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保密科学技术/Journal Secrecy Science and Technology
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    人工智能与信息安全

    3页
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    • 万方数据

    基于人工智能的网络安全态势预测技术研究综述

    刘伟康欣昕顾泽宇刘自豪...
    4-11页
    查看更多>>摘要：网络安全态势感知对于提高网络预警和网络安全事件处置具有重要意义,态势感知模型由态势要素提取、态势理解和态势预测组成,网络安全预测是态势感知模型的最高层次技术,对网络安全防御具有重要意义.本文对态势感知概念和态势预测模型进行了阐述归纳,分别从机器学习和深度学习2个方面对网络安全态势预测技术发展进行了综述,从深度学习应用的角度归纳总结了几种典型的网络安全态势预测算法,并对深度学习网络安全态势预测进行展望.

    人工智能机器学习深度学习网络安全态势预测

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    人工智能大模型引发的数据安全治理挑战及其应对策略研究

    刘纪铖
    12-16页
    查看更多>>摘要：随着生成式人工智能的快速发展,大模型已成为人工智能技术的重要研究方向,并加速渗透到传统行业中与之融合发展.大模型所展现出的惊人能力正将人工智能研究和应用热度推向高潮.本文分析了大模型在应用中面临的潜在安全威胁,如模型滥用、黑客攻击和数据泄露等,探讨了安全风险对数据安全治理带来的新挑战,并在此基础上提出了人工智能大模型数据安全应对策略,以保障人工智能大模型的数据安全.

    人工智能大模型数据安全数据治理

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    类ChatGPT模型数据泄露安全风险及防范化解技术研究

    张明慧吕佳宪陈慧龙何鸿彬...
    17-23页
    查看更多>>摘要：随着类ChatGPT模型产品的推广应用,其带来的数据安全风险受到学术界和产业界的高度关注.本文首先梳理了类ChatGPT模型的发展历史,重点对类ChatGPT模型大规模应用时带来的安全风险隐患进行分析,进一步提出如何利用技术手段防范化解风险.

    ChatGPT数据规避数据投毒差分隐私同态加密

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    视频实名认证中基于深度合成的AI检测技术应用研究

    温暖刘冬
    24-30页
    查看更多>>摘要：本文对视频实名认证系统中深度合成内容检测技术进行了分析,从应用现状、风险分析、核心特征、关键技术等方面阐述了基于关键帧约束的深度合成内容检测方法,以提高实名认证的真实性和安全性,保护用户的个人信息和隐私安全,有助于网络平台提升视频实名认证系统的安全防护能力和水平.

    深度合成视频认证深伪检测实名认证隐私安全

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    基于联邦学习的涉诈分析与隐私保护方法探讨

    杜伟李坤刘妍妍许晴雯...
    31-36页
    查看更多>>摘要：本文分析了传统诈骗电话防治方法存在的安全风险,结合联邦学习可破除数据孤岛的特点,兼顾个人信息保护与涉诈号码防治,协助企业在不披露底层数据与加密形态的前提下,共建涉诈号码防治模型,并降低个人隐私泄露风险.此外,对联邦学习技术在反诈领域应用存在的限制进行了探讨,并总结了潜在的研究方向.

    联邦学习个人信息保护涉诈号码防治

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    一种基于行为学习的容器安全检测分析方法

    刘威傅诣袁曙光白黎明...
    37-44页
    查看更多>>摘要：目前现有的容器安全检测方法普遍存在智能化程度不高、难以抵御防御规则外攻击的局限性.针对此问题,围绕危害容器安全的恶意行为,本文引入强化学习技术,设计实现了基于行为学习的容器安全检测分析框架.首先,本文构建了容器行为特征提取网络、安全检测策略网络和恶意行为分类网络,之后利用强化学习的序列决策和动态反馈特性基于容器安全行为测试数据集进行了应用实验,验证了本文方法的有效性,为容器安全防护提供了一种新的解决方案.

    虚拟化容器信息安全强化学习漏洞检测

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    说话人识别黑盒对抗攻击样本生成研究

    方磊夏翔方四安柳林...
    45-50页
    查看更多>>摘要：在实际应用场景中,面向说话人识别系统的黑盒对抗攻击手段十分脆弱、性能显著下降,当前黑盒攻击常用的基于代理攻击方法因代理模型的表征空间具有异构性,导致生成的对抗样本泛化能力不足,无法实用.本文针对异构空间泛化学习难、收敛慢的问题,设计一种将多个异构的说话人表征空间投影到一个说话人共轭表征空间,然后基于教师学生模型机制,在统一的共轭空间里研究对抗样本生成算法,从而提升黑盒对抗攻击样本的泛化能力.同时,基于VoxCeleb和CN-Celeb数据集验证了本文方法的有效性.

    说话人识别黑盒攻击生成对抗对抗样本

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    深度学习下时序特征提取的网络入侵检测模型

    杨超杜琪琪范波蒋碧波...
    51-60页
    查看更多>>摘要：为解决目前入侵检测算法对网络流量数据特征提取不充分、模型分类结果准确率低的问题,同时鉴于网络流量数据具有时序性和特征冗余的特性,本文提出了一种融合多通道一维卷积和BiGRU的网络入侵检测模型.首先,通过多通道一维卷积对网络流量数据进行粗化和细化提取,以捕捉不同层次的时序特征.然后,采用双向门控循环网络充分挖掘网络流量数据的时序特征,并使用SoftPool池化层替代传统池化层以保留更多的特征信息.此外,通过卡方检测方法剔除不相关的特征,减少冗余特征,实现数据降维.最后,使用UBSW-NB15数据集和CIC-IDS2017数据集对入侵检测模型进行训练和测试.实验表明,该模型相比其他入侵检测算法具有更高的入侵检测准确率.

    入侵检测双向门控循环网络一维卷积深度学习SoftPool

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    隐私计算应用场景匹配度模型研究

    王琦涂锟
    61-66页
    查看更多>>摘要：近年来数据安全与隐私保护受到国内外相关行业高度关注,数据保护相关的法律法规不断完善,以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境为核心的隐私计算技术逐渐发展成为行业焦点.围绕隐私计算技术落地实践数据可用不可见的应用场景是行业发力的重点,本文通过对当前隐私计算应用场景的分析,抽象出5项核心要素并构成隐私计算应用场景匹配度模型,用以评价隐私计算技术与应用场景的匹配程度,并结合德尔菲法,描述了该匹配度模型的使用方法.

    隐私计算数据保护行业应用

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