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物联网设备识别及异常检测研究综述

软件学报 2024年第1期35卷 288-308页

作者：樊琳娜李城龙吴毅超段晨鑫王之梁林海杨家海清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 国防科技大学信息通信学院湖北武汉430019

随着物联网技术的发展,物联网设备广泛应用于生产和生活的各个领域,但也为设备资产管理和安全管理带来了严峻的挑战.首先,由于物联网设备类型和接入方式的多样性,网络管理员通常难以得知网络中的物联网设备类型及运行状态.其次,物联网... 详细信息

随着物联网技术的发展,物联网设备广泛应用于生产和生活的各个领域,但也为设备资产管理和安全管理带来了严峻的挑战.首先,由于物联网设备类型和接入方式的多样性,网络管理员通常难以得知网络中的物联网设备类型及运行状态.其次,物联网设备由于其计算、存储资源有限,难以部署传统防御措施,正逐渐成为网络攻击的焦点.因此,通过设备识别了解网络中的物联网设备并基于设备识别结果进行异常检测,以保证其正常运行尤为重要.近几年来,学术界围绕上述问题开展了大量的研究.系统地梳理物联网设备识别和异常检测方面的相关工作.在设备识别方面,根据是否向网络中发送数据包,现有研究可分为被动识别方法和主动识别方法.针对被动识别方法按照识别方法、识别粒度和应用场景进行进一步的调研,针对主动识别方法按照识别方法、识别粒度和探测粒度进行进一步的调研.在异常检测方面,按照基于机器学习算法的检测方法和基于行为规范的规则匹配方法进行梳理.在此基础上,总结物联网设备识别和异常检测领域的研究挑战并展望其未来发展方向.

关键词：物联网设备识别异常检测

国家基础学科公共科学数据中心建设与发展实践

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科学通报 2024年第24期69卷 3578-3588页

作者：高瑜蔚胡良霖朱艳华李坤赵欢马晓萌王璐中国科学院计算机网络信息中心北京100190 国家基础学科公共科学数据中心北京100190 首都师范大学中国语言智能研究中心北京100089

数智时代,科学数据作为国家重要战略性资源和生产要素之一,将对国家科技水平提升和经济发展提供重要动能.《科学数据管理办法》发布后,国家基础学科公共科学数据中心正式成立,旨在汇集管理我国基础学科领域及典型区域长期科研活动积累... 详细信息

数智时代,科学数据作为国家重要战略性资源和生产要素之一,将对国家科技水平提升和经济发展提供重要动能.《科学数据管理办法》发布后,国家基础学科公共科学数据中心正式成立,旨在汇集管理我国基础学科领域及典型区域长期科研活动积累的科学数据,以及相关基础领域政府预算资金支持项目汇交的科学数据,具有基础性、跨学科性和前沿性特征.经过近五年的建设实践,目前已形成完善的基础学科数据资源体系,以及支持分布式科学数据资源统一管理、集成融合、分析挖掘和应用服务的标准体系、服务体系和技术体系,持续深化数据国际交流合作.同时,创新科学数据出版新模式,引领科学数据的高效汇聚、开放共享、多学科交叉融合分析和创新应用.未来将在基础学科高质量数据集构建、数据治理服务模式创新、多学科交叉融合应用等方面进一步开展工作.本文综述国家基础学科公共科学数据中心建设模式与实践成效,以期为科学数据管理机构建设运行提供通用参考.

