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1. 增量式入侵检测研究综述 金志刚, 陈旭阳, 武晓栋, 刘凯 信息网络安全    2024, 24 (12): 1819-1830.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.12.002 摘要 （96）   HTML （15）    PDF （14835KB）（897）    可视化    入侵检测系统可以实时监测网络安全情况并及时发现攻击行为，是网络防御体系重要的组成部分。然而，传统入侵检测系统面向静态网络，难以应对层出不穷的新型攻击手段。部分研究者开始探索如何使入侵检测具备增量学习能力，使其可以针对新攻击类型快速更新已有模型，无需耗费大量资源重新训练即可学习新的知识，以适应纷繁复杂的网络环境。文章梳理了近年来增量式入侵检测相关研究，首先介绍增量学习和入侵检测的基本概念，总结相关领域内常用的数据集，然后对已有方法进行归纳和分析，最后针对现有研究成果存在的问题进行分析，并展望该领域未来的发展趋势。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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2. 网络流量密态匿迹与体系对抗综述 王强, 刘奕智, 李涛, 贺小川 信息网络安全    2024, 24 (10): 1484-1492.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.10.002 摘要 （331）   HTML （1283）    PDF （12152KB）（726）    可视化    组织性复杂、计划性高效和指向性明确的高级持续性威胁（APT）攻击是我国面临的主要威胁之一，APT组织的行动隐匿化、攻击常态化趋势愈加明显。近年来，我国掌握主要的APT活动越来越困难，与APT组织将攻击行为匿迹于正常信息服务和网络活动中，以及将攻击流量藏匿于正常通信流量中不无关系。这种高隐蔽攻击行为隐匿后所处的状态，称之为密态。如何检测发现密态行为并实施体系对抗，是当前网络空间防御要解决的瓶颈性难题之一。文章从澄清网络空间高级攻击活动的流量传输隐匿技术机理角度出发，围绕匿名通信链路构建和流量特征行为检测两个维度，提出流量密态匿迹对抗的研究框架和对抗能力评估指标体系，全面阐述近年来相关研究工作进展、研究方法及解决方案，以期探索网络空间密态对抗能力新的发展方向。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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3. 基于图像凸包特征的CBAM-CNN网络入侵检测方法 刘联海, 黎汇业, 毛冬晖 信息网络安全    2024, 24 (9): 1422-1431.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.09.010 摘要 （107）   HTML （43）    PDF （12375KB）（666）    可视化    针对入侵检测领域中多分类准确率较低和模型训练时间较长的问题，文章根据现有的基准数据集NSL-KDD的特点，提出一种新颖且有效的预处理方法。首先，对数据集进行字符特征数值化和归一化处理，并转化成RGB图像数据集；其次，使用Canny边缘检测算法提取图像数据集中的各种攻击类型的边缘特征，根据图像的边缘特征使用凸包算法构建凸包，并计算各类攻击的平均凸包面积、平均凸包周长和平均顶点数，将这3项指标作为RGB的3个通道，分别生成各种攻击类型的凸包特征图；再次，使用拉普拉斯金字塔图像特征融合算法将原始图像数据集与凸包特征图进行融合，构建包含凸包特征的图像数据集，并对训练集中的多数类样本采用随机欠采样，对少数类样本进行仿射变换，生成平衡训练集；最后，基于CBAM-CNN模型进行多分类实验。文章模型在NSL-KDD数据集上的准确率和F1分数分别达到了96.20%和86.71%，优于传统的网络入侵检测方法，且比其他深度学习模型具有更好的检测性能。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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4. 基于身份的可验证定时格签名方案 陈辉焱, 王庆楠, 谭舜聪, 谢惠琴, 姚云飞 信息网络安全    2024, 24 (9): 1317-1327.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.09.002 摘要 （116）   HTML （158）    PDF （12797KB）（652）    可视化    针对现有的可验证定时签名方案无法有效抵抗量子攻击的威胁和无法批处理时间锁谜题的缺陷，文章结合非交互门限秘密共享、批处理时间锁谜题和简洁非交互零知识证明等抗量子组件，基于环上小整数解问题构造了一种基于身份的可验证定时格签名方案。