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基于暗知识保护的模型窃取防御技术DKP

计算机应用 2024年第7期44卷 2080-2086页

作者：张郅李欣叶乃夫胡凯茜中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

在黑盒场景下,使用模型功能窃取方法生成盗版模型已经对云端模型的安全性和知识产权保护构成严重威胁。针对扰动和软化标签(变温)等现有的模型窃取防御技术可能导致模型输出中置信度最大值的类别发生改变,进而影响原始任务中模型性能的... 详细信息

在黑盒场景下,使用模型功能窃取方法生成盗版模型已经对云端模型的安全性和知识产权保护构成严重威胁。针对扰动和软化标签(变温)等现有的模型窃取防御技术可能导致模型输出中置信度最大值的类别发生改变,进而影响原始任务中模型性能的问题,提出一种基于暗知识保护的模型功能窃取防御方法,称为DKP(defending against model stealing attacks based on Dark Knowledge Protection)。首先,利用待保护的云端模型对测试样本进行处理,以获得样本的初始置信度分布向量;然后,在模型输出层之后添加暗知识保护层,通过分区变温调节softmax机制对初始置信度分布向量进行扰动处理;最后,得到经过防御的置信度分布向量,从而降低模型信息泄露的风险。使用所提方法在4个公开数据集上取得了显著的防御效果,尤其在博客数据集上使盗版模型的准确率降低了17.4个百分点,相比之下对后验概率进行噪声扰动的方法仅能降低约2个百分点。实验结果表明,所提方法解决了现有扰动、软化标签等主动防御方法存在的问题,在不影响测试样本分类结果的前提下,通过扰动云端模型输出的类别概率分布特征,成功降低了盗版模型的准确率,实现了对云端模型机密性的可靠保障。

关键词：深度学习黑盒场景云端模型模型功能窃取模型窃取防御暗知识保护

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基于分割和多级掩膜学习的遮挡人脸识别方法

计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1814-1825页

作者：张铮芦天亮曹金璇中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,随着网络层数加深,损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离,影响识别结果。针对上述问题,设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法,模型由遮挡检测分... 详细信息

现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,随着网络层数加深,损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离,影响识别结果。针对上述问题,设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法,模型由遮挡检测分割、特征提取、掩膜学习单元三大模块构成,无需依赖额外的遮挡检测器,且无论训练还是测试都只需要一次端到端的过程即可同时学习特征掩膜和深度抗遮挡特征。掩膜学习单元以不同尺寸的遮挡分割表示和不同阶段的人脸特征为输入,为特征提取的不同阶段生成对应的掩膜,通过掩膜运算在特征提取的各阶段有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,最终构建特征金字塔融合各阶段特征进行身份分类。实验结果表明该方法可有效提高遮挡人脸识别的准确率,在经过遮挡处理的LFW数据集以及真实的口罩遮挡数据集MFR2、Mask_whn上的准确率分别达到了98.77%、96.70%、81.53%,与现有的主流方法相比分别提升了2.04、0.48、4.44个百分点。

关键词：遮挡人脸识别多级掩膜学习遮挡检测分割特征金字塔

基于用户隐式反馈信号和多维度兴趣的新闻推荐算法

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计算机工程与应用 2024年第12期60卷 101-110页

作者：武金路崔晓晖武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430073

用户偏好建模是提升个性化新闻推荐质量的关键因素。现有的研究通常将任务建模为点击率预估任务,从用户的显式反馈信号入手,构造兴趣表征。然而,由于显式反馈信号的匮乏以及用户兴趣的多样化和多变化,目前的新闻推荐方法往往存在数据稀... 详细信息

