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基于自适应敏感区域变异的覆盖引导模糊测试

计算机应用 2024年第8期44卷 2528-2535页

作者：徐航杨智陈性元韩冰杜学绘战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450004

针对覆盖引导的模糊测试(CGF)中存在大量无效变异且造成性能浪费的问题,提出一种自适应敏感区域变异算法。首先,根据变异出的测试用例是否执行新路径将对应的变异位置分为有效变异位置集合和无效变异位置集合;然后,基于有效变异位置确... 详细信息

针对覆盖引导的模糊测试(CGF)中存在大量无效变异且造成性能浪费的问题,提出一种自适应敏感区域变异算法。首先,根据变异出的测试用例是否执行新路径将对应的变异位置分为有效变异位置集合和无效变异位置集合;然后,基于有效变异位置确定敏感区域,将后续的变异集中在敏感区域内。在后续的模糊测试过程中,根据测试用例的执行结果自适应地调整对应种子的敏感区域,减少无效变异。此外,设计新的种子选择策略配合敏感区域变异。将自适应敏感区域算法集成至美国模糊循环(AFL),并将它命名为SMAFL(Sensitive-region-based Mutation American Fuzzy Lop)。在12个流行的应用程序上评估SMAFL,实验结果表明,与AFL相比,当初始种子数为1时,SMAFL发现的路径数平均提升了31.4%,模糊次数增加了3.4倍;并且在12个程序中都实现了更高的代码覆盖率。在对LAVA-M数据集的测试中,SMAFL比AFL多发现2个bug,并且发现相同bug所用时间更短。整体地,自适应敏感区域变异算法能提升模糊测试器的探索效率。

关键词：模糊测试自适应算法软件漏洞代码覆盖率变异

基于Amdahl定律的异构多核密码处理器能效模型研究

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电子学报 2024年第3期52卷 849-862页

作者：李伟郎俊豪陈韬南龙梅战略支援部队信息工程大学河南郑州450000

边缘计算安全的资源受限特征及各种新型密码技术的应用,对多核密码处理器的高能效、异构性提出需求,但当前尚缺乏相关的异构多核能效模型研究.本文基于扩展Amdahl定律,引入密码串并特征、异构多核结构、数据准备时间、动态电压频率调节... 详细信息

边缘计算安全的资源受限特征及各种新型密码技术的应用,对多核密码处理器的高能效、异构性提出需求,但当前尚缺乏相关的异构多核能效模型研究.本文基于扩展Amdahl定律,引入密码串并特征、异构多核结构、数据准备时间、动态电压频率调节等因素,将核划分空闲、活跃状态,建立异构多核密码处理器的能效模型.MATLAB仿真结果表明,数据准备时间占比小于10%时,对能效的负面影响大幅下降;固定电压,频率缩放会影响能效值大小;处理器核空闲/活跃能耗比例越小,能效值越大.架构上,固定异构核,同构核数量与密码任务最大并行度相等时能效值最大,最佳异构核数可由模型变化参数仿真得到;多任务调度执行上,流水与并发执行有利于能效值的进一步提升.多核密码处理器芯片板级测试结果表明,仿真结果与实测数据相关系数接近1,芯片实测的数据准备时间、电压频率缩放等因素的影响与仿真分析基本一致,验证了所提能效模型的有效性.该文重点从影响能效变化趋势因素上,为多核密码处理器异构、高能效设计提供一定的理论分析基础与建议.

