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高精度可扩展的密态隐私保护语音分类

计算机科学与探索 2024年

作者：王雷蕾宋考张媛媛毕仁万熊金波福建省网络安全与密码技术重点实验室福建师范大学福建师范大学计算机与网络空间安全学院

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战，提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。首先，设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议，因避免使用昂贵的自举操作，可... 详细信息

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战，提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。首先，设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议，因避免使用昂贵的自举操作，可有效提升深层次密文乘法的计算效率，从而使得方案可扩展到更深层次的神经网络；基于上述架构设计安全指数、安全倒数以及安全比较等安全非多项式协议，相较于多项式近似拟合非多项式运算的方法，在提高计算精度的同时，降低了计算开销。其次，安全实现卷积层、ReLU层、平均池化层、全连接层、Softmax层等PPSC方案的基本模块，确保语音数据、语音模型和中间计算结果的隐私性。最后，从有效性和安全性等维度对PPSC方案进行了详尽的理论分析，证明安全乘法协议在更深层次的乘法运算中具有更高的运算效率。在Speech Command Database语音数据集上的实验结果表明，PPSC方案可以在保护数据和模型参数隐私的情况下实现有效的语音分类，其准确率相比于HEKWS方案提高3.57%。

关键词：全同态加密隐私保护两方协同语音分类安全计算协议

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结构化加密图的最短路径查询

信息安全学报 2024年第4期9卷 79-94页

作者：潘瑛颖陈兰香福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350117

随着云计算的快速发展,数据用户将大量图数据外包给云以节约存储和管理成本。然而,外包数据的安全隐私问题是云计算面临的一大挑战。由于云是半诚实的,为保护敏感信息的隐私安全,数据拥有者希望在将图数据外包给云服务器之前对其加密,... 详细信息

随着云计算的快速发展,数据用户将大量图数据外包给云以节约存储和管理成本。然而,外包数据的安全隐私问题是云计算面临的一大挑战。由于云是半诚实的,为保护敏感信息的隐私安全,数据拥有者希望在将图数据外包给云服务器之前对其加密,同时保留对加密的图数据进行查询和处理的能力。最短路径查询查找图中给定两节点之间的最短路径,是图应用中最基础的查询类型之一。目前已有许多研究者提出一系列高效的方案,以支持加密图上近似或精确最短距离查询、约束最短距离查询和top-k最近关键字查询,但支持最短路径查询的方案较少,且已有方案的存储与时间开销较大。本文提出一种支持在加密图上进行两节点间最短路径查询的结构化加密图方案。在本方案中,我们基于2-Hop标签技术构造支持有向图上最短路径查询的标签索引并加密,然后将加密的标签外包给云服务器。利用改进的保序编码算法编码距离值,实现加法运算和值的比较,提高最短路径查询的效率。在查询阶段,通过递归式地计算两节点间最短路径上的第一条边和最后一条边,最终输出完整的最短路径。安全性和性能分析证明本文方案是安全有效的,能以较小的存储和较高的查询效率实现两节点间的最短路径查询并保护图数据的隐私。

关键词：云计算图加密结构化加密最短路径查询

基于脆弱指纹的深度神经网络模型完整性验证框架

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计算机应用 2024年

作者：林翔金彪尤玮婧姚志强熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学)

预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击，导致它的完整性被破坏。针对这一问题，提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先，提出一种无先验知识的模型复制... 详细信息

预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击，导致它的完整性被破坏。针对这一问题，提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先，提出一种无先验知识的模型复制框架，FFWAS为每一位用户创建独立的模型副本；其次，利用黑盒方法在模型边界放置脆弱指纹触发集。若模型发生修改，边界发生变化，触发集将被错误分类；最后，用户借助模型副本上的脆弱指纹触发集对模型的完整性进行验证。若触发集识别率低于预设阈值，则意味着模型完整性已被破坏。基于MINST和CIFAR10两种公开数据集对FFWAS的有效性和脆弱性进行实验分析。实验结果表明，在微调和剪枝攻击下，FFWAS的指纹识别率相较于完整模型均明显下降并低于设定阈值。与基于模型唯一性和脆弱签名的深度神经网络认证框架（DeepAuth）相比，FFWAS的触发集与原始样本的相似性分别提高约21%和15%，具有更好的隐蔽性。

