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高可靠信息系统非相似冗余架构中的执行体同步技术
1
作者 于洪 刘勤让 +1 位作者 魏帅 兰巨龙 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2122-2136,共15页
非相似冗余架构被广泛使用到信息系统中,提高系统的安全性和可靠性。非相似冗余架构中的执行体之间存在差异,当系统正常工作时,执行体表现一致,但在面对恶意攻击行为时,执行体会表现出不一致。架构通过比较执行体的表现监控系统、感知威... 非相似冗余架构被广泛使用到信息系统中,提高系统的安全性和可靠性。非相似冗余架构中的执行体之间存在差异,当系统正常工作时,执行体表现一致,但在面对恶意攻击行为时,执行体会表现出不一致。架构通过比较执行体的表现监控系统、感知威胁,从而提升系统安全可靠性。执行体的同步监控,是所有非相似冗余架构都需要解决的难题。目前没有针对同步技术比较系统性的描述和总结。该文首先对执行体同步问题进行了抽象建模,然后提出基于同步点的同步技术分类方法,并分别对每种技术的基本方式、流行度、优缺点进行了总结。该文还提出了影响同步效果的3个重要指标:同步点、误报率和性能,同时给出了同步技术的数学模型,可用于同步技术的设计评估。最后,结合网络弹性工程领域和软件定义晶上系统领域的发展,指出了同步技术未来的发展潜力和可能的发展方向。 展开更多
关键词 非相似冗余 多变体 异构冗余 执行体同步
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基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法
2
作者 刘会景 唐永旺 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期376-382,389,共8页
针对当前基于深度学习的方法对于网络流量表征和泛化能力方面较弱的问题,提出一种基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法。该文将原始流量以会话流为单位进行切分,构建全局层次化特征融合框架,并行提取会话流空间和时... 针对当前基于深度学习的方法对于网络流量表征和泛化能力方面较弱的问题,提出一种基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法。该文将原始流量以会话流为单位进行切分,构建全局层次化特征融合框架,并行提取会话流空间和时间特征进行残差融合;设计会话记录多分类为主任务,会话流多分类和会话流对是否为上下文关系为辅助任务的多任务学习框架;输入会话流对进行训练和预测。在TON_IoT数据集上验证,二分类和多分类的准确率分别为94.35%和91.96%,相较于对比方法,在准确率和精度最优时误报率较低。 展开更多
关键词 深度学习 时间特征 空间特征 层次化特征融合 多任务学习 异常流量
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多模态融合与时序特征相残差的异常流量检测方法
3
作者 刘会景 唐永旺 郑登峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期102-109,共8页
针对当前基于深度学习的方法无法有效融合流量多模特征的问题,提出一种多模融合与时序特征相残差的异常流量检测方法。以会话为单位切分原始流量,获取流量记录的多模态特征;通过跨模态注意力机制进行多模特征融合,进而利用Transformer... 针对当前基于深度学习的方法无法有效融合流量多模特征的问题,提出一种多模融合与时序特征相残差的异常流量检测方法。以会话为单位切分原始流量,获取流量记录的多模态特征;通过跨模态注意力机制进行多模特征融合,进而利用Transformer挖掘流量记录的时序特征;采用残差学习的方法联合多模态融合特征和时序特征进行检测。在CSE-CIC-IDS2018数据集上验证,二分类和多分类的准确率分别为95.19%和90.52%,相较于对比方法,在准确率和精度最优时误报率最低。 展开更多
关键词 深度学习 多模态融合 时序特征 残差学习 注意力机制 异常流量
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基于特征迁移的流量对抗样本防御 被引量：1
4
作者 何元康 马海龙 +3 位作者 胡涛 江逸茗 张鹏 梁浩 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期362-373,共12页
