摘要：为了对Java虚拟机(JVM)进行测试,开发人员通常需要手工设计或利用测试生成工具生成复杂的测试程序,从而检测JVM中潜在的缺陷.然而,复杂的测试程序给开发人员定位及修复缺陷带来了极高的成本.测试程序约简技术旨在保障测试程序缺陷检测能力的同时,尽可能地删减测试程序中与缺陷检测无关的代码.现有研究工作基于Delta调试在C程序和XML输入上可以取得较好的约简效果,但是在JVM测试场景中,具有复杂语法和语义依赖关系的Java测试程序约简仍存在粒度较粗、约简效果较差的问题,导致约简后的程序理解成本依然很高.因此,针对具有复杂程序依赖关系的Java测试程序,提出一种基于程序约束的细粒度测试程序约简方法JavaPruner.首先,在语句块级别设计细粒度的代码度量方法;随后,在Delta调试技术上引入语句块之间的依赖约束关系来对测试程序进行约简.以Java字节码测试程序为实验对象,从现有的针对JVM测试的测试程序生成工具中筛选出具有复杂依赖关系的50个测试程序作为基准数据集,并在这些数据集上验证JavaPruner的有效性.实验结果表明,JavaPruner可以有效删减Java字节码测试程序中的冗余代码.与现有方法相比,在所有基准数据集上,约简能力平均可提升37.7%.同时,JavaPruner可以在保障程序有效性及缺陷检测能力的同时,将Java字节码测试程序最大约简至其原有大小的1.09%,有效降低了测试程序的分析和理解成本.

摘要：密码算法的软件实现速度是衡量其实现性能的重要指标之一。在密码算法的设计和评估工作中,测试密码算法的软件实现速度是一项必不可少的工作。在国内外已有的工作中,关于如何在x64平台上进行密码算法的软件实现速度测试没有形成统一的测试标准。本文以分组密码算法的速度测试为例,研究如何在x64平台上测试密码算法的软件实现速度。首先,我们通过实验分析在x64平台上对密码算法进行软件实现速度测试的过程中容易出现的问题。第二步,我们对目前已有的四种速度测试方法:Matsui速度测试方法,Fog速度测试方法,SUPERCOP速度测试方法和Gladman速度测试方法进行研究,对四种速度测试方法的异同进行比较,分析四种方法中存在的问题。第三步,我们采用理论分析与实验探究相结合的研究方法,研究如何降低速度测试过程中产生的波动性数据对实验结果的影响。我们对速度测试公式选择、样本量选择等问题进行了细致的研究。最终我们给出在x64平台上测试分组密码算法软件实现速度的最小值和平均值的有效方法。应用该方法得到的测试结果是稳定的(测试得到的速度随机性小,结果既不会偏大也不会偏小)、可靠(测试过程取样充分,测试得到的速度是可信的)、高效的(在保证测试结果可靠和稳定的前提下,取样量较小,测试过程耗时较少)。利用本文给出的速度测试方法,我们对AES算法和SM4算法在x64平台上的软件实现速度进行了实际测试。

摘要：当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为了克服上述亟待解决的关键性难题,本文提出一种多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法.首先,探索分析真实自然图像和GAN合成图像在不同色彩空间相邻像素之间的差异,并设计差异度量算法,完成色彩通道选择.其次,利用图像像素间的高度相关性,在八个方向上通过二阶马尔可夫链对相邻像素之间的差分数组进行建模,提取差分像素邻接矩阵特征.最后,利用上述特征,设计一种简单且高效的集成分类器完成GAN合成图像的检测任务.在基于StyleGAN模型合成的伪造人脸数据集中,所提出方法的检测准确率高达100.00%;在小样本训练约束条件下,正负样本对数仅仅为2时,检测准确率高达99.65%;在单类样本训练约束条件下,正样本数仅仅为50时,检测准确率高达92.84%.在基于更先进的StyleGAN2和PGGAN模型合成的伪造场景数据集中,所提出方法的检测准确率达到99.96%以上.以上大量实验表明,本文所提出的方法明显优于比较的GAN合成图像检测方法.本文方法已经开源:https://***/cyxcyx559/ccss.

摘要：动态密码的设计与分析是当前密码学领域研究的热点.本文针对类CLEFIA动态密码结构和四分组CLEFIA变换簇抵抗不可能差分和零相关线性分析的能力进行评估.当两类动态密码结构的轮函数为双射时,通过研究密码组件的可交换性质,证明了这两类动态密码结构各自置换等价于标准静态密码结构.利用建立的置换等价关系,通过构造静态密码结构不可能差分和零相关线性区分器,证明了4n轮类CLEFIA动态密码结构所有结构均存在8轮的不可能差分和零相关线性区分器,证明了4n轮四分组CLEFIA变换簇所有结构均存在9轮的不可能差分和零相关线性区分器.