关键词：密码处理器多核处理器异构 Amdahl定律能效模型

基于CRCLA的形式化描述与退火遗传映射算法

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计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1368-1375页

作者：杨晨光李伟杜怡然陈韬战略支援部队信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

为解决密码算法映射到粗粒度可重构密码逻辑阵列(CRCLA)过程的描述困难问题,提出一种数据流图节点与划分后节点簇的描述形式,并以一种坐标序列描述形式精确显示CRCLA中资源的占用情况;针对密码算法映射到CRCLA上性能不高及编译时间过长... 详细信息

为解决密码算法映射到粗粒度可重构密码逻辑阵列(CRCLA)过程的描述困难问题,提出一种数据流图节点与划分后节点簇的描述形式,并以一种坐标序列描述形式精确显示CRCLA中资源的占用情况;针对密码算法映射到CRCLA上性能不高及编译时间过长的问题,提出一种能快速收敛到全局最优解的退火遗传算法,从初始温度、降温系数等方面对退火算法进行改进,增加遗传算法的筛选、交叉与变异流程。实验结果表明,编译时间与性能平均降低了30.6%与13.4%,验证了算法的高能效映射。

关键词：密码算法数据流图划分描述形式粗粒度可重构密码逻辑阵列快速收敛退火遗传算法

面向网络流量数据增强的生成对抗网络改进研究

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 275-284页

作者：张雅雯张玉臣吴越李程中国人民解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450001

网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少... 详细信息

网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少数类流量增强。提出基于Gumbel-sigmoid分布的离散生成器,获得近似于离散数据的光滑可导分布生成离散特征,并将其与连续数据生成器并联运行,二者结果串联组合,获得数据整体分布情况;以内积形式融合条件信息和特征信息,克服传统方法出现假设空间增大的问题,缓解模型训练过程中的不稳定现象;在损失函数中引入梯度惩罚因子,将判别器梯度限定在一定范围内,有效缓解梯度爆炸。利用UNSW-NB15数据集,从生成样本质量和模型有效性两个角度检验模型性能。实验结果证明,与其他数据增强方法相比,PD-DcGAN在准确率、精确率、召回率和F1得分上分别平均提高2.72%、1.72%、1.87%和1.16%;与原始数据集相比,对难以检测的Analysis、Backdoors、Exploits、Shellcode和Worms等少数类流量检测性能提升明显,分别从不足1%分别提升至7.93%、6.53%、15.72%、14.02%和10.91%。

关键词：生成对抗网络双生成器结构数据增强不平衡数据集网络流量分类

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面向文本识别的对抗样本攻击综述

中国图象图形学报 2024年第9期 2672-2691页

作者：郭凯威杨奎武张万里胡学先刘文钊战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院

文本识别技术可以分为光学字符识别(optical character recognition, OCR)和场景文本识别(scene text recognition,STR)，其中STR是在OCR基础上针对日益复杂的应用场景衍生出来的。依托深度学习，OCR技术近年来取得了长足进步并大规模... 详细信息

文本识别技术可以分为光学字符识别(optical character recognition, OCR)和场景文本识别(scene text recognition,STR)，其中STR是在OCR基础上针对日益复杂的应用场景衍生出来的。依托深度学习，OCR技术近年来取得了长足进步并大规模商业落地，但深度学习面临的对抗样本攻击问题也给OCR带来了安全威胁。目前大多数OCR模型均存在识别自然扰动和防御对抗样本攻击能力差的问题，如OCR模型在噪声、水印和梯度等攻击算法下的识别准确率大大降低。相比图像领域，文本识别领域的对抗样本攻击研究还远远不够。文本识别通常被视为一个序列到序列的问题，其中输入(如图像中的像素)和输出(像素对应的字符)都是序列，这使得对抗样本的生成更具挑战性。本文对文本识别的对抗样本攻击和防御方法进行研究综述，梳理了近年来文本识别领域的对抗样本攻击方法并进行对比分析，根据攻击类型、应用场景和模型可知性，对攻击方式进行了系统分类。具体来说，按照攻击类型，可分为基于梯度的攻击、基于优化的攻击和基于生成模型的攻击；按照应用场景，可以分为OCR攻击和STR攻击；按照模型可知性，可分为白盒攻击和黑盒攻击。除了回顾文本识别对抗样本攻击方法，还简要介绍了防御技术，具体分为数据预处理、文本篡改检测和传统对抗防御技术。通过这些技术的应用，可以有效地提升文本识别模型的安全性和鲁棒性。最后，总结了文本识别领域对抗样本攻击及防御面临的挑战，并对未来发展方向做出展望。

