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2025年第71卷第2期
观点
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Android多开应用安全研究综述 AI导读
“在数字化生活领域，专家深入分析了Android多开应用的安全威胁，评估了角色间协同作用可能导致的风险，为解决多开应用安全问题提供解决方案。”摘要：Android多开应用随着数字化生活的普及和快速发展，已成为人们网络生活中的重要需求。它主要通过应用间共享UID（User ID）突破Android权限机制的限制，利用应用层虚拟化技术实现应用免安装。但这也导致数据隐私在多开环境里被完全暴露，引入了巨大的安全风险，多开环境中多方角色的复杂交互进一步增加了安全威胁的多样性和隐蔽性。为全面理解和解决多开应用中的安全问题，本文深入分析多开应用中的安全威胁，并评估了角色间协同作用可能导致的安全风险。系统梳理了虚拟化框架的关键指纹特征，并总结了现有的攻击手段及防御策略。最后，指出了当前研究的局限性，并对未来的研究方向进行了探讨，以期推动Android多开应用安全技术的持续发展。关键词：移动安全;应用层虚拟化;多开应用;安全威胁218|356|0更新时间：2025-05-09 -
基于深度学习的网络异常流量检测研究综述 AI导读
“深度学习技术在网络异常流量检测领域的研究进展，为维护网络安全提供新思路。”摘要：数据量的迅速增长和流量模式的多样性使得网络异常流量检测变得愈加复杂，有效的网络异常流量检测能够及时发现潜在的网络威胁和攻击行为，维护网络安全。本文对基于深度学习的网络异常流量检测的研究现状、面临的挑战和未来研究方向进行全面综述。首先，详细阐述网络异常流量检测的基本概念和检测流程，并对常用的网络异常流量检测数据集进行分析介绍。然后，详细分析卷积神经网络、双向长短期记忆网络、自编码器、生成对抗网络、图神经网络和自然语言处理等深度学习方法在异常流量检测中的优势和局限。最后，深入讨论基于深度学习的网络异常流量检测方法面临的主要挑战，并提出未来研究方向。关键词：异常流量检测;流量分析;网络安全;深度学习1206|259|0更新时间：2025-05-09
综述
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基于音脸协同对比学习的深度伪造检测算法 AI导读
“在深度伪造检测领域，研究者提出了音脸协同驱动的SFSD算法，通过多模态模型SFformer提升检测性能，为伪造视频识别提供新方案。”摘要：主流的伪造检测方法从视觉单模态出发，通过检测视频帧中的伪影进行伪造检测，然而不同伪造方法会引入不同的伪影，导致这类方法有受限的性能和较差的泛化能力。同时，当前利用音频信息进行伪造检测的工作并没有充分利用音频信息发掘视觉模态的篡改。观察到自然视频中的音频和人脸具有内在协同性，而伪造方法均会对这种特性造成破坏，因此本文提出了一种音脸协同驱动的深度伪造检测算法，称为SFSD（Speech-Face Synergy Detect）。该算法提出了音脸协同对比学习策略，在通用视频数据集上构建样本，模拟伪造方法对音脸协同性的破坏，实现了对大量无标注真实视频的利用，提升了模型性能和泛化能力。算法构建了多模态模型SFformer（Speech-Face Transformer），其通过注意力瓶颈引导音脸模态浓缩并交融必要的信息，减少冗余信息的干扰，提升了模型的特征提取能力并改进了检测性能。在公开数据集FakeAVCeleb上的大量实验表明，SFSD在预训练后准确率为72.12%，超越部分基准方法；在经过迁移训练后准确率达到89.51%，高于先前工作，并且泛化能力有所提升。