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基于预训练语言模型的机器翻译最新进展

计算机科学 2024年第S1期51卷 38-45页

作者：杨滨瑕罗旭东孙凯丽广西师范大学计算机科学与工程学院/软件学院广西桂林541004 教育区块链与智能技术教育部重点实验室广西桂林541004 广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004

自然语言处理涉及许多重要主题,其中之一是机器翻译。预训练语言模型,如BERT和GPT,是用于处理包括机器翻译在内的各种自然语言处理任务的先进方法。因此,许多研究人员使用预训练语言模型来解决机器翻译问题。为推动研究向前发展,首先概... 详细信息

自然语言处理涉及许多重要主题,其中之一是机器翻译。预训练语言模型,如BERT和GPT,是用于处理包括机器翻译在内的各种自然语言处理任务的先进方法。因此,许多研究人员使用预训练语言模型来解决机器翻译问题。为推动研究向前发展,首先概述了这一领域的最新进展,包括主要的研究问题和基于各种预训练语言模型的解决方案;其次比较了这些解决方案的动机、共性、差异和局限性;然后总结了训练这类机器翻译模型常用的数据集,以及评估这些模型的指标;最后讨论了进一步的研究方向。

关键词：自然语言处理机器翻译预训练语言模型 BERT GPT

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基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 261-270页

作者：张润莲潘兆轩李金林武小年韦永壮密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

基于深度学习的侧信道攻击需要针对密码算法的每一个密钥字节建模并训练,数据采集和模型训练开销大.针对该问题,提出一种基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击方法.为筛选具有良好泛化效果的密钥字节泄露数据进行数据聚合,以AES-128算... 详细信息

基于深度学习的侧信道攻击需要针对密码算法的每一个密钥字节建模并训练,数据采集和模型训练开销大.针对该问题,提出一种基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击方法.为筛选具有良好泛化效果的密钥字节泄露数据进行数据聚合,以AES-128算法为例,先基于16个密钥字节的泄露数据训练16个单密钥字节模型,分别实现对16个密钥字节的恢复;其次,设计一种打分机制评估各单密钥字节模型的泛化效果,通过得分排序筛选出对各密钥字节恢复效果最好的单密钥字节模型;最后,以筛选模型所对应的各密钥字节泄露数据集构建多源数据聚合模型进行训练,实现密钥恢复.实验测试结果表明,多源数据聚合模型具有良好的泛化效果,有效提高了密钥恢复的准确率和效率,降低了恢复密钥所需的能量迹数量,其在采集能量迹较少的情况下依然具有较好的攻击效果.

关键词：侧信道攻击神经网络打分机制数据聚合数据标签

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基于迹函数的negabent函数构造

电子与信息学报 2024年第1期46卷 335-343页

作者：赵海霞李文宇韦永壮桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室桂林541002 广西应用数学中心桂林541002 广西密码学与信息安全重点实验室桂林541002

Negabent函数是一种具有最优自相关性、较高非线性度的布尔函数,在密码学、编码理论及组合设计中都有着广泛的应用。该文基于有限域上的迹函数,将其与置换多项式相结合,提出两种构造negabent函数的方法。所构造的两类negabent函数均具备... 详细信息

Negabent函数是一种具有最优自相关性、较高非线性度的布尔函数,在密码学、编码理论及组合设计中都有着广泛的应用。该文基于有限域上的迹函数,将其与置换多项式相结合,提出两种构造negabent函数的方法。所构造的两类negabent函数均具备Tr_(1)^(k)(λx^(2^(k)+1))+Tr_(1)^(n)(ux)Tr_(1)^(n)(vx)+Tr_(1)^(n)(mx)Tr_(1)^(n)(dx)形式:构造方法1通过调整λ,u,v,m中的3个参数来获得negabent函数,特别地,当λ≠1时,能得到(2^(n-1)-2)(2^(n)-1)(2^(n)-4)个negabent函数;构造方法2通过调整λ,μ,v,m,d中的4个参数来获得negabent函数,特别地,当λ≠1时,至少能够得到2^(n-1)[(2^(n-1)-2)(2^(n-1)-3)+2^(n-1)-4]个negabent函数。

关键词： Negabent函数迹函数置换多项式

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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提示学习启发的无监督情感风格迁移研究

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 146-155页

作者：蔡国永李安庆桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

文本样式迁移是在保留文本内容信息的同时移植具有某种所需样式属性的文本生成任务。为了提高在非平行样式语料下的迁移质量,提出了一种指导填充掩码模型将句子重写为目标样式的新方法。该方法总体上基于“删除-检索-生成”样式迁移框架... 详细信息

文本样式迁移是在保留文本内容信息的同时移植具有某种所需样式属性的文本生成任务。为了提高在非平行样式语料下的迁移质量,提出了一种指导填充掩码模型将句子重写为目标样式的新方法。该方法总体上基于“删除-检索-生成”样式迁移框架,但采用大型无监督预训练语言模型和Transformer架构。根据Transformer的工作机理,改进了从源语句中筛选样式属性的方法,通过提示学习方法挖掘预训练模型的内部知识以实现对目标样式词的生成。在两个情感基准数据集上的实验表明,该方法在文本样式迁移任务上明显优于现有的编辑类方法,综合指标的相对分数平均提高了14%以上。

关键词：文本生成文本样式迁移情感迁移提示学习 Transformer

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基于深度学习的拟态裁决方法研究

通信学报 2024年第2期45卷 79-89页

作者：杨晓晗程国振刘文彦张帅郝兵信息工程大学信息技术研究所河南郑州450002 网络空间安全教育部重点实验室河南郑州450000 嵩山实验室河南郑州450046

针对软硬件差异化容易导致拟态裁决结果不一致所造成的假阳现象被误认为网络攻击的问题,提出了一种基于深度学习的拟态裁决方法。通过构建无监督的自编码-解码深度学习模型,挖掘不同执行体输出多样化正常响应数据的深度语义特征,分析归... 详细信息

