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面向小目标的改进YOLOv5安全帽佩戴检测算法

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计算机工程与应用 2024年第3期60卷 78-87页

作者：邓珍荣熊宇旭杨睿陈昱任桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西图像图形与智能处理重点实验室广西桂林541004 广西建工大都租赁有限公司南宁530000

安全帽是施工人员的安全保障,但是现有安全帽检测模型在复杂环境下对重叠和密集小目标存在误检和漏检等问题,为此提出改进YOLOv5的小目标检测算法。在YOLOv5的主干网络中加入Transformer捕获多个尺度上的全局信息,获得更丰富的高层语义... 详细信息

安全帽是施工人员的安全保障,但是现有安全帽检测模型在复杂环境下对重叠和密集小目标存在误检和漏检等问题,为此提出改进YOLOv5的小目标检测算法。在YOLOv5的主干网络中加入Transformer捕获多个尺度上的全局信息,获得更丰富的高层语义特征;使用GsConv卷积进行特征融合增强,并引入坐标注意力机制(coordinate attention),让网络在更大区域上进行注意;检测头将分类和回归进行解耦,加快收敛速度;使用无锚点(anchor-free)的检测方法,简化算法结构,加快检测速度;使用EIOU损失函数来优化边框预测的准确度。在自制安全帽数据集上实验结果表明,改进的YOLOv5模型平均精度达到了96.33%,相比于YOLOv5模型,平均精度提高了4.73个百分点,达到了在复杂条件下对重叠和密集小目标检测的要求。

关键词：安全帽检测改进YOLOv5 Transformer 解耦头无锚点(anchor-free)

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基于MILP的MGFN全轮差分分析及改进

计算机应用研究 2024年第3期41卷 911-915,922页

作者：李艳俊毕鑫杰项勇林怡平中国电子科技集团公司第十五研究所信息产业信息安全测评中心北京100083 北京电子科技学院密码科学与技术系北京100070 北京电子科技学院网络空间安全系北京100070

研究了轻量级分组密码MGFN算法的抗差分分析能力并提出了改进方法。首先,基于MILP工具对MGFN算法建模,搜索迭代差分并构造了全轮差分路径,整体差分概率为2-40,远远大于随机置换的差分概率。然后,给出S盒的差分分支数概念并将其作为衡量... 详细信息

研究了轻量级分组密码MGFN算法的抗差分分析能力并提出了改进方法。首先,基于MILP工具对MGFN算法建模,搜索迭代差分并构造了全轮差分路径,整体差分概率为2-40,远远大于随机置换的差分概率。然后,给出S盒的差分分支数概念并将其作为衡量差分安全性的指标,以新S盒替代原MGFN算法的S盒,并修改了密钥扩展算法,提出新的MGFN-P算法。最后,通过差分路径搜索和分析比较,说明了MGFN-P算法比原MGFN算法更安全、高效。

关键词： MGFN 轻量级分组密码 MILP 差分分析分支数

基于国密算法的ModbusTCP协议安全防护与研究

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信息安全研究 2024年第1期10卷 20-24页

作者：祁志荣吕世民郑乾坤中安联合煤化有限责任公司电仪中心安徽淮南232092 宁波和利时信息安全研究院有限公司工程服务部浙江宁波315048

ModbusTCP作为一种简单高效的以太网工业控制协议被广泛应用于工业控制系统中.但是传统的ModbusTCP协议没有考虑到安全性的问题,导致不少不法分子通过ModbusTCP的漏洞对其进行攻击.针对ModbusTCP协议缺乏身份认证和完整性验证的问题,提... 详细信息

ModbusTCP作为一种简单高效的以太网工业控制协议被广泛应用于工业控制系统中.但是传统的ModbusTCP协议没有考虑到安全性的问题,导致不少不法分子通过ModbusTCP的漏洞对其进行攻击.针对ModbusTCP协议缺乏身份认证和完整性验证的问题,提出通过SM2签名验签算法实现双向的身份认证并验证数据完整性;针对ModbusTCP协议缺乏数据机密性的问题,提出通过SM4对称加密算法对数据明文进行加密;针对ModbusTCP缺乏防重放攻击机制,提出通过随机数的方式防重放攻击.实验表明所提方案可以有效增加ModbusTCP协议的安全性.