在流量检测领域,基于对抗训练的对抗样本防御方法需要大量对抗样本且训练后会降低对原始数据的识别准确率。针对该问题,提出了一种基于特征迁移的流量对抗样本防御方法,该方法结合了增强模型鲁棒性和隐藏对抗样本空间两种防御思路,由具... 在流量检测领域,基于对抗训练的对抗样本防御方法需要大量对抗样本且训练后会降低对原始数据的识别准确率。针对该问题,提出了一种基于特征迁移的流量对抗样本防御方法,该方法结合了增强模型鲁棒性和隐藏对抗样本空间两种防御思路,由具有降噪功能的底层防御模块和具有识别功能的识别模块组成。首先,使用堆叠自编码器作为底层防御模块进行对抗知识学习,使其拥有对抗样本特征提取能力;其次,根据流量特征进行功能自适应构造,使用非对抗流量对识别模块进行训练从而获得识别能力。通过防御+识别功能的拆分,降低了防御成本消耗并减少了对抗训练对原始数据识别准确率的影响,实现了快速适配且提高了模型防御弹性,对新的对抗样本的识别准确率提升至40%左右。 展开更多
关键词 入侵检测 流量对抗样本 对抗样本防御 防御知识迁移
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基于博弈论组合赋权的网络防御系统风险评价研究 被引量：3
5
作者 胡航 刘鹏程 +1 位作者 张玉臣 王梅 《现代防御技术》 北大核心 2025年第1期88-96,共9页
网络防御系统具有兼顾安全性及稳定性需求的特点,为有效提升其风险控制能力,提出一种基于博弈论组合赋权构建网络防御系统综合风险评价模型。通过文献分析、专家调研及因子分析等方法建立网络防御系统风险评价指标体系,采用连续有序加... 网络防御系统具有兼顾安全性及稳定性需求的特点,为有效提升其风险控制能力,提出一种基于博弈论组合赋权构建网络防御系统综合风险评价模型。通过文献分析、专家调研及因子分析等方法建立网络防御系统风险评价指标体系,采用连续有序加权平均算子(COWA)和熵权法(EWM)计算风险评价指标主客观权重,引入博弈论确定最优组合权重,并运用模糊物元法确定网络防御系统风险评价等级。以某局域网平台项目为例,对评价模型进行了分析验证。结果表明,该模型能够为网络防御系统风险评价提供有效参考。 展开更多
关键词 网络防御系统 风险评价 博弈论 连续有序加权平均算子(COWA) 熵权法(EWM) 模糊物元
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基于特征差分选择的集成模型流量对抗样本防御架构
6
作者 何元康 马海龙 +1 位作者 胡涛 江逸茗 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期369-380,共12页
当前,基于深度学习的异常流量检测模型容易遭受流量对抗样本攻击。作为防御对抗攻击的有效方法,对抗训练虽然提升了模型鲁棒性,但也导致了模型检测精度下降。因此,如何有效平衡模型检测性能和鲁棒性是当前学术界研究的热点问题。针对该... 当前,基于深度学习的异常流量检测模型容易遭受流量对抗样本攻击。作为防御对抗攻击的有效方法,对抗训练虽然提升了模型鲁棒性,但也导致了模型检测精度下降。因此,如何有效平衡模型检测性能和鲁棒性是当前学术界研究的热点问题。针对该问题,基于集成学习思想构建多模型对抗防御框架,通过结合主动性特征差分选择和被动性对抗训练,来提升模型的对抗鲁棒性和检测性能。该框架由特征差分选择模块、检测体集成模块和投票裁决模块组成,用于解决单检测模型无法平衡检测性能与鲁棒性、防御滞后的问题。在模型训练方面,设计了基于特征差分选择的训练数据构造方法,通过有差异性地选择和组合流量特征,形成差异化流量样本数据,用于训练多个异构检测模型,以抵御单模型对抗攻击;在模型裁决方面,对多模型检测结果进行裁决输出,基于改进的启发式种群算法优化集成模型裁决策略,在提升检测精度的同时,增大了对抗样本生成的难度。实验效果显示,所提方法的性能相比单个模型对抗训练有较大提升,相较于现有的集成防御方法,其准确率和鲁棒性提升了近10%。 展开更多
关键词 异常流量检测 对抗样本攻击 集成学习 多模裁决
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基于PDW重构的智能机载雷达工作模式识别算法
7
作者 李晨轩 张劲东 +1 位作者 李一鸣 李明杰 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期67-75,共9页
针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲... 针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲重复间隔(PRI)以及PRI变化规律;再次,计算不同PRI情况下的脉冲数完成PDW重构,最后将重构后的PDW送入搭建好的时间卷积网络(TCN)识别机载雷达工作模式,该方法能够挖掘PDW序列中的时间关联性,可以更好地获取PDW序列的特征。通过仿真实验,该方法在脉冲丢失率小于70%的情况下,对于雷达工作模式的识别准确率能够达到95%以上。 展开更多
