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2022(1):11-23.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.01.002
摘要:
随着深度学习理论的迅速发展,基于深度神经网络的各项技术得到了广泛的应用,并且在众多应用领域取得了出乎意料的实践效果。然而,近年来大量研究发现,深度神经网络普遍存在天然缺陷,容易受到对抗样本的威胁,严重影响模型使用的安全性,因此对该领域的研究已经成为深度学习相关领域的热门研究方向。研究对抗样本有利于暴露模型存在的问题进而加以防范,对其应用的挖掘有利于为隐私保护等研究提供新思路。为此首先介绍了对抗样本研究领域中的重要概念和术语,然后按照时间从产生机理的角度梳理该领域研究中的基础算法及后续衍生的进阶算法,接着展示了近年来对抗样本所涉及的具体领域及其应用,最后对该领域进一步的研究方向和应用场景进行了展望。
随着深度学习理论的迅速发展,基于深度神经网络的各项技术得到了广泛的应用,并且在众多应用领域取得了出乎意料的实践效果。然而,近年来大量研究发现,深度神经网络普遍存在天然缺陷,容易受到对抗样本的威胁,严重影响模型使用的安全性,因此对该领域的研究已经成为深度学习相关领域的热门研究方向。研究对抗样本有利于暴露模型存在的问题进而加以防范,对其应用的挖掘有利于为隐私保护等研究提供新思路。为此首先介绍了对抗样本研究领域中的重要概念和术语,然后按照时间从产生机理的角度梳理该领域研究中的基础算法及后续衍生的进阶算法,接着展示了近年来对抗样本所涉及的具体领域及其应用,最后对该领域进一步的研究方向和应用场景进行了展望。
2022(1):1-10.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.01.001
摘要:
信息技术的快速发展为电子战装备技术的进步提供了巨大动力,尤其是随着人工智能等技术的广泛应用,颠覆性的电子战装备技术不断涌现,将加速现代战争模式的演变。以具有代表性的军事强国为例,综述了电子战装备技术的发展战略、主要技术特点和典型前沿技术,在此基础上,对电子战装备技术的发展趋势进行了展望。
信息技术的快速发展为电子战装备技术的进步提供了巨大动力,尤其是随着人工智能等技术的广泛应用,颠覆性的电子战装备技术不断涌现,将加速现代战争模式的演变。以具有代表性的军事强国为例,综述了电子战装备技术的发展战略、主要技术特点和典型前沿技术,在此基础上,对电子战装备技术的发展趋势进行了展望。
2023(1):1-11.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.01.001
摘要:
逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)在雷达目标识别、空间监视和弹道导弹防御等领域发挥着重要作用。针对传统稀疏孔径ISAR成像算法对参数敏感和收敛速度慢的问题,提出一种基于复值快速迭代收缩阈值算法网络的稀疏孔径ISAR成像恢复方法。将加速近端梯度方法引入稀疏重构算法中,并将其迭代步骤构建为深度展开网络的隐藏层,构建初始参数相同的随机散射点和飞机散射点的数据集,将复值一维距离像作为网络的输入,利用ISAR像对应的标签对网络进行训练和验证。该方法直接处理复数数据替代传统的分实虚部两路计算方法,显著减少了计算负担。仿真实验表明,相较于传统模型驱动算法,通过对网络进行训练避免了手动调参过程,收敛速度更快,成像质量更高,而且对于特征差异较大的数据具有更好的泛化能力。
逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)在雷达目标识别、空间监视和弹道导弹防御等领域发挥着重要作用。针对传统稀疏孔径ISAR成像算法对参数敏感和收敛速度慢的问题,提出一种基于复值快速迭代收缩阈值算法网络的稀疏孔径ISAR成像恢复方法。将加速近端梯度方法引入稀疏重构算法中,并将其迭代步骤构建为深度展开网络的隐藏层,构建初始参数相同的随机散射点和飞机散射点的数据集,将复值一维距离像作为网络的输入,利用ISAR像对应的标签对网络进行训练和验证。该方法直接处理复数数据替代传统的分实虚部两路计算方法,显著减少了计算负担。仿真实验表明,相较于传统模型驱动算法,通过对网络进行训练避免了手动调参过程,收敛速度更快,成像质量更高,而且对于特征差异较大的数据具有更好的泛化能力。