关键词：科学数据中心开放共享多学科交叉开放科学

NDP-FD6:一种IPv6网络NDP洪泛行为多分类检测框架

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计算机应用研究 2024年第10期41卷 3141-3148页

作者：夏文豪张连成郭毅张宏涛林斌郑州大学网络空间安全学院郑州450001 郑州大学网络管理中心郑州450001 信息工程大学网络空间安全学院郑州450002

当前NDP洪泛行为检测研究主要集中于RA和NS洪泛行为的检测,对于NDP协议中其他报文洪泛行为的检测能力不足。此外,传统阈值规则检测方法存在动态性差、准确率低的问题,而基于人工智能的检测方法大多只能进行二分类检测,缺乏多分类检测能... 详细信息

当前NDP洪泛行为检测研究主要集中于RA和NS洪泛行为的检测,对于NDP协议中其他报文洪泛行为的检测能力不足。此外,传统阈值规则检测方法存在动态性差、准确率低的问题,而基于人工智能的检测方法大多只能进行二分类检测,缺乏多分类检测能力。为此,提出一种针对NDP协议洪泛行为的多分类检测框架,并提出基于时间间隔特征的NDP协议洪泛行为检测方法。通过流量收集、数据处理等过程构建了首个用于NDP洪泛检测的多分类数据集,并对比使用了5种机器学习和5种深度学习算法来训练检测模型。实验结果表明,利用机器学习中XGBoost算法的检测准确率可达99.18%,深度学习中的Transformer算法的检测准确率可达98.45%。与现有检测方法相比准确率更高,同时该检测框架可以检测出NDP协议5种报文的9类洪泛行为,并可对洪泛行为进行多分类划分。

关键词： IPv6 NDP 洪泛检测 DDoS 机器学习深度学习

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基于增强嵌入特征超图学习的恶意域名检测方法

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2334-2346页

作者：魏金侠龙春付豪宫良一赵静万巍黄潘中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特... 详细信息

攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.

关键词：恶意域名超图学习决策树嵌入式编码空间统计特征

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以用户为中心的双因子认证密钥协商协议

软件学报 2024年第10期35卷 4859-4875页

作者：杨雪刘怡静姜奇王金花李兴华西安电子科技大学网络与信息安全学院保密通信重点实验室

当前基于用户名和口令的认证协议已难以满足日益增长的安全需求.具体而言,用户选择不同口令访问不同在线服务,极大地增加了用户记忆负担;此外,口令认证安全性低,面临许多已知攻击.为了解决此类问题,基于PS (Pointcheval-Sanders)签名提... 详细信息

当前基于用户名和口令的认证协议已难以满足日益增长的安全需求.具体而言,用户选择不同口令访问不同在线服务,极大地增加了用户记忆负担;此外,口令认证安全性低,面临许多已知攻击.为了解决此类问题,基于PS (Pointcheval-Sanders)签名提出一个以用户为中心的双因子认证密钥协商协议UC-2FAKA.首先,为防止认证因子泄露,基于PS签名构造口令和生物特征双因子凭证,并以零知识证明的方式向服务提供商(service provider, SP)验证身份;其次,采用以用户为中心的单点登录(single sign on, SSO)架构,用户可以通过向身份提供商(identity provider, IDP)注册请求身份凭证来向不同的SP登录,避免IDP和SP跟踪或链接用户;再次,采用Diffie-Hellman密钥交换认证SP身份并协商通信密钥,保证后续的通信安全;最后,对所提出协议进行全面的安全性分析和性能对比,结果表明所提出协议能够抵御各种已知攻击,且所提出协议在通信开销和计算开销上表现更优.

关键词：口令认证凭证双因子

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高校改革发展的新质生产力在哪里?

中国教育网络 2024年第7期 78-80页

作者：陈伟东北财经大学网络信息管理中心

在社会层面,传统经济的数字化——“数字经济”,是“新质生产力”的典型代表;类比过来,在高教领域,传统业务的数字化——“数字化转型”,是高校改革发展的“新质生产力”。

关键词：数字化转型高教领域高校改革发展社会层面新质生产力

转录辅助因子PC4在肝细胞癌中的表达及预后研究

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转录辅助因子PC4在肝细胞癌中的表达及预后研究

作者：白亮亮延安大学

学位级别：硕士

背景:肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)具有肿瘤恶性程度高、临床症状不典型和早期易转移等特点,大部分患者在就诊时已处于中晚期,因此迫切需要寻找有效的生物标志物及潜在治疗靶点,以协助诊断并改善预后。转录辅助因子4(Positiv... 详细信息