该方案能够实现选择身份攻击下存在性不可伪造性和隐私性，同时避免了传统数字签名繁琐的证书颁发流程，且具备后量子安全和抵抗流氓谜题攻击的能力。文章还基于该方案设计了一个电子拍卖协议，提出一种链上隐私保护惩罚机制，拓展了方案的实用性。文章通过功能性分析和仿真实验展示了方案的实际性能。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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5. 基于动态执行日志和反向分析的漏洞成因分析技术 沈钦涛, 梁瑞刚, 王宝林, 张倞诚, 陈恺 信息网络安全    2024, 24 (10): 1493-1505.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.10.003 摘要 （286）   HTML （611）    PDF （15702KB）（564）    可视化    软件漏洞给软件安全带来了巨大的威胁，全球每年因软件漏洞导致的安全事件层出不穷。然而，在实际的开发过程中，因开发人员的安全意识不够、代码和业务逻辑越来越复杂等原因，软件代码中难以避免地存在着安全漏洞。文章针对现有方法面临错误代码定位不准确、分析效率不高等难题，突破指令运行时信息获取和反向分析、错误代码准确定位等挑战，提出一种基于追踪日志和反向执行的程序错误原因定位方法，能够跟踪程序的代码执行流，记录指令在运行状态下的寄存器状态信息以及存储访问状态信息，分析引发执行错误的指针相关联的指针值生成、使用、计算的指令集合，实现高效、准确的漏洞成因分析和定位。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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6. 面向网络安全领域的大语言模型技术综述 张长琳, 仝鑫, 佟晖, 杨莹 信息网络安全    2024, 24 (5): 778-793.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.05.011 摘要 （554）   HTML （275）    PDF （20073KB）（414）    可视化    近年来，随着大语言模型技术的迅速发展，其在医疗、法律等众多领域已经显现出应用潜力，同时为网络安全领域的发展提供了新的方向。文章首先综述了大语言模型的设计原理、训练机制及核心特性等基础理论，为读者提供了必要的背景知识。然后，深入探讨了大语言模型在识别和处置日益增长的网络威胁方面的作用，详细阐述了其在渗透测试、代码安全审查、社会工程学攻击以及网络安全专业知识评估方面的研究进展。最后，分析了该技术在安全性、成本和可解释性等方面的挑战并展望了未来的发展方向。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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7. 基于特征空间相似的隐形后门攻击 夏辉, 钱祥运 信息网络安全    2024, 24 (8): 1163-1172.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.08.003 摘要 （160）   HTML （25）    PDF （11209KB）（373）    可视化    后门攻击指通过在深度神经网络模型训练过程中对原模型植入特定的触发器，导致模型误判的攻击。目前后门攻击方案普遍面临触发器隐蔽性差、攻击成功率低、投毒效率低与中毒模型易被检测的问题。为解决上述问题，文章在监督学习模式下，提出一种基于特征空间相似理论的模型反演隐形后门攻击方案。该方案首先通过基于训练的模型反演方法和一组随机的目标标签类别样本获得原始触发器。然后，通过Attention U-Net网络对良性样本进行特征区域分割，在重点区域添加原始触发器，并对生成的中毒样本进行优化，提高了触发器的隐蔽性和投毒效率。通过图像增强算法扩充中毒数据集后，对原始模型再训练，生成中毒模型。实验结果表明，该方案在保证触发器隐蔽性的前提下，在GTSRB和CelebA数据集中以1%的投毒比例达到97%的攻击成功率。同时，该方案保证了目标样本与中毒样本在特征空间内相似性，生成的中毒模型能够成功逃脱防御算法检测，提高了中毒模型的不可分辨性。通过对该方案进行深入分析，也可为防御此类后门攻击提供思路。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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8. 基于半监督学习的网络异常检测研究综述 张浩, 谢大智, 胡云晟, 叶骏威 信息网络安全    2024, 24 (4): 491-508.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.04.001 摘要 （420）   HTML （57）    PDF （22842KB）（301）    可视化    网络流量数据的获取较为容易，而对流量数据进行标记相对困难。