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雾计算环境下入侵检测模型研究

计算机工程 2022年第5期48卷 43-52页

作者：李晋国焦旭斌上海电力大学计算机科学与技术学院上海200000

当网络在云数据中心发送和处理数据的延迟较大时,大多实时智能应用程序都难以达到预期效果。雾计算允许这些对延迟敏感的应用程序在边缘设备上运行,这些设备被称为雾节点,其在地理位置上更接近应用程序。然而,雾计算中的雾节点通常计算... 详细信息

当网络在云数据中心发送和处理数据的延迟较大时,大多实时智能应用程序都难以达到预期效果。雾计算允许这些对延迟敏感的应用程序在边缘设备上运行,这些设备被称为雾节点,其在地理位置上更接近应用程序。然而,雾计算中的雾节点通常计算资源有限,容易受到海量高维异常流量攻击,为此,提出一种特征降维的改进准递归神经网络,并基于该网络构建轻量级入侵检测模型FR-IQRNN。将雾节点采集到的高维攻击样本编码为低维向量以减少冗余特征,利用FR-IQRNN的循环连接捕获低维向量的时间依赖关系,同时在时间步长和小批量维度中实现并行计算,在此基础上,引入注意力机制强化模型对关键特征的提取能力,从而实现雾节点的入侵检测。在公开数据集UNSW_NB15上,FR-IQRNN模型能取得99.51%的准确率、99.23%的精确率以及99.79%的召回率,优于RNN-IDS、AESVM等模型,并且仅需127.94 s便达到95%以上的训练精度。在NSL-KDD数据集上,FR-IQRNN模型获得99.39%的准确率和99.27%的召回率,且在鲁棒性方面表现突出。

关键词：雾计算入侵检测降维准递归神经网络并行运算注意力机制

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一种物联网环境下的分布式异常流量检测方案

计算机工程 2022年第8期48卷 152-159页

作者：丁庆丰李晋国上海电力大学计算机与科学技术学院上海201306

物联网终端设备数量的急剧增加带来了诸多安全隐患,如何高效地进行异常流量检测成为物联网安全研究中的一项重要任务。现有检测方法存在计算开销大的问题,且不能显式地捕捉流量数据中的关系和结构,难以应对新型网络攻击。考虑网络结构... 详细信息

物联网终端设备数量的急剧增加带来了诸多安全隐患,如何高效地进行异常流量检测成为物联网安全研究中的一项重要任务。现有检测方法存在计算开销大的问题,且不能显式地捕捉流量数据中的关系和结构,难以应对新型网络攻击。考虑网络结构和节点设备之间的复杂通信模式,提出一种基于图神经网络的分布式异常流量检测方案。结合物联网环境对卷积神经网络进行改进,识别节点之间的复杂关系,同时在物联网设备、转发器和雾节点上设计并部署分布式检测单元,通过分布式检测架构实现本地化的异常流量检测,从而降低检测延迟和时间开销。在此基础上,引入注意力模块强化对关键特征的提取,增强模型的可解释性,进一步提高检测精度。在公开数据集CTU-13上的实验结果表明,该方案准确率和AUC值达到99.93%和0.99,只需9.26 s即可完成检测,且带宽消耗仅为845 kb/s。

关键词：物联网异常流量检测图神经网络注意力机制多层感知机分布式系统

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数据驱动的时间注意力卷积风电功率预测模型

太阳能学报 2022年第10期43卷 167-176页

作者：张浩田温蜜李晋国田英杰上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090 国网上海市电力公司电力科学研究院上海200437

由于风电受气象特征影响大,风能波动性和间歇性强,导致快速、精准的风电预测成为一个难题。对此,该文提出一种基于数据驱动的时间注意力卷积网络的风电功率预测方法。首先,将来自风力机和数据采集(SCADA)系统的数据进行清洗;然后采用可... 详细信息

