一种抗侧信道攻击的软硬结合AES快速加密实现方法和系统

    公开(公告)号:CN108650075B

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN201810448155.X

    申请日:2018-05-11

    Abstract: 本发明涉及一种抗侧信道攻击的软硬结合AES快速加密实现方法和系统。该方法包括:起始软件加密阶段,运行在全可编程SoC的ARM内核的软件程序上,指令操作的顺序被两个随机数R1和R2随机化,结束的时间点被R1随机化;硬件加密阶段,运行在全可编程SoC的FPGA上,其加密起始和结束的时间点被两个随机数R1和R2随机化;最后软件加密阶段,运行在全可编程SoC的ARM内核的软件程序上,指令操作的顺序被两个随机数R1和R2随机化,起始的时间点被R2随机化。本发明在保证高数据吞吐率的情况下,可同时抵御cache时间攻击、能量/电磁分析攻击,是一种高效、安全的AES加密方法。

    一种可抵抗基于flush操作的cache攻击的软硬协同计时器实现方法和系统

    公开(公告)号:CN110502933A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910604224.6

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明涉及一种可抵抗基于flush操作的cache攻击的软硬协同计时器实现方法和系统。该系统包括初始化软件模块、硬件模块以及运行时软件模块。在初始化阶段,初始化软件模块与硬件模块之间相互协同,以测试安全范围内最高的时间分辨率,并把硬件模块中的安全低分辨率计时器调整到该时间分辨率;在运行时阶段,在出现flush操作时,可以短暂降低自身分辨率,而当没有flush操作时,恢复自身的高分辨率。通过这种flush操作和计时器分辨率的协同机制,可以有效的抵御基于flush操作的cache攻击。同时,本发明通过优化设计,保证了高安全性的同时,其自身的性能损失非常低,因此是一种高效、安全的计时器实现方法。

    一种基于信任评估的权限动态调整方法及系统

    公开(公告)号:CN119720144A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411645801.3

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于信任评估的权限动态调整方法及系统,属于系统安全领域。本发明为解决现有的信任评估方案无法有效应对用户行为状态的变换问题,对获取的用户行为数据进行预处理并提取用户行为特征,使用模糊层次分析方法FAHP计算用户行为特征的权重,并结合用户行为特征及权重得到规范化矩阵;构建基于深度确定性策略梯度的DDPG模型,该DDPG模型根据规范化矩阵对用户进行信任评估训练;利用训练好的DDPG模型基于用户行为数据对用户进行信任评估;根据信任评估结果动态调整用户权限。本发明能够有效地对用户的信任情况进行动态评估,并根据评估结果灵活地调整用户的权限,从而提高了系统的安全性和可靠性。

    一种自回归弹幕生成方法和系统

    公开(公告)号:CN113505267B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202110677802.6

    申请日:2021-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种自回归弹幕生成方法和系统。本方法为:1)选取一训练数据集对模型进行训练,所述模型包括双向编码器、自回归解码器和分类器;该训练数据集中的每条样本包括视频片段的图像截图,该视频片段的参考弹幕,该参考弹幕周围且发送时间在参考弹幕之前的一系列上下文弹幕,以及该视频片段所属视频的视频类别;2)对于当前播放的目标视频,当用户从该目标视频中选取一目标位置并输入弹幕文本时,将当前输入的弹幕文本作为参考弹幕,利用训练后的自回归解码器模块从该参考弹幕的首个词开始,依次将每个词作为生成目标弹幕的提示词,最终生成该目标位置的弹幕文本。本发明大大改善了目前网站中的候选弹幕质量。

    一种具备可解释性的用户行为异常检测方法

    公开(公告)号:CN112685272B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202011590113.3

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种具备可解释性的用户行为异常检测方法,其步骤包括:1)使用特征提取模块收集目标网络中用户的特征信息;2)图矩阵模块根据各用户的特征信息构建邻接矩阵;其中所述图矩阵模块根据用户特征信息确定用户之间是否存在直接联系,根据用户之间的相似度确定用户之间的联系;3)利用邻接矩阵训练图神经网络,得到分类模型;4)利用图解释模块以设定优化目标函数对该分类模型进行训练,得到图掩膜M和特征选择器F;5)将一待检测用户的特征输入训练后的分类模型,得到分类结果,如果该用户为异常节点,则利用M从分类模型中得到该异常节点的关联节点、利用F得到分类模型各节点的特征中与异常节点最相关的关联特征。

    一种访问控制初始化智能推荐方法

    公开(公告)号:CN112804080B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202011549292.6

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本发明公开了一种访问控制初始化智能推荐方法。本方法包括:1)将访问控制系统中的属性特征按照特征类型划分为连续型特征和离散型特征;2)对系统中同一条交互记录中的属性特征进行处理,生成对应交互记录的最终特征向量;其中针对每一个连续型特征,将其归一化后作为最终特征向量中的一维;针对每一个离散型特征,将其编码索引标识添加到最终特征向量中;3)利用各最终特征向量训练模型;4)当用户U登录该访问控制系统时,获取用户U的初始属性;5)将该初始属性和该访问控制系统的每一资源属性组合成一序列,生成该序列对应的最终特征向量并将其输入训练后的模型进行预测,得到n个候选资源并对其进行筛选,推荐给用户U。

    一种基于自然语言处理的可解释性授权方法及装置

    公开(公告)号:CN119357971A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411308231.9

    申请日:2024-09-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理的可解释性授权方法及装置。本方法为:1)获取已标注的漏洞描述及其对应的CVSS向量作为训练数据,对预训练的BERT模型进行优化得到分类器;2)将一目标安全漏洞的文本描述输入分类器,预测得到该目标安全漏洞对应的CVSS向量;3)根据预测的CVSS向量计算该目标安全漏洞的严重性评分,并根据所述严重性评分调整用户授权等级;4)使用基于梯度的输入显著性方法分析该目标安全漏洞的文本描述中的词汇,得到所述分类器预测得到该目标安全漏洞对应的CVSS向量中起到关键作用的词汇作为关键词汇;5)根据调整后的用户授权等级与所述关键词汇生成该目标安全漏洞对应的授权调整可解释性文本。

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