关键词：光学字符识别(OCR) 场景文本识别(STR) 对抗样本生成对抗网络(GAN) 深度学习序列模型

光子计数探测器投影数据噪声的p-范分布统计分析

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光学学报 2024年第3期44卷 94-102页

作者：郭杰蔡爱龙王少宇郑治中李磊闫镔战略支援部队信息工程大学基础部河南郑州450001 战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院成像与智能处理河南重点实验室河南郑州450001

光子计数型能谱计算机断层扫描(CT)已成为CT成像领域的最新技术,建立精确的噪声模型可以为开发高效的能谱重建算法和降低辐射剂量提供理论支撑。通过对光子计数型能谱CT投影数据噪声进行深入分析和理论推导,提出了能谱CT投影数据噪声的p... 详细信息

光子计数型能谱计算机断层扫描(CT)已成为CT成像领域的最新技术,建立精确的噪声模型可以为开发高效的能谱重建算法和降低辐射剂量提供理论支撑。通过对光子计数型能谱CT投影数据噪声进行深入分析和理论推导,提出了能谱CT投影数据噪声的p-范分布模型。首先,综合考虑光子计数探测器能量采集中的光子统计波动和电子热噪声,利用贝叶斯公式推导噪声分布模型。然后经过投影数据的密度函数拟合验证、拟合优度检验等实验环节对所提理论模型进行检验。结果表明,相比于传统分布模型,所提分布模型能够更加精准地刻画光子计数型能谱CT成像机理和物理过程。最后,对投影数据观测序列进行时间序列分析,并将预测得到的结果用于修复异常值。从仿真实验结果和实际数据实验结果可以看出,该预测值具有良好的修复效果。

关键词：光子计数型能谱计算机断层扫描投影数据噪声拟合优度检验一元p-范分布时间序列分析

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网络空间“测”与“绘”

地球信息科学学报 2024年第4期26卷 848-865页

作者：蒋秉川司东雨刘靖旭任琰游雄曹喆李佳薇战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

网络空间测绘已经成为各领域普遍关注的热点问题。其核心任务是探明网络空间组成要素,分析网络空间现象规律,绘制网络空间结构。网络空间测绘的研究存在概念术语多样、研究框架不统一,要素及规律的认识不清晰,网络空间地图表达方法不规... 详细信息

网络空间测绘已经成为各领域普遍关注的热点问题。其核心任务是探明网络空间组成要素,分析网络空间现象规律,绘制网络空间结构。网络空间测绘的研究存在概念术语多样、研究框架不统一,要素及规律的认识不清晰,网络空间地图表达方法不规范、缺乏统一标准等问题。在系统梳理各领域对网络空间测绘研究现状的基础上,分析了各领域对网络空间内涵的共性认识;从网络空间的空间特性、地理特性和人文特性出发,剖析了从测绘地理学角度研究利用网络空间的特点和优势;提出了网络空间测绘的研究框架,重点描述了网络空间“测”与“绘”的核心内容和关键技术,并阐述了其与实景三维、数字孪生及元宇宙之间的关系;将网络空间“测量”分为狭义的和广义的网络空间测量,指出其缺少从整体角度对网络空间特征测量和缺乏针对人在网络空间活动现象和规律的测量研究;从网络空间认知需求出发,提出了网络空间地图概念模型和分类;从网络空间坐标系、“地理-网络”关联映射、网络空间地图表达方法等方面重点描述了网络空间地图制图的关键技术,系统分析了网络空间地图表示方法及其适用性;最后,对网络空间顶层概念、网络空间建模方法、网络空间地图理论与方法以及网络空间地图应用场景设计等需要重点研究的关键科学问题和关键技术进行了展望。