背景:肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)具有肿瘤恶性程度高、临床症状不典型和早期易转移等特点,大部分患者在就诊时已处于中晚期,因此迫切需要寻找有效的生物标志物及潜在治疗靶点,以协助诊断并改善预后。转录辅助因子4(Positive cofactor 4,PC4)是一种进化过程中高度保守的核蛋白,目前研究表明其与非小细胞肺癌、食管鳞癌、乳腺癌、胰腺导管腺癌和前列腺癌等恶性肿瘤的增殖、转移和治疗抵抗显著相关,但PC4在HCC中的作用尚不清楚。本研究旨在通过生物信息学分析和基础实验探索PC4在HCC中的表达情况,并构建PC4相关的HCC预后模型。方法:1.从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库和基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库获取HCC组织样本和正常组织样本的基因表达数据,分析PC4在HCC中的表达情况。通过进行基因本体论(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析,以及基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis,GSEA),可以深入了解PC4基因在肝细胞癌中的生物学功能和潜在机制。2.通过q PCR实验和Western blot实验验证PC4在肝癌细胞系中的表达情况,并构建PC4干扰稳转株。通过CCK8实验、平板克隆实验和Transwell实验等多种实验手段,我们确认了PC4对于HCC细胞增殖、迁移和侵袭能力的影响。3.基于TCGA数据库绘制Kaplan-Meier生存曲线探索PC4与HCC患者的预后关系。随后,通过相关性分析筛选PC4共表达基因,通过单因素COX分析、LASSO-COX回归构建基因集预后模型,并使用国际肿瘤基因组协作组(International Cancer Genome Consortium,ICGC)数据库对模型进行验证。最后,基于ENCORI数据库探索PC4在HCC中的调控机制。相关性分析获得PC4潜在上游调控mi RNA和lnc RNA,并构建内源竞争RNA(Competing endogenous RNA,ce RNA)网络。结果:***4在HCC组织中的表达显著高于正常组织。PC4高表达组和低表达组的差异表达分析共筛选出2708个上调基因和148个下调基因,并且这些基因主要参与细胞周期调控、DNA损伤修复和染色质形成等生物学过程。2.细胞实验显示,PC4在肝癌细胞系中的表达高于正常肝细胞。基于Huh-7肝癌细胞系构建PC4干扰稳转株。CCK8实验和平板克隆实验显示,PC4干扰稳转株增殖能力显著抑制。细胞划痕实验和Transwell实验显示,PC4干扰稳转株迁移和侵袭能力显著抑制。3.预后分析显示PC4高表达的HCC患者生存时间较短。构建了8基因(CEP55、TRIP13、BRIX1、STIP1、PIGU、CFL1、RBM17和OLA1)HCC预后模型。TCGA训练集1、2、3年生存率的ROC曲线下面积分别为0.797、0.708和0.685,ICGC验证集1、2、3年生存率的ROC曲线下面积分别为0.757、0.740和0.734。PCA和t-SNE分析显示高风险组和低风险组之间区分明显。基于ENCORI数据库和相关性分析确定潜在上游调控mi RNA为mi R-101-3p,潜在上游调控lnc RNA为AC120036.4、AC124798.1、GSEC、SNHG1和SNHG6。其ce RNA调控网络为lnc RNAs/mi RNA-101-3p/PC4。结论:***4在HCC组织中的表达显著高于正常组织;***4能够促进HCC的增殖、迁移和侵袭;3.高表达PC4的HCC患者预后较差;***4相关预后模型的预测效能良好,可以作为HCC患者的预后因素;*** RNAs/mi RNA-101-3p/PC4网络有助于了解PC4在HCC中的调控机制。

