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西北工业大学网络空间安全学院参与承担首个处理器芯片硬件安全国家重点研发计划项目

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信息网络安全 2022年第1期 95-95页

近日,科技部公示了2021年国家重点研发计划"网络空间安全治理"重点专项拟立项项目名单,"纳米级芯片硬件安全综合评估关键技术研究"项目由国家计算机网络应急技术处理协调中心(CNCERT)牵头,清华大学、西北工业大学、中国科学院微电子研... 详细信息

近日,科技部公示了2021年国家重点研发计划"网络空间安全治理"重点专项拟立项项目名单,"纳米级芯片硬件安全综合评估关键技术研究"项目由国家计算机网络应急技术处理协调中心(CNCERT)牵头,清华大学、西北工业大学、中国科学院微电子研究所、天津大学和广州大学等本领域优势团队以及飞腾、龙芯、南创等国产处理器和EDA工具方面的领军企业联合承担。西北工业大学网络空间安全学院承担了该项目的一个课题。

关键词：网络空间安全处理器芯片硬件安全微电子研究所国家重点研发计划立项项目中国科学院领军企业

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西北工业大学网络空间安全学院刘家佳教授团队获IEEE ICC 2023最佳论文奖

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信息网络安全 2023年第7期23卷 111-111页

通信领域会议IEEE International Conference on Communications (IEEE ICC)于2023年5月28日至6月1日在意大利罗马举行。西北工业大学网络空间安全学院刘家佳教授团队的研究成果“Joint Optimization of Energy and Delay in Task Offloading Process of Electric Connected Vehicles”在众多论文中脱颖而出，获得了本次大会最佳论文奖。西北工业大学为该论文的唯一署名单位，论文作者分别为西北工业大学网络空间安全学院研究生裘坚，及其导师毛伯敏教授和团队负责人刘家佳教授。

关键词：

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基于信息表征增强的空间弱小目标检测方法

计算机学报 2025年

作者：范铭楷薛丹娜闫庆森朱宇孙瑾秋张艳宁西北工业大学计算机学院西北工业大学航天学院

基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展，已被广泛应用于多个领域。然而，目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比，空间目标检测面临着独特的挑战：首先，由于拍摄距离极远，空间目标在... 详细信息

基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展，已被广泛应用于多个领域。然而，目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比，空间目标检测面临着独特的挑战：首先，由于拍摄距离极远，空间目标在图像中通常仅呈现为包含少量像素的弱小光斑，缺乏清晰的形状和颜色特征；另外，复杂的空间环境以及设备因素会导致图像中存在各种噪声，例如杂散光引起的明亮背景、相机因素导致的热像素噪声；最后，视场中密集的恒星会导致在空间图像中容易出现部分光斑相互粘连的情况。上述难点无疑增加了空间目标检测的难度。本文提出了一种基于信息表征增强的无锚框空间弱小目标检测方法，该方法通过设计端到端卷积神经网络模型，能够实现同时对空间弱小目标检测和质心定位。针对目标弱小、背景噪声干扰的问题，我们首先设计了跨空间-通道注意力模块和压缩-激励的多尺度特征融合模块，提升模型对含噪图像中弱小目标的有效信息关注度，从而提高噪声背景下目标的检测能力；在此基础上，为了进一步解决光斑粘连的问题，我们引入了基于密度图的损失函数，通过使模型更加直接地学习图像中目标的整体空间分布与数量信息，以此使模型掌握粘连光斑中目标的数量，从而更准确分辨粘连光斑中各个独立目标。此外，本文仿真了包含点状、条状目标和多种噪声背景的空间图像，并对目标的质心位置、边界框和像素坐标进行了精细标注。为验证方法的有效性，我们在本文的仿真图像与公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中进行了实验验证。在仿真图像数据测试中，本文方法的F1分数为95.34%，并实现了0.4478的亚像元级平均质心定位精度。同时，我们还对本文方法进行了不同噪声强度影响下质心定位精度测试以及不同硬件条件下处理效率测试，以更全面分析本文方法的能力。在公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中，本文方法结合引入的序列后处理方法取得的F1分数为93.08%。实验结果证明了本文方法对空间弱小目标准确检测和精确定位方面的优越性能。

