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IntervalSketch:面向数据流的间隔项近似统计方法

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计算机科学 2024年第4期51卷 4-10页

作者：陈昕杨陈翰泽周嘉晟黄家卿余佳硕朱龙隆张栋福州大学计算机与大数据学院福州350108 泉城省实验室济南250100 福州大学至诚学院福州350002

流式数据库在数据库中的占比逐渐增加,在流式数据库的数据流中提取所需信息是一项重要任务。文中研究了数据流的间隔项,并将其应用到了网络场景中。其中间隔项指在数据流中以固定时间间隔到达的元素对,这是第一项在数据流中定义和统计... 详细信息

流式数据库在数据库中的占比逐渐增加,在流式数据库的数据流中提取所需信息是一项重要任务。文中研究了数据流的间隔项,并将其应用到了网络场景中。其中间隔项指在数据流中以固定时间间隔到达的元素对,这是第一项在数据流中定义和统计间隔项的工作。为了高效统计间隔项的top-K,提出了IntervalSketch。IntervalSketch首先基于模拟退火对数据流分块以加快统计速度,其次利用Sketch进行间隔项的存储,最后通过特征分组存储策略降低Sketch存储间隔项的空间开销,提升了统计间隔项的精度。IntervalSketch在两个真实数据集上进行了大量对比实验,实验结果表明,在同样内存的情况下,IntervalSketch明显优于基线方案,其中处理时间为基线方案的1/3~1/2,平均绝对误差、平均相对误差约为基线方案的1/3。

关键词： Sketch 数据库数据挖掘

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格上基于身份的变色龙签名方案

电子与信息学报 2024年第2期46卷 757-764页

作者：张彦华陈岩刘西蒙尹毅峰胡予濮郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满... 详细信息

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性以及签名者可拒绝性和不可抵赖性等。针对基于大整数分解或离散对数等数论难题的变色龙签名无法抵御量子计算机攻击,以及用户对公钥数字证书依赖的问题,该文给出了格上基于身份的变色龙签名(IBCS),新方案避免了已有方案存在的签名者无法拒绝指定验证者伪造的签名的安全性漏洞,并将最终签名的传输开销由平方级降为线性级;进一步地,针对变色龙签名在仲裁阶段不可传递性失效的问题,给出了格上抗消息暴露的基于身份的变色龙签名,新方案使得签名者能够在不暴露消息内容的条件下拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题,两个方案在随机预言机模型下是可证明安全的。

关键词：变色龙签名格基于身份的密码不可传递性抗消息暴露

关键信息基础设施内网网络安全渗透测试技术研究

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移动信息 2024年第7期46卷 219-221页

作者：陈奇飞周楠国家计算机网络应急技术处理协调中心福建分中心福州350002

文中分析了关键信息基础设施的网络安全现状,梳理了关键信息基础设施存在的网络安全问题。随后,研究了关键信息基础设施内网网络安全渗透测试技术,提出了网络安全渗透测试的具体流程,并设计了一种简易的自动化渗透测试平台模型。

关键词：关键信息基础设施渗透测试

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注意力机制下的多层次特征融合图像去雾算法

福州大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 7-13页

作者：连文杰叶少珍福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福州大学智能制造仿真研究院福建福州350108

提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征,再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合... 详细信息

提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征,再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合的损失函数,可以更好地保留细节特征.实验表明,该算法与其他去雾算法相比在峰值信噪比和结构相似度指标上得到一定的提高,去雾图像在主观视觉上取得了较好表现.

