张恒巍
- 作品数：83 被引量：306H指数：12
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术军事电子电信理学更多>>
- 嵌入式可靠传输协议被引量：3
- 2010年
- 为提高无线环境下的数据传输性能,对无线运用环境进行了研究,结合嵌入式系统的特征,提出了一种简单、可靠而实用的传输协议。它保留了UDP协议的全部功能及高效的特点,利用可靠报文处理流程及选择重传机制,实现数据实时可靠的传输。实验结果表明,该协议在无线网络中数据传送可靠性高,保持了良好的带宽利用率,为上层应用提供高效、可靠的数据传输服务。
- 张恒巍万伟王坤王娜
- 关键词：用户数据报协议重传机制嵌入式无线
- 面向APT攻击的攻击行为动态评估方法被引量：1
- 2018年
- 针对现有攻击评估方法大多属于静态评估、无法有效应用于APT攻击长期潜伏、持续渗透的特点,分别从空间、时间两个维度入手,提出了一种面向APT攻击的攻击行为动态评估方法。通过对攻击行为在整个网络系统中进行因果关联,初步发现攻击痕迹;基于APT攻击的持续性特征,再对因果关联结果在时间层面上进行调整与修正,得到含有真实攻击信息的攻击动态因果行为链;结合CVSS标准对攻击行为链进行动态量化评估。设计实验对所提方法的有效性进行证明,实验结果显示该评估方法能够较为真实的反映APT攻击情况,能够对攻击收益进行合理有效的评估。
- 王晋东杨豪璞张恒巍李涛
- 关键词：APT攻击因果关联
- 基于信号博弈的移动目标防御最优策略选取方法被引量：15
- 2019年
- 针对移动目标防御最优策略选取问题,从攻击面转换(ASS)和探测面扩展(ESE)的角度形式化来定义防御策略,阐释了防御原理;采用动态对抗和有限信息的视角对网络攻防行为进行研究,在分析攻防博弈类型和攻防过程的基础上,构建了基于信号博弈的移动目标防御模型;改进了攻防策略量化计算方法,提出了精炼贝叶斯均衡求解算法,并通过对博弈均衡的分析设计了最优防御策略选取算法。仿真实验验证了所提模型和方法的有效性。
- 蒋侣张恒巍王晋东
- 关键词：网络安全信号博弈精炼贝叶斯均衡
- Markov微分博弈模型及其在网络安全中的应用被引量：19
- 2019年
- 当前基于博弈理论的网络安全研究成果难以应用于实时、连续、随机对抗的网络攻防过程.本文针对网络安全防御的实时性和网络状态变化的随机性,基于动态、实时对抗的视角分析攻防行为,在结合微分博弈模型和Markov决策方法的基础上进行扩展,构建Markov攻防微分博弈模型,分析具有多个阶段且每阶段持续时间较短的攻防过程;提出多阶段博弈均衡解计算方法,设计多阶段最优防御策略选取算法.仿真实验结果表明,模型和算法有效且可行.
- 张恒巍黄世锐
- 关键词：网络安全网络攻防微分博弈网络防御
- 基于加权多属性云的服务信任评估方法被引量：4
- 2014年
- 针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。
- 卫波王晋东张恒巍余定坤
- 关键词：云计算云模型信任评估
- 基于不完全信息攻防博弈的最优防御策略选取方法被引量：6
- 2015年
- 目前基于博弈模型的最优防御策略选取方法,多数没有考虑攻击者的类型、防御者反击行为和攻击成功率,而且多采用完全信息假设,使用场合受限,实用性不强.本文提出了一种基于不完全信息攻防博弈的最优防御策略选取方法,构建了不完全信息攻防博弈模型,并结合攻击者类型、防御者反击行为和攻击成功率对已有的策略收益量化方法进行改进,使得策略收益量化更加全面,能够准确地计算双方收益.实例分析验证了模型和算法的有效性.
- 王晋东余定坤张恒巍王娜陈宇
- 关键词：不完全信息贝叶斯均衡
- 基于显著区域优化的对抗样本攻击方法被引量：1
- 2023年
- 在计算机视觉任务中,以卷积神经网络为基础的图像分类模型得到广泛应用,但因其自身的脆弱性容易受到对抗样本的攻击。目前的攻击方法大多会对整张图像进行攻击,产生的全局扰动影响了对抗样本的视觉质量。针对这一问题,提出一种基于显著区域优化的对抗样本攻击方法,利用显著目标检测技术为每张原始图像生成显著图,并将其二值化为显著掩模,将该掩模与对抗扰动相结合,使显著区域内的对抗扰动保留下来,实现对抗扰动的局部添加。通过引入Nadam优化算法,稳定损失函数更新方向并动态调整学习率,提高损失函数收敛速度,从而在保持较高黑盒攻击成功率的同时,有效降低对抗扰动的可察觉性。在ImageNet数据集上分别进行单模型和集成模型环境下的对抗攻击实验,并对各方法生成的对抗样本图像质量进行对比分析,结果表明,与基准方法相比,该方法在集成模型攻击中的隐蔽性指标实现了27.2%的性能提升,黑盒攻击成功率最高达到了92.7%的水平。
- 李哲铭王晋东侯建中李伟张世华张恒巍
- 关键词：卷积神经网络迁移性
- 国产平台外围设备管控系统及其管控方法
- 本发明涉及一种国产平台外围设备管控系统及其管控方法，包含管控中心及管控代理，管控中心，进行外围设备注册以建立被管计算机外围设备白名单，并建立与之对应的外围设备管控策略，并将外围设备白名单及管控策略传送至管控代理；管控代理...
- 赵俭李福林周洪伟孙怡峰张畅袁霖张恒巍
- 基于Markov演化博弈的网络防御策略选取方法及其装置
- 本发明涉及一种基于Markov演化博弈的网络防御策略选取方法及其装置，该方法包含：根据网络攻防过程中动态攻防博弈，构建多阶段Markov攻防演化博弈模型，该模型包含多个子博弈阶段；针对多阶段Markov攻防演化博弈模型，...
- 张恒巍王娜黄健明韩继红王衡军李涛寇广王晋东
- 文献传递
- 基于AdaN自适应梯度优化的图像对抗迁移攻击方法被引量：1
- 2023年
- 大部分网络模型在面临对抗攻击时表现不佳,这给网络算法的安全性带来了严重威胁。因此,对抗攻击已成为评估网络模型安全性的有效方式之一。现有的白盒攻击方法已经能够取得较高的攻击成功率,但是在黑盒攻击条件下,攻击成功率还有待提升。文章以梯度优化为出发点,将自适应梯度优化算法AdaN引入对抗样本生成过程中,以加速收敛,使梯度更新方向更稳定,从而增强对抗攻击的迁移性。为了进一步增强攻击效果,将文章所提方法与其他数据增强方法进行结合,从而形成攻击成功率更高的攻击方法。此外,还通过集成多个已知模型生成对抗样本,以便对已进行对抗训练的网络模型进行更有效的黑盒攻击。实验结果表明,采用AdaN梯度优化的对抗样本在黑盒攻击成功率上高于当前的基准方法,并具有更好的迁移性。
- 李晨蔚张恒巍高伟杨博
- 关键词：图像分类迁移性