关键词 脉冲丢失 序列重构 时间卷积网络 雷达工作模式识别
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基于指导语句的函数向量化技术研究
8
作者 刘丽丽 单征 +2 位作者 李颖颖 武文浩 刘文博 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期76-82,共7页
随着处理器技术的不断发展,SIMD(Single Instruction Multiple Data)向量化已经在各个领域得到广泛的应用。然而,过去的研究主要集中在循环和基本块上,而全函数向量化可以更好地利用SIMD指令的优势,从而提高应用程序的性能。文中提出了... 随着处理器技术的不断发展,SIMD(Single Instruction Multiple Data)向量化已经在各个领域得到广泛的应用。然而,过去的研究主要集中在循环和基本块上,而全函数向量化可以更好地利用SIMD指令的优势,从而提高应用程序的性能。文中提出了一种基于指导语句的函数向量化方法。首先,在涉及函数调用的循环上加上一种较为简单的指导语句,即可对循环中涉及函数调用的指令进行向量化。其次,对于被调函数的向量化采用全函数向量化的方式,生成向量化的全函数而不是对其内联。最后,处理循环中的函数调用点,生成向量化的函数调用指令。这种方法可以充分利用SIMD指令的优势,提高应用程序的性能。从ISPC基准测试和SIMD库基准测试中选取了10个基准测试来评估所提方法,实验结果表明该方法与标量相比,平均加速比达到了6.949倍。 展开更多
关键词 函数向量化 SIMD 自动向量化
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5G UDM安全威胁分析及安全增强机制研究
9
作者 朱颖 刘彩霞 +1 位作者 游伟 许明艳 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期341-347,385,共8页
UDM作为5G核心网中的重要网络功能,在核心网中有较高的安全意义。而5G核心网网络功能间的相互访问流程存在的一些安全缺陷,会给UDM带来较大的安全隐患。文中分析了服务访问流程中存在的安全问题以及对UDM产生的安全威胁,在此基础上提出... UDM作为5G核心网中的重要网络功能,在核心网中有较高的安全意义。而5G核心网网络功能间的相互访问流程存在的一些安全缺陷,会给UDM带来较大的安全隐患。文中分析了服务访问流程中存在的安全问题以及对UDM产生的安全威胁,在此基础上提出增强UDM安全性的方案,将零信任安全应用到5G核心网中,设计一个UDM安全增强方案,包括监控访问UDM和NRF的信令流量、对访问UDM的网络功能进行动态信任评估,以及在严格认证的基础上对NF的访问权限进行细粒度控制。 展开更多
关键词 统一数据管理功能 基于服务的架构 零信任安全 安全威胁分析 访问控制
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基于布隆过滤器的物联网场景中多用户可搜索加密方案
10
作者 易求知 汤红波 邱航 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期254-262,共9页
可搜索加密技术以提取出的关键词作为索引,在文档群中对特定文档进行搜索。现有的可搜索加密方案存在消耗随关键词数量增多而显著增加以及多用户索引不能碰撞的问题。针对现有方案的局限性,提出一种物联网(IoT)场景中多用户多关键词的... 可搜索加密技术以提取出的关键词作为索引,在文档群中对特定文档进行搜索。现有的可搜索加密方案存在消耗随关键词数量增多而显著增加以及多用户索引不能碰撞的问题。针对现有方案的局限性,提出一种物联网(IoT)场景中多用户多关键词的可搜索加密方案。基于布隆过滤器的特性,使用内存消耗较小的向量作为索引对文档群进行分组,在允许索引碰撞的同时提高可搜索加密的效率。利用由加密关键词生成的验证密文对陷门中是否包含本文档所含关键词进行验证,从而使用户能在共用索引的文档中找到匹配的文档。基于离散对数问题及Diffle-Hellman问题的困难性,该方案在各阶段生成密文所需的计算次数较少。理论分析和实验结果表明,该方案具有可用性和安全性,且通信开销相较对比方案更小。 展开更多
关键词 可搜索加密算法 多关键词加密算法 布隆过滤器 Diffle-Hellman假设 离散对数问题
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IETCAM:基于信息熵的低功耗TCAM分类器 被引量：1
11