针对软硬件差异化容易导致拟态裁决结果不一致所造成的假阳现象被误认为网络攻击的问题,提出了一种基于深度学习的拟态裁决方法。通过构建无监督的自编码-解码深度学习模型,挖掘不同执行体输出多样化正常响应数据的深度语义特征,分析归纳其统计规律,并通过设计基于离线学习-在线裁决联动的训练机制和基于反馈优化机制来解决假阳现象,从而准确检测网络攻击,提高目标系统的安全弹性。鉴于软硬件差异导致正常响应数据间的统计规律已被深度学习模型理解掌握,因此不同执行体间拟态裁决结果将保持一致,即目标系统处于安全状态。一旦目标系统受到网络攻击,执行体的响应数据将偏离深度学习模型的统计规律,致使拟态裁决结果不一致,即目标系统存在潜在安全威胁。实验结果表明,所提方法的检测性能显著优于主流的拟态裁决方法,且平均预测准确度提升了14.89%,有利于将该方法集成到真实应用的拟态化改造来增强系统的防护能力。

关键词：拟态防御主动防御拟态裁决深度学习离线训练-在线裁决

基于GPU的大状态密码S盒差分性质评估方法

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计算机应用 2024年

作者：张润莲张密武小年舒瑞广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学)

大状态的密码S盒能够为对称密码算法提供更好的混淆性，但对大状态S盒的性质评估开销巨大。为高效评估大状态密码S盒的差分性质，提出基于GPU并行计算的大状态密码S盒差分性质评估方法。该方法基于现有的差分均匀度计算方法，针对16比特... 详细信息

大状态的密码S盒能够为对称密码算法提供更好的混淆性，但对大状态S盒的性质评估开销巨大。为高效评估大状态密码S盒的差分性质，提出基于GPU并行计算的大状态密码S盒差分性质评估方法。该方法基于现有的差分均匀度计算方法，针对16比特S盒的差分均匀度和32比特S盒的差分性质，分别设计GPU并行方案，通过优化GPU并行粒度和负载均衡提高了核函数和GPU的执行效率，并降低了计算时间。测试结果表明，相较于现有的CPU方法和GPU并行方法，所提方法实现大状态S盒差分性质评估的计算时间大大降低，提高了对大状态S盒差分性质的评估效率，对16比特S盒差分均匀度的计算时间约0.3 min；对32比特S盒的单个输入差分的最大输出差分概率计算时间约5 min，对它的差分性质计算时间约2.6 h。

关键词：密码S盒差分密码分析差分均匀度最大输出差分概率 GPU并行计算

基于SAT的GRANULE算法不可能差分分析

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计算机应用 2024年第3期44卷 797-804页

作者：武小年匡晶张润莲李灵琛广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

基于布尔可满足性问题(SAT)的自动化搜索方法可以直接刻画与、或、非、异或等逻辑运算,从而建立更高效的搜索模型。为更高效地评估GRANULE算法抵抗不可能差分攻击的能力,首先,基于S盒差分分布表性质优化S盒差分性质刻画的SAT模型;其次,... 详细信息

基于布尔可满足性问题(SAT)的自动化搜索方法可以直接刻画与、或、非、异或等逻辑运算,从而建立更高效的搜索模型。为更高效地评估GRANULE算法抵抗不可能差分攻击的能力,首先,基于S盒差分分布表性质优化S盒差分性质刻画的SAT模型;其次,对GRANULE算法建立基于比特的不可能差分区分器的SAT模型,通过求解模型得到多条10轮GRANULE算法的不可能差分区分器;再次,针对不可能差分区分器,给出改进的SAT自动化验证方法并验证;最后,将得到的区分器往前和往后各扩展3轮,对GRANULE-64/80算法发起16轮的不可能差分攻击,通过该攻击可以恢复80比特主密钥,时间复杂度为251.8次16轮加密,数据复杂度为241.8个选择明文。与表现次优的对GRANULE算法不可能差分分析的方法相比,所得到的区分器轮数和密钥恢复攻击轮数都提高了3轮,且时间复杂度、数据复杂度都进一步下降。

关键词： GRANULE算法布尔可满足性问题不可能差分区分器差分分布表自动化验证

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隐式信息流重组粒度与污点传播能力判别

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1512-1520页

作者：唐成华杜征关晓龙强保华桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 广西云计算与大数据协同创新中心广西桂林541004

污点分析中的隐式信息流由于其通过控制流传播污点的特性导致许多基于数据流的污点分析技术无效或分析效率低.本文提出了一种简洁有效的基于重组粒度的隐式信息流污点传播能力判别方法.通过预定义重组链构建规则,并基于程序切片和控制... 详细信息

污点分析中的隐式信息流由于其通过控制流传播污点的特性导致许多基于数据流的污点分析技术无效或分析效率低.本文提出了一种简洁有效的基于重组粒度的隐式信息流污点传播能力判别方法.通过预定义重组链构建规则,并基于程序切片和控制依赖关系给出了隐式信息重组链构建算法,在重组链各端点的信息重组粒度计算的基础上,获得隐式信息流的重组粒度及重组比值,能判别其污点传播能力.此外,实验开发了一个包含15个隐式信息流代码段的隐式信息流测试集IIF-Bench,并用来验证了判别方法的有效性和良好独立性,使其易于作为扩展添加至其它静态污点分析方法中从而实现隐式信息流分析的能力.

关键词：污点分析隐式信息流控制流分析静态分析重组粒度

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