由于风电受气象特征影响大,风能波动性和间歇性强,导致快速、精准的风电预测成为一个难题。对此,该文提出一种基于数据驱动的时间注意力卷积网络的风电功率预测方法。首先,将来自风力机和数据采集(SCADA)系统的数据进行清洗;然后采用可并行计算的时间卷积网络,并加入Attention机制突出关键特征的影响,使模型训练速度和预测精度得到有效提升。实验结果表明,该文所提方法与其他方法相比可更准确地减少数据噪声,同时有更高的预测精度和更快的训练速度。

关键词：风力发电异常检测神经网络预测注意力机制

V2G网络中基于联邦学习和CNN-BiLSTM的DDoS攻击检测

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计算机应用研究 2023年第1期40卷 272-277页

作者：林兆亮李晋国黄润渴上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

DDoS攻击是V2G网络的重要威胁之一,它可以在短时间内耗尽服务器的通信资源。此前方法以集中式模型为主,将数据从边缘设备传输到中央服务器进行训练可能会将数据暴露给各种攻击。研究了一种基于联邦学习的入侵检测系统,首先,考虑到V2G网... 详细信息

DDoS攻击是V2G网络的重要威胁之一,它可以在短时间内耗尽服务器的通信资源。此前方法以集中式模型为主,将数据从边缘设备传输到中央服务器进行训练可能会将数据暴露给各种攻击。研究了一种基于联邦学习的入侵检测系统,首先,考虑到V2G网络数据的高维性和数据间的时间依赖性,将采集的数据通过改进的特征选择算法进行降维,减少冗余特征,再将处理后的数据传入到融合了卷积神经网络和双向长短时记忆网络的混合模型中,捕获数据中的时间依赖性,并引入批标准化防止神经网络训练过程中出现梯度消失问题;其次,为了防止隐私泄露,结合联邦学习的固有特性,允许数据留在本地用于神经网络模型的训练;为了解决联邦学习通信造成网络负载压力过大的问题,设计了一种通过设置动态通信阈值筛选参与更新最优边缘设备的方案以减轻网络负载压力。实验结果表明,该方法的准确率可以高达99.95%,单轮通信时间减少了1.7 s。

关键词： V2G DDoS 联邦学习 CNN-BiLSTM 入侵检测隐私

基于动态卷积与注意力的多特征融合行人重识别

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计算机工程与设计 2023年第4期44卷 1228-1234页

作者：耿韶松李晋国上海电力大学计算机科学与技术学院上海200000

为能够准确利用图像中有效特征,提取判别性较高的信息区分特征相近的行人,提出一种基于动态卷积和注意力机制的多分支网络。将动态卷积核作用于ResNet50网络中,使动态卷积中的注意力机制与网络中的通道和空间注意力共同作用,通过不同分... 详细信息

为能够准确利用图像中有效特征,提取判别性较高的信息区分特征相近的行人,提出一种基于动态卷积和注意力机制的多分支网络。将动态卷积核作用于ResNet50网络中,使动态卷积中的注意力机制与网络中的通道和空间注意力共同作用,通过不同分支得到相应局部特征,融合得到高判别性特征进行分类匹配。在CUHK03、DuckMTMC-reID、Market-1501数据集上进行验证实验,其结果表明了所提模型的优越性。

关键词：行人重识别动态卷积通道注意力机制空间注意力机制多特征融合难样本三元组损失多分支网络

两层传感器网络中一种高效的加密数据条件聚合协议研究

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通信学报 2012年第12期33卷 58-68页

作者：李睿林亚平李晋国湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082

提出了一种隐私保护的条件聚合协议,使存储节点在不知道数据真实值的情况下对满足条件的数据进行聚合,防止存储节点对敏感信息的泄漏。为了保护数据和查询条件的隐私性,提出了一种基于前缀成员确认和布鲁姆过滤器相结合的编码方法对数... 详细信息

