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计算机科学
计算机科学

朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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收录年代

    CNCC上,我们聊过的关于大模型的那些事

    CCF微信公众号
    308页
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    多无人机辅助MEC环境中基于Wardrop路由博弈的计算卸载

    汪昕隆林兵陈星
    309-316页
    查看更多>>摘要：无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)与多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)技术的结合突破了传统地面通信的局限性,已成为解决MEC中任务卸载问题的重要手段.由于单无人机可提供的计算资源和能量有限,为了应对日益扩大的网络规模,考虑了多无人机辅助MEC环境中的任务卸载问题.基于问题定义,任务卸载过程可以视为一个在平行链路上进行的、具有玩家特定延迟函数的Wardrop路由博弈,目的是得到均衡状态和最优状态下的卸载策略,并量化分析两者间的差距.由于均衡解难以计算,因此构造了一个新的势函数,将均衡问题转换成最小化势函数问题.同时使用Frank-Wolfe 算法最终获得均衡和最优卸载策略.算法在每次迭代中将目标函数线性化,通过求解线性规划得到可行方向,进而沿此方向在可行域内作一维搜索.仿真实验表明,相比其他基准测试方法,基于平行链路 Wardrop路由博弈的均衡卸载策略能够有效降低模型总成本,且与最优卸载策略下总成本的比值约为1.

    多接入边缘计算任务卸载无人机Wardrop路由博弈Frank-Wolfe算法

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    基于改进型白鲸算法的RFID网络规划

    陈奕君郑嘉利李芷芊张江波...
    317-325页
    查看更多>>摘要：随着射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的发展,人们对其应用的要求越来越高,在阅读器部署方面的研究也逐渐深入.为了解决规定区域内RFID阅读器位置规划问题,在划定的区域内,以标签覆盖率、阅读器间的碰撞干扰、负载均衡为 目标来建立数学优化模型,在白鲸算法的基础上提出了一种改进型白鲸算法.首先,针对标准白鲸算法存在易陷入局部最优、丢失次优解的缺陷,提出了一种更新精英群体机制;其次,为了增强算法的探索能力,加入了反向学习策略;最后,运用该算法来解决RFID网络规划问题.通过在一定环境中放置不同数量集群和随机分布的标签,将改进型白鲸算法与粒子群算法、灰狼算法和标准白鲸算法进行对比.仿真结果表明,在相同环境下,改进型白鲸算法的性能相比粒子群算法平均提高了21.1％,比灰狼算法提高了 28.5％,比白鲸算法提高了 3.3％,说明该算法相比其他3种算法在搜索精度上具有更好的性能,并通过阅读器优化部署测试,验证了该应用的有效性和可行性.

    射频识别阅读器部署白鲸算法反向学习网络规划

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    基于信息熵与闭合频繁序列的密码协议逆向方法

    梁晨洪征吴礼发吉庆兵...
    326-334页
    查看更多>>摘要：未知密码协议被广泛用于敏感信息的安全传输,对其进行逆向分析对攻防双方都具有重要意义.为从网络流量中推断结构复杂的密码协议格式,提出了一种基于信息熵与闭合频繁序列的密码协议逆向方法.利用字节信息熵划分报文的明文域与密文域,使用BIDE算法挖掘闭合频繁序列,划分报文的动态域和静态域;设计了一种长度域识别算法,对报文进行字节片切,将片切后的字段值与长度域取值集合进行循环比对,实现了密码协议中多种形式的长度域识别;设计了启发策略,用于对加密套件、加密算法等密码协议特有的关键字段进行语义识别.实验结果表明,该方法可以有效地对密码协议进行域划分,提取密码协议的格式,并且在长度域识别和密码协议特有关键字段的语义识别上优于现有方法.

    协议逆向密码协议信息熵闭合频繁序列网络流量语义分析

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    基于同态加密的区块链混币方案

    王冬李政肖冰冰
    335-339页
    查看更多>>摘要：区块链混币技术是一种保护交易隐私、实现交易的不可链接性的重要方案.然而,其结合了 Pedersen承诺的验证过程,需要数百字节的空间开销,极大地降低了可用性.利用国密SM2算法、同态加密和混淆地址,提出了一种新的区块链混币方案.该方案通过使用EC-ElGamal半同态加密技术加密交易金额,在链上交易过程中完全隐藏交易金额,将隐藏金额后的交易进行两次验证和一次重随机化后发送到一次性的混淆地址中,打破交易发起方和接收方的联系,实现了交易的不可链接性和不可追踪性.所提方案能够有效提高交易数据隐私保护的强度,增强对分析攻击、密钥重放攻击和女巫攻击的抵抗能力,同时单次交易的空间占用减少了 82.25％,交易吞吐量显著提高.