关键词：图像去雾注意力机制多层次特征融合

RBFRadar:基于可编程数据平面检测价值突发流

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计算机科学 2024年第4期51卷 48-55页

作者：吴艳妮周政演陈翰泽张栋福州大学计算机与大数据学院福州350108 泉城省实验室济南250100 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310013 福州大学至诚学院福州350002

在各种网络流量中,突发是一种常见且重要的流量模式。突发会增大网络时延并影响应用性能,因此对突发流的检测、分析和缓解对于提升网络性能和鲁棒性是有意义的。然而,当前基于逐次突发的检测方案存在显著的带宽开销和高用户负担问题。... 详细信息

在各种网络流量中,突发是一种常见且重要的流量模式。突发会增大网络时延并影响应用性能,因此对突发流的检测、分析和缓解对于提升网络性能和鲁棒性是有意义的。然而,当前基于逐次突发的检测方案存在显著的带宽开销和高用户负担问题。文中通过观察并分析多个场景下的突发流量特征,提出了价值突发流(Remarkable Burst Flow,RBF)检测,在降低带宽开销的同时,减少了传统突发检测中的密集手工劳动和专家经验要求,减轻了网络管理者的负担。RBFRadar是基于Sketch数据结构的框架,支持可编程数据平面上的RBF检测,在一段时间内观察流级别的突发性。该框架仅产生有限的内存占用和低时间复杂性,其原型可在PISA架构上实现。实验结果表明,在检测RBF的准确性方面,RBFRadar的F1分数是现有方案的5.6~23.4倍;在带宽开销方面,与基于逐次突发的检测方案相比,RBFRadar可降低84.62%~98.84%的带宽开销。

关键词：突发流检测 Sketch 网络测量可编程数据平面数据中心网络

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面向空天地一体化网络的切片划分与协作卸载

小型微型计算机系统 2024年

作者：王鹏飞郑霖睿于正欣苗旺陈哲毅福州大学计算机与大数据学院大数据智能教育部工程研究中心福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 兰卡斯特大学计算与通信学院埃克塞特大学计算机科学系

新兴的空天地一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Networks，SAGIN）赋予移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）更广泛的通信覆盖范围与更灵活的网络接入能力.然而，多样化的用户需求与低效的资源利用严重影响了SAGIN中计... 详细信息

新兴的空天地一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Networks，SAGIN）赋予移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）更广泛的通信覆盖范围与更灵活的网络接入能力.然而，多样化的用户需求与低效的资源利用严重影响了SAGIN中计算卸载的服务质量（Quality-of-Service，QoS）.现有研究工作大多针对静态环境或依赖系统先验知识，难以适应动态复杂的SAGIN环境.针对上述挑战，本文设计了一种新型的面向SAGIN的切片划分与协作卸载（Slice Partitioning and Collaborative Offloading，SPCO）框架.首先，提出了一种基于Transformer的切片资源划分方法，通过感知用户流量的变化趋势，实现高效的切片资源划分.接着，设计了一种基于改进深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的协作卸载与资源分配方法，通过应对Q值高估与高方差导致的难以收敛等问题，实现了通信和计算资源的合理分配以及异构平台的高效协作卸载.大量基于真实流量数据集的实验验证了SPCO的有效性.所提SPCO框架可有效增加服务商收益，且相较于其他基准方法可以取得更加优越的任务完成率与资源利用率.

关键词：空天地一体化网络网络切片协作卸载资源分配深度强化学习

基于多变量时空反转Transformer的边缘负载预测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：江庆南许浩然陈哲毅于正欣苗旺福州大学计算机与大数据学院大数据智能教育部工程研究中心福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 兰卡斯特大学计算与通信学院埃克塞特大学计算机科学系

作为边缘系统中的一项关键技术，负载预测直接影响着资源分配和系统性能。传统的负载预测方法在面对具有明显趋势或规律的负载时可获得令人满意的预测效果。然而，鉴于边缘环境的高动态性以及多维数据的高度复杂性，传统方法往往难以取... 详细信息

