检索结果-南通市图书馆

计算机教育 2007年第1S期 22-27页

作者：杜瑞颖张焕国彭国军黄传河傅杰武汉大学计算机学院

随着社会对人才的知识、能力、技能等综合素质的要求不断提高，实践教学越来越受到重视。教育部教高[2001]4号文件明确指出：“实践教学对于提高学生的综合素质、培养学生的创新精神与实践能力具有特殊作用”。

关键词：实践教学体系信息安全专业武汉大学综合素质实践能力创新精神教育部学生

武汉大学信息安全学科建设与人才培养的探索与实践

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计算机教育 2007年第12S期 53-57页

作者：张焕国王丽娜黄传河杜瑞颍傅建明武汉大学计算机学院湖北武汉430079

本文回顾了武汉大学创建信息安全本科专业、信息安全硕士点、博士点和博后产业基地历程,总结武汉大学信息安全学科建设和人才培养中的一些体会。

关键词：信息安全学科建设人才培养

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武汉大学:信息安全人才培养现状与问题

中国教育网络 2014年第9期 41-43页

作者：张焕国杜瑞颖武汉大学计算机学院

虽然我国已经建立80多个信息安全专业,但是这些专业也都是依托在其他学科下设立的。由于依托学科基础不同,方向各异,内容混乱,相互挚肘,导致培养人才的知识和能力结构不合理,很难保证培养质量。没有信息化就没有国家现代化,没有信息安... 详细信息

虽然我国已经建立80多个信息安全专业,但是这些专业也都是依托在其他学科下设立的。由于依托学科基础不同,方向各异,内容混乱,相互挚肘,导致培养人才的知识和能力结构不合理,很难保证培养质量。没有信息化就没有国家现代化,没有信息安全就没有国家安全。发展我国信息技术与产业,建设网络强国,确保国家信息安全,是我国的重大战略目标。实现这一战略目标,关键是人才。而谈到人才培养,教育是基础。2001年武汉大学创建了我国第一个信息安全本科专业。如今,全国已有80多所高校建立了信息安全专业。因此。

关键词：信息安全人才培养现状我国信息技术战略目标系统安全可信计算技术国家安全信息内容操作系统

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UEFI的启发式逆向分析与模糊测试方法

软件学报 2024年第8期35卷 3577-3590页

作者：林欣康顾匡愚赵磊空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

统一可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)作为新一代固件接口标准,广泛应用于现代计算机系统,但其漏洞可能引发严重安全威胁.为了减少UEFI漏洞引发的安全问题,需要进行漏洞检测.而第三方安全测试场景下的模糊... 详细信息

统一可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)作为新一代固件接口标准,广泛应用于现代计算机系统,但其漏洞可能引发严重安全威胁.为了减少UEFI漏洞引发的安全问题,需要进行漏洞检测.而第三方安全测试场景下的模糊测试是检测的主要手段.但符号信息的缺失影响了测试效率.提出了一种启发式的UEFI逆向分析方法,恢复固件中的符号信息,改进模糊测试并实现了原型系统Re UEFuzzer.通过对来自4个厂商的525个EFI文件进行测试,证明了逆向分析方法的有效性.Re UEFuzzer可以提升函数测试覆盖率,并在测试过程中发现了一个零日漏洞,已报告给国家信息安全漏洞共享平台以及公共漏洞和暴露系统.实验证明,该方法在UEFI漏洞检测方面具有有效性,可以为UEFI安全提供一定的保障.

关键词：统一可扩展固件接口逆向工程模糊测试静态程序分析固件安全

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基于篇章级语义图的对话一致性检测

数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 18-28页

作者：李霏邓凯方范茂慧滕冲姬东鸿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430072

【目的】通过融合包含共指链以及抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,提高对话一致性检测的准确性。【方法】首先,利用预训练语言模型BERT编码对话上下文和知识库;其次,构建包含共指链和抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义... 详细信息

【目的】通过融合包含共指链以及抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,提高对话一致性检测的准确性。【方法】首先,利用预训练语言模型BERT编码对话上下文和知识库;其次,构建包含共指链和抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,利用多关系图卷积神经网络捕获语义图中的语义信息;最后,构建多个分类器预测多种对话不一致现象。【结果】基于CI-ToD基准数据集,与现有对话不一致检测模型进行实验对比,本文模型在F1值或准确率指标上较之前的最优模型取得0.01以上的提升。【局限】所提模型不能很好地处理对话中存在的共指实体省略问题。【结论】融合共指链以及抽象语义表示等多种类别的语义信息能够有效提升对话一致性检测的效果。