作者 王崇越 沈剑良 +1 位作者 汤先拓 张霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第9期2762-2766,共5页
目前,三态内容寻址器被广泛应用于数据平面的高速转发,但现有的索引式TCAM在降低功耗和运行时间等方面仍存在问题。针对这些不足,提出了一种基于信息熵的低功耗索引式TCAM分类器,利用了信息熵技术,有效地解决了规则集在TCAM子块中分布... 目前,三态内容寻址器被广泛应用于数据平面的高速转发,但现有的索引式TCAM在降低功耗和运行时间等方面仍存在问题。针对这些不足,提出了一种基于信息熵的低功耗索引式TCAM分类器,利用了信息熵技术,有效地解决了规则集在TCAM子块中分布不均、功耗较大的问题。实验表明,在2k大小的规则集下,该算法相较于经典的SmartPC算法平均可以提高63%的功耗降低率,运算时间更新速度缩小了97%,存储开销仅增加了10%。 展开更多
关键词 包分类 信息熵 索引式TCAM 低功耗
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粒子加速器工程控制网研究进展与展望 被引量：11
12
作者 郭迎钢 李宗春 +1 位作者 李广云 刘忠贺 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第1期136-141,共6页
随着高能物理研究对粒子碰撞能量需求的不断增大,粒子加速器的规模愈加宏大,对工程控制网的设计、测量和维持提出了极大的挑战。为此,本文在归纳整理国内外研究现状的基础上,围绕加速器控制网结构及精度要求、几何参考框架选取、测量仪... 随着高能物理研究对粒子碰撞能量需求的不断增大,粒子加速器的规模愈加宏大,对工程控制网的设计、测量和维持提出了极大的挑战。为此,本文在归纳整理国内外研究现状的基础上,围绕加速器控制网结构及精度要求、几何参考框架选取、测量仪器与标志、网形与观测方案、观测值归算与平差等问题,凝练了大型粒子加速器精密控制网的关键技术,最后给出了巨型加速器工程高精度三维控制网建立技术的研究建议。 展开更多
关键词 粒子加速器 环形控制网 参考椭球 激光跟踪仪 控制网优化设计 三维网平差
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基于信息传播节点集的CTDN节点分类算法 被引量：2
13
作者 黄鑫 李赟 熊瑾煜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期188-196,共9页
针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE... 针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器,获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明,与CTDNE和STWalk算法相比,该算法在实验条件相同的情况下,网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。 展开更多
关键词 信息传播节点集 连续时间动态网络 网络表示学习 节点分类 随机游走 Skip-Gram模型
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基于t检验的侧信道信息泄漏评估方法研究 被引量：3
14
作者 王恺 郭朋飞 +1 位作者 周聪 严迎建 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第10期57-66,共10页
侧信道分析/攻击(Side Channel Analysis/Attack,SCA)是密码设备的主要安全威胁之一。攻击者通过对密码算法物理实现过程中的泄漏信息进行分析,恢复密钥信息,这对密码算法安全性造成了严重威胁。t检验是统计学中用来检验2个未知方差正... 侧信道分析/攻击(Side Channel Analysis/Attack,SCA)是密码设备的主要安全威胁之一。攻击者通过对密码算法物理实现过程中的泄漏信息进行分析,恢复密钥信息,这对密码算法安全性造成了严重威胁。t检验是统计学中用来检验2个未知方差正态总体均值关系的假设检验方法,以t检验为理论基础的侧信道信息泄漏评估方法具有简单、快捷、可靠的特点,并且不需要掌握密码算法具体实现细节。文章提出了一种基于t检验的侧信道信息泄漏快速评估方法,通过对AES分组密码算法的侧信道均值曲线集合进行t检验,以衡量其能否抵抗一阶攻击。对AES算法的侧信道泄漏评估实验表明,使用均值曲线集合可以有效进行泄漏评估,在确保评估结果准确性的前提下,相比于Welch t检验的计算时间减少了60.5%,有效提高了侧信道信息泄漏的评估效率。 展开更多
