私的法律风险使得企业不愿意共享用户异常登录行为数据。针对这些问题,本文提出了一种基于联邦学习的动态信任评估身份认证方法,使得各个平台在不泄漏原始用户数据的情况下达到联合训练模型的目的,进而提高各平台身份认证系统的安全性。在假设各个平台提供了用户的行为原始数据的前提下,本方案会根据不同特征的实际含义提取离散型用户行为数据的统计学特征,并选取与风险用户相关性高的特征。为了保证数据安全性和训练数据的规模,本方法采用联邦学习技术联合多个企业进行训练,从而得到动态信任评估层的核心模型,其误识率和拒识率相较于单一平台有了一定的提升。通过该方案,身份认证系统可以在不泄露用户敏感信息的情况下,对用户身份进行有效评估,进而提升身份认证系统安全性和用户体验。本文还对不同的支持横向联邦学习的机器学习算法应用于动态信任评估模型的效果进行了比较,实验结果表明了在基于联邦学习的动态身份认证模型中使用SVM作为机器学习训练方法的效果优于其他机器学习训练方法。最后,本文从安全性和隐私性的角度出发还对动态信任评估系统自身以及联邦学习带来的安全性和隐私性的影响做了讨论。展开更多
随着社会的发展,人们对于公共场所的安全性要求进一步提高,进行恶意行为检测能实时监测和识别潜在的安全危害.针对恶意行为形式和背景呈现多样化,同时不同恶意行为出现的频次差别巨大导致的恶意行为检测困难问题,采用K-means聚类方法划...随着社会的发展,人们对于公共场所的安全性要求进一步提高,进行恶意行为检测能实时监测和识别潜在的安全危害.针对恶意行为形式和背景呈现多样化,同时不同恶意行为出现的频次差别巨大导致的恶意行为检测困难问题,采用K-means聚类方法划分子数据集,对不同形式的恶意行为进行区分,同时用DTW(dynamic time warping)时间规整方法解决恶意行为时间序列长短不一致的问题,为解决图像识别问题中恶意行为帧集数据量过大使得模型计算精度不高,采用Attention机制关注特殊信息点,以确保模型训练的精度.该方法应用于UBI-Fights的恶意行为数据集,结果显示,经过加权平均计算的聚类划分后的子数据集最终分类准确率达到95.03%.该模型有效识别恶意行为视频,提高了安全性.展开更多
文摘评估指标权重的确定是影响智能汽车网络安全性评估的重要因素之一。针对传统确权方法忽略指标属性状态变化对评估指标权重影响的问题,提出了一种基于动态权重分配的网络安全评估模型。该模型首先对车辆自组织网络(vehicularAd Hoc network,VANET)进行安全目标分解与分析,构建其安全性评估指标体系。针对构建出的安全性评估指标体系,利用基于排序的确权算法对安全指标进行指标关联性分析,随后采用所提出的动态权重分配算法,计算指标体系中各个指标的动态权重,进而实现智能汽车VANET的安全性评估,得到安全等级评估结果。实验结果表明,该模型可以提升智能汽车VANET评估的合理性。
文摘社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要,以往研究往往侧重对无向网络的社团结构挖掘,对新兴的微信朋友圈网络、微博关注网络等涉及较少,并且缺乏高效的划分工具。为解决传统社团划分算法在大规模有向社交网络上无精确划分模拟模型,算法运行效率低,精度偏差大的问题。该文从构成社团结构最基础的三角形极大团展开数学推导,对网络节点的局部信息传递过程进行建模,并引入概率图有向矢量计算理论,对有向社交网络中具有较大信息传递增益的节点从数学基础创造性地构建了有向传递增益系数(Information Transfer Gain,ITG)。该文以此构建了新的有向社团结构划分效果的目标函数,提出了新型有向网络社团划分算法ITG,通过在模拟网络数据集和真实网络数据集上进行实验,验证了所提算法的精确性和新颖性,并优于Fast GN,OSLOM和Infomap等经典算法。
文摘可截取签名允许签名人根据需要,在不与原始签名人交互的情况下删除已签名中的敏感数据块,并为截取后的数据计算一个公开并且可验证的签名.目前大多数可截取签名方案都是基于传统数论的困难假设构造的,鉴于量子计算机可能构成的威胁,构造能够抵抗量子计算攻击的可截取签名方案尤为重要.因此基于格的Ring-SIS(ring short integer solution)问题,提出一种理想格上基于身份的可截取签名方案,证明了该方案在选择身份和消息攻击下存在不可伪造性和隐私性.理论分析和效率分析表明,相较于同类方案,该方案在功能性上同时具备身份认证、隐私性和抗量子攻击等多种功能,用户公钥尺寸更短、安全性更高、算法耗时更低.
文摘随着云计算、BYOD(Bring your own device)的流行,企业信息系统呈现出开放与动态互联的特征,这种趋势使得基于动态信任评估的零信任安全架构开始取代基于边界信任的一次性身份认证模式,成为工业界与学术界关注的研究热点。动态信任评估模型为零信任架构提供持续信任评估的能力,可以对企业信息系统的安全性和隐私性进行有效的保护。然而,训练动态信任评估模型面临两个现实挑战:1)很多企业的用户异常登录行为数据很少,影响模型的训练效果,导致信任评估模型准确性不高,不利于身份认证系统的可靠性;2)用户行为数据中包含着用户的隐私信息,泄漏用户隐私的法律风险使得企业不愿意共享用户异常登录行为数据。针对这些问题,本文提出了一种基于联邦学习的动态信任评估身份认证方法,使得各个平台在不泄漏原始用户数据的情况下达到联合训练模型的目的,进而提高各平台身份认证系统的安全性。在假设各个平台提供了用户的行为原始数据的前提下,本方案会根据不同特征的实际含义提取离散型用户行为数据的统计学特征,并选取与风险用户相关性高的特征。为了保证数据安全性和训练数据的规模,本方法采用联邦学习技术联合多个企业进行训练,从而得到动态信任评估层的核心模型,其误识率和拒识率相较于单一平台有了一定的提升。通过该方案,身份认证系统可以在不泄露用户敏感信息的情况下,对用户身份进行有效评估,进而提升身份认证系统安全性和用户体验。本文还对不同的支持横向联邦学习的机器学习算法应用于动态信任评估模型的效果进行了比较,实验结果表明了在基于联邦学习的动态身份认证模型中使用SVM作为机器学习训练方法的效果优于其他机器学习训练方法。最后,本文从安全性和隐私性的角度出发还对动态信任评估系统自身以及联邦学习带来的安全性和隐私性的影响做了讨论。
文摘随着社会的发展,人们对于公共场所的安全性要求进一步提高,进行恶意行为检测能实时监测和识别潜在的安全危害.针对恶意行为形式和背景呈现多样化,同时不同恶意行为出现的频次差别巨大导致的恶意行为检测困难问题,采用K-means聚类方法划分子数据集,对不同形式的恶意行为进行区分,同时用DTW(dynamic time warping)时间规整方法解决恶意行为时间序列长短不一致的问题,为解决图像识别问题中恶意行为帧集数据量过大使得模型计算精度不高,采用Attention机制关注特殊信息点,以确保模型训练的精度.该方法应用于UBI-Fights的恶意行为数据集,结果显示,经过加权平均计算的聚类划分后的子数据集最终分类准确率达到95.03%.该模型有效识别恶意行为视频,提高了安全性.