关键词：伪造检测;对比学习;多模态融合166|140|0更新时间：2025-05-09 - “在数字资产安全领域，专家提出了基于TrustZone的以太坊密钥保护方法，提高了用户密钥安全性，为以太坊系统安全运行提供了解决方案。”摘要：在以太坊中，用户数字资产的安全性与其私钥紧密相关，一旦私钥泄漏，用户将面临无法挽回的数字资产损失。加密货币钱包常被用于管理和保护区块链系统的密钥。但是，现有的加密货币钱包安全性不高。为了更好地保护以太坊用户的数字资产，在不影响以太坊系统正常功能的情况下，提出了一种基于TrustZone的以太坊密钥保护方法，以在用户通过支持TrustZone的移动终端接入和使用以太坊系统时，提高用户密钥在生成、存储和使用过程中的安全性。在该方法中，与私钥相关的操作都是在TrustZone的安全世界中进行的。私钥未被使用时，将以安全文件的形式被保存在本地文件系统中。当有交易需要被签名时，将存有对应私钥的安全文件加载到安全世界中，并恢复出私钥以对交易签名，从而使得私钥可以安全而持续地被使用。在模拟环境下实现了该方法的原型系统，并对系统的功能和性能进行了验证和测试。实验结果表明，本文的原型系统在以太坊系统中能够正常运行，性能开销在合理范围内，具有可行性。关键词：以太坊;加密货币钱包;密钥保护;TrustZone;安全文件184|139|0更新时间：2025-05-09
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HMDA：基于HMAC的DNA组装算法 AI导读
“在基因组学领域，HMDA算法通过HMAC技术提升DNA组装的准确性、安全性和效率，为基因组研究提供新方案。”摘要：DNA组装是基因组学研究中至关重要的步骤。传统的基于第二代测序技术的基因组组装算法存在以下问题：1） 无法保证数据的完整性和准确性；2） 无法处理混合物种基因组序列组装问题；3） 消耗的内存空间大；4） 缺乏安全性保障。针对这些问题，提出了一种基于HMAC的DNA组装算法——HMDA。在DNA组装过程中，运用HMAC技术对组装信息进行编码，并利用密码子的性质，在基因组内嵌入经HMAC加密后的信息内容。当执行组装操作时，这些信息会被提取出来，作为筛选正确序列的关键依据。此外，HMDA将不同密钥与不同物种或者用户一一映射，实现了特定物种或用户的身份验证。实验结果表明，HMDA算法相对于其他组装算法有以下优势：1） 针对理论上能够恢复基因组的测序文库，能够得到准确且完整的组装结果；2） 能从混合物种基因组数据中组装出不同物种；3） 空间消耗至多为其他算法的33.4%；4） 安全性更强，授权用户和普通用户组装结果不同，且该算法能检测数据篡改并返回错误状态码。关键词：DNA组装;基因组学;第二代测序技术;HMAC65|103|0更新时间：2025-05-09 - “在网络安全领域，专家设计了可聚合共享棘轮树算法，并提出了基于此的安全可追溯组密钥协商协议TGKA，有效解决了组密钥协商中的通信效率低、计算开销大等问题，为动态组的高效密钥更新提供了解决方案。”摘要：组密钥协商协议用于解决多个参与方在不安全的通信网络中的组消息传递安全问题。然而现有方案存在通信效率低、计算开销大、群组规模难以扩大、安全性不足等问题。针对组密钥协商中的这些问题，设计了一种可聚合共享棘轮树算法，并基于此提出了一个基于可聚合广播的安全可追溯组密钥协商协议（Traceable Group Key Agreement，TGKA）。TGKA协议将基于签名的可聚合广播方案与密钥封装的思想结合，通过棘轮树将用户划分为多个子组，在子组之间进行密钥协商，从而减小其在计算与通信上的开销，实现了动态组的高效密钥更新。实验结果表明，在确保了组密钥协商协议安全性的同时，TGKA协议能够降低群组发送者与接收者的通信复杂度，在数十至数百用户的中型组中具备一定的可行性。关键词：组密钥协商;前向安全与后向安全;可追溯性;棘轮树97|261|0更新时间：2025-05-09