关键词：工业控制系统 ModbusTCP SM2 SM4 双向身份认证

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全球人工智能安全治理策略及启示

中国电信业 2024年第9期 57-61页

作者：许一骏王建国薛志勇国家工业信息安全发展研究中心山西证券股份有限公司

如今人工智能已成为引领未来的战略性技术，正加速引领新一轮科技革命和产业变革，然而人工智能的广泛应用及技术本身的不确定性可能引发相关安全风险，值得各界持续关注、协同共治、防范化解。近年来全球人工智能安全治理策略分析各国...

如今人工智能已成为引领未来的战略性技术，正加速引领新一轮科技革命和产业变革，然而人工智能的广泛应用及技术本身的不确定性可能引发相关安全风险，值得各界持续关注、协同共治、防范化解。近年来全球人工智能安全治理策略分析各国人工智能安全治理情况2024年3月13日，欧盟正式通过《人工智能法案》，该法被认为是世界上首部人工智能全面监管法律。该法的核心特点是对人工智能应用进行风险级别分类，要求高风险人工智能系统的提供者在事前设计、事中开发系统、事后市场监测等方面持续收集、记录和分析相关数据，评估人工智能系统的合规性，及时发现并解决任何潜在的问题。此外，该法还明确了企业违反法规将面临的高额行政罚款。

关键词：

从美智库报告看人工智能大语言模型网络安全问题及对策

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信息安全与通信保密 2024年第8期 20-29页

作者：杨晓姣罗仙张玲中国电子科技网络信息安全有限公司四川成都610041

人工智能大语言模型作为新生代人工智能技术异军突起的发展领域,近年来得到研发界和产业界的广泛关注。美国乔治城大学沃尔什外交学院的智库发表报告指出,人工智能大语言模型存在输出虚假信息、偏见信息、被恶意利用等诸多安全隐患,并... 详细信息

人工智能大语言模型作为新生代人工智能技术异军突起的发展领域,近年来得到研发界和产业界的广泛关注。美国乔治城大学沃尔什外交学院的智库发表报告指出,人工智能大语言模型存在输出虚假信息、偏见信息、被恶意利用等诸多安全隐患,并剖析大语言模型的开发过程,寻求控制模型输出的有效技术方法。以报告为出发点,贯穿人工智能大语言模型全生命周期,分析了网络安全问题的形成机理和风险样态,试图探寻网络安全问题解决的新出路。

关键词：人工智能大语言模型报告网络安全

重大活动/重要时期网络安保指挥调度系统的设计与应用

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信息安全与通信保密 2024年第7期 90-98页

作者：伍俊毓刘慧晶吴坤武方伦钟海涛王志林中国电子科技网络信息安全有限公司四川成都610041

在重大会议、赛事、节庆等重大活动/重要时期期间,各类网络安全攻击往往会骤然增加。加强网络安全工作的统筹协调,有序做好重大网络安全保障的指挥调度,对于防范化解各类风险隐患和事件处置工作至关重要。针对当前重大活动/重要时期网... 详细信息

在重大会议、赛事、节庆等重大活动/重要时期期间,各类网络安全攻击往往会骤然增加。加强网络安全工作的统筹协调,有序做好重大网络安全保障的指挥调度,对于防范化解各类风险隐患和事件处置工作至关重要。针对当前重大活动/重要时期网络安全保障工作的现状及指挥调度需求,首先设计并介绍了重大活动/重要时期网络安保指挥调度系统,并提出了系统实现目标,其次对于系统的总体架构、系统组成、工作原理及主要功能进行了详细介绍,最后探讨了当前应用实践的情况。

关键词：重大活动重要时期网络安全保障指挥调度

DNNobfus:一种基于混淆的端侧模型保护框架技术研究

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网络与信息安全学报 2024年第2期10卷 143-153页

作者：宋飞扬赵鑫淼严飞程斌林张立强杨小林王洋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 山东大学网络空间安全学院山东青岛266237 浪潮智慧科技有限公司山东济南250101 山东浪潮科学研究院有限公司山东济南250101

人工智能模型自广泛使用以来,面临诸多安全风险。随着深度学习模型大规模在端侧设备上的部署,端侧模型面临新的安全挑战。由于深度神经网络具有相似的结构特征,攻击者得以运用反编译技术以获取模型的结构信息及其参数,从而重建模型。此... 详细信息

