任传伦
- 作品数：20 被引量：77H指数：6
- 供职机构：北京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展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电子电信更多>>
- 基于深度强化学习的可迁移性网络流行为异常检测方法及装置
- 本发明提供一种基于深度强化学习的可迁移性网络流行为异常检测方法及装置，所述方法包括模型训练阶段和流量识别阶段，模型训练阶段中，基于训练数据集中的数据点初始化环境；将训练数据集中的数据点作为本轮次的单轮训练集，将单轮训练集...
- 王小娟何明枢金磊阳柳俞赛赛任传伦魏鹏王欣蕾
- 文献传递
- 关于Negabent函数的若干结论被引量：5
- 2011年
- 利用二次不定方程的求解,研究了Negabent函数的判别和构造问题,给出了Negabent函数的一个直观判别条件和一种间接构造法,同时,证明了一类Maiorana-McFarland bent函数不是Negabent函数。
- 任传伦刘凤梅李忠献钮心忻杨义先
- 关键词：布尔函数BENT函数
- 一种分布式网络环境下单点登录模型被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于USB Token和数字证书的分布式网络下的身份认证协议,它能够实现分布式网络环境下的单点登录功能,并且对重放攻击是安全的,保证了用户身份的真实性和用户票据的保密性。
- 任传伦李忠献钮心忻杨义先
- 关键词：密码单点登录身份认证密码攻击
- 构建最小LINUX安全操作系统被引量：1
- 2004年
- 构建最小Linux安全操作系统是安全领域中一个关键性的问题。本文分析了Linux操作系统裁剪的基本原理,并将REMUS操作系统安全增强模型集成到内核中,从而构建了最小Linux安全操作系统,为定制Linux系统及以此为平台的应用开发提供了一个有价值的参考。
- 李远征吕慧勤任传伦
- 关键词：LINUX安全操作系统内核裁剪网络安全
- 基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法被引量：7
- 2022年
- 深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法.本文提出一种对抗噪声的初始化方法,通过像素偏移方法来预先增强干净样本的攻击性能.同时,本文使用Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法来改进现有方法中的Nesterov方法和动量方法,实现更高的黑盒攻击成功率.在不需要额外运行时间和运算资源的情况下,本文方法可以和其他的攻击方法组合,并显著提高了对抗样本的黑盒攻击成功率.实验表明,本文的最强攻击组合为ANI-TI-DIQHM*(其中*代表噪声初始化),其对经典防御方法的平均黑盒攻击成功率达到88.68%,对较为先进的防御方法的平均黑盒攻击成功率达到82.77%,均超过现有最高水平.
- 邹军华段晔鑫任传伦邱俊洋周星宇潘志松
- RADIUS协议的安全性分析及改进被引量：2
- 2005年
- 对RADIUS认证协议进行了安全性分析,提出了基于双哈希链的一次性口令算法,并加入时间戳属性以及安全数据库作为改进策略,有效地保证了密钥的安全并抵制了重放攻击。
- 李远征任传伦杨义先
- 关键词：一次性口令认证重放攻击
- 基于建链信息的密数据流识别方法被引量：1
- 2021年
- 针对加密流量难以识别的问题,提出一种利用神经网络提取通信双方建链信息以识别加密流量的方法。该方法首先获取加密连接建立阶段的交互流量,将流量数据转化为灰度图,然后利用卷积神经网络提取其图像特征,进而提取加密数据流的类别特征。由于在建链阶段就可提取类别信息,所以该方法具有早期识别特性,这能使加密流量的识别与管控实现有机结合。另外,针对背景流量属性集无限大、训练数据不完备的问题,提出将随机数据加入到背景流量中进行数据增强的近似完备法。在真实环境中进行测试,结果显示该方法的准确率达到95.4%,识别耗时为0.1 ms,明显优于对照算法。
- 蒋考林白玮任传伦张磊陈军潘志松郭世泽
- 关键词：卷积神经网络
- PCI设备的DMA驱动程序设计被引量：11
- 2003年
- 论文介绍了Linux操作系统中驱动程序设计的一般性原理,并在分析PCI总线设备及PCI总线控制器专用芯片9080的硬件特性及DMA操作的工作原理基础上,设计出了Linux系统中PCI设备的DMA驱动程序。
- 李远征任传伦杨义先
- 关键词：总线PCI设备DMA驱动程序
- 一种基于指纹的身份认证协议被引量：6
- 2003年
- 提出一种基于指纹的身份认证协议,它对stolen-verifier(攻击者使用从认证服务器中盗窃的用户指纹信息冒充合法用户)和重发攻击 (Replay Attack)[1]是安全的,保证了用户指纹信息的保密性和真实性。认证用户可以从中获得的最大好处就是:当他们登录服务系统时,他们不需要除了指纹以外的其它任何东西。
- 任传伦李新杨义先
- 关键词：密码算法指纹身份认证
- 基于帧间高级特征差分的跨场景视频前景分割算法被引量：2
- 2021年
- 当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法.然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督信息依赖的问题,设计了一种与传统的帧间差分法相融合的跨场景深度学习架构,即帧间高级特征差分算法.该算法重点围绕时域变化等跨场景共性知识的迁移,在不依赖待分割场景监督信息的前提下实现高精度分割.面向五类不同模式的困难场景开展实验,本文算法的平均F值达到0.8719,超越了当前最高性能的有监督算法FgSegNet_v2(相同的跨场景条件下)和最佳的无监督算法SemanticBS.本文算法对QVGA视频(320×240)的处理速度达到35帧/s,具有较好的实时性.
- 张锦李阳任传伦黄炼王帅辉段晔鑫潘志松谢钧
- 关键词：帧间差分法
