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网络空间用户身份对齐技术研究及应用综述

计算机科学 2024年第5期51卷 12-20页

作者：王庚润信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

近年来,随着移动互联网技术的发展和用户需求的增加,网络空间中各种虚拟账号越来越多,同一用户在不同应用甚至同一平台拥有多个账号。同时,由于网络空间的虚拟性导致用户的虚拟身份与真实社会身份之间的关联通常较弱,网络空间违法用户... 详细信息

近年来,随着移动互联网技术的发展和用户需求的增加,网络空间中各种虚拟账号越来越多,同一用户在不同应用甚至同一平台拥有多个账号。同时,由于网络空间的虚拟性导致用户的虚拟身份与真实社会身份之间的关联通常较弱,网络空间违法用户存在发现难和取证难的问题。因此,在服务推荐和调查取证等需求的推动下,以网络空间用户虚拟身份聚合和虚实身份映射为主要研究内容的用户身份对齐技术得到了快速发展。为此,对网络空间用户身份对齐技术进行了梳理,首先对该技术解决的科学问题进行了阐述;其次介绍了该技术所用到的用户身份典型特征和涉及的相关技术;然后对可供研究的数据集与验证标准进行介绍;最后对所提技术面向的应用场景进行了详细分析,并基于此讨论了用户身份对齐技术未来的研究方向以及面临的挑战。

关键词：网络空间安全用户身份对齐虚拟身份聚合虚实身份映射用户身份特征社交网络流量数据

CON-MVX:一种基于容器技术的多变体执行系统

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信息安全学报 2024年第2期9卷 47-58页

作者：刘子敬张铮席睿成朱鹏喆邬江兴数字工程与先进计算国家重点实验室郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

多变体执行是一种网络安全防御技术,其利用软件多样性生成等价异构的执行体,将程序输入分发至多个执行体并行执行,通过监控和比较执行体的状态来达到攻击检测的目的。相较于传统的补丁式被动防御技术,多变体执行不依赖于具体的攻击威胁... 详细信息

多变体执行是一种网络安全防御技术,其利用软件多样性生成等价异构的执行体,将程序输入分发至多个执行体并行执行,通过监控和比较执行体的状态来达到攻击检测的目的。相较于传统的补丁式被动防御技术,多变体执行不依赖于具体的攻击威胁特征进行分析,而是通过构建系统的内生安全能力来对大多数已知、甚至未知的漏洞做出有效防御。近年来,多变体执行技术在不断改进和完善,但是误报问题是制约其发展的主要因素。本文针对多变体执行产生误报的原因进行了详细分析,并在此基础上提出利用容器技术实现多变体执行系统在解决误报问题上的优势。为提升多变体执行技术的可用性,本文设计并实现了一种基于容器技术的多变体执行系统CON-MVX,有效解决传统多变体执行系统的误报问题。CON-MVX利用多个经过运行时随机化技术构建的异构容器作为执行体,使用可重构的模块化组件和独立的容器管理工具对容器执行体进行编排管理,建立进程间监控器CGMon,在内核层级实现对多个执行体的输入同步和输出裁决。同时,为满足与客户端良好交互性,建立中继端口策略,保证系统运行状态的正常反馈。实验结果表明, CON-MVX在保证安全能力的前提下,能有效降低多变体执行系统的误报率,在双冗余度执行条件下使用SPEC CPU 2006测试集测试时,系统带来的平均额外性能损耗不超过15%。

关键词：多变体执行容器技术软件漏洞安全能力

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基于多关系图注意力网络的社交机器人检测

计算机科学 2024年

作者：孟令君陈鸿昶王庚润郑州大学网络空间安全学院信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心

现阶段社交机器人已经广泛存在于社交平台，社交机器人的存在使得网络上的舆论环境可以被人为操纵，不仅损害绿色和谐的网络环境，同时导致人们正常的网络生活受到极大影响。现有的检测方法可以分为基于特征、基于文本和基于图的方法，... 详细信息

现阶段社交机器人已经广泛存在于社交平台，社交机器人的存在使得网络上的舆论环境可以被人为操纵，不仅损害绿色和谐的网络环境，同时导致人们正常的网络生活受到极大影响。现有的检测方法可以分为基于特征、基于文本和基于图的方法，其中基于图数据的检测方法大多忽略了图中关系的异质性，并且由于图神经网络存在过渡平滑现象而不能进行深度检测。针对这一问题，提出基于多关系图注意力网络的社交机器人检测方法，在训练时首先将不同关系下的子图抽取出来，然后对子图中的节点采用注意力机制进行聚合，在不同关系下进行节点表示学习并得到节点表示，最后利用通道注意力融合不同关系下的同一节点得到节点表示；同时采用基于LSTM注意力的后连接操作让节点可以自适应地选择邻域进行聚合，以此来缓解过度平滑现象。在Cresci15、Twibot20和MGTAB三个数据集上进行实验结果表明，与11个模型中评价指标的最优值相比，该模型准确率分别提升了0.47%、1.19%和0.38%，验证了多关系图注意力网络进行社交机器人检测的有效性。