摘要：移动目标防御是一种改变网络空间攻防对抗格局的革命性技术,它通过动态改变攻击面使得目标网络更具弹性.网络跳变作为有效抵御主动扫描的防御方法,是实现移动目标防御的关键技术之一.现有跳变机制由于在空间上采用随机选取方法并在时域采用固定跳变周期,极大降低了跳变防御的不可预测性和时效性;与此同时,由于跳变实施过程缺乏约束且跳变部署复杂度高,因此增加了网络开销,降低了跳变防御的可用性和可扩展性.针对以上问题,文中提出了一种基于网络攻击面自适应转换的移动目标防御技术.为了实现网络跳变收益的最大化,在分层跳变的架构上设计了一种网络自适应跳变算法.它由网络威胁感知和跳变策略生成两部分组成.通过设计基于Sibson熵的威胁感知机制分析扫描攻击策略,以指导网络跳变机制的选择;基于网络攻击面和网络探测面定义了网络视图和视图距离,通过设计基于视图距离的跳变策略生成算法,选取使得视图距离最大的跳变端信息集合,以最大化跳变的不可预测性;此外,通过采用跳变周期自拉伸策略保证跳变的时效性.从而通过基于视图距离的跳变策略选取与可变的跳变周期制定实现网络攻击面时空二维的自适应转换,最大化防御收益.为了解决网络资源有限条件下的跳变实施问题,利用可满足性模理论形式化描述跳变实施的约束条件,以保证跳变实施的可用性;通过设计启发式跳变实施部署算法以提高部署效率,以保证跳变防御的可扩展性.最后,理论与实验分析了该技术抵御扫描攻击的能力和跳变成本,通过以不同类型的扫描攻击为例证明了该技术在保证网络服务质量的同时可有效抵御92.1%以上的主动扫描攻击.

摘要：共享数据云存储完整性检测用来验证一个群体共享在云端数据的完整性,是最常见的云存储完整性检测方式之一.在云存储完整性检测中,用户用于生成数据签名的私钥可能会因为存储介质的损坏、故障等原因而无法使用.然而,目前已有的共享数据云存储完整性检测方案均未考虑到这个现实问题.探索了如何解决共享数据云存储完整性检测中私钥不可用的问题,提出了第1个具有私钥可恢复能力的共享数据云存储完整性检测方案.在方案中,当一个群用户的私钥不可用时,可以通过群里的t个或者t个以上的用户帮助其恢复私钥.同时,设计了随机遮掩技术,用于确保参与成员私钥的安全性.用户也可验证被恢复私钥的正确性.最后,给出安全性和实验结果的分析,结果显示所提方案是安全高效的.

摘要：光照条件和光谱反射率对增强现实和场景渲染任务非常有用,但是通过仪器采集比较困难,因此根据普通图像计算光照条件和光谱反射率是重要的计算机视觉任务.本文设计了一种通过分析场景中的阴影区域和周边区域颜色之间的色差,无需训练数据即可计算场景的光照条件和光谱反射率的算法.在自然场景中,阴影区域由于遮挡只能接收和反射天空光,而其周边的非阴影区域则同时受到太阳光和天空光的影响.当阴影和非阴影区域有着相同的光谱反射率时,两块区域颜色之间的色差反映了被遮挡光源的信息.两块区域之间的颜色差异由光照条件造成,又以光谱反射率为联系.因此,可以利用这两种颜色之间的关系计算光照条件和光谱反射率.本文使用先验知识和模型公式化表达某一区域在光照下呈现在图像中的颜色,然后基于两种颜色以及两者之间的色差设计了一种优化算法,通过计算最优解来计算场景的光照条件以及光谱反射率.通过在多个数据集上的一系列对比实验,以及一个使用光照条件和光谱反射率来去除阴影区域的应用实验,证明了该算法的准确性.

摘要：提出一种基于变点检测的网络移动目标防御效能评估方法。针对网络资源图无法表示资源脆弱性对节点安全状态影响的问题,定义分层网络资源图,在建立资源脆弱性改变和节点安全状态转换关联关系的同时,提高构建和更新网络资源图的效率。针对静态检测度量无法准确度量网络移动目标防御动态改变的问题,设计变点检测和标准化度量算法,在保证度量标准统一的基础上实现对网络移动目标防御的安全成本和安全收益的实时检测和动态度量,提高评估的准确性和结果的可比性。典型实例分析证明了所提出的网络移动目标防御效能评估方法的可行性和有效性。

摘要：自适应隐写是图像隐写方向的研究热点,它通过有效地设计隐写失真函数,自适应地将秘密信息隐藏在图像复杂的纹理区域,具有很强的隐蔽性.近年来,基于生成对抗网络的隐写失真函数设计研究在空域灰度图像上已经取得了突破性的进展,但是目前还没有针对空域彩色图像的研究.与灰度图像相比,彩色图像隐写需要考虑保护RGB通道间相关性,同时合理地分配RGB这3个通道的嵌密容量.设计了一个基于生成对抗网络设计空域彩色图像隐写失真函数的框架CIS-GAN(color image steganography based on generative adversarial network),生成器网络采用两个U-Net子网络结构,第1个U-Net子网络生成修改概率矩阵,第2个U-Net子网络进行正负向修改概率调节,有效地降低对彩色图像通道相关性的破坏.针对彩色图像载体,修改灰度图像隐写分析器作为网络的对抗部分.在生成器损失函数中对彩色图像3个通道总的隐写容量进行控制,生成器能够自动学习分配3个通道嵌密容量.实验结果表明,与现有彩色图像隐写失真函数设计方法相比,提出的网络结构能够更好地抵抗彩色图像隐写分析器的检测.

摘要：Android是目前最流行的智能手机软件平台,报告称,2014年,Android的销售量占到全球份额81%的绝对优势,首次达到10亿部.其余如苹果、微软、黑莓与火狐等则远远落在后面.与此同时,Android智能手机的日益流行也吸引了黑客,导致Android恶意软件应用的大量增加.从Android体系结构、设计原则、安全机制、主要威胁、恶意软件分类与检测、静态分析与动态分析、机器学习方法、安全扩展方案等多维角度,对Android安全的最新研究进展进行了总结与分析.