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有限域上一类完全置换单项式的构造

西安电子科技大学学报 2022年第1期49卷 102-110页

作者：黄萌濛伍高飞西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071

有限域上的完全置换多项式在密码学、编码学和组合设计等领域具有广泛的应用。中国在2006年公布的分组密码算法SMS4就是基于完全置换设计的。近年来,完全置换多项式被用来构造具有良好密码学性质的密码函数,并逐渐成为密码学中的一个研... 详细信息

有限域上的完全置换多项式在密码学、编码学和组合设计等领域具有广泛的应用。中国在2006年公布的分组密码算法SMS4就是基于完全置换设计的。近年来,完全置换多项式被用来构造具有良好密码学性质的密码函数,并逐渐成为密码学中的一个研究热点。有限域上稀疏型的完全置换多项式具有代数形式简单和易于实现等优点,因而受到学者们的青睐。文中详细总结了有限域上完全置换单项式的已有构造,并利用有限域上置换多项式的一个有效判据构造了奇特征有限域上的一类新的完全置换单项式,丰富了完全置换单项式的结果。此外,计算了这些完全置换单项式的逆多项式。

关键词：有限域完全置换单项式奇特征

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边缘计算环境下安全协议综述

计算机研究与发展 2022年第4期59卷 765-780页

作者：李晓伟陈本辉杨邓奇伍高飞大理大学数学与计算机学院云南大理671003 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541000 西安电子科技大学网络空间安全学院西安710071

物联网的迅速普及使得数据规模以几何式上升.集中在云中心处理数据的方式逐渐出现通信时延及隐私泄露等问题.边缘计算将部分云中心业务下沉到设备边缘,使得数据处理在终端网络完成,从而实现数据快速处理.同时,由于避免了远距离通信,用... 详细信息

物联网的迅速普及使得数据规模以几何式上升.集中在云中心处理数据的方式逐渐出现通信时延及隐私泄露等问题.边缘计算将部分云中心业务下沉到设备边缘,使得数据处理在终端网络完成,从而实现数据快速处理.同时,由于避免了远距离通信,用户数据在本地处理,使得用户隐私数据得以安全保护.然而网络架构的改变对边缘计算环境下的安全协议又提出了新的要求.对边缘计算环境下安全协议进行分类总结有助于相关从业人员快速掌握该领域的研究进展,更有助于边缘计算安全领域的初学者快速了解安全协议在该领域中的应用方法.综述了近年来边缘计算环境下认证协议、密钥协商协议、隐私保护协议以及数据共享协议的典型研究成果,对每个安全协议进行了具体的分类、分析及总结.给出了边缘计算环境下安全协议所存在的核心问题并针对这些问题给出了具体的研究方向及建议.实现了对边缘计算环境下安全协议研究进展进行总体把握的目的.

关键词：边缘计算安全协议认证与密钥协商隐私保护数据共享

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泛在计算安全综述

计算机研究与发展 2022年第5期59卷 1054-1081页

作者：李印陈勇赵景欣岳星辉郑晨武延军伍高飞海南大学网络空间安全学院(密码学院) 海口570228 智能软件研究中心(中国科学院软件研究所) 北京100190 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 国家计算机网络入侵防范中心(中国科学院大学) 北京101408

随着人机物互联融合的泛在计算及其关键技术的快速发展,泛在计算已成为我国智能软硬件创新研发和生态构建的研究热点,驱动了智慧家庭、工业互联网、自动驾驶、智能云计算等众多典型应用产业日益普及繁荣,其安全问题也受到越来越多研究... 详细信息

随着人机物互联融合的泛在计算及其关键技术的快速发展,泛在计算已成为我国智能软硬件创新研发和生态构建的研究热点,驱动了智慧家庭、工业互联网、自动驾驶、智能云计算等众多典型应用产业日益普及繁荣,其安全问题也受到越来越多研究者的关注.目前,泛在计算安全研究尚在起步阶段,相关研究成果还不能系统地解决泛在计算发展中面临的安全问题.首先对当前泛在计算及其操作系统的发展现状进行了介绍,系统阐述了泛在计算的操作系统架构.归纳和分析了近几年国内外相关研究文献,将泛在计算安全问题划分为3个层面:系统软件安全、智能设备安全和通信安全,并系统总结了各个层面的安全问题与研究现状和重点.集中分析并讨论了泛在计算4个典型应用场景(智慧家庭、工业互联网、自动驾驶和智能云计算)中特定场景相关的安全问题和研究进展.归纳总结了现有研究工作中存在的不足与问题,并指出了泛在计算安全研究面临的八大安全技术挑战与机遇.最后,通过详尽分析这些安全技术挑战,指出了泛在计算安全的8个未来研究方向.