    区块链混币混淆地址隐私保护

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    基于可更新加密的保护搜索模式的动态可搜索加密方案

    徐承志徐磊许春根
    340-350页
    查看更多>>摘要：动态可搜索对称加密(Dynamic Searchable Symmetric Encryption,DSSE)技术作为静态可搜索加密技术的拓展,因解决了数据密态场景下的安全检索问题并支持数据动态更新而备受关注.众所周知,目前大多数DSSE方案会泄露一些额外的信息以寻求更好的效率,如搜索模式与访问模式.最近的研究表明,这些泄露的信息面临着严重的安全问题,拥有数据库背景知识的敌手可能利用这些泄露信息恢复查询或重构数据库.由于这些泄露是伴随着查询的过程泄露出来的,因此不少学者提出在搜索时更新加密数据库来降低上述潜在的风险,即用户下载搜索到的密文数据到本地,解密后重新加密再上传到云服务器端.但这种方法会导致巨大的客户端通信、存储和计算开销.针对这一问题,提出了一种基于可更新加密的保护搜索模式的DSSE方案,该方案可以在不泄露数据隐私的情况下直接在服务器端进行数据更新,从而降低传统更新方法的通信开销以及客户端的计算开销.安全性分析表明,所提方案能有效保护搜索模式泄露;性能分析表明,所提方案相比传统利用更新密文方法保护搜索模式的方案能有效降低通信开销.在关键词匹配100个文档的情况下,与下载到本地重加密重传方式相比,所提方案的通信开销降低了 70.92％.

    动态可搜索加密可更新加密前向安全搜索模式

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    CheatKD:基于毒性神经元同化的知识蒸馏后门攻击方法

    陈晋音李潇金海波陈若曦...
    351-359页
    查看更多>>摘要：深度学习模型性能不断提升,但参数规模也越来越大,阻碍了其在边缘端设备的部署应用.为了解决这一问题,研究者提出了知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)技术,通过转移大型教师模型的"暗知识"快速生成高性能的小型学生模型,从而实现边缘端设备的轻量部署.然而,在实际场景中,许多教师模型是从公共平台下载的,缺乏必要的安全性审查,对知识蒸馏任务造成威胁.为此,我们首次提出针对特征KD的后门攻击方法CheatKD,其嵌入在教师模型中的后门,可以在KD过程中保留并转移至学生模型中,进而间接地使学生模型中毒.具体地,在训练教师模型的过程中,CheatKD初始化一个随机的触发器,并对其进行迭代优化,以控制教师模型中特定蒸馏层的部分神经元(即毒性神经元)的激活值.使其激活值趋于定值,以此实现毒性神经元同化操作,最终使教师模型中毒并携带后门.同时.该后门可以抵御知识蒸馏的过滤被传递到学生模型中.在4个数据集和6个模型组合的实验上,CheatKD取得了 85％以上的平均攻击成功率,且对于多种蒸馏方法都具有较好的攻击泛用性.

    后门攻击深度学习知识蒸馏鲁棒性

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    基于最大熵强化学习的最优渗透路径生成方法

    王焱王天荆沈航白光伟...
    360-367页
    查看更多>>摘要：从攻击者角度分析入侵意图和渗透行为对于指导网络安全防御具有重要意义.然而,现有的渗透路径大多依据瞬时的网络环境构建,导致路径参考价值降低.针对该问题,文中提出了一种基于最大熵强化学习的最优渗透路径生成方法,该方法可以在网络环境动态变化的情况下,以探索的形式捕获多种模式的近似最优行为.首先,依据攻击图和漏洞评分对渗透过程进行建模,通过量化攻击获益来刻画渗透行为的威胁程度;然后,考虑到入侵行为的复杂性,开发基于最大熵模型的Soft Q-学习方法,通过控制熵值和奖励的重要程度来保证求解渗透路径的过程具有稳定性;最后将该方法应用于动态变化的测试环境中,生成高可用的渗透路径.仿真实验结果表明,相比于现有基于强化学习的基准方法,所提方法具有更强的环境适应性,能够以更低的代价生成更高收益的渗透路径.

    最大熵强化学习攻击图SoftQ-学习渗透路径

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    基于差分隐私的人口普查关联多属性数据发布

    尤菲芙蔡剑平孙岚
    368-377页
    查看更多>>摘要：发布未经保护的人口普查统计数据有泄露居民个人隐私信息的风险.基于差分隐私的人口普查数据保护方案已经得到研究者的广泛关注.在解决人口普查统计数据的地理区域之间的一致性约束时,具有更复杂层次性、一致性约束的关联多属性数据在现有方法下面临无法在单棵层次树中构建的挑战.文中提出了一种基于差分隐私的人口普查区域内部关联多属性统计数据最优一致发布方法,该方法能够实现复杂一致性约束统计数据的高效发布.首先将复杂的关联多属性之间的一致性约束划分为相对独立且易于求解的多重一致性约束,然后根据人口普查关联多属性数据的结构特性,通过数学分析在现有方法的基础上进行进一步的效率优化,最后结合多重一致性约束问题的逼近方法实现最优一致发布.在真实的人口普查数据集和合成数据集上进行实验,结果表明,所提方法能够在效率表现上优于同类方法1～2个数量级的同时保持与同类方法一致的精度.

    差分隐私隐私保护数据发布一致性约束人口普查

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