2022(3):1-14.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.03.001
摘要:
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)探测区域中存在一类微动目标,深入研究SAR回波中的微动特征信息,可以获取反映目标结构、运动等信息的特征量,在战场侦察监视、目标识别、精确制导等领域具有重大意义。为此,介绍了SAR-微动目标指示(SAR-MMTI)的概念及其国内外研究历史,综述了对SAR微动目标的特征提取与参数估计方法的研究现状,指出在SAR微动目标的探测运用中仍然存在算法运算量大,抗杂波噪声能力弱,无法适应多微动目标、大微动目标和复合微动目标等问题,提出了解决问题的思路,给出了仿真结果并对SAR微动目标特征提取与参数估计的发展趋势进行了展望。
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)探测区域中存在一类微动目标,深入研究SAR回波中的微动特征信息,可以获取反映目标结构、运动等信息的特征量,在战场侦察监视、目标识别、精确制导等领域具有重大意义。为此,介绍了SAR-微动目标指示(SAR-MMTI)的概念及其国内外研究历史,综述了对SAR微动目标的特征提取与参数估计方法的研究现状,指出在SAR微动目标的探测运用中仍然存在算法运算量大,抗杂波噪声能力弱,无法适应多微动目标、大微动目标和复合微动目标等问题,提出了解决问题的思路,给出了仿真结果并对SAR微动目标特征提取与参数估计的发展趋势进行了展望。
2023(2):1-19.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.02.001
摘要:
软件规模的不断扩大和新技术平台的发展对软件漏洞挖掘方法提出了新的挑战。在突破漏洞挖掘技术瓶颈的过程中,研究人员将机器学习方法应用于漏洞挖掘,利用机器学习模型自动学习代码的深层语法和语义规律,以提高漏洞挖掘的智能化水平和有效性,软件漏洞智能化挖掘技术已成为当前研究的热点。围绕软件漏洞智能化挖掘技术的研究展开分析,从静态挖掘和动态挖掘2个方面,对机器学习与漏洞挖掘技术结合的研究进行了深入分析。在漏洞智能化静态挖掘方面,从基于代码度量、基于代码模式和基于代码相似性3个方面梳理了现有研究工作;在漏洞智能化动态挖掘方面,则分类阐述了机器学习方法与动态挖掘方法结合的相关研究。依据对现有工作的总结,对未来漏洞智能化挖掘的发展趋势进行了展望。
软件规模的不断扩大和新技术平台的发展对软件漏洞挖掘方法提出了新的挑战。在突破漏洞挖掘技术瓶颈的过程中,研究人员将机器学习方法应用于漏洞挖掘,利用机器学习模型自动学习代码的深层语法和语义规律,以提高漏洞挖掘的智能化水平和有效性,软件漏洞智能化挖掘技术已成为当前研究的热点。围绕软件漏洞智能化挖掘技术的研究展开分析,从静态挖掘和动态挖掘2个方面,对机器学习与漏洞挖掘技术结合的研究进行了深入分析。在漏洞智能化静态挖掘方面,从基于代码度量、基于代码模式和基于代码相似性3个方面梳理了现有研究工作;在漏洞智能化动态挖掘方面,则分类阐述了机器学习方法与动态挖掘方法结合的相关研究。依据对现有工作的总结,对未来漏洞智能化挖掘的发展趋势进行了展望。
2023(3):1-17.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.03.001
摘要:
智能合约是去中心化生态中的重要组件,它降低了多方合作的信任成本,因而广泛应用于数字货币和金融等领域。智能合约在区块链上自动执行,具有不可修改和不可中止的特性,合约常常持有大量数字资产,一旦存在漏洞就有可能会造成巨大损失。随着智能合约技术的发展,合约漏洞开始从简单的语法漏洞向复杂的逻辑漏洞转变,触发漏洞的条件也可能从单一的交易演变为特定的交易序列。目前,各种针对合约的攻击层出不穷,因此开发出有效的合约漏洞检测工具显得尤为重要。为此,首先介绍了11个著名的智能合约漏洞;然后从静态分析和动态分析2个方面介绍了21个合约漏洞检测技术和工具,并从检测方法、研究对象、检测能力等方面对比这些工具,讨论了它们的优点和不足;最后,结合当前合约的安全现状展望了未来的研究工作。