关键词：肝细胞癌转录辅助因子PC4 生物信息学预后模型

无张力疝修补术后慢性疼痛发生率及预测因子单中心研究及Meta分析

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无张力疝修补术后慢性疼痛发生率及预测因子单中心研究及Meta分析

作者：初朝曦延安大学

学位级别：硕士

目的:通过本研究单中心回顾性数据结合系统评价及meta分析探索无张力疝修补术后慢性疼痛的发病率及相关预测因素,为制定预防慢性疼痛的方案提供参考。方法:1、回顾性地分析2022年1月至2022年12月期间在陕西省人民医院普外一科住院行腹... 详细信息

目的:通过本研究单中心回顾性数据结合系统评价及meta分析探索无张力疝修补术后慢性疼痛的发病率及相关预测因素,为制定预防慢性疼痛的方案提供参考。方法:1、回顾性地分析2022年1月至2022年12月期间在陕西省人民医院普外一科住院行腹股沟疝无张力修补术的患者资料,将符合研究纳入标准并完成有效随访的289人视为本文研究对象。收集患者基本信息、病史、手术相关信息、术后并发症等临床资料,进行单因素及多因素逻辑回归分析。2、通过检索Pub Med、Cochrane、Embase、Web of Sciences数据库,检索截至日期2022年12月17日,对纳入的原始研究采用NOS量表进行质量评价,我们按不同的地区对发病率进行亚组分析。结果:1、289例话患者随访3个月慢性疼痛27例(9.34%),随访6个月时无慢性疼痛患者。单因素logistic回归结果显示,年龄(OR=0.947,95%CI:0.924,～0.969,p<0.001)、性别女(OR=5.434,95%CI:2.401～12.564,p<0.001)、术前疼痛(OR=9.180,95%CI:3.112～39.296,P<0.001)、BMI(OR=1.518,95%CI:1.305～1.799,P<0.001)、右侧疝(OR=4.089,95%CI:1.435～14.693,P=0.015)、复发性疝(OR=2.914,95%CI:1.214～6.702,P=0.013)、生物补片(OR=4.471,95%CI:1.408～13.173,P=0.008)与CPIP发生有关系。多因素logistic回归分析显示:年龄、性别、术前疼痛、BMI、复发是疝修补术后疼痛发生的独立影响因素。高龄(OR=0.962,95%CI:0.932～0.992,P=0.014)是疝修补术后出现慢性疼痛的保护因素;女性(OR=3.538,95%CI:1.250～10.003,P=0.016)、术前疼痛(OR=5.342,95%CI:1.551～25.238,P=0.015)、肥胖(OR=1.460,95%CI:1.240～1.761,P<0.001)、复发性疝(OR=3.780,95%CI:1.197～12.014,P=0.022)是疝修补术后出现慢性疼痛的危险因素。2、我们这项系统综述最终纳入了18项原始研究,包含29466例患者。Meta分析结果显示慢性疼痛的发病率为17.01%(95%CI:12.78～21.71),其中,欧洲发病率为18.65%(95%CI:13.59～24.29),亚洲发病率为14.70%(95%CI:7.87～23.17);北美洲发病率为6.04%(95%CI:4.62～7.64);我们还发现CPIP的危险因素为较小的年龄[OR=2.261(95%CI:1.126～4.549)]、伴随其他术后并发症[OR=1.849(95%CI:1.034～3.305)]、疝囊缺损<3cm[OR=1.370(95%CI:1.012～1.853)、女性[OR=1.885(95%CI:1.024～3.472)]、术后疼痛[OR=1.553(95%CI:1.276～1.889)]、术前疼痛[OR=2.321(95%CI:1.354～3.979)]、既往同侧有腹股沟疝手术史[OR=2.706(95%CI:1.445～5.069)]。结论:1、回顾性队列研究显示:年轻、女性、疝修补术前伴有腹股沟区疼痛、肥胖、复发性疝可增加无张力疝修补术后慢性疼痛的发生风险,可作为独立危险因素。Meta分析提示年轻、伴随其他术后并发症、疝囊缺损<3cm、女性、术后早期疼痛、术前疼痛、既往同侧有腹股沟疝手术史均可增加术后慢性疼痛的风险,可作为独立的预测因素。2、我们呼吁临床医生对不同的患者有侧重点的关注相关危险因素,关于术后慢性疼痛高风险人群做好术前谈话的同时,做出相应预防治疗方案。而对于疝修补术后慢性疼痛的定义还需要进一步探讨。