人工智能模型自广泛使用以来,面临诸多安全风险。随着深度学习模型大规模在端侧设备上的部署,端侧模型面临新的安全挑战。由于深度神经网络具有相似的结构特征,攻击者得以运用反编译技术以获取模型的结构信息及其参数,从而重建模型。此过程会损害模型的知识产权并使模型面临白盒攻击的风险。针对模型反编译器对模型算子的定位与识别、参数获取、网络拓扑解析过程,提出了一种基于模型编译过程的混淆框架以防御模型提取攻击;在深度学习编译器的前端优化过程中设计并实现了算子混淆、参数混淆和网络拓扑混淆3种混淆手段;采用构造不透明谓词,插入虚假控制流,添加冗余内存访问等手段,干扰模型反编译器对模型的逆向工程。实验结果表明,提出的混淆框架DNNobfus能有效降低前沿的模型反编译工具对模型算子类型及网络连接识别的准确率,分别下降至21.63%和48.24%。此外,该框架平均时间效率为67.93%,平均空间效率为88.37%,均优于混淆工具Obfuscator-LLVM。

关键词：人工智能安全代码混淆逆向工程模型保护

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基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法

计算机科学与探索 2024年

作者：林嘉熹钱秋妍曾剑平张尉东复旦大学计算机科学技术学院教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心上海壁仞科技股份有限公司

随着身份验证机制的多样化，口令作为一种传统且广泛采用的认证方法，其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响，中文用户的口令选择与英文用户有显著不同，这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题，本文提出了一... 详细信息

随着身份验证机制的多样化，口令作为一种传统且广泛采用的认证方法，其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响，中文用户的口令选择与英文用户有显著不同，这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题，本文提出了一种基于GPT-2模型的中文姓氏口令猜测方法，旨在有效提升对中文口令的猜测能力。该方法通过无监督微调，使预训练语言模型能够生成与姓氏密切相关的口令。为了弥补GPT-2对中文字符支持的不足，本文模型利用新闻语料库作为预训练数据集，将中文文本转换为拼音形式，训练模型识别拼音，从而帮助模型更准确地理解中文用户的口令习惯。实验结果表明，本文模型在口令猜测任务中显示出优越的性能，特别是在资源有限的情况下，相较于传统猜测方法和基于深度学习的口令攻击技术，实现了更高的攻击成功率。此外，本文还探讨了温度参数对口令猜测成功率的影响，指出了进一步提升口令安全性的潜在方向。本文的研究对当前数字安全环境具有重要的理论和实际意义。

关键词：口令安全中文口令 GPT-2模型口令猜测预训练语言模型

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一种约束制导的机器学习框架漏洞检测方法

计算机学报 2024年第5期47卷 1120-1137页

作者：刘昭邹权臣于恬王旋张德岳孟国柱陈恺北京奇虎科技有限公司AI安全实验室北京100015 中国科学院信息工程研究所北京100195

随着机器学习在社会各领域中自主决策场景的广泛应用,人们对机器学习框架中潜在漏洞的担忧也在日益增加.然而,由于其复杂的实现,针对框架的系统化、自动化测试成为一项艰巨的任务.现有对机器学习框架测试的研究在生成有效测试数据方面... 详细信息

随着机器学习在社会各领域中自主决策场景的广泛应用,人们对机器学习框架中潜在漏洞的担忧也在日益增加.然而,由于其复杂的实现,针对框架的系统化、自动化测试成为一项艰巨的任务.现有对机器学习框架测试的研究在生成有效测试数据方面尚不成熟,导致测试数据无法通过合法性校验并因此无法检测到目标漏洞.本文提出了ConFL,一种基于约束的机器学习框架模糊测试工具.ConFL能够自动从框架源代码中提取约束而无需任何先验知识.在约束的指导下,ConFL可以生成能够通过校验的有效输入,并执行到框架更深层次的代码逻辑.此外,本文设计了一种算子分组调度技术来提高模糊测试的效率.为了证明ConFL的有效性,本文主要在Tensor-Flow框架上评估了其性能.测试发现,与现有的SOTA工具相比,ConFL能够覆盖更多的代码行,并生成更多有效的测试数据;在相同版本的TensorFlow框架上,ConFL能检测出更多的已知漏洞.此外,ConFL在不同版本的TensorFlow中发现了84个未知漏洞,这些漏洞全部被官方修复并被分配了CVE编号,其中包括3个严重漏洞,13个高危漏洞.最后,本文还在PyTorch和PaddlePaddle中进行了通用性测试,迄今为止发现了7个漏洞.

关键词：机器学习框架约束提取算子测试模糊测试漏洞检测