关键词：异质图图注意力节点表示学习 LSTM注意力社交机器人

基于粗糙集的不完备谣言信息系统的知识获取与决策

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信息安全学报 2024年第2期9卷 19-35页

作者：王标卫红权王凯刘树新江昊聪中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模... 详细信息

网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模型的构建和输入数据的表现形式,而在改善数据质量以提高谣言识别效果方面的研究很少。基于此,本文将粗糙集理论应用于不完备谣言信息系统进行知识获取与决策,实质上是通过粗糙集理论解决不完备谣言信息系统的不确定性度量,冗余性以及不完备性等问题,以获得高质量的数据,改善谣言检测效果。首先系统总结了粗糙集理论中不确定性度量的方法,包括香农熵、粗糙熵、Liang熵以及信息粒度等四种不确定度量方法,并整理和推导了这四种不确定度量方法从完备信息系统到不完备信息系统的一致性拓展。基于上述总结的四种不确定度量方法,提出了基于最大相关最小冗余(MCMR,Maximum Correlation Minimum Redundancy)的知识约简算法。该方法基于熵度量方式,能够综合考量决策信息与冗余噪音,在UCI及Weibo等8个数据集上实验验证,结果表明本文算法优于几种基线算法,能够有效解决信息系统的冗余性。另外,提出了一种基于极大相容块的不完备决策树算法,在不同缺失程度数据上实验验证,结果表明本文算法能够有效解决信息系统的不完备性。

关键词：谣言检测粗糙集不完备信息系统最大相关最小冗余极大相容块

IBNAD:一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型

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信息安全学报 2024年第3期9卷 94-112页

作者：张伟露吉立新刘树新李星潘菲胡鑫鑫中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

现有5G(5th GenerationMobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析,但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题,提出一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型。首先,该模型以行为分析为... 详细信息

现有5G(5th GenerationMobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析,但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题,提出一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型。首先,该模型以行为分析为驱动,基于信令流量和网络功能注册数据提取多维属性,通过行为画像来表征网络功能行为模式,并采用集成学习算法RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)进行属性特征选择,降低特征维度的同时筛选出与区分网络功能行为模式高度相关的属性特征。然后,模型基于网络功能交互关系对核心网进行图建模,建模后的图数据融合了网络功能属性信息和交互信息。最后,模型通过基于空间域的图卷积网络聚合邻域节点属性信息和结构信息来融合行为模式特征,新生成的节点表示用于分类,从而将核心网网络功能异常检测问题转化为图节点分类问题。通过在free5GC仿真平台上采集数据,并在搭建的异常检测系统中的实验表明,该模型的异常检测性能优于基于属性特征分析的传统机器学习模型、基于结构特征分析的图嵌入模型及部分5G核心网异常检测模型。10%数据集作为训练集时,所提模型的准确率比支持向量机模型提高6.6%,比Struc2vec模型提高13%,比深度神经网络模型提高8%。

关键词： 5G核心网异常检测行为画像网络建模图神经网络

模型误差影响下基于CNN+BiLSTM神经网络的非圆信号目标直接跟踪算法

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电子学报 2024年第4期52卷 1315-1329页

作者：尹洁昕王鼎杨欣杨宾中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001

针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算... 详细信息

针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算法首先利用多运动观测阵列信号各频带间的相关性与辐射源信号的非圆特性,建立模型误差影响下的扩展多站观测矢量;接着利用多个观测时隙内扩展多站观测矢量的信号子空间构造空时特征输入序列;然后设计基于CNN与BiLSTM混合神经网络的直接跟踪模型,通过训练实现对非圆目标的轨迹矢量直接估计.本文算法是从原始数据信号子空间中估计轨迹矢量的直接跟踪模式,相比传统“观测参数估计+滤波轨迹跟踪”的两步估计模式,具有更高的估计精度.由于本文算法在神经网络训练过程中学习到模型误差的信息,因此能够实现对多种误差的校正.仿真结果表明,本文算法较传统两步跟踪算法与现有直接跟踪算法均具有更高的轨迹估计精度,能够明显提升模型误差影响下多站协同跟踪的鲁棒性.

关键词：直接跟踪非圆信号模型误差卷积神经网络双向长短时记忆网络

基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法

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计算机科学 2024年第1期51卷 310-315页

作者：胡斌皓张建朋陈鸿昶郑州大学网络空间安全学院郑州450002 信息工程大学信息技术研究所国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略... 详细信息

随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。

关键词：知识图谱补全生成式对抗网络正类无标签学习负样本抽样

收发未精确同步条件下非相关多运动辐射源TOAs/FOAs协同定位方法

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电子学报 2024年第2期52卷 550-563页

作者：王鼎尹洁昕郑娜娥杨宾中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 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河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类... 详细信息

在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类观测误差的影响,本文针对非相关多运动辐射源定位场景,提出一种基于加权多维标度分析的TOAs/FOAs多辐射源协同定位方法.文中首先通过构造两组标量积矩阵推导定位关系式,然后基于一阶误差分析方法得到该关系式中的误差渐近统计特性,并进而构建联合定位与时钟同步误差校正的优化准则.针对此优化模型,本文提出一种基于正交投影矩阵数学性质的参数解耦合优化算法,可实现对多运动辐射源位置/速度参数与同步误差参数的分步估计,显著降低了参与优化迭代的变量维数.此外,文中还在收发未精确同步条件下推导TOAs/FOAs多辐射源协同定位模型的克拉美罗界,定量证明多辐射源协同定位可以带来性能增益,并且利用一阶误差分析以及正交投影矩阵数学性质证明新方法的渐近统计最优性.仿真实验结果验证所提出的协同定位方法的优越性.

关键词：协同定位到达时间到达频率时钟同步误差加权多维标度分析正交投影矩阵理论性能分析克拉美罗界

一种协同二维DOA和TDOA观测量的超视距短波辐射源定位新方法

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雷达学报 2024年

作者：王鼎尹洁昕高路张莉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院国家数字交换系统工程技术研究中心北京航天长征飞行器研究所

针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的... 详细信息

针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元6次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证本文新方法能够获得显著的协同增益。

关键词：短波辐射源到达角度到达时间差多项式求根克拉美罗界