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计算机科学
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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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    基于改进GraphSAGE算法的浏览器指纹追踪

    楚小茜张建辉张德升苏珲...
    409-415页
    查看更多>>摘要：当前Web追踪领域主要使用浏览器指纹对用户进行追踪.针对浏览器指纹追踪技术存在指纹随时间动态变化、不易长期追踪等问题,提出一种关注节点和边缘特征的改进图采样聚合算法(An Improved Graph SAmple and AGgregatE with Both Node and Edge Features,NE-GraphSAGE)用于浏览器指纹追踪.首先以浏览器指纹为节点、指纹之间特征相似度为边构建图数据.其次对图神经网络中的GraphSAGE算法进行改进使其不仅能关注节点特征,而且能捕获边缘信息并对边缘分类,从而识别指纹.最后将NE-GraphSAGE算法与Eckersley算法、FPStalker算法和LSTM算法进行对比,验证NE-GraphSAGE算法的识别效果.实验结果表明,NE-GraphSAGE算法在准确率和追踪时长上均有不同程度的提升,最大追踪时长可达80天,相比其他3种算法性能更优,验证了 NE-GraphSAGE算法对浏览器指纹长期追踪的能力.

    浏览器指纹图神经网络GraphSAGE算法用户追踪边缘分类

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    基于可逆元胞自动机加密的扩展码索引调制方案

    赵耿黄思婕马英杰董有恒...
    416-422页
    查看更多>>摘要：针对直接序列扩频系统伪随机(Pseudo Noise,PN)码资源有限且码索引调制系统误码率性能下降的问题,提出了一种基于可逆的初等元胞自动机加密的扩展码索引调制方案.首先,针对PN码资源有限的问题,提出使用混沌规则的初等元胞自动机对PN码进行迭代的方案,从而实现扩展PN码的目的;其次,针对码索引调制误码率性能下降的问题,提出了一种可逆元胞自动机加密的码索引调制方案,在发射端,把信息比特切割成调制比特和映射比特,并分别映射为调制符号和扩频码索引,使用对应索引的扩频码对同相分量进行扩频,同时使用可逆元胞自动机对映射比特进行加密,加密后的映射比特为调制符号的正交分量选取对应索引的扩频码进行扩频.仿真与分析结果表明,在相同频谱效率条件下,在加性高斯白噪声信道中,当误码率为10-5时,扩展码索引调制方案的误码率性能优于码索引调制和广义码索引调制方案约2～4dB,优于非正交码移键控码索引调制方案约0.5dB.

    直接序列扩频码索引调制初等元胞自动机误比特率

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    基于函数调用指令特征分析的固件指令集架构识别方法

    贾凡尹小康盖贤哲蔡瑞杰...
    423-433页
    查看更多>>摘要：不同的固件常采用不同的指令集架构,固件指令集架构的识别是对嵌入式固件进行逆向分析和漏洞挖掘的基础.现有研究和相关工具在针对特定类型的嵌入式设备固件指令集架构识别时存在识别正确率低、误报率高的情况.针对上述问题,提出了 一种基于函数调用指令特征分析的固件指令集架构识别方法,通过同时利用指令中操作码和操作数所包含的信息识别目标固件中的函数调用指令,将其作为关键特征实现对不同指令集架构的分类,并基于该方法开发了原型系统EDFIR(Embed-ded Device Firmware Instruction set Recognizer).实验结果表明,相比 IDAPro,Ghidra,Radare2,Binwalk 以及 ISAdetect 这些当前应用最广泛和最新的工作,该方法具有更高的识别正确率、更低的误报率并具备更强的抗干扰能力,其对1000个真实设备固件的识别正确率高达97.9％,比目前识别效果最好的ISAdetect提升了 42.5％.此外,相关实验还证明,即使将分析规模缩小至完整固件的1/50,所提方法仍能保持95.31％的识别正确率,具有良好的识别性能.

    指令集架构分类技术逆向分析技术嵌入式设备安全静态分析技术

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    基于融合序列的远控木马流量检测模型

    吴丰源刘明尹小康蔡瑞杰...
    434-442页
    查看更多>>摘要：针对现有远控木马流量检测方法泛化能力较弱、表征能力有限和预警滞后等问题,提出了一种基于融合序列的远控木马流量检测模型.通过深入分析正常应用网络流量与远控木马流量在包长序列、包负载长度序列和包时间间隔序列方面的差异,将流量表征为融合序列.将融合序列输入Transformer模型,利用多头注意力机制与残差连接挖掘融合序列内在联系,学习木马通信行为模式,有效地提升了对远控木马流量的检测能力与模型的泛化能力.所提模型仅需提取网络会话的前20个数据包进行检测,就能够在木马入侵早期做出及时预警.对比实验结果表明,模型不仅在已知数据中具有优异的检测效果,在未知流量测试集上同样表现出色,相比当前已有的深度学习模型,各项检测指标有较大提升,在远控木马流量检测领域具备实际应用价值.

    远控型木马检测融合序列Transformer模型多头注意力机制木马行为模式

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