关键词 T检验 侧信道 评估方法 AES
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关于新型内生安全信息基础设施的思考 被引量：7
15
作者 张伟丽 贺磊 《无线电通信技术》 2020年第4期399-404,共6页
"新基建"是国家的战略举措,新型信息基础设施是其中的重点。以未知漏洞后门等为代表的"内生安全问题"是新型信息基础设施面临的最严峻和棘手的安全威胁。"内生安全问题"在理论和工程层面不可能完全彻底消... "新基建"是国家的战略举措,新型信息基础设施是其中的重点。以未知漏洞后门等为代表的"内生安全问题"是新型信息基础设施面临的最严峻和棘手的安全威胁。"内生安全问题"在理论和工程层面不可能完全彻底消除,而传统基于特征的安全防御技术无法从根本上解决这一重大紧迫问题。首先分析了内生安全问题的特性,然后论述了内生安全对于信息基础设施的必要性,最后提出了基于内生安全技术构建新型信息基础设施的建议。通过建设新型内生安全信息基础设施,能够有效规避或化解内生安全问题可能引发的广泛安全风险,切实提升事关国计民生的网络信息服务和应用安全。 展开更多
关键词 新基建 内生安全 信息基础设施 拟态防御
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基于大数据计算的网络工程虚拟单元多点控制系统设计 被引量：1
16
作者 王辰阳 李汉宁 李恒武 《现代电子技术》 2021年第15期44-48,共5页
针对目前研究的网络工程虚拟单元多点控制系统控制有效率低,控制时间过长的现状,设计了一种基于大数据计算的网络工程虚拟单元多点控制系统。在硬件设计中按照不同的硬件元件操作模式设置相应的操作模块达到研究目的,并集中数据转化力度... 针对目前研究的网络工程虚拟单元多点控制系统控制有效率低,控制时间过长的现状,设计了一种基于大数据计算的网络工程虚拟单元多点控制系统。在硬件设计中按照不同的硬件元件操作模式设置相应的操作模块达到研究目的,并集中数据转化力度,调整控制系统中的空间状态,获取较为良好的硬件操作环境基础;软件设计中结合大数据计算方案,加大控制系统数据计算力度,寻求最佳控制参数,完成整体系统设计。实验结果表明,基于大数据计算的网络工程虚拟单元多点控制系统能够在短时间内较为精准地实现控制,具有很好的控制效果,可用于实际操作。 展开更多
关键词 多点控制系统 网络工程 虚拟单元 大数据计算 控制参数 数据转化 空间状态调整
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联合空谱信息的高光谱影像深度Transformer网络分类
17
作者 张鹏强 高奎亮 +1 位作者 刘冰 谭熊 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第3期27-32,共6页
卷积神经网络中的局部卷积运算无法对高光谱影像中的全局语义信息进行充分学习,因此,基于Transformer模型设计了一种新颖的深度网络模型,以进一步提高高光谱影像分类精度。首先,利用主成分分析方法对高光谱影像进行降维处理,并选取像素... 卷积神经网络中的局部卷积运算无法对高光谱影像中的全局语义信息进行充分学习,因此,基于Transformer模型设计了一种新颖的深度网络模型,以进一步提高高光谱影像分类精度。首先,利用主成分分析方法对高光谱影像进行降维处理,并选取像素周围邻域数据作为输入样本,以充分利用影像中的空谱联合信息;然后,利用卷积层将输入样本转换为序列特征向量;最后,利用构建的深度Transformer网络进行分类。Transformer模型中的多头注意力机制能够充分利用丰富的判别性信息。试验表明,与现有卷积神经网络模型相比,文章方法能够获得更为优异的分类性能。 展开更多
关键词 高光谱影像分类 TRANSFORMER 深度学习 自注意力机制
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TOPSIS融合极化信息的复杂背景下滑坡检测方法
18
作者 高欧阳 牛朝阳 +3 位作者 刘伟 张浩波 邹玮琦 张雅歌 《雷达科学与技术》 北大核心 2022年第6期643-650,共8页