关键词：网络空间网络空间测绘网络空间地图地图认知知识图谱 “地理-网络”关联映射

综合局部莫兰指数和PageRank算法的网络空间资源节点隐喻可视化表达

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地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1283-1295页

作者：齐凯张衡周杨刘一帆李庆祥战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

可视化是一种非常有效的网络空间资源分析方式,通过借助点线面、符号、地形等形象映射抽象数据,可以更好地管理、维护和优化网络空间。考虑到网络空间资源节点在网络中的空间相关性和重要性,本文借助隐喻地图思想,将网络空间中资源节点... 详细信息

可视化是一种非常有效的网络空间资源分析方式,通过借助点线面、符号、地形等形象映射抽象数据,可以更好地管理、维护和优化网络空间。考虑到网络空间资源节点在网络中的空间相关性和重要性,本文借助隐喻地图思想,将网络空间中资源节点视为本体,传统地理空间中山峰和等高线作为喻体进行可视化表达。首先,通过节点之间的拓扑关系构建空间权重矩阵和转移矩阵,以此计算出节点的局部莫兰指数和PageRank值。为了更全面地综合考虑节点在局部和全局范围内的空间相关性和重要性,使局部莫兰指数进行标准化处理与PageRank值达到相同的取值范围后将二者结合得到综合评价指标(PI值);然后,将网络空间资源节点根据FR算法围绕重要程度最高的节点进行布局,通过PI值赋予节点高度值和大小;最后,借助隐喻地图的思进行可视化表达。实验数据表明,相较于传统的节点评价方法,该方法将用于衡量地理空间数据中是否存在空间聚集现象的莫兰指数引入到网络空间,可以突出节点中属性值较高并且与其相连节点属性值也高的节点;同时,基于隐喻地图思想进行可视化表达可以直观表现出节点在网络空间中的所处地位以及与其他节点间的相互关系,并且在针对格式化数据进行渲染时,随着网络规模的扩大隐喻地图效率优于传统拓扑图。

关键词：网络空间网络空间测绘莫兰指数莫兰散点图 PageRank算法综合评价隐喻地图可视化

基于动量迭代快速梯度符号的SAR-ATR深度神经网络黑盒攻击算法

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雷达学报（中英文） 2024年第3期13卷 714-729页

作者：万烜申刘伟牛朝阳卢万杰中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院郑州450000

合成孔径雷达自动目标识别(SAR-ATR)领域缺乏有效的黑盒攻击算法,为此,该文结合动量迭代快速梯度符号(MI-FGSM)思想提出了一种基于迁移的黑盒攻击算法。首先结合SAR图像特性进行随机斑点噪声变换,缓解模型对斑点噪声的过拟合,提高算法... 详细信息

合成孔径雷达自动目标识别(SAR-ATR)领域缺乏有效的黑盒攻击算法,为此,该文结合动量迭代快速梯度符号(MI-FGSM)思想提出了一种基于迁移的黑盒攻击算法。首先结合SAR图像特性进行随机斑点噪声变换,缓解模型对斑点噪声的过拟合,提高算法的泛化性能;然后设计了能够快速寻找最优梯度下降方向的ABN寻优器,通过模型梯度快速收敛提升算法攻击有效性;最后引入拟双曲动量算子获得稳定的模型梯度下降方向,使梯度在快速收敛过程中避免陷入局部最优,进一步增强对抗样本的黑盒攻击成功率。通过仿真实验表明,与现有的对抗攻击算法相比,该文算法在MSTAR和FUSAR-Ship数据集上对主流的SAR-ATR深度神经网络的集成模型黑盒攻击成功率分别提高了3%~55%和6.0%~57.5%,而且生成的对抗样本具有高度的隐蔽性。

关键词：合成孔径雷达目标识别黑盒攻击拟双曲动量算子斑点噪声变换