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1. 物联网环境下基于SM9算法和区块链技术的身份认证方法 翟鹏, 何泾沙, 张昱 信息网络安全    2024, 24 (2): 179-187.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.02.002 摘要 （303）   HTML （254）    PDF （10303KB）（916）    可视化    物联网环境下的终端设备需要进行相互识别和身份认证来保障网络安全和数据安全，身份认证是物联网安全保障的第一道防线，现有的传统公钥密码体制（PKI）过程繁琐、计算量大，不能很好地满足资源受限、开放、分布式物联网环境。文章基于SM9标识密码算法设计了一种基于区块链的物联网终端身份认证方案，基于计算性 Diffie-Hellman困难问题、q-Diffie-Hellman逆问题和双线性DH困难问题的假设下，可以极大满足机密性和不可伪造性，更加符合物联网实际应用环境。该方案采用设备身份标识作为公钥，简化了密钥分发管理流程，另外区块链作为一种去中心化的底层存储数据库，用来记录密钥、证书、签名等信息，可以为认证流程进行可信背书。通过性能和Proverif形式化安全性分析，并与目前主流的几种认证方式进行比较，证明该方案可以满足物联网环境下时间、性能及安全性的需求。 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 （271）   HTML （1271）    PDF （12152KB）（693）    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 （76）   HTML （19）    PDF （12375KB）（654）    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 （97）   HTML （137）    PDF （12797KB）（645）    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. 面向物联网的入侵检测技术研究新进展 冯光升, 蒋舜鹏, 胡先浪, 马明宇 信息网络安全    2024, 24 (2): 167-178.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.02.001 摘要 （454）   HTML （301）    PDF （15179KB）（570）    可视化    相较于传统入侵检测机制，智能化的入侵检测技术能够充分提取数据特征，具有更高的检测效率，但对数据样本标签的要求也更高。文章按数据样本标签从有监督和无监督角度对物联网入侵检测技术的最新进展进行综述。首先概述了基于签名的入侵检测方法，并基于有监督和无监督的分类分析了近期基于传统机器学习的入侵检测方法;然后分析了近期基于深度学习的入侵检测方法，分别对基于有监督、无监督、生成对抗网络和深度强化学习的入侵检测方法进行分析;最后分析总结了物联网入侵检测技术的研究挑战和未来的研究趋势。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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6. 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 （232）   HTML （600）    PDF （15702KB）（551）    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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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 （130）   HTML （20）    PDF （11209KB）（357）    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. 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 （456）   HTML （264）    PDF （20073KB）（347）    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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9. 基于深度度量学习的异常流量检测方法 张强, 何俊江, 李汶珊, 李涛 信息网络安全    2024, 24 (3): 462-472.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.03.011 摘要 （387）   HTML （54）    PDF （13232KB）（282）    可视化    网络异常流量识别是目前网络安全的重要任务之一。然而传统流量分类模型是依据流量数据训练得到，由于大部分流量数据分布不均导致分类边界模糊，极大限制了模型的分类性能。为解决上述问题，文章提出一种基于深度度量学习的异常流量检测方法。首先，与传统深度度量学习每个类别单一代理的算法不同，文章设计双代理机制，通过目标代理指引更新代理的优化方向，提升模型的训练效率，增强同类别流量数据的聚集能力和不同类别流量数据的分离能力，实现最小化类内距离和最大化类间距离，使数据的分类边界更清晰；然后，搭建基于1D-CNN和Bi-LSTM的神经网络，分别从空间和时间的角度高效提取流量特征。实验结果表明，NSL-KDD流量数据经过模型处理，其类内距离显著减小并且类间距离显著增大，类内距离相比原始类内距离减小了73.5%，类间距离相比原始类间距离增加了52.7%，且将文章搭建的神经网络比广泛使用的深度残差网络训练时间更短、效果更好。