关键词：空间弱小目标检测质心定位注意力机制特征融合数量信息

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速率自适应的海面物联网跨层机会传输协议

控制与决策 2025年第1期40卷 180-186页

作者：赵瑞琴张东健全豪刘创源王海燕西北工业大学航海学院海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西北工业大学国家卓越工程师学院陕西科技大学电子信息与人工智能学院

海面物联网在海洋观测、海域监测等应用中发挥着重要作用.复杂动态海洋环境造成海洋网络链路状态、链路质量的时变特征,且其给海面物联网带来了严峻挑战,为此,将物理层自适应数据速率、媒体访问控制(MAC)层载波侦听多址接入与网络层机... 详细信息

海面物联网在海洋观测、海域监测等应用中发挥着重要作用.复杂动态海洋环境造成海洋网络链路状态、链路质量的时变特征,且其给海面物联网带来了严峻挑战,为此,将物理层自适应数据速率、媒体访问控制(MAC)层载波侦听多址接入与网络层机会路由联合进行跨层设计,提出速率自适应海面物联网跨层传输协议,通过3次握手机制机会性选择最佳转发结点并基于动态信噪比实现传输速率实时自适应调整,旨在提高动态复杂海洋环境下海面物联网的稳健性.陆地和湖上试验结果表明,所提协议在数据包交付率、能耗与时延方面性能优异,可为复杂动态海洋环境中海面物联网数据的高效传输提供重要的技术途径.

关键词：海洋物联网机会路由网络速率自适应 LoRa 海洋链路

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基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述

软件学报 2025年

作者：邹慧琪史彬泽宋凌云韩笑琳尚学群西北工业大学计算机学院

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,... 详细信息

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提供了有力的工具.此外,新兴的时空大模型在现有时空图神经网络方法的基础上提供了新的研究视角.然而,现有的大多数综述对该领域方法的分类框架较为粗略,对复杂数据类型(如动态异质图和动态超图)缺乏全面和深入的介绍,并且没有对时空图大模型相关的最新研究进展进行详细总结.因此,基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法分成时空融合架构和时空大模型,旨在从传统和新兴两个角度进行介绍.将时空融合架构根据具体的复杂数据类型划分成动态图、动态异质图和动态超图.将时空大模型根据时间维度和空间维度划分成时间序列和图,并在基于图的大模型中列举时空图相关的最新研究.详细介绍不同关键算法的核心细节并对比不同方法的优缺点,列举基于图神经网络的复杂时空数据挖掘的应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行展望.

关键词：复杂时空数据挖掘图神经网络时空大模型

基于动态贝叶斯博弈的工业控制网络恶意接入检测研究

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计算机科学 2025年第1期52卷 383-392页

作者：刘浩含陈泽茂武汉大学国家网络安全学院武汉430040

针对工业控制网络(Industrial Control Network, ICN)远程接入场景下未经授权访问、拒绝服务攻击、欺骗攻击以及信息披露等安全问题,通过STRIDE威胁建模方法对该场景下的潜在威胁进行分析,提出一种基于动态贝叶斯博弈的接入检测框架。... 详细信息

针对工业控制网络(Industrial Control Network, ICN)远程接入场景下未经授权访问、拒绝服务攻击、欺骗攻击以及信息披露等安全问题,通过STRIDE威胁建模方法对该场景下的潜在威胁进行分析,提出一种基于动态贝叶斯博弈的接入检测框架。该方法能够将试图接入ICN的非法、恶意请求筛选出来并阻断,同时利用持续进行的多轮博弈迭代以及SDN灵活动态的特性对策略参数进行实时调整,以防止相同恶意接入源的再次访问。仿真实验结果表明,随着博弈轮数的增加,相比于现有的两类恶意接入防御方法,该框架的检测准确性提升了3%以上,假阳性比例下降了1.2%以上,检测效率提升了14.7%以上,且具有较好的鲁棒性。

关键词：工业控制网络软件定义网络动态贝叶斯博弈恶意接入检测

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深度学习模型供应链的安全性研究综述

计算机研究与发展 2025年

作者：陈若曦陈晋音郑海斌阳雪燕纪守领陈铁明浙江工业大学信息工程学院浙江工业大学网络空间安全研究院浙江大学计算机科学与技术学院浙江工业大学计算机科学与技术学院

预训练模缓解了训练数据和算力受限的问题，也催生了模型开发和应用的新范式——深度学习模型供应链．在这一供应链中，预训练模型由原始发布者上传，并经二次开发者进行必要的迁移、压缩与部署，以适应不同的应用需求．然而，这一过程... 详细信息