关键词：神经网络预训练模型脆弱指纹模型完整性黑盒模型

基于水印技术的深度神经网络模型知识产权保护

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2587-2606页

作者：金彪林翔熊金波尤玮婧李璇姚志强福建师范大学计算机与网络空间安全学院阳光学院人工智能学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学)

构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）.保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模... 详细信息

构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）.保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数据要素价值的珍视.然而，DNN模型容易受到恶意用户的盗取、篡改和非法传播等攻击，如何有效保护其知识产权已成为学术研究的前沿热点与产业亟需攻克的难题.不同于现有相关综述，聚焦DNN模型水印的应用场景，从用于模型版权声明的鲁棒模型水印和用于模型完整性验证的脆弱模型水印2个维度出发，着重评述基于水印技术的DNN模型知识产权保护方法，探讨不同方法的特点、优势及局限性.同时，详细阐述DNN模型水印技术的实际应用情况.最后，在提炼各类方法共性技术的基础上，展望DNN模型知识产权保护的未来研究方向.

关键词：深度神经网络知识产权数据要素鲁棒模型水印脆弱模型水印

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基于角度的图神经网络高维数据异常检测方法

计算机工程 2024年第3期50卷 156-165页

作者：王俊赖会霞万玥张仕福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350117 福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室福建福州350117

在高维数据空间中,数据大都处于高维空间边缘且分布十分稀疏,由此引起的“维度灾难”问题导致现有异常检测方法无法保证异常检测精度。为解决该问题,提出一种基于角度的图神经网络高维数据异常检测方法A-GNN。首先通过数据空间的均匀采... 详细信息

在高维数据空间中,数据大都处于高维空间边缘且分布十分稀疏,由此引起的“维度灾难”问题导致现有异常检测方法无法保证异常检测精度。为解决该问题,提出一种基于角度的图神经网络高维数据异常检测方法A-GNN。首先通过数据空间的均匀采样和初始训练数据的扰动来扩充用于训练的数据;然后利用k近邻关系构造训练数据的k近邻关系图,并以k近邻元素距离加权角度的方差作为近邻关系图节点的初始异常因子;最后通过训练图神经网络模型,实现节点间的信息交互,使得相邻节点能够互相学习,从而进行有效的异常评估。在6个自然数据集上将A-GNN方法与9种典型异常检测方法进行实验对比,结果表明:A-GNN在5个数据集中取得了最高的AUC值,其能够大幅提升各种维度数据的异常检测精度,在一些“真高维数据”上异常检测的AUC值提升达40%以上;在不同k值下与3种基于k近邻的异常检测方法相比,A-GNN利用图神经网络节点间的信息交互能有效避免k值对检测结果的影响,方法具有更强的鲁棒性。

关键词：异常检测基于角度的异常评估图神经网络高维数据 k近邻

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背景知识增强的多特征融合谣言检测方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：林兴澎李家印徐瑞阳许力福建省网络安全与密码技术重点实验室福建师范大学计算机与网络空间安全学院

在线社交媒体的普及为人们通信带来便利，但也为谣言滋生创造条件，设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定。已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言，这些方法在长期谣言检测具有优越性能，但应对早期谣... 详细信息

在线社交媒体的普及为人们通信带来便利，但也为谣言滋生创造条件，设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定。已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言，这些方法在长期谣言检测具有优越性能，但应对早期谣言检测的效果不佳。针对这些方法无法在谣言传播早期获得丰富信息的问题，本文提出了一种背景知识增强的多特征融合谣言检测方法来提高早期谣言检测性能。首先，从知识图谱和维基百科中挖掘谣言背景知识并建立知识关联图来补充源推文的语义信息；其次，为了解决现有方法难以学习具有不同差异性噪声的谣言传播表示的问题，本文设计了一种基于加性注意力和点积注意力的图神经网络结构对谣言进行插值学习；最后，将知识关联图、谣言传播-扩散图以及社交图的表示进行结合，构建出具有多通道输入的谣言检测器架构，从而实现早期谣言的精准分类。实验结果表明，本文方法在3个公开数据集上的准确率分别达到了87.3、90.4%和87.0%，与其它对比方法相比，具有更高的早期谣言检测准确率和长期谣言检测准确率。