提出了一种隐私保护的条件聚合协议,使存储节点在不知道数据真实值的情况下对满足条件的数据进行聚合,防止存储节点对敏感信息的泄漏。为了保护数据和查询条件的隐私性,提出了一种基于前缀成员确认和布鲁姆过滤器相结合的编码方法对数据和查询条件进行编码,实现存储节点在不知道数据真实值和查询条件真实值的情况下进行查询处理;为了对查询结果中的数据进行聚合而不暴露数据真实值,采用同态加密技术对数据进行加密,使数据在不解密的情况下能进行聚合运算。进一步,根据传感器采集数据的特点,提出了一种基于代码表的数据压缩表示及传输方法,有效减小了传感器节点和存储节点之间的通信开销。分析和实验结果验证了所提方案的有效性。

关键词：两层结构传感器网络安全范围查询加密数据聚合条件聚合代码表

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两层传感器网络中安全分类协议研究

通信学报 2015年第2期36卷 56-67页

作者：李睿李晋国陈浩湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082 上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090

提出了一种安全分类协议SSC,该协议在保护待分类数据和分类规则隐私的情况下使存储节点进行正确分类,并且sink节点可以对分类结果进行抽样认证,防止妥协存储节点伪造分类结果。提出了一种不经意比较(oblivious comparison)技术MHash,该... 详细信息

提出了一种安全分类协议SSC,该协议在保护待分类数据和分类规则隐私的情况下使存储节点进行正确分类,并且sink节点可以对分类结果进行抽样认证,防止妥协存储节点伪造分类结果。提出了一种不经意比较(oblivious comparison)技术MHash,该技术首先将分类需要的大小比较转换成等值比较,并进一步采用模运算和散列技术实现隐私保护下的数据分类。提出了一种"十"字邻居技术,分别将传感器以及传感器采集的数据组织成链,并采用倒置布鲁姆过滤器技术同步传感器节点之间的数据,sink利用该技术可以抽样检查存储节点分类统计结果的正确性,分析和实验结果验证了所提方案的有效性。

关键词：两层传感器网络安全分类隐私保护完整性认证

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一种基于遗传算法的DCT域鲁棒水印技术

湖南大学学报（自然科学版） 2011年第4期38卷 77-82页

作者：朱宁波李晋国湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082

提出了一种新的基于DCT域的鲁棒水印技术.算法充分考虑了数字图像局部像素之间的相关性及人类视觉系统(HSV)的特性,通过调制各DCT分块低频系数值并比较非零DCT系数个数,选择合适的DCT分块以完成水印嵌入.嵌入过程完成后,DCT系数在由频... 详细信息

提出了一种新的基于DCT域的鲁棒水印技术.算法充分考虑了数字图像局部像素之间的相关性及人类视觉系统(HSV)的特性,通过调制各DCT分块低频系数值并比较非零DCT系数个数,选择合适的DCT分块以完成水印嵌入.嵌入过程完成后,DCT系数在由频域向空域转换时会产生取整误差,这是由于浮点数向整数转换时总是会丢失部分信息.采用遗传算法可以修正这种误差.实验证明,该算法在保证了图像质量及水印不可见的同时,对于常见的图像处理操作具有良好的鲁棒性,并对JPEG压缩攻击具有一定的抵抗能力.

关键词：数字图像离散余弦变换鲁棒水印遗传算法

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基于分层自适应主动学习策略的入侵检测系统

计算机工程与设计 2023年第3期44卷 699-706页

作者：谷朝阳王亮亮李晋国王雪妍上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

为进一步降低样本成本并加快模型收敛速度,提出基于探索和开发的指数加权算法(exponential-weight algorithm for exploration and exploitation,EXP3)和增量微调卷积神经网络(fine-tuning convolutional neural networks,FCNN)的入侵检测系统(EXP3-FCNN)。利用EXP3算法自适应选择最佳主动学习策略,代替单一的主动学习算法,提高样本质量;利用增量微调卷积神经网络提取流量数据更深层次的特征;使用AWID数据集作为实验数据。实验结果表明,该方案在保证模型精确度、召回率等性能指标的基础上,降低了样本成本,提高了模型的收敛效率。

关键词：入侵检测系统主动学习自适应基于探索和开发的指数加权算法样本成本增量微调神经网络分层