信息安全与密码学
- “在司法领域，专家提出了基于本体提示指导的命名实体识别方法，通过构建知识图谱本体模型和指令微调大语言模型，有效提升了少样本条件下的识别效果。”摘要：为改善在低资源和少样本条件下对复杂司法命名实体识别的效果，提出了一种基于本体提示指导的司法命名实体识别方法，将大语言模型应用于司法命名实体识别。首先，以涉假司法文书为例，结合文书内容和现有司法文书领域本体采用“自顶向下”的方式构建涉假司法文书知识图谱本体模型。然后，基于本体模型构建指令，指令包括任务描述、本体描述、任务示例和司法文本四部分，对大语言模型进行指令微调以完成司法命名实体识别任务，其中本体描述部分用于在微调过程中加入实体的定义与关系信息。最后，选择本文构建的本体模型包含的12类细粒度实体，自行采集数据集用于实验，并将其与几种典型的传统实体识别方法进行比较，结果显示，在少样本微调的条件下，本文提出的方法表现效果更好。关键词：司法文书;命名实体识别;大语言模型;提示工程;本体235|169|0更新时间：2025-05-09
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基于知识微调和信息融合的医学指南知识抽取 AI导读
“医学指南知识抽取模型，提升了指南证据抽取效率和偏倚风险识别能力，推动高质量临床医学研究。”摘要：医学指南的发布速度迅猛，但其在循证过程中的结构化组织和检索面临诸多挑战，影响了知识的迅速获取和应用。为应对这一问题，本文提出了基于循证医学的指南知识抽取模型。该模型旨在实现指南证据的高效抽取并且识别指南证据来源文献的偏倚风险。该模型结合人工标注的少样本数据集构建提示指令对大语言模型进行训练，以提升其在指南知识抽取任务上的性能。构建融合外部知识的随机对照试验偏倚风险评估模型，在BERT模型的基础上引入多元化的外部知识信息增强模型的偏倚风险识别能力。经过提示微调后的大语言模型在抽取指南关键信息任务上的性能得到了显著提升，BLEU-4提升在43个百分点以上。融合外部知识的证据偏倚风险评估模型在识别偏倚风险方面也展现出了优越的性能，最高精确率达到了0.898，F1值达到了0.892。这表明，在有限的数据集规模下，结合提示工程对大语言模型进行微调，可以有效地提取所需的医学指南信息，并且经过融合多元化的外部知识后，偏倚风险识别模型的性能得到了显著增强。因此，医学指南知识抽取模型有助于推动高质量临床医学研究。关键词：循证医学;大语言模型;Bert;偏倚风险评估132|156|0更新时间：2025-05-09 -
基于注意力机制的云数据中心资源消耗预测 AI导读
“在云计算资源消耗预测领域，专家设计了高精度预测框架，通过自组织映射网络、注意力机制和改进遗传算法，验证了其在短期和长期预测上的优势，为提高预测精度提供了新方案。”摘要：针对关于云计算资源消耗预测精度不高的问题，设计了一个资源预测的框架。该框架包括数据预处理、基于注意力机制的长短时记忆网络以及基于改进的遗传算法的搜索机制。在数据预处理过程中，本文通过自组织映射网络保留了数据的内在特性，有助于去除噪声并揭示数据的潜在模式。注意力机制与长短时记忆网络的结合，提高了模型对关键时间步的关注，从而增强了预测能力。改进遗传算法用于权重优化，使得模型可以自适应地调整注意力权重分配。基于Google集群跟踪数据对本文设计的框架进行了验证。实验结果表明，与基准算法相比，本文的框架在三类指标上短期和长期预测均具有优势， 该框架具有更高的精度。通过修正的Friedman检验和Nemenyi检验，证明了所述方法的预测性能在均方根误差上好于两类基准算法。