智能合约是去中心化生态中的重要组件,它降低了多方合作的信任成本,因而广泛应用于数字货币和金融等领域。智能合约在区块链上自动执行,具有不可修改和不可中止的特性,合约常常持有大量数字资产,一旦存在漏洞就有可能会造成巨大损失。随着智能合约技术的发展,合约漏洞开始从简单的语法漏洞向复杂的逻辑漏洞转变,触发漏洞的条件也可能从单一的交易演变为特定的交易序列。目前,各种针对合约的攻击层出不穷,因此开发出有效的合约漏洞检测工具显得尤为重要。为此,首先介绍了11个著名的智能合约漏洞;然后从静态分析和动态分析2个方面介绍了21个合约漏洞检测技术和工具,并从检测方法、研究对象、检测能力等方面对比这些工具,讨论了它们的优点和不足;最后,结合当前合约的安全现状展望了未来的研究工作。
2023(1):55-65.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.01.005
摘要:
当前,网络空间安全形势日益严重,这是因为网络攻击手段层出不穷。其中,跨站脚本(cross-site scripting, XSS)攻击和结构化查询语言 (structured query language, SQL)注入攻击是2种较为常见的网络攻击方式。由于它们的有效载荷样式多样,导致传统的基于规则的检测以及基于特征的机器学习难以对其进行检测。为了提高对Web攻击的检测效果,降低人工提取特征的繁杂度,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络的Web攻击检测方法:使用字符向量化提取Web攻击有效特征的序列,并映射到特征向量,嵌入向量到神经网络中,然后使用双向长短期记忆递归神经网络训练和测试模型。结果表明,该检测方法在真实数据集中的检测准确率达到99.35%,召回率达到99.49%,可以同时检测XSS攻击和SQL注入攻击。证明了这种基于深度学习的检测方法可以较大规模地应用于Web攻击感知平台中。
当前,网络空间安全形势日益严重,这是因为网络攻击手段层出不穷。其中,跨站脚本(cross-site scripting, XSS)攻击和结构化查询语言 (structured query language, SQL)注入攻击是2种较为常见的网络攻击方式。由于它们的有效载荷样式多样,导致传统的基于规则的检测以及基于特征的机器学习难以对其进行检测。为了提高对Web攻击的检测效果,降低人工提取特征的繁杂度,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络的Web攻击检测方法:使用字符向量化提取Web攻击有效特征的序列,并映射到特征向量,嵌入向量到神经网络中,然后使用双向长短期记忆递归神经网络训练和测试模型。结果表明,该检测方法在真实数据集中的检测准确率达到99.35%,召回率达到99.49%,可以同时检测XSS攻击和SQL注入攻击。证明了这种基于深度学习的检测方法可以较大规模地应用于Web攻击感知平台中。
2023(1):12-20.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.01.002
摘要:
针对步进线性调频信号(stepped frequency-linear frequency modulation, SF-LFM)体制雷达对抗问题,提出了一种基于子脉冲间歇采样的干扰方法。通过对截获SF-LFM信号的子脉冲进行交替采样与转发,在雷达成像处理后可形成沿距离向延拓的逼真假目标。在此基础上对其干扰特性与参数设计问题进行了讨论,并分别通过一维理想散射点仿真与某型飞机二维成像数据仿真实验验证了所提方法有效性。