预训练模缓解了训练数据和算力受限的问题，也催生了模型开发和应用的新范式——深度学习模型供应链．在这一供应链中，预训练模型由原始发布者上传，并经二次开发者进行必要的迁移、压缩与部署，以适应不同的应用需求．然而，这一过程引入了新的环节和多元要素，随之产生了数据泄露和计算安全等风险．尽管深度学习模型供应链已被广泛采纳，目前对于其安全性威胁的系统性研究仍然不足．针对这一研究空白，概括了深度学习模型供应链的概念及其基本框架，调研了相关的研究工作．依据模型生命周期的不同阶段，详细分析了设计、二次开发、部署和使用各环节的安全脆弱点，对可能遭遇的安全性攻击手段进行了系统的梳理、比较和总结，并探讨了相应的防护策略．为了帮助读者更好地使用预训练模型，对现有预训练模型仓库进行了比较．最后，基于目前深度学习模型供应链所面临的挑战，从安全性审查、实时检测和问题溯源等不同角度分析和讨论了未来可能的研究发展方向，为更安全可靠地开发和使用预训练模型提供了思路．涉及论文方法和相关代码归纳整理在https://***/Dipsy0830/DNN-supply-chain-survey，方便研究人员下载使用．

关键词：深度学习模型供应链预训练模型安全风险安全与隐私深度神经网络深度学习

基于超线性时序逻辑的无二义加权自动机的可检测性研究

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 112-117页

作者：张涛彭皓天天津理工大学网络安全和信息化办公室天津工业大学控制科学与工程学院

文中从超线性时序逻辑(hyper linear temporal logic, HyperLTL)的角度深入探讨了加权离散事件系统(discrete event systems, DESs)的可检测性问题。先前关于DESs的研究通常假设事件转换是瞬时的或无需成本的。然而，在实际生产环境中... 详细信息

文中从超线性时序逻辑(hyper linear temporal logic, HyperLTL)的角度深入探讨了加权离散事件系统(discrete event systems, DESs)的可检测性问题。先前关于DESs的研究通常假设事件转换是瞬时的或无需成本的。然而，在实际生产环境中，事件转换往往涉及时间和成本的消耗，这需要在DESs研究中引入加权因素。加权决策策略旨在通过为不同事件或状态分配权重来优化系统性能、指导政策制定，并实现高效、安全和可靠地运行。讨论了从加权DESs建模中得出的无二义加权自动机(unambiguous weighted automata, UWAs)。在此基础上，将其转换为一种特殊的Kripke结构，以捕获此类加权自动机的信息，从而实现HyperLTL的明确表示。

关键词：网络安全离散事件系统可检测性超线性时序逻辑无二义加权自动机

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大型无人飞艇飞行控制与管理系统架构设计

飞行力学 2025年

作者：张珊珊涂晋王朋辉邱岳恒孙伟峰西北工业大学航空学院中国特种飞行器研究所中国民航大学

为满足大型无人飞艇多功能、高安全性、高可靠性的要求，开展大型无人飞艇飞行控制与管理系统的架构设计。首先，根据需求捕获的原则完成从飞艇级分解到飞行控制与管理系统级的功能分配，并基于功能架构进行物理架构的分析。然后，使用... 详细信息

为满足大型无人飞艇多功能、高安全性、高可靠性的要求，开展大型无人飞艇飞行控制与管理系统的架构设计。首先，根据需求捕获的原则完成从飞艇级分解到飞行控制与管理系统级的功能分配，并基于功能架构进行物理架构的分析。然后，使用功能危险分析和故障树分配方法对系统的安全性进行分析，得到系统要进行余度设计的需求；并在可靠性、经济性和质量的约束下，使用多目标差分优化算法进行系统的余度架构设计，进一步给出余度管理策略。最后，进行系统的可靠性评估。结果表明，当前飞行控制与管理系统的架构设计可满足设计要求，该研究可为大型无人飞艇的设计提供参考。

关键词：大型无人飞艇飞行控制与管理系统架构设计