关键词：云数据中心;资源利用;长短时记忆网络;注意力机制136|245|0更新时间：2025-05-09 - “在时序数据预测领域，专家提出了基于域信息自增极端随机树模型，通过时序平移器和特征分解模块优化预测精度，为降低风险和优化资源配置提供新方案。”摘要：时序数据预测在应对不确定性、降低风险、优化资源配置和提升服务质量等方面都发挥着重要作用，但时序数据存在的多种特性使得预测过程变得复杂、预测精度不高。为此，提出一种基于域信息自增极端随机树模型应用于时序数据预测，采取时序平移器提取时序数据之间的联系，利用特征分解模块消除原有序列的内在噪声，通过基于生成对抗网络的特征增强模块，有效获取时序数据中静态特征与时空特征，从而优化时间预测模型的参数。以突发公共卫生事件作为例，对美国各州突发公共卫生事件关键数据的趋势进行预测。实验结果表明，在马萨诸塞州、马里兰州和华盛顿州的突发公共卫生事件数据集中，本文模型在预测每日新增确诊人数上表现突出，但在预测每日新增死亡人数上略有不足。关键词：特征分解;生成对抗网络;极端随机树;域信息增强201|165|0更新时间：2025-05-09
人工智能
- “在色玻璃凝聚有效场理论框架下，研究了质子形状涨落效应对EIC和LHeC能区的电子-核深度虚康普顿散射微分截面的影响。通过热点模型引入质子形状涨落效应，改进了偶极子散射振幅，从而获得一个质子形状涨落效应修正的深度虚康普顿散射微分截面。计算了深度虚康普顿散射微分截面，把没有涨落效应与包含涨落效应的截面作比较，发现在电子-质子深度虚康普顿散射过程中，质子形状涨落对小动量转移区间的截面有一定的影响，使得微分截面被压低；电子-核在深度虚康普顿散射过程中，质子形状涨落对相对较大的动量转移区间的截面有一定的影响，从而导致衍射图案的波峰和波谷的位置向右移动。衍射图案中波峰和波谷位置容易进行高精度测量，电子-核深度虚康普顿散射过程中波峰和波谷位置的变化将为研究质子形状涨落提供一个较好的信号。”摘要：在色玻璃凝聚有效场理论框架下，研究了质子形状涨落效应对EIC和LHeC能区的电子-核深度虚康普顿散射微分截面的影响。本文通过热点模型引入质子形状涨落效应，改进了偶极子散射振幅，从而获得一个质子形状涨落效应修正的深度虚康普顿散射微分截面。计算了深度虚康普顿散射微分截面，把没有涨落效应与包含涨落效应的截面作比较，发现在电子-质子深度虚康普顿散射过程中，质子形状涨落对小动量转移区间的截面有一定的影响，使得微分截面被压低；电子-核在深度虚康普顿散射过程中，质子形状涨落对相对较大的动量转移区间的截面有一定的影响，从而导致衍射图案的波峰和波谷的位置向右移动。衍射图案中波峰和波谷位置容易进行高精度测量，电子-核深度虚康普顿散射过程中波峰和波谷位置的变化将为研究质子形状涨落提供一个较好的信号。关键词：质子结构;色玻璃凝聚;深度虚康普顿散射120|132|0更新时间：2025-05-09
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磁纳米线中反涡旋畴壁的振荡行为调控 增强出版 AI导读
“在高密度磁存储器件领域，研究者基于OOMMF软件模拟了坡莫合金磁纳米线中涡旋与反涡旋畴壁的动力学行为，为磁存储器件设计提供指导。”摘要：基于OOMMF微磁模拟软件，对坡莫合金磁纳米线中涡旋与反涡旋畴壁在高于Walker场的磁场驱动下的动力学行为进行微磁模拟。分析了在固定的磁纳米线尺寸下驱动磁场对畴壁振荡模式与振荡频率的影响，结果表明在高于Walker场的磁场驱动下反涡旋畴壁会出现周期性振荡现象，且随着磁场的改变振荡模式会发生转变；探讨了磁纳米线尺寸对畴壁振荡模式以及振荡频率的影响，结果表明随着磁纳米线尺寸的变化畴壁的振荡模式会发生明显改变，在较薄的磁纳米线中更容易出现反涡旋的振荡，在较厚的磁纳米线中以涡旋畴壁的振荡为主，而反涡旋畴壁的振荡频率调控范围更广，与涡旋畴壁相比能达到更高的振荡频率。本研究结果对于高密度磁存储器件、磁逻辑器件以及纳米振荡器的设计具有指导意义。关键词：微磁模拟;磁动力学;磁反涡旋畴壁;磁存储器件296|486|0更新时间：2025-05-09 -