关键词：腹股沟疝慢性疼痛发病率预测因子系统综述

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基于卷积和注意力机制的高光谱图像分类研究

基于卷积和注意力机制的高光谱图像分类研究

作者：万刘伟延安大学

学位级别：硕士

高光谱图像包含丰富的空间和光谱信息,为区分不同的土地覆盖物体提供了强有力的基础,因此高光谱图像分类一直是研究热点。随着深度学习的出现,卷积神经网络已成为高光谱图像分类的主流方法,虽然卷积神经网络具有很强的局部特征提取能力... 详细信息

高光谱图像包含丰富的空间和光谱信息,为区分不同的土地覆盖物体提供了强有力的基础,因此高光谱图像分类一直是研究热点。随着深度学习的出现,卷积神经网络已成为高光谱图像分类的主流方法,虽然卷积神经网络具有很强的局部特征提取能力,但不能很好地处理长距离依赖。近年来发展迅猛的基于自注意力机制的Vi T,可以很好的解决卷积在长距离依赖方面的局限性,但它在提取局部特征方面效果不佳,计算效率也相对较低。针对这些痛点,本文首先对高光谱图像分类的研究背景及意义进行简短的介绍,分析了目前国内外对于高光谱的研究现状;随后对高光谱图像分类中分类流程及具体操作进行介绍,针对主流卷积神经网络及注意力机制的原理进行详细分析;最后介绍了高光谱图像分类中常用数据集以及各模型分类精度的性能评价指标。本文主要研究包括以下几方面:(1)基于卷积和注意力机制的混合三元网络的高光谱图像分类方法。在卷积和Vi T混合分类模型中,模型浅层的卷积能很好的提取高光谱图像的轮廓和纹理等浅层特征,模型深层中基于自注意力机制的Transformer模型能对高光谱图像中更抽象的高级语义特征进行更好的提取。由此提出了一种结合卷积神经网络和Vi T优点的混合分类网络,模型浅层采用3D可分离卷积来提取局部特征并降低数据维度,深层采用基于自注意力机制设计的光谱-空间模块,对输入特征的空间特征和光谱特征分别进行全局特征提取及光谱和空间维度的信息增强。(2)基于自注意力机制的三维关系型卷积神经网络的高光谱图像分类方法。在延续卷积神经网络和Vi T设计混合模型的基础上,考虑融合Transformer的优点去设计更加强大的卷积神经网络模型,通过Transformer模型和卷积神经网络的优势互补来保留Transformer的优点以及克服Transformer的缺点。具体来说,通过类似卷积滑动窗口的方式提取高光谱的三维数据,对提取的三维数据进行自注意力提取特征,使得其像Transformer模型一样,采用自注意类似的结构来提取数据点的关系生成新的灵活鲁棒特征,使得整个网络具有Transformer一样的特征提取能力,又像卷积网络一样,以类似三维卷积的操作,处理高分辨率的三维输入数据,使得网络的运算量大幅度降低,同时,确保网络跟卷积网络一样易于训练。通过在三个具有代表性的数据集上进行实验,以上提出的算法与其他主流高光谱分类模型相比都取得了具有竞争性的分类结果。这表明了在高光谱分类中,对输入特征的光谱信息不进行降维处理能取得相对更好的分类精度,对于由此引发的高运算量问题,本文提出的3D-RCNet能有效对此问题进行缓解,后续可在本模型的基础上深入研究。

关键词： 3D卷积高光谱图像分类 vision transformer 自注意力机制关系型网络