作为边缘系统中的一项关键技术，负载预测直接影响着资源分配和系统性能。传统的负载预测方法在面对具有明显趋势或规律的负载时可获得令人满意的预测效果。然而，鉴于边缘环境的高动态性以及多维数据的高度复杂性，传统方法往往难以取得精确高效的负载预测。同时，时空信息的引入对边缘负载预测所能带来的潜在价值也尚未得到充分研究。针对这些问题，本文提出了一种新型的基于多变量时空反转Transformer的边缘负载预测方法（Multi-variable Spatio-Temporal Inverted Transformer，MSTIT）。所提出的MSTIT方法设计了一种静态内容感知层用于提取边缘负载时序数据的多维变量特征，并提出一种可学习的位置嵌入提取边缘节点位置的全局信息并以此捕获时序数据中的空间特征。接着，通过引入序列反转从而更好地利用Transformer的自注意力机制来关联多个变量与融合时空信息。因此，MSTIT 方法能够高效地提取边缘负载的关键特征，并充分利用时空信息，从而实现对多维、高动态边缘负载的准确高效预测。基于真实的边缘负载数据集，通过大量的实验验证和分析，证明了所提出的 MSTIT 方法的有效性。实验结果表明，与其他基准方法相比，MSTIT 方法具有更高的预测精度，并且在不同的预测场景下均表现出优异的性能。

关键词：边缘计算负载预测特征提取时空信息自注意力机制

基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法

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信息安全学报 2024年第1期9卷 84-94页

作者：万巍石鑫魏金侠李畅龙春中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京101408 中国信息通信研究院北京100191

随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很... 详细信息

随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很多的网站漏洞。攻击者可以利用Web应用开发过程中的漏洞发起攻击,当Web应用受到攻击时会造成严重的数据泄露和财产损失等安全问题,因此Web安全问题一直受到学术界和工业界的关注。超文本传输协议(HTTP)是一种在Web应用中广泛使用的应用层协议。随着HTTP协议的大量使用,在HTTP请求数据中包含了大量的实际入侵,针对HTTP请求数据进行Web攻击检测的研究也开始逐渐被研究人员所重视。本文提出了一种基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法,针对每一条文本格式的HTTP请求数据,首先进行格式化处理得到既定的格式,结合使用Word2Vec方法和TextCNN模型将其转换成向量化表示形式;然后利用Stacking模型融合方法,将不同的子模型(使用配置不同尺寸过滤器的Text-CNN模型搭配不同的检测算法)进行融合搭建出Web攻击检测模型,与融合之前单独的子模型相比在准确率、召回率、F1值上都有所提升。本文所提出的Web攻击检测模型在公开数据集和真实环境数据上都取得了更加稳定的检测性能。

关键词：入侵检测 stacking 融合模型 web攻击

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标准模型下基于格的变色龙签名方案

电子与信息学报 2024年第7期46卷 3002-3009页

作者：张彦华陈岩刘西蒙尹毅峰胡予濮郑州轻工业大学计算机科学与技术学院郑州450001 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

作为一种比较理想的指定验证者签名,变色龙签名(CS)通过在签名算法中嵌入变色龙哈希函数(CHF)对消息进行散列,更简便地解决了签名的2次传递问题。在获得不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性、签名者可拒绝性以及不可抵赖... 详细信息

作为一种比较理想的指定验证者签名,变色龙签名(CS)通过在签名算法中嵌入变色龙哈希函数(CHF)对消息进行散列,更简便地解决了签名的2次传递问题。在获得不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性、签名者可拒绝性以及不可抵赖性等特性。针对基于大整数分解或离散对数等传统数论难题的CS无法抵御量子计算机攻击,以及随机预言机模型下可证明安全的数字签名方案在实际具体实现中未必安全的问题,该文给出了标准模型下基于格的变色龙签名;进一步地,针对签名者可拒绝性的获得需要耗费其较大的本地存储的问题,给出了标准模型下基于格的无需本地存储的变色龙签名,新方案彻底消除了签名者对本地签名库的依赖,使得签名者能够在不存储原始消息与签名的条件下辅助仲裁者拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题和差错学习问题,两个方案在标准模型下是可证明安全的。

关键词：变色龙签名格不可传递性标准模型无需本地存储