如何在具有多种地物类型的复杂背景下准确地识别滑坡区域,同时较好地抑制其他地物造成的虚警,是基于极化合成孔径雷达(PolSAR)数据进行滑坡检测的关键问题。针对此问题,提出一种利用优劣解距离法(TOPSIS)融合极化信息的滑坡检测方法。... 如何在具有多种地物类型的复杂背景下准确地识别滑坡区域,同时较好地抑制其他地物造成的虚警,是基于极化合成孔径雷达(PolSAR)数据进行滑坡检测的关键问题。针对此问题,提出一种利用优劣解距离法(TOPSIS)融合极化信息的滑坡检测方法。首先通过Yamaguchi分解、H/A/α分解和相关系数计算得到8个极化特征参数,然后对这些参数进行归一化和同趋势化处理,同时利用层次分析法(AHP)优化设计TOPSIS的权重,在此基础上精确计算每个像素与滑坡的相似度,经阈值分割和形态学处理得到疑似滑坡区域;进一步采用滑坡前、后单极化数据的相干图来剔除疑似滑坡区域中的虚警,有效实现精准检测复杂背景下滑坡区域的目的。实验以深圳“12·20”滑坡和日本北海道“9·6”滑坡为例,结果表明,与现有方法相比,本文方法在有效抑制虚警率的情况下将滑坡检测正确率提升了10%以上。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 滑坡检测 优劣解距离法 散射特性 极化特征参数
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基于双曲正切和矩的免疫防御
19
作者 吴昊 王金伟 +1 位作者 罗向阳 马宾 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1786-1812,共27页
对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防... 对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防止对抗样本的生成.因此,本文提出了一种新颖的对抗防御机制,该机制被称为免疫防御.免疫防御通过主动地在原始图像上添加难以察觉的扰动使得攻击者无法针对该图像制作出有效的对抗样本,从而同时保护了图像和深度神经网络.这种良性的扰动被称为免疫扰动,添加了免疫扰动的图像被称为免疫样本.在白盒免疫防御中,本文提出了双曲正切免疫防御(Hyperbolic Tangent Immune Defense,HTID)以制作高分类准确率、高防御性能和高视觉质量的白盒免疫样本;在黑盒免疫防御中,提出了基于矩的免疫防御(Moment-based Immune Defense,MID)以提升免疫样本的可迁移性,从而确保免疫样本对未知对抗攻击的防御性能.此外,本文还提出了免疫率以更加准确地衡量免疫样本的防御性能.在CIFAR-10、MNIST、STL-10和Caltech-256数据集上的大量实验表明,HTID和MID制作的免疫样本具有高分类准确率,在Inception-v3、ResNet-50、LeNet-5和Model C上的准确率均达到了100.0%,比原始准确率平均高出10.5%.制作的免疫样本同时具有高视觉质量,其SSIM最低为0.822,最高为0.900.实验也表明MID有着比HTID更高的可迁移性,MID在四个数据集上针对AdvGAN制作的免疫样本防御其他11种对抗攻击的平均免疫率分别为62.1%、52.1%、56.8%和48.7%,这比HTID高出15.0%、10.8%、17.5%和15.7%. 展开更多
关键词 深度神经网络 对抗样本 对抗防御 免疫防御 可迁移性
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一种卫星隐蔽通信信号盲分离算法 被引量：3
20
作者 王亮 魏合文 陆佩忠 《电讯技术》 北大核心 2024年第3期390-395,共6页
重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术,算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中,参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外,对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题,首先分析了参数估计误... 重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术,算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中,参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外,对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题,首先分析了参数估计误差对分离性能的影响,然后提出基于盲均衡算法的协作分离算法,提升信号分离性能的同时降低了算法的计算量。仿真实验表明,新算法相较于重构抵消算法,降低了对参数估计精度的依赖,当参数估计误差大于0.05时,信号的解调误码率降低了一个数量级左右。 展开更多
关键词 卫星隐蔽通信 同频混合信号 盲分离 重构抵消 盲均衡 参数估计
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