关键词：对话系统一致性检测共指链抽象语义表示图卷积神经网络

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区块链扩展技术现状与展望

软件学报 2024年第2期35卷 828-851页

作者：陈晶杨浩何琨李凯加梦杜瑞颖空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学国家网络安全学院) 湖北武汉430072

近年来,区块链技术引起广泛关注,其作为一种分布式账本技术,由于具备开放性、透明性和不可篡改性,已经被应用到诸多领域.但随着用户数量和访问需求的大幅增加,现有区块链体系结构可扩展性不足导致的性能瓶颈,制约了区块链技术的应用和推... 详细信息

近年来,区块链技术引起广泛关注,其作为一种分布式账本技术,由于具备开放性、透明性和不可篡改性,已经被应用到诸多领域.但随着用户数量和访问需求的大幅增加,现有区块链体系结构可扩展性不足导致的性能瓶颈,制约了区块链技术的应用和推广,如何解决可扩展性问题已成为学术界和工业界关注的热点.对已有的区块链扩展方案进行分析和总结.首先,介绍区块链基本概念和可扩展性问题的由来,定义可扩展性问题并提出衡量可扩展性的指标.其次,给出分类框架,将现有方案按网络扩展、链上扩展、链下扩展3大类进行介绍,通过对不同的区块链可扩展性方案进行分析,比较各自的技术特点并归纳优缺点.最后,对亟待解决的开放性问题进行讨论,展望区块链技术未来趋势.

关键词：区块链可扩展性交易吞吐量区块链体系结构区块链共识

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基于随机平滑的通用黑盒认证防御

计算机学报 2024年第3期47卷 690-702页

作者：李瞧陈晶张子君何琨杜瑞颖汪欣欣空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络安全学院武汉430079 武汉大学日照信息研究院山东日照276800 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心武汉430079

近年来,基于深度神经网络(DNNs)的图像分类模型在人脸识别、自动驾驶等关键领域得到了广泛应用,并展现出卓越的性能.然而,深度神经网络容易受到对抗样本攻击,从而导致模型错误分类.为此,提升模型自身的鲁棒性已成为一个主要的研究方向.... 详细信息

近年来,基于深度神经网络(DNNs)的图像分类模型在人脸识别、自动驾驶等关键领域得到了广泛应用,并展现出卓越的性能.然而,深度神经网络容易受到对抗样本攻击,从而导致模型错误分类.为此,提升模型自身的鲁棒性已成为一个主要的研究方向.目前大部分的防御方法,特别是经验防御方法,都基于白盒假设,即防御者拥有模型的详细信息,如模型架构和参数等.然而,模型所有者基于隐私保护的考虑不愿意共享模型信息.即使现有的黑盒假设的防御方法,也无法防御所有范数扰动的攻击,缺乏通用性.因此,本文提出了一种适用于黑盒模型的通用认证防御方法.具体而言,本文首先设计了一个基于查询的无数据替代模型生成方案,在无需模型的训练数据与结构等先验知识的情况下,利用查询和零阶优化生成高质量的替代模型,将认证防御场景转化为白盒,确保模型的隐私安全.其次,本文提出了基于白盒替代模型的随机平滑和噪声选择方法,构建了一个能够抵御任意范数扰动攻击的通用认证防御方案.本文通过分析比较原模型和替代模型在白盒认证防御上的性能,确保了替代模型的有效性.相较于现有方法,本文提出的通用黑盒认证防御方案在CIFAR10数据集上的效果取得了显著的提升.实验结果表明,本文方案可以保持与白盒认证防御方法相似的效果.与之前基于黑盒的认证防御方法相比,本文方案在实现了所有L p的认证防御的同时,认证准确率提升了20%以上.此外,本文方案还能有效保护原始模型的隐私,与原始模型相比,本文方案使成员推理攻击的成功率下降了5.48%.