氧空位WO3薄膜的制备及自旋泵浦效应 AI导读
“在自旋电子学领域，研究者采用脉冲激光沉积法制备含氧空位的WO3薄膜，发现其具有显著的逆自旋霍尔效应和自旋泵浦效应，为自旋电子器件应用提供新思路。”摘要：采用脉冲激光沉积法在（100）取向的GaAs衬底上制备含不同氧空位的WO3薄膜。在沉积温度375 ℃，氧压10 Pa到30 Pa，退火时间0.5 h的条件下制备导电性可控的氧空位WO3薄膜，其电阻率介于WO2和WO3之间，并随氧压增加而增大。对制备的WO3/Py薄膜进行自旋泵浦研究，观测到明显的逆自旋霍尔电压，以及Gilbert阻尼因子的增强（最大达到3.48×10-3），表眀在氧空位WO3/Py体系存在明显的逆自旋霍尔效应和自旋泵浦效应。理论分析表明，氧空位WO3薄膜的自旋霍尔角高达-2.934，远大于常见的重金属材料；第一性原理计算表明，氧空位WO3的高自旋电荷转换效率来源于强自旋轨道耦合的W原子在费米面的电子占据。结果表明氧空位WO3薄膜在自旋电子器件的应用方面具有一定潜力。关键词：WO3薄膜;氧空位;铁磁共振;自旋泵浦效应;自旋霍尔角;第一性原理计算118|116|0更新时间：2025-05-09
物理学
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基于非完全覆盖的机场任务指派问题优化研究 AI导读
“在机场任务指派领域，专家构建了多目标整数规划模型，设计改进算法，有效解决人员不足问题，为企业运营提供科学依据。”摘要：随着淡旺季不同以及临时突发状态的发生，机场会出现在某一时间段内任务量剧增而人员严重不足的情况。研究基于非完全覆盖的机场任务指派问题，以任务产生的效益最大化为第一目标函数，资格技能水平差总和最小化为第二目标函数，构建了多目标整数规划模型，设计了改进的多目标文化基因算法。在求解过程中，采用实际数据进行测试，测试结果表明：1） 通过与CPLEX优化软件对比，验证了所建模型和改进算法的准确性；2） 针对大规模算例，改进的算法在保证第一目标函数值近似最优解时，第二目标函数值都优于CPLEX求得的解，平均优化5.89%；3） 对覆盖率、班次工作时长等参数进行灵敏度分析，结果表明不同参数的设置对目标函数的影响显著。该研究不仅能够有效解决机场任务指派问题，而且可为企业实际运营决策提供科学依据。关键词：非完全覆盖;整数规划模型;改进的多目标文化基因算法83|143|0更新时间：2025-05-09 -
基于子句综合权重的多元动态演绎算法及应用 AI导读
“在自动定理证明领域，专家提出了一种子句评估方法，有效提升定理证明效率，为该领域研究提供新思路。”摘要：针对多元演绎如何有效选取子句，通过分析演绎前后项合一能力的变化，提出一种子句影响度的度量方法；通过分析子句影响度、剩余文字个数以及文字演绎能力对多元动态演绎过程的影响，提出一种子句综合权重的子句评估方法，能有效控制矛盾体分离式的文字个数；基于该子句评估方法，提出一种有效选择子句的多元动态演绎算法。将该算法应用到国际顶尖的一阶逻辑自动定理证明器Eprover3.1中，以最新的国际自动定理证明器竞赛例（FOF组）为测试对象，测试结果表明，加入了本文多元动态演绎算法的Eprover3.1比原始Eprover3.1多证明定理18个，且在难问题判定上，证明了8个其他证明器未能证明的定理。关键词：多元演绎;子句评估;矛盾体分离式;一阶逻辑;自动定理证明器109|160|0更新时间：2025-05-09
其他
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