用户偏好建模是提升个性化新闻推荐质量的关键因素。现有的研究通常将任务建模为点击率预估任务,从用户的显式反馈信号入手,构造兴趣表征。然而,由于显式反馈信号的匮乏以及用户兴趣的多样化和多变化,目前的新闻推荐方法往往存在数据稀疏和信息茧房的问题。提出了一种基于用户隐式反馈信号和多维度兴趣的新闻推荐算法。通过引入用户曝光未点击这类隐式反馈信号,缓解推荐模型建模时的数据稀疏问题,提出对比注意力机制对用户点击和未点击新闻进行融合建模。此外,还提出了基于候选新闻感知的用户动态兴趣建模和动静态兴趣的对比学习建模,最终得到多维度用户兴趣表征,以实现丰富、准确、动态更新的用户偏好定位。该研究在真实数据集上进行了大量实验,用三种评价指标以及多种性能测试与其他基线方法进行比较,验证了提出的模型优于其他方法。

关键词：新闻推荐多维度兴趣建模隐式反馈注意力机制

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基于主动探测的Web容器探测识别方法

工程科学学报 2024年第8期46卷 1446-1457页

作者：张帆王振宇王红梅万月亮宁焕生李莎北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023 信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所) 上海201204 北京市网络空间数据分析与应用工程技术研究中心北京100192 北京锐安科技有限公司北京100192

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本... 详细信息

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本文引入了一种新的基于主动探测的Web容器探测识别方法.在探测阶段,采用了一种先进的Web容器探针构建方法,通过此方法构建了Web容器探针.这个探针在识别阶段发挥关键作用,借助一种基于负载内容的Web容器识别方法,通过协议解码技术,实现了对Web容器的高度准确的识别.通过结合这两种先进的识别方法,成功识别了4种不同类型的Web容器,并且提升了精度,能够精确地区分这些Web容器的各个版本,总计实现了10个版本的准确识别.通过这种先进的主动探测方法,企业可以更好地了解和管理其Web容器资产,降低网络安全风险,并确保网络系统的稳定性和安全性.

关键词：主动探测设备识别 Web容器识别容器探针安全

基于多模态共享网络的自监督语音-人脸跨模态关联学习方法

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科学技术与工程 2024年第7期24卷 2804-2812页

作者：李俊屿卜凡亮谭林周禹辰毛璟仪中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 公安部第一研究所北京100048

现有的语音-人脸跨模态关联学习方法在语义关联和监督信息方面仍然面临挑战,尚未充分考虑语音与人脸之间的语义信息交互。为解决这些问题,提出一种基于多模态共享网络的自监督关联学习方法。首先,将语音和人脸模态的特征映射到单位球面... 详细信息

现有的语音-人脸跨模态关联学习方法在语义关联和监督信息方面仍然面临挑战,尚未充分考虑语音与人脸之间的语义信息交互。为解决这些问题,提出一种基于多模态共享网络的自监督关联学习方法。首先,将语音和人脸模态的特征映射到单位球面,构建一个公共的特征空间;接着,通过多模态共享网络的残差块来挖掘复杂的非线性数据关系,并利用其中权重共享的全连接层来增强语音与人脸特征向量之间的关联性;最后,使用K均值聚类算法生成的伪标签作为监督信号来指导度量学习,从而完成4种跨模态关联学习任务。实验结果表明,本文提出的方法在语音-人脸跨模态验证、匹配和检索任务上均取得了良好的效果,多项评价指标相较于现有基线方法提升1%~4%的准确率。

关键词：语音-人脸跨模态多模态共享网络伪标签关联学习

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顾及空间溢出效应的犯罪分布研究

测绘地理信息 2024年

作者：张馨泽林艳中国人民公安大学信息网络安全学院

从空间溢出效应的角度出发，结合空间环境的影响，分析犯罪分布的影响要素。以此为基础，构建顾及溢出效应的贝叶斯空间模型。基于本文所构建的模型，对某市A区的犯罪数据进行拟合，通过对比实验证明在模型中考虑空间溢出效应的合理性... 详细信息