关键词：泛在计算泛在操作系统云计算物联网安全隐私人工智能

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开源软件缺陷报告自动摘要研究综述

信息安全学报 2022年第6期7卷 126-139页

作者：刘翠兰张嘉元曹旭栋伍高飞朱笑岩任家东冯涛西安电子科技大学广州研究院广州510555 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 国家计算机网络入侵防范中心(科学院大学) 北京101408 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 燕山大学信息科学与技术学院秦皇岛066004

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓... 详细信息

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓解这个问题,人们提出了开源软件缺陷报告自动摘要,缺陷报告自动摘要可以减少开发人员阅读冗长缺陷报告的时间。本文以综述的方式对开源软件缺陷报告自动摘要的研究做了系统的归纳总结。首先,根据摘要的表现形式,将开源软件缺陷报告摘要分类为固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要,再将固定缺陷报告摘要研究方法分类为基于监督学习方法和基于无监督学习方法,之后总结了基于监督学习和无监督学习的开源软件缺陷报告摘要生成的工作框架,并介绍了开源软件缺陷报告摘要领域常用数据集、预处理技术和摘要评估指标。其次,本文以无监督学习为切入点,分类阐述和归纳了无监督开源软件缺陷报告摘要方法,将无监督开源软件缺陷报告摘要方法分类为:基于特征评分方法、基于深度学习方法、基于图方法和基于启发式方法,并对每类方法进行讨论与分析。再次,从缺陷报告摘要的实用性出发,对现有的缺陷报告可视化摘要研究成果进行总结,并对固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要的实用性做出分析。最后,对现有研究成果及综述进行讨论和分析,指出了开源软件缺陷报告摘要领域在缺陷报告数据集、抽取式摘要和黄金标准摘要三个方面面临的挑战和对未来研究的展望。

关键词：开源软件缺陷报告自动摘要文本摘要

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开源软件缺陷预测方法综述

计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1467-1488页

作者：田笑常继友张弛荣景峰王子昱张光华王鹤伍高飞胡敬炉张玉清西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710126 国家计算机网络入侵防范中心(中国科学院大学) 北京101408 河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541000 早稻田大学情报生产系统研究科日本808-0135 海南大学网络空间安全学院海口570228 中关村实验室北京100094

开源软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库的数据,利用与软件缺陷相关的度量元或源代码本身的语法语义特征,借助机器学习或深度学习方法提前发现软件缺陷,从而减少软件修复成本并提高产品质量.漏洞预测则通过挖掘软件实例存储库来提取和标... 详细信息

开源软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库的数据,利用与软件缺陷相关的度量元或源代码本身的语法语义特征,借助机器学习或深度学习方法提前发现软件缺陷,从而减少软件修复成本并提高产品质量.漏洞预测则通过挖掘软件实例存储库来提取和标记代码模块,预测新的代码实例是否含有漏洞,减少漏洞发现和修复的成本.通过对2000年至2022年12月软件缺陷预测研究领域的相关文献调研,以机器学习和深度学习为切入点,梳理了基于软件度量和基于语法语义的预测模型.基于这2类模型,分析了软件缺陷预测和漏洞预测之间的区别和联系,并针对数据集来源与处理、代码向量的表征方法、预训练模型的提高、深度学习模型的探索、细粒度预测技术、软件缺陷预测和漏洞预测模型迁移六大前沿热点问题进行了详尽分析,最后指出了软件缺陷预测未来的发展方向.

关键词：软件缺陷预测漏洞预测机器学习深度学习度量元语法语义分析

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基于通用数据保护条例的数据隐私安全综述

计算机研究与发展 2022年第10期59卷 2130-2163页

作者：赵景欣岳星辉冯崇朋张静李印王娜任家东张昊星伍高飞朱笑岩张玉清燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 西安邮电大学网络空间安全学院西安710121 海南大学网络空间与安全学院(密码学院) 海口570228 西安电子科技大学广州研究院广州510555 国家计算机网络入侵防范中心(中国科学院大学) 北京101408 中国信息通信研究院安全研究所北京100191 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

随着全球数字化进程逐渐加快,数据已经成为当今社会重要的生产要素.数据的流动为社会创造了无穷的价值,但也潜藏着巨大的隐私风险.随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)的出台,个人数据安全成为了大数据时代下的敏感话题,也越来越受到研究人... 详细信息

随着全球数字化进程逐渐加快,数据已经成为当今社会重要的生产要素.数据的流动为社会创造了无穷的价值,但也潜藏着巨大的隐私风险.随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)的出台,个人数据安全成为了大数据时代下的敏感话题,也越来越受到研究人员的重视.首先,对数据隐私安全发展历程进行了回顾,介绍了欧盟数据保护条例GDPR及其应用领域和影响;其次归纳分析了近几年国内外相关研究文献,将GDPR合规问题划分为3个方面:GDPR违规行为分析、隐私政策分析、GDPR模型框架,并分析了这3个方面的研究现状.总结分析了基于GDPR的数据技术,并分别探讨了GDPR在区块链、物联网等具体领域的应用;最后,根据现有研究工作存在的不足与问题,指出了基于GDPR的数据隐私安全研究面临的主要挑战和机遇,并针对中国数据隐私保护提出了一些启示.