将文章所提模型应用在流量分类任务中，在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上，相比传统的流量分类算法，其分类效果更好。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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10. 基于Attention-BiTCN的网络入侵检测方法 孙红哲, 王坚, 王鹏, 安雨龙 信息网络安全    2024, 24 (2): 309-318.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.02.014 摘要 （292）   HTML （25）    PDF （10903KB）（280）    可视化    为解决网络入侵检测领域多分类准确率不高的问题，文章根据网络流量数据具有时序特征的特点，提出一种基于注意力机制和双向时间卷积神经网络（Bi-Directional Temporal Convolutional Network，BiTCN）的网络入侵检测模型。首先，该模型对数据集进行独热编码和归一化处置等预处理，解决网络流量数据离散性强和标度不统一的问题;其次，将预处理好的数据经双向滑窗法生成双向序列，并同步输入Attention-BiTCN模型中;然后，提取双向时序特征并通过加性方式融合，得到时序信息被增强后的融合特征;最后，使用Softmax函数对融合特征进行多种攻击行为检测识别。文章所提模型在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验验证，多分类准确率分别达到99.70%和84.07%，优于传统网络入侵检测算法，且比其他深度学习模型在检测性能上有显著提升。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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11. 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 （380）   HTML （55）    PDF （22842KB）（271）    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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12. AFLNeTrans：状态间关系感知的网络协议模糊测试 洪玄泉, 贾鹏, 刘嘉勇 信息网络安全    2024, 24 (1): 121-132.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.01.012 摘要 （274）   HTML （140）    PDF （14259KB）（259）    可视化    网络协议是现代通信系统中不可缺少的部分，其实现程序的安全性不容忽视。模糊测试已经成为现代漏洞挖掘的主流方式，并在软件安全领域中取得了较大的成功。网络协议模糊测试通常指对网络协议实现程序进行模糊测试，然而传统模糊测试在此类程序的测试上仍存在一些问题。首先，由于网络协议实现程序中不同状态对应不同代码，传统灰盒模糊测试中使用的代码覆盖不能表示网络协议实现程序的内部状态。其次现有灰盒协议模糊器中的状态引导机制依赖于代码覆盖率，不能很好地挖掘网络协议实现程序的状态间关系。对此，文章提出了一种由协议状态间关系和程序代码覆盖率共同引导模糊测试过程从而提升模糊测试效果的模糊器AFLNeTrans，其利用状态间关系作为主要引导机制，引导模糊测试快速探索协议实现程序更多的状态空间，并在Profuzzbench上对其进行了评估实验。实验结果表明，AFLNeTrans在发现状态转移数量上有较明显的提升，并且在代码覆盖率和unique_crash数量上相比现有工具也有提升。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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13. 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 （427）   HTML （1819）    PDF （8545KB）（225）    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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14. 基于集成学习的无监督网络入侵检测方法 江荣, 刘海天, 刘聪 信息网络安全    2024, 24 (3): 411-426.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.03.007 摘要 （196）   HTML （33）    PDF （18554KB）（224）    可视化    目前，网络对抗对入侵检测智能化和自主性的需求不断提高，基于深度学习的方法通过训练和学习来区分复杂攻击模式和行为，但有监督的学习方法需要专家知识和大量人工开销。针对上述问题，文章提出一种基于集成学习的无监督网络入侵检测方法，并使用基于3种不同异常检测理念的深度学习检测器，在3种不同集成逻辑下对各单检测器的检测结果进行检测判定。该方法可以综合分析时间序列数据中不同类型的异常数据，降低无监督异常检测模型由于过度拟合所造成的影响，并以一种高效的在线方式检测可能存在的网络攻击数据流。在KDD CUP 1999和CSE-CIC-IDS 2018数据集上进行验证，实验结果表明，与其他单一的无监督异常检测模型相比，文章提出的集成方法结合了不同无监督检测模型的优势，适用于对多种网络入侵引起的异常进行检测。