针对步进线性调频信号(stepped frequency-linear frequency modulation, SF-LFM)体制雷达对抗问题,提出了一种基于子脉冲间歇采样的干扰方法。通过对截获SF-LFM信号的子脉冲进行交替采样与转发,在雷达成像处理后可形成沿距离向延拓的逼真假目标。在此基础上对其干扰特性与参数设计问题进行了讨论,并分别通过一维理想散射点仿真与某型飞机二维成像数据仿真实验验证了所提方法有效性。
2023(45):1-15.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.04-05.001
摘要:
波达方向(direction of arrival, DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究方向，也是电子侦察与电子攻击领域的关键技术之一。以提高DOA估计精度和降低计算复杂度为导向，结合模型驱动和数据驱动方法的各自优势，提出了基于深度展开网络的DOA估计统一框架，阐述了稀疏阵列离网格DOA估计、无网格DOA估计以及混合信号参数估计等方面的研究进展。对复杂信号模型下的DOA估计、深度展开网络性能分析与挖掘以及分布式稀疏阵列回波信号融合处理等后续的研究内容进行了展望。
波达方向(direction of arrival, DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究方向，也是电子侦察与电子攻击领域的关键技术之一。以提高DOA估计精度和降低计算复杂度为导向，结合模型驱动和数据驱动方法的各自优势，提出了基于深度展开网络的DOA估计统一框架，阐述了稀疏阵列离网格DOA估计、无网格DOA估计以及混合信号参数估计等方面的研究进展。对复杂信号模型下的DOA估计、深度展开网络性能分析与挖掘以及分布式稀疏阵列回波信号融合处理等后续的研究内容进行了展望。
2023(3):18-34.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.03.002
摘要:
为了对智能家电进行远程管理，移动端应用程序得到了广泛应用，智能家电设备、用户和云端之间的远程绑定成为实现设备安全远程访问的关键。为此，主要研究了智能家居远程绑定中的安全威胁问题。首先，建立了远程绑定的全过程状态机模型；然后，基于该模型，系统分析了针对10款远程家居设备的远程绑定方案，并发现了多个安全缺陷；最后，提出了一个增强的远程绑定方案IoTBinder，该方案针对现有远程绑定中静态设备 ID容易被暴力破解或泄露问题，从云端生成动态设备ID并通过用户传递给设备完成远程绑定。通过安全协议分析工具ProVerif的验证表明，IoTBinder可有效保护远程绑定过程，性能开销可以忽略不计。
为了对智能家电进行远程管理，移动端应用程序得到了广泛应用，智能家电设备、用户和云端之间的远程绑定成为实现设备安全远程访问的关键。为此，主要研究了智能家居远程绑定中的安全威胁问题。首先，建立了远程绑定的全过程状态机模型；然后，基于该模型，系统分析了针对10款远程家居设备的远程绑定方案，并发现了多个安全缺陷；最后，提出了一个增强的远程绑定方案IoTBinder，该方案针对现有远程绑定中静态设备 ID容易被暴力破解或泄露问题，从云端生成动态设备ID并通过用户传递给设备完成远程绑定。通过安全协议分析工具ProVerif的验证表明，IoTBinder可有效保护远程绑定过程，性能开销可以忽略不计。
2022(1):62-72.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.01.006
摘要:
综合射频系统集雷达探测、数据通信和电子干扰等多种功能为一体,显著提升武器平台在复杂战场环境下的生存能力和作战效能,是武器装备的重点发展方向。针对现有综合射频技术难以高效同时实现多功能等不足,提出构建基于多输入多输出(multi-input-multi-output, MIMO)阵列的综合射频系统。研究结果表明,通过充分利用MIMO阵列的空间自由度和波形自由度,基于MIMO阵列的综合射频系统能够同时实现多功能。将系统探测通信性能、反侦察抗干扰能力、兼容性等方面与传统综合射频技术进行对比,表明基于MIMO阵列的综合射频系统具有独特优势。对基于MIMO阵列的综合射频系统关键技术进行了梳理分析和展望。