关键词：数据隐私保护通用数据保护条例(GDPR) 隐私政策合规性跨境数据流动数据保护影响评估

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云数据安全去重技术研究综述

密码学报 2023年第6期10卷 1099-1117页

作者：伍高飞袁紫依孙思贤陈永强孙润东付安民朱笑岩张玉清西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710126 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心北京101408 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 中关村实验室北京100094 成都信息工程大学先进密码技术与系统安全四川省重点实验室成都610225

云服务器中的数据往往以密文的形式存储,而加密密钥的不同会使相同的数据生成不同的密文,因此高效的数据安全去重技术成为云存储领域的研究热点.本文首先分析了数据安全去重技术面临的主要挑战,描述了数据安全去重的系统模型以及多种安... 详细信息

云服务器中的数据往往以密文的形式存储,而加密密钥的不同会使相同的数据生成不同的密文,因此高效的数据安全去重技术成为云存储领域的研究热点.本文首先分析了数据安全去重技术面临的主要挑战,描述了数据安全去重的系统模型以及多种安全威胁,以云数据安全去重技术的实现机制作为分类依据,从基于内容加密的安全去重、基于PoW(proofofownership)的安全去重、基于隐私保护的安全去重以及基于数据流行度的安全去重四个方面对近年来的研究工作进行了分析,归纳总结了各种数据去重技术的优点、局限性以及存在的共性问题,指出数据去重技术未来的发展趋势.

关键词：重复数据删除收敛加密所有权证明隐私保护数据流行度

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一类布尔函数的代数免疫度的下界

通信学报 2016年第10期37卷 92-98页

作者：田叶张玉清胡予濮伍高飞西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心北京101408

代数免疫度是衡量布尔函数抵抗代数攻击的重要指标。最近,Mesnager等研究了布尔函数的零化子与函数所对应循环码最小距离之间的联系,代数免疫度的下界可以由对应的循环码的最小距离得到。解决了Mesnager提出的一个公开问题,给出了一类... 详细信息

代数免疫度是衡量布尔函数抵抗代数攻击的重要指标。最近,Mesnager等研究了布尔函数的零化子与函数所对应循环码最小距离之间的联系,代数免疫度的下界可以由对应的循环码的最小距离得到。解决了Mesnager提出的一个公开问题,给出了一类特定函数的零化子次数的下界,并得到一类布尔函数的代数免疫度的下界。

关键词：密码学布尔函数零化子代数免疫度循环码最小距离

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机器学习中成员推理攻击和防御研究综述

信息安全学报 2022年第6期7卷 1-30页

作者：牛俊马骁骥陈颖张歌何志鹏侯哲贤朱笑岩伍高飞陈恺张玉清西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 国家计算机网络入侵防范中心科学院大学北京101408 海南大学网络空间安全学院海口570228 西安电子科技大学广州研究院广州510555 西安邮电大学网络空间安全学院西安710121 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710126 科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100195 科学院大学网络空间安全学院北京100195

机器学习被广泛应用于各个领域,已成为推动各行业革命的强大动力,极大促进了人工智能的繁荣与发展。同时,机器学习模型的训练和预测均需要大量数据,而这些数据可能包含隐私信息,导致其隐私安全面临严峻挑战。成员推理攻击主要通过推测... 详细信息

机器学习被广泛应用于各个领域,已成为推动各行业革命的强大动力,极大促进了人工智能的繁荣与发展。同时,机器学习模型的训练和预测均需要大量数据,而这些数据可能包含隐私信息,导致其隐私安全面临严峻挑战。成员推理攻击主要通过推测一个数据样本是否被用于训练目标模型来破坏数据隐私,其不仅可以破坏多种机器学习模型(如,分类模型和生成模型)的数据隐私,而且其隐私泄露也渗透到图像分类、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域,这对机器学习的长远发展产生了极大的安全威胁。因此,为了提高机器学习模型对成员推理攻击的安全性,本文从机器学习隐私安全攻防角度,全面系统性分析和总结了成员推理攻击和防御的基本原理和特点。首先,介绍了成员推理攻击的定义、威胁模型,并从攻击原理、攻击场景、背景知识、攻击的目标模型、攻击领域、攻击数据集大小六个方面对成员推理攻击进行分类,比较不同攻击的优缺点;然后,从目标模型的训练数据、模型类型以及模型的过拟合程度三个角度分析成员推理攻击存在原因,并从差分隐私、正则化、数据增强、模型堆叠、早停、信任分数掩蔽和知识蒸馏七个层面对比分析不同防御措施;接着,归纳总结了成员推理攻击和防御常用的评估指标和数据集,以及其在其他方面的应用。最后,通过对比分析已有成员推理攻击和防御的优缺点,对其面临的挑战和未来研究方向进行了展望。

关键词：机器学习成员推理攻击隐私安全防御措施