半监督学习利用少量有标签数据和大量无标签数据进行训练，减少了对有标签数据的需求，能较好适应海量网络流量数据下的异常检测。文章对近年来的半监督网络异常检测领域的论文进行深入调研。首先，介绍了一些基本概念，并深入剖析了网络异常检测中使用半监督学习策略的必要性；然后，从半监督机器学习、半监督深度学习和半监督学习结合其他范式三个方面，分析和比较了半监督网络异常检测领域近年来的论文，并进行归纳和总结；最后，对当前半监督网络异常检测领域进行了现状分析和未来展望。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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9. 面向网络安全关系抽取的大语言模型数据增强方法 李娇, 张玉清, 吴亚飚 信息网络安全    2024, 24 (10): 1477-1483.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.10.001 摘要 （485）   HTML （1828）    PDF （8545KB）（254）    可视化    关系抽取技术可用于威胁情报挖掘与分析，为网络安全防御提供关键信息支持，但网络安全领域的关系抽取任务面临数据集匮乏的问题。近年来，大语言模型展现了优秀的文本生成能力，为数据增强任务提供了强大的技术支撑。为了弥补传统数据增强方式在准确性和多样性方面的不足，文章提出一种面向网络安全关系抽取的大语言模型数据增强方法MGDA，该方法从单词、短语、语法和语义4个粒度使用大语言模型增强原始数据，从而在确保准确性的同时提升多样性。实验结果表明，文章所提数据增强方法有效改善了网络安全关系抽取任务上的有效性以及生成数据的多样性。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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10. 针对大语言模型生成的密码应用代码安全性分析 郭祥鑫, 林璟锵, 贾世杰, 李光正 信息网络安全    2024, 24 (6): 917-925.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.06.009 摘要 （452）   HTML （56）    PDF （19521KB）（223）    可视化    随着大语言模型在软件开发领域的广泛应用，在提升开发效率的同时也引入了新的安全风险，特别是在对安全性要求较高的密码学应用领域。文章针对大语言模型提出了一个密码应用安全评估的开源提示词库LLMCryptoSE，该词库包含460个密码场景自然语言描述提示词。同时，通过对大语言模型生成的代码片段进行深入分析，着重评估了密码API使用不当的情况，采用静态分析工具CryptoGuard结合人工的方法进行审查。在评估ChatGPT3.5、文心3.5和星火3.5等主流大语言模型时，文章对生成的1380个代码片段进行了密码误用检测，发现52.90%的代码片段至少存在一处密码误用，其中星火3.5大模型表现较佳，误用率为48.48%。文章不仅揭示了当前大语言模型在密码应用代码安全性方面所面临的挑战，还为模型的使用者和开发者提出了一系列增强安全性的建议，旨在为大语言模型在密码领域的推广应用提供实践指导。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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11. 基于人工智能的物联网DDoS攻击检测 印杰, 陈浦, 杨桂年, 谢文伟, 梁广俊 信息网络安全    2024, 24 (11): 1615-1623.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.11.001 摘要 （318）   HTML （135）    PDF （10880KB）（218）    可视化    针对物联网DDoS攻击检测最优解问题，文章采用多种算法对物联网DDoS攻击进行检测和建模分类，运用核密度估计筛选出有影响的流量特征字段，建立基于机器学习和深度学习算法的DDoS攻击检测模型，分析了通过可逆残差神经网络和大语言模型处理数据集并进行攻击检测的可行性。实验结果表明，ResNet50算法在综合指标上表现最好；在区分DDoS攻击流量和其他流量问题上，梯度提升类算法表现更优秀；在细分DDoS攻击类型方面，经过优化的ResNet50-GRU算法表现更好。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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12. SM9加密算法的颠覆攻击与改进 欧阳梦迪, 孙钦硕, 李发根 信息网络安全    2024, 24 (6): 831-842.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.06.002 摘要 （319）   HTML （42）    PDF （13790KB）（200）    可视化    我国自主研发的基于标识的SM9加密算法已成功入选ISO/IEC国际标准，但敌手可以颠覆密码算法的组件，从而破坏算法的安全性，而SM9加密算法在设计之初并未考虑到此类攻击的存在。