关键词：深度神经网络认证防御随机平滑黑盒模型替代模型

同方期刊数据库

ConvUCaps:基于卷积胶囊网络的医学图像分割模型

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 258-266页

作者：邓希泉陈刚武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了... 详细信息

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了一种有效的建模图像的局部与整体关系的方法,可以用更少的参数取得好的性能。但原始的胶囊网络并没有充分考虑图像局部特征的粒度问题,将其应用在医学图像分割领域还需进一步改造。因此,提出一种将U-Net和胶囊网络相结合的医学图像分割模型ConvUCaps。该模型对U-Net的编码器部分进行改进,使用卷积模块学习不同尺度的局部特征,然后通过胶囊模块学习高层特征,并建模局部与整体之间的关系。实验结果表明,相比U-Net、UNet++、SegCaps、Matwo-CapsNet网络,ConvUCaps提高了分割精度和收敛速度,同时,与单纯基于胶囊网络的分割模型相比,显著减少了推理时间。

关键词：医学图像分割卷积神经网络 U-Net网络胶囊网络

车辆群智感知中激励驱动的车辆选择与调度方法

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2213-2228页

作者：王振宁曹越江恺林海周欢武汉大学国家网络安全学院武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 武汉430072 西北工业大学计算机学院西安710129

车辆群智感知旨在利用智能车辆配备的车载传感器和计算资源,收集一系列区域的感知数据.目前,根据车辆轨迹是否可更改,通常可将感知车辆分为机会型车辆和参与型车辆.其中,机会型车辆轨迹路线固定,不可随意更改.而参与型车辆轨迹路线可根... 详细信息

车辆群智感知旨在利用智能车辆配备的车载传感器和计算资源,收集一系列区域的感知数据.目前,根据车辆轨迹是否可更改,通常可将感知车辆分为机会型车辆和参与型车辆.其中,机会型车辆轨迹路线固定,不可随意更改.而参与型车辆轨迹路线可根据现实需求进行更改.因此,如何选择合适的机会型车辆完成感知任务,以及如何规划参与型车辆的轨迹是一项挑战性研究问题.这里,以2种类型感知车辆的不同移动特性为出发点,通过群智感知平台(CSP)管理2种类型的车辆,并分别针对机会型车辆和参与型车辆解决不同的问题.首先,针对机会型车辆,需选择特定的车辆集合,以完成感知任务并最小化CSP开销.为解决此问题,提出一项基于反向拍卖的激励机制以选择开销最小的车辆集合完成感知任务,主要包括获胜车辆选择和报酬支付2个阶段,同时验证了所提方法可保证机会型车辆的个体合理性和真实性;其次,针对参与型车辆,需通过CSP调度以规划每个参与型车辆的轨迹,执行感知任务并最小化CSP的开销.为解决此问题,提出一项基于深度强化学习的方法以调度车辆行驶轨迹,为车辆分配不同的感知任务.此外,在最小化CSP开销的同时,还考虑感知任务执行的公平性问题,引入感知公平指数以确保不同子区域感知任务完成的均衡性.最后,基于真实世界数据集的广泛评估表明,所提方法效果良好,并优于其他基准方案.

关键词：车辆群智感知机会型车辆感知参与型车辆感知公平性反向拍卖深度强化学习

维普期刊数据库评论

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基于引导扩散模型的自然对抗补丁生成方法

电子学报 2024年第2期52卷 564-573页

作者：何琨佘计思张子君陈晶汪欣欣杜瑞颖武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430072 武汉大学日照信息技术研究院山东日照276800 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

近年来,物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁,没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别,因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者... 详细信息

近年来,物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁,没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别,因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者发现.为了解决这个问题,本文提出了一种基于引导的扩散模型的自然对抗补丁生成方法.具体而言,本文通过解析目标检测器的输出构建预测对抗补丁攻击成功率的预测器,利用该预测器的梯度作为条件引导预训练的扩散模型的逆扩散过程,从而生成自然度更高且保持高攻击成功率的对抗补丁.本文在数字世界和物理世界中进行了广泛的实验,评估了对抗补丁针对各种目标检测模型的攻击效果以及对抗补丁的自然度.实验结果表明,通过将所构建的攻击成功率预测器与扩散模型相结合,本文的方法能够生成比现有方案更自然的对抗补丁,同时保持攻击性能.

关键词：目标检测对抗补丁扩散模型对抗样本对抗攻击深度学习