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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15. 面向加密货币交易介质及过程的安全综述 刘峰, 江佳齐, 黄灏 信息网络安全    2024, 24 (3): 330-351.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.03.001 摘要 （201）   HTML （56）    PDF （26113KB）（219）    可视化    由区块链技术和密码学共同构成的去中心化加密货币正遭受日益增多的安全攻击，如何确保加密货币交易安全成为当前的热门议题。而作为交易介质的加密货币以及用于存管的加密钱包成为了安全研究的焦点。为此，研究人员开发了多种密钥管理和检测技术，以确保加密钱包的机密性、完整性和可用性。同时，针对中心化和去中心化交易所的安全漏洞及攻击手段，研究人员也提出了相应的检测和预防策略。此外，文章综合评述了加密货币交易过程中的潜在攻击类型、检测技术与防御措施。最后，对加密货币交易体系的安全问题进行了总结，并对未来发展的方向展开了前瞻讨论。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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16. 基于零知识证明和区块链的联邦学习激励方案 吴昊天, 李一凡, 崔鸿雁, 董琳 信息网络安全    2024, 24 (1): 1-13.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.01.001 摘要 （352）   HTML （245）    PDF （15951KB）（213）    可视化    在跨孤岛联邦学习中，各参与者对最终训练出的模型贡献各异，如何评估他们的贡献并给予适当激励，成为联邦学习研究中一项关键问题。目前的激励方法主要着眼于奖励有效模型更新的参与者，同时惩罚不诚实者，侧重于激励计算行为。然而，参与者所提供的数据质量同样影响学习效果，但现有方法未充分考虑数据质量，并缺乏鉴定数据真实性的手段。为提升激励的准确性，需对参与者数据质量进行评估。通过融合零知识证明与区块链技术，文章提出一种评估参与者数据质量的协议，构建了全新联邦学习激励方案。该方案可在不泄露明文数据的前提下，评估参与者所用数据集质量，通过区块链系统向合格参与者发放激励，拒绝不合格者。实验证实，在部分用户提供虚假数据的情况下，该方案仍能准确给出激励结果，同时提升联邦学习模型的准确率。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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17. 车载网中高效安全的无证书聚合签名方案 顾妍妍, 沈丽敏, 高晨旭, 朱婷 信息网络安全    2024, 24 (2): 188-202.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.02.003 摘要 （170）   HTML （29）    PDF （16847KB）（204）    可视化    为了保障车载网系统中车辆间通信的完整性、真实性、有效性和即时性，文章提出了一种能抗合谋攻击且不需要双线性对的无证书聚合签名方案。无证书密码体制既较好地解决了基于身份的密码体制所固有的密钥托管问题，又保留了基于身份的密码体制不需要使用公钥证书的优点。文章基于椭圆曲线离散对数问题和分叉引理，在随机预言模型中严格证明了其安全性。性能及效率分析表明，该方案是有效的，在保证通讯数据完整性和真实性的同时，减少了带宽开销以及存储开销，提高了验证效率。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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18. 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 （378）   HTML （49）    PDF （19521KB）（202）    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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19. 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 （266）   HTML （37）    PDF （13790KB）（189）    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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20. 基于混合区块链的位置隐私保护方案 何业锋, 权家辉, 刘妍 信息网络安全    2024, 24 (2): 229-238.   DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2024.02.006 摘要 （152）   HTML （124）    PDF （10513KB）（189）    可视化    在车联网位置隐私服务中，主流模型需要通过可信第三方进行通信，但该类模型的第三方服务器容易受到恶意用户的攻击，存在隐私泄露的风险。文章基于混合区块链提出一种位置隐私保护方案。该方案根据经纬度在地图上划分出可用位置点，等待用户结合K匿名技术选择位置点代表其真实位置完成匿名预处理，随后参与混合区块链的位置隐私保护服务。在位置隐私服务整个过程中，文章采用用户信用机制和混合区块链信息隔离机制，进一步加强用户位置隐私保护水平。仿真结果表明，与现有方案相比，文章所提方案降低了时间开销。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价