周川
- 作品数：29 被引量：67H指数：4
- 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国家242信息安全计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术政治法律电子电信更多>>
- 一种基于阻断连边的网络负面信息影响最小化方法
- 本发明涉及一种基于阻断连边的网络负面信息影响最小化方法。该方法首先采用有向图表示社交网络中信息的传播，并利用贪婪算法找到该有向图中的k条边，使得当去掉该k条边时负面信息的感染面积最小，其中k为正整数；然后切除该k条边以使...
- 姚启鹏周川张鹏胡玥郭莉
- 一种基于社会传感器优化的网络级联传播早期发现方法
- 本发明公开了一种基于社会传感器优化的网络级联传播早期发现方法。本方法为：对于目标领域的网络图G，设置一目标函数，并对该目标函数进行求解，得到一社会传感器集合S；其中，社会传感器集合S中的每一社会传感器对应于该目标领域的网...
- 高扬周川时金桥王斌胡玥郭莉
- 人工智能安全框架被引量：10
- 2021年
- 随着人工智能时代的到来,各行各业均开始结合自身业务需要部署人工智能系统,这全面加速了全球范围内人工智能规模化部署和应用进程。然而,人工智能基础设施、设计研发以及融合应用过程中面临的安全风险也随之而来。为了充分规避风险,世界各国纷纷采取制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式来进行人工智能安全治理。在人工智能安全治理中,人工智能安全技术体系具有重要指导意义。具体而言,人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分,是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑,更是人工智能产业健康有序发展的重要保障。然而,在当前阶段,全球范围内人工智能安全框架普遍缺失,安全风险突出且分立,迫切需要对人工智能各生命周期存在的安全风险进行总结与归纳。为解决上述问题,文中提出了涵盖人工智能安全目标、人工智能安全分级能力、人工智能安全技术和管理体系的人工智能安全框架,期待为社会各界提升人工智能安全防护能力提供有益参考。
- 景慧昀魏薇周川贺欣
- 关键词：人工智能
- 针对人脸检测对抗攻击风险的安全测评方法被引量：2
- 2021年
- 人脸检测是计算机视觉领域的一个经典问题,其在人工智能大数据驱动的赋能下焕发出崭新生机,在刷脸支付、身份认证、摄像美颜、智能安防等领域均体现出重要的应用价值与广阔的应用前景。然而,随着人脸检测部署应用进程的全面加速,其安全风险与隐患也日益凸显。因此,文中分析总结了现行人脸检测模型在全生命周期的各阶段所面临的安全风险,其中对抗攻击因对人脸检测的可用性和可靠性构成严重威胁,并可能使人脸检测模块丧失基本功能性而受到了广泛关注。目前,面向人脸检测的对抗攻击算法主要集中于白盒攻击。但是,由于白盒对抗攻击需要充分理解特定人脸检测模型的内部结构和全部参数,而出于对保护商业机密和企业利益的考虑,现实物理世界中商业部署的人脸检测模型的结构与参数通常是不可访问的,这使得使用白盒攻击方法在现实世界中攻破商业人脸检测模型几乎不可能。针对上述问题,提出了一种面向人脸检测的黑盒物理域对抗攻击方法。通过集成学习的思想,提取众多人脸检测模型的公共注意力热力图,并针对获取到的公共注意力热力图发起攻击。实验结果表明,该方法能够成功逃逸部署于移动终端的黑盒人脸检测模型,包括移动终端自带相机软件、刷脸支付软件、美颜相机软件的人脸检测模块。这说明所提出的方法对评测人脸检测模型的安全性能够提供有益帮助。
- 景慧昀周川贺欣
- 关键词：人脸检测
- 基于地域特征和异构社交关系的事件推荐算法研究被引量：1
- 2016年
- 近几年,在基于事件的社交网络(EBSNs)服务中,为便于增强用户体验,事件推荐任务一直被广泛研究。本文基于对EBSN中用户行为数据的详细分析,提出了一种新型的融合多种数据特征的潜在因子模型。该模型综合考虑EBSN中两种新型的数据特征:异构的社交关系特征(线上社交关系+线下社交关系)和用户参与行为的地域性特征。基于真实的Meetup数据集,实验结果表明我们的算法在解决事件推荐问题时比传统的算法有更好的性能。
- 乔治周川纪现才曹亚男郭莉
- 一种基于话题模型的网络负面信息影响最小化方法
- 本发明涉及一种基于话题模型的网络负面信息影响最小化方法，包括如下步骤：1)采用有向图表示社交网络中信息的传播，通过话题模型分别计算负面信息的概率分布和每条边上的历史信息的概率分布；2)分别计算负面信息的概率分布和每条边上...
- 姚启鹏周川张鹏胡玥郭莉
- 一种基于图卷积网络的网络节点标签主动学习方法和系统
- 本发明涉及一种基于图卷积网络的网络节点标签主动学习方法和系统。该方法包括：1)根据当前带标签节点集合L，采用图卷积网络GCN预测本轮迭代中各节点的标签；2)根据GCN的分类效果更新待标注节点的查询策略，根据查询策略获得相...
- 昝文周川胡玥郭莉
- 一种基于深度学习的跨网络用户对齐方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的跨网络用户对齐方法。本方法为：1)利用已知标签的用户对集合<Image file="DDA0002083202160000011.GIF" he="73" imgContent="drawi...
- 程安凤周川朱宇佳谭建龙郭莉
- 基于网络空间欺骗的移动目标防御技术研究
- 2025年
- 移动目标防御(Moving Target Defense,MTD)是改变当前网络空间“易攻难守”的攻防不对称局面的革命性技术之一。MTD的基本思想是通过持续不断地转换攻击面,增加攻击者攻击的困难度和复杂度。如何选取转换属性,提高属性攻击面转换空间是MTD领域研究的重点问题。多样化、冗余和欺骗是当前属性攻击面转换空间构造的主要方法。其中,多样化和冗余策略在构建攻击面转换空间时,存在构建成本高以及系统兼容性等问题,使得传统的移动目标防御无论在理论研究,还是在实际应用中都遇到了很大瓶颈。而欺骗策略则为解决这一困难问题提供了契机。欺骗策略由于其虚虚实实的变化,蜜罐、蜜饵、面包屑等多样化的欺骗方式,以及构建成本低、构造欺骗属性容易等特性,被提出用于扩大攻击面转换空间,成为MTD研究的重要技术手段和工具。首先,比较了基于网络空间欺骗的MTD与经典MTD(基于多样化和冗余的MTD)的差异,明确了网络空间欺骗在移动目标防御中发挥的重要价值;然后,基于MTD攻击面理论,提出了欺骗攻击面的概念,并基于此概念对欺骗移动目标防御进行了形式化定义;接着,根据网络空间欺骗机制的作用范围和需应对的攻击威胁,从网络层、系统层、应用层和数据层对基于欺骗的MTD技术及其应用进行了探索与分类,并从理论和实验两个维度总结基于欺骗的MTD有效性的评估方法;最后,归纳了研究面临的主要问题与挑战,并讨论了未来可能的研究方向。
- 张雅勤马多贺Xiaoyan Sun周川周川
- 关键词：网络空间安全
- 一种基于话题模型的网络负面信息影响最小化方法
- 本发明涉及一种基于话题模型的网络负面信息影响最小化方法，包括如下步骤：1)采用有向图表示社交网络中信息的传播，通过话题模型分别计算负面信息的概率分布和每条边上的历史信息的概率分布；2)分别计算负面信息的概率分布和每条边上...
- 姚启鹏周川张鹏胡玥郭莉