关键词：社交媒体谣言检测图神经网络知识图谱

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面向Web3的SM2私钥保护方案

软件学报 2024年

作者：张福泰张杰福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 西交利物浦大学智能工程学院

为解决用户私钥安全问题,将秘密共享方法与边缘计算模式相结合,提出一种面向用户的、实用的私钥保护框架,并基于此框架设计针对国密SM2公钥密码的私钥保护方案,将用户的SM2私钥通过秘密共享分成两个私钥份额,分别由用户设备和边缘服务... 详细信息

为解决用户私钥安全问题,将秘密共享方法与边缘计算模式相结合,提出一种面向用户的、实用的私钥保护框架,并基于此框架设计针对国密SM2公钥密码的私钥保护方案,将用户的SM2私钥通过秘密共享分成两个私钥份额,分别由用户设备和边缘服务器持有.当用户使用Web3应用服务需要执行公钥密码算法时,用户设备和边缘服务器利用各自的私钥份额协同执行两方分布式SM2公钥密码算法,在无需恢复原始私钥的情况下完成密码运算.当用户设备或边缘服务器之一遭到攻击后,用户通过份额更新算法更新私钥份额,从而使存在泄漏风险的份额失效.实验测试结果表明,新方案的计算时长在现实环境中常用设备(手机、笔记本电脑)可接受的范围内.

关键词：泄漏容忍私钥保护密钥管理 SM2 边缘计算

支持即时属性间接撤销和用户追踪的CP-ABE方案

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1521-1528页

作者：张小梅陈建伟谢金宏王姝妤福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350117

针对传统密文策略的属性基加密(CP-ABE)方案中存在非即时的属性撤销以及不可靠的恶意用户追踪问题,提出了一种支持高效的属性间接撤销和白盒追踪的细粒度CP-ABE方案.首先,以有序二元决策图作为访问控制结构,基于椭圆曲线加密算法设计密... 详细信息

针对传统密文策略的属性基加密(CP-ABE)方案中存在非即时的属性撤销以及不可靠的恶意用户追踪问题,提出了一种支持高效的属性间接撤销和白盒追踪的细粒度CP-ABE方案.首先,以有序二元决策图作为访问控制结构,基于椭圆曲线加密算法设计密文策略的属性基加密方案,并将变色龙哈希算法集成到区块链中,实现即时属性间接撤销.进一步,将关联用户身份ID和密钥的参数存储在追踪列表中,构建新的追踪算法,并将追踪列表上传至区块链,确保恶意用户无法抵赖其非法行为.特别地,采用云服务器存储不变密文和区块链存储策略密文这一双重密文存储模式,有效实现数据存储和用户细粒度访问控制管理之间的解耦.安全性分析证明所提方案在IND-CPA安全模型下是安全的,并能够抗合谋攻击;性能分析表明所提方案相比于其他方案在计算性能上更适合资源受限的终端设备.

关键词：云计算属性基加密属性撤销用户追踪有序二元决策图

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基于区块链的智能电网隐私保护数据聚合方案

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1343-1350页

作者：陈秀强王峰毛国君贺文武黄晨东福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350007

为解决电力用户用电数据隐私泄露的问题,提出一种基于区块链的智能电网隐私保护数据聚合方案。每个智能电表分别使用Okamoto-Uchiyama加密算法和双线性聚合签名算法对用电数据进行处理,将其上传至区块链主节点。区块链主节点负责验证签... 详细信息

为解决电力用户用电数据隐私泄露的问题,提出一种基于区块链的智能电网隐私保护数据聚合方案。每个智能电表分别使用Okamoto-Uchiyama加密算法和双线性聚合签名算法对用电数据进行处理,将其上传至区块链主节点。区块链主节点负责验证签名并聚合数据后将其存入区块链。电力公司从链上获取聚合数据。由于区块链主节点可能为了节省计算资源而不验证用户签名,发起懒惰攻击,引入可选性检验阶段,避免这种攻击。安全分析和性能评估表明,所提方案具有较好的安全性,能够以较低计算代价取得更优整体性能。

关键词：智能电网区块链加密算法签名算法隐私保护数据聚合懒惰攻击