综合射频系统集雷达探测、数据通信和电子干扰等多种功能为一体,显著提升武器平台在复杂战场环境下的生存能力和作战效能,是武器装备的重点发展方向。针对现有综合射频技术难以高效同时实现多功能等不足,提出构建基于多输入多输出(multi-input-multi-output, MIMO)阵列的综合射频系统。研究结果表明,通过充分利用MIMO阵列的空间自由度和波形自由度,基于MIMO阵列的综合射频系统能够同时实现多功能。将系统探测通信性能、反侦察抗干扰能力、兼容性等方面与传统综合射频技术进行对比,表明基于MIMO阵列的综合射频系统具有独特优势。对基于MIMO阵列的综合射频系统关键技术进行了梳理分析和展望。
2022(3):33-45.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.03.003
摘要:
物联网(internet of things, IoT )设备漏洞带来的安全问题引发了研究人员的广泛关注,出于系统稳定性的考虑,设备厂商往往不会及时更新IoT固件中的补丁,导致漏洞对设备安全性影响时间更长;同时,大部分IoT固件文件源码未知,对其进行漏洞检测的难度更大。基于机器学习的代码比较技术可以有效应用于IoT设备的漏洞检测,但是这些技术存在因代码特征提取粒度粗、提取的语义特征不充分和代码比较范围未进行约束而导致的高误报问题。针对这些问题,提出一种基于神经网络的两阶段IoT固件漏洞检测方法。基于代码的多维特征缩小代码比较范围,提高比较的效率和精确度;再基于代码特征,用神经网络模型对代码相似程度进行学习,从而判断二进制IoT固件的代码与漏洞代码的相似程度,以检测IoT固件中是否存在漏洞,最后实验证明了所提方法在IoT固件检测中的有效性。
物联网(internet of things, IoT )设备漏洞带来的安全问题引发了研究人员的广泛关注,出于系统稳定性的考虑,设备厂商往往不会及时更新IoT固件中的补丁,导致漏洞对设备安全性影响时间更长;同时,大部分IoT固件文件源码未知,对其进行漏洞检测的难度更大。基于机器学习的代码比较技术可以有效应用于IoT设备的漏洞检测,但是这些技术存在因代码特征提取粒度粗、提取的语义特征不充分和代码比较范围未进行约束而导致的高误报问题。针对这些问题,提出一种基于神经网络的两阶段IoT固件漏洞检测方法。基于代码的多维特征缩小代码比较范围,提高比较的效率和精确度;再基于代码特征,用神经网络模型对代码相似程度进行学习,从而判断二进制IoT固件的代码与漏洞代码的相似程度,以检测IoT固件中是否存在漏洞,最后实验证明了所提方法在IoT固件检测中的有效性。
2023(6):1-16.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.06.001
摘要:
雷达干扰和抗干扰是现代电子战的主要内容之一，是作战双方围绕雷达展开的电磁博弈。受限于有限资源，单基地雷达不足以对抗复杂电子干扰。雷达组网系统将异地部署的多部雷达连接起来对特定区域进行协同探测和信息融合，具有覆盖范围广、获取信息全、测量精度高的优势。更重要的是，雷达组网系统可以通过多视角观测和协同控制，形成对单一干扰机的体系优势。首先简要介绍了雷达组网系统的发展趋势，分析了其抗干扰能力；随后从对抗压制干扰、对抗欺骗干扰和资源管控3个方面对现有雷达组网系统对抗有源干扰方法进行了归纳总结；最后对雷达组网系统对抗有源干扰的发展趋势进行了展望。
雷达干扰和抗干扰是现代电子战的主要内容之一，是作战双方围绕雷达展开的电磁博弈。受限于有限资源，单基地雷达不足以对抗复杂电子干扰。雷达组网系统将异地部署的多部雷达连接起来对特定区域进行协同探测和信息融合，具有覆盖范围广、获取信息全、测量精度高的优势。更重要的是，雷达组网系统可以通过多视角观测和协同控制，形成对单一干扰机的体系优势。首先简要介绍了雷达组网系统的发展趋势，分析了其抗干扰能力；随后从对抗压制干扰、对抗欺骗干扰和资源管控3个方面对现有雷达组网系统对抗有源干扰方法进行了归纳总结；最后对雷达组网系统对抗有源干扰的发展趋势进行了展望。
2022(3):57-65.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.03.005