从空间溢出效应的角度出发，结合空间环境的影响，分析犯罪分布的影响要素。以此为基础，构建顾及溢出效应的贝叶斯空间模型。基于本文所构建的模型，对某市A区的犯罪数据进行拟合，通过对比实验证明在模型中考虑空间溢出效应的合理性，并分析拟合结果。(1)通过模型对比实验，验证了在模型中考虑犯罪分布的空间溢出效应具有合理性，考虑溢出效应的模型与未考虑溢出效应的模型DIC值分别为8 485.38、458.72。(2) A区北部以及东南部区域犯罪分布的集聚程度较强；西部以及东部区域犯罪在空间上的分布较为分散。(3)餐饮购物以及公共服务设施的空间分布对犯罪分布产生不同的溢出效应，餐饮购物的分布对犯罪分布产生正相关的溢出效应，而公共服务设施的分布则产生负相关的溢出效应。本研究侧重于探讨犯罪的空间分布，未能考虑时间维度。分析结果可为公安机关警力资源分配与犯罪防控提供科学支撑。

关键词：犯罪空间分布空间溢出效应日常活动理论环境要素贝叶斯模型

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同方期刊数据库

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基于关键节点识别算法的重点人分析

北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2074-2082页

作者：韩奕孙百兵王军国杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 公安部第一研究所北京100049 南京森林警察学院南京210023

关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算... 详细信息

关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算法重新定义关系度指标,再基于该指标构建特征矩阵,提出适用于公安部门重点人分析的特征向量中心性(REC)算法。依托公开数据集、2部影视剧人物关系网络、境外社交平台账号网络和国内某诈骗团伙5个数据集,从网络传播能力、抗打击弹性和重点人分析结果一致性3个维度证实所提算法的有效性,相较于其他传统挖掘算法能准确识别社交网络重要节点,具有较为广泛的应用场景。

关键词：关键节点社交网络关系度特征矩阵肯德尔

顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法研究

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第5期49卷 831-843页

作者：宁慧涵眭海刚王金地胡烈云刘金硕刘俊怡武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430072 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提... 详细信息

事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提出一种顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法。该方法首先设计了基于命名规律性的词汇增强事件抽取模型,感知实体名称规律以确定事件信息边界和类型,然后采用一种融合注意力和门控空洞卷积的关系识别方法,获取多维度文本特征来挖掘潜在事件关系,并建立了含时空关系的中文事故灾难语料库(Chinese disaster corpus with spatiotemporal relationship,CDCSTR)。在CDCSTR和中文突发事件语料库上进行实验,结果表明,事件抽取模型的F1值分别达到88.59%和78.49%;与现有方法相比,关系识别模型在CDCSTR上的4个任务性能均有提升,尤其是空间关系识别优势明显,取得了3.08%以上的性能领先。以成乐高速追尾事故为例进行验证,构建的事理图谱能展示现实场景下的事故演化过程和时空变化特征,辅助事故应急工作。

关键词：事故灾难事理图谱时空关系词汇增强门控空洞卷积

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网络威胁技战术情报识别提取生成式技术研究

计算机科学与探索 2024年

作者：于丰瑞杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院内蒙古警察职业学院

MITRE ATT&CK定义了网络攻击全过程14类战术625类技术，逐步成为网络威胁技战术情报（Tactics、Techniques and Procedures，TTPs）的事实标准，现有研究基于此分类将TTPs识别提取问题转化为句子级别的战、技术类别多分类任务，利用深... 详细信息

MITRE ATT&CK定义了网络攻击全过程14类战术625类技术，逐步成为网络威胁技战术情报（Tactics、Techniques and Procedures，TTPs）的事实标准，现有研究基于此分类将TTPs识别提取问题转化为句子级别的战、技术类别多分类任务，利用深度学习、基于提示工程的大语言模型进行问题研究。但限于数据集小样本类别占比大、多分类模型性能瓶颈问题，导致类别识别覆盖率与精度较低。提出结合ChatGPT数据增强和指令监督微调大语言模型的方法，较好的解决了句子级别技术类别多分类问题。ChatGPT数据增强方法在保留原始样本语义基础上更好的丰富了样本多样性，为小样本学习高性能识别提供了高质量训练数据支撑，实验结果也证明了本数据增强方法的优越性；指令监督微调大语言模型，突破了深度学习多分类模型的性能瓶颈，实现625类技术类别识别全覆盖，Precision， Recall和F1值分别达到了86.2%，89.9%和88.0%，优于已有研究。

关键词：网络威胁情报(CTI) TTPs ATT&CK 数据增强大语言模型监督微调