针对该问题，文章首先提出了基于标识加密（Identity Based Encryption，IBE）的颠覆攻击模型，并定义了明文可恢复性和不可检测性两个性质；然后提出了针对SM9加密算法的颠覆攻击，并发现敌手通过连续两个密文就能恢复明文；最后提出了抗颠覆的SM9加密算法（Subversion Resilient-SM9，SR-SM9），并证明其不仅满足适应性选择身份和密文攻击下的密文不可区分性，还能够抵抗颠覆攻击。文章基于gmalg库和Python语言测试了SR-SM9，测试结果显示，SR-SM9相比于SM9加密算法只增加0.6%的计算成本且未增加通信成本。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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13. 基于格的最优轮数口令认证秘密共享协议 胡丞聪, 胡红钢 信息网络安全    2024, 24 (6): 937-947.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.06.011 摘要 （196）   HTML （16）    PDF （13919KB）（183）    可视化    口令认证秘密共享将口令认证和秘密共享相结合，是一个贴合实际用户需求的分布式方案。该协议允许一个用户在多个服务器间共享秘密，并且只需要记忆一个简短口令即可在后续同时完成身份验证以及秘密恢复。协议安全性保证只要敌手控制的服务器不超过阈值，敌手就不能从协议中窃取任何有关口令和秘密的信息。口令认证秘密共享方案最初基于离散对数及其变体的假设，不能抵抗量子攻击，因此找到量子安全的构造成为亟需解决的问题。ROY等人提出一种恶意安全且量子安全的构造，但其通信轮数并非最优，在有恶意敌手干扰的情况下，轮数甚至不再是常数。针对轮数优化问题，文章利用可验证不经意伪随机函数原语，给出了基于格的最优轮数的量子安全构造并严格证明了其安全性。此外，协议保证多数诚实服务器场景时，诚实用户一定能在最优轮数内成功恢复正确的秘密，具有很强的鲁棒性。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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14. 基于少样本命名实体识别技术的电子病历指纹特征提取 王亚欣, 张健 信息网络安全    2024, 24 (10): 1537-1543.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.10.007 摘要 （198）   HTML （650）    PDF （8909KB）（182）    可视化    随着《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等有关法律法规的颁布实施，电子病历数据保护引起大家的重视。快速高效识别电子病历是数据保护的第一环节，也是数据安全领域的重要研究课题之一。文章提出一种基于少样本命名实体识别技术的电子病历指纹特征提取方法，首先通过公共数据集训练编码器，获得广阔的文本特征空间；然后使用电子病历数据集微调编码器，并利用原型网络表征实体类型标签；最后通过提取电子病历特征，得到“实体类型+实体集”的指纹特征。实验结果表明，与对比模型相比，该方法在I2B2数据集上性能更优异，有效提升了对电子病历数据的隐私保护能力。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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15. 第24卷第10期目次 信息网络安全    2024, 24 (10): 0-0.   摘要 （273）      PDF （1730KB）（164）    可视化    相关文章 | 多维度评价

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16. 电子数据取证技术研究进展和趋势分析 栾润生, 蒋平, 孙银霞, 张沁芝 信息网络安全    2024, 24 (11): 1749-1762.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.11.014 摘要 （167）   HTML （29）    PDF （18917KB）（156）    可视化    电子数据取证作为计算机科学和法学的交叉学科，正逐渐被人们所重视。文章介绍了电子数据取证相关概念，详细阐述了取证技术的研究进展，并对取证工具的类型、功能特点以及相关的行业测试标准和规范进行了分析研究。文章还展望了电子数据取证研究的发展趋势。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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17. 