摘要:
在软件漏洞检测领域,传统神经网络模型和图神经网络模型是已被验证的有效方法。目前,方案大多针对源代码进行漏洞检测,运用神经网络模型对二进制软件进行漏洞检测的研究相对较少,更是缺乏对图神经网络在二进制软件漏洞检测方面的研究。为充分研究神经网络模型在二进制软件漏洞检测方面的有效性,提出了一种基于复合式神经网络的二进制软件漏洞检测方法。将二进制代码向量化表示为同时支持传统神经网络模型和图神经网络模型训练的图数据结构;使用传统神经网络模型和图神经网络模型相结合的复合式神经网络模型对图数据结构进行学习和验证;在公开的二进制软件漏洞数据集上进行实验和对比分析,结果表明该方法能够有效提升漏洞检测能力,在准确率、精确度等性能指标方面都有明显提升。
在软件漏洞检测领域,传统神经网络模型和图神经网络模型是已被验证的有效方法。目前,方案大多针对源代码进行漏洞检测,运用神经网络模型对二进制软件进行漏洞检测的研究相对较少,更是缺乏对图神经网络在二进制软件漏洞检测方面的研究。为充分研究神经网络模型在二进制软件漏洞检测方面的有效性,提出了一种基于复合式神经网络的二进制软件漏洞检测方法。将二进制代码向量化表示为同时支持传统神经网络模型和图神经网络模型训练的图数据结构;使用传统神经网络模型和图神经网络模型相结合的复合式神经网络模型对图数据结构进行学习和验证;在公开的二进制软件漏洞数据集上进行实验和对比分析,结果表明该方法能够有效提升漏洞检测能力,在准确率、精确度等性能指标方面都有明显提升。
2023(2):20-27.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.02.002
摘要:
针对低轨卫星多普勒定位中最小二乘法(the least squar method, LSM)和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)带来的解算误差,采用容积卡尔曼滤波(cubature Kalmanfilter, CKF)算法的思想来进行定位解算。首先设计了一种基于GeoSOT剖分网格的初值搜索方法进行粗定位,避免迭代发散;在解算过程中,对CKF进行改进,用QR分解代替其中的Cholesky分解,防止误差协方差矩阵非正定导致计算终止;最后以铱星星座对地面站的静态定位为例,通过STK 进行仿真验证算法的有效性。结果表明,改进的CKF(improvedCKF, ICKF)算法对于目标的定位误差在百米以内;且相较于LSM 和EKF,定位精度大约可以提高17%。
针对低轨卫星多普勒定位中最小二乘法(the least squar method, LSM)和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)带来的解算误差,采用容积卡尔曼滤波(cubature Kalmanfilter, CKF)算法的思想来进行定位解算。首先设计了一种基于GeoSOT剖分网格的初值搜索方法进行粗定位,避免迭代发散;在解算过程中,对CKF进行改进,用QR分解代替其中的Cholesky分解,防止误差协方差矩阵非正定导致计算终止;最后以铱星星座对地面站的静态定位为例,通过STK 进行仿真验证算法的有效性。结果表明,改进的CKF(improvedCKF, ICKF)算法对于目标的定位误差在百米以内;且相较于LSM 和EKF,定位精度大约可以提高17%。
2022(3):15-32.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.03.002
摘要:
随着弹道目标诱饵模拟、欺骗干扰等突防技术发展,真假弹道目标识别问题成为弹道目标防御系统的核心技术难题。为此,剖析了下一代弹道目标防御雷达体制模式及关键技术,从单基地雷达和双基地雷达2个角度,综述了弹道目标特征提取的研究现状,并对弹道目标特征提取技术的发展做了展望。
随着弹道目标诱饵模拟、欺骗干扰等突防技术发展,真假弹道目标识别问题成为弹道目标防御系统的核心技术难题。为此,剖析了下一代弹道目标防御雷达体制模式及关键技术,从单基地雷达和双基地雷达2个角度,综述了弹道目标特征提取的研究现状,并对弹道目标特征提取技术的发展做了展望。