面向数据合规的匿名通用流程与风险评估方法 袁煜琳, 袁曙光, 于晶, 陈驰 信息网络安全    2024, 24 (12): 1855-1870.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.12.005 摘要 （73）   HTML （16）    PDF （24559KB）（150）    可视化    个人隐私泄露是当前数据安全面临的严峻挑战。匿名技术通过对个人信息去标识化以降低隐私泄露的风险，但是不恰当的匿名处理流程会影响匿名结果，并且匿名数据仍存在一定程度的重识别风险。随着国内对数据安全流通监管的加强，如何面向数据合规，制定匿名流程，评估数据风险，对个人信息共享有重要意义。以往的匿名风险评估大多通过攻击模型判定安全性，忽视了匿名流程中的风险以及匿名数据的合规性。因此，文章提出一个匿名通用流程，并在此基础上，聚焦数据的安全性和合规性展开风险评估。安全性评估围绕流程风险和数据重识别风险提出配套的评估方法以及指标体系。合规性评估归纳现有标准并提出可量化的合规要求，在评估安全性的同时完成合规判定。文章设计匿名流程的仿真实验，验证了匿名通用流程的可行性，并通过模拟不同的风险场景，验证了风险评估方法可有效发现潜在威胁。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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18. 隐私保护近邻检测研究 李增鹏, 王思旸, 王梅 信息网络安全    2024, 24 (6): 817-830.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.06.001 摘要 （353）   HTML （55）    PDF （27378KB）（147）    可视化    随着移动计算和物联网等新兴技术的飞速发展，基于位置的服务（Location Based Service，LBS）在人们日常生活中扮演着愈发重要的角色。许多应用（如移动交友）通过LBS 获取、收集用户的精确位置，并通过执行距离计算来实现近距离用户发现等功能。然而，LBS 在为用户带来便利的同时，也使其面临着泄露隐私位置信息的风险。目前，大多数LBS 应用均以明文形式记录用户精确位置，极易泄露用户的位置和移动模式等信息。此外，现有的能够保护用户隐私位置数据的研究工作存在一些缺陷，如通信开销高、通信时间长或计算安全性不足等。因此，文章提出一种保护用户位置隐私的高效近邻检测方法，该方法基于B/FV（Brakerski/Fan-Vercauteren）同态加密构造优化的圆范围内的隐私保护近邻检测协议。与现有的工作相比，文章方案使用基于格的加密，且具有较优的通信性能。此外，文章实现了基于B/FV 同态加密的方案原型系统，并给出在具有高隐私保护要求和低算术速度限制的场景中的潜在应用，通过对该原型系统的实验结果表明，该方案在实际部署应用中具有广阔的应用前景。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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19. 基于时空图神经网络的应用层DDoS攻击检测方法 王健, 陈琳, 王凯崙, 刘吉强 信息网络安全    2024, 24 (4): 509-519.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.04.002 摘要 （243）   HTML （159）    PDF （12364KB）（144）    可视化    分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service，DDoS）攻击已经成为网络安全的主要威胁之一，其中应用层DDoS攻击是主要的攻击手段。应用层DDoS攻击是针对具体应用服务的攻击，其在网络层行为表现正常，传统安全设备无法有效抵御。同时，现有的针对应用层DDoS攻击的检测方法检测能力不足，难以适应攻击模式的变化。为此，文章提出一种基于时空图神经网络（Spatio-Temporal Graph Neural Network，STGNN）的应用层DDoS攻击检测方法，利用应用层服务的特征，从应用层数据和应用层协议交互信息出发，引入注意力机制并结合多个GraphSAGE层，学习不同时间窗口下的实体交互模式，进而计算检测流量与正常流量的偏差，完成攻击检测。该方法仅利用时间、源IP、目的IP、通信频率、平均数据包大小5维数据便可有效识别应用层DDoS攻击。由实验结果可知，该方法在攻击样本数量较少的情况下，与对比方法相比可获得较高的Recall和F1分数。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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20. 第24卷第4期目次 信息网络安全    2024, 24 (4): 0-0.   摘要 （165）      PDF （1668KB）（143）    可视化    相关文章 | 多维度评价