张思聪

作品数：12被引量：29H指数：3
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供职机构：贵州师范大学更多>>
发文主题：图像XSS攻击防御恶意软件骨干网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信政治法律更多>>
发文期刊：《武汉大学学报（理学版）》《现代电子技术》《计算机工程与应用》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：贵州省科技计划项目国家自然科学基金更多>>
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基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法
《现代电子技术》2025年第3期81-86,共6页徐石穿 徐洋 张思聪 
中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2023]一般449)。
现有的图像隐写方法大多数都聚焦在增加隐写容量和提升载密图像的不可检测性上,对于载密图像在遭受裁剪后信息提取完整性的研究相对较少。为解决载密图像遭受裁剪后无法恢复信息的问题,文中为图像隐藏任务提出一种基于生成对抗网络的抗...
关键词：图像隐写术 抗裁剪 生成对抗网络 信息隐藏 自适应 DenseNet连接 
基于k核分解的网络嵌入
《计算机工程》2025年第2期139-148,共10页张和平 张和贵 谢晓尧 张太华 张思聪 喻国军 
国家自然科学基金(72061006);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2023]一般449);贵州师范大学学术新苗基金(黔师新苗[2021]A30号)。
近年来,网络嵌入技术受到了广大研究者的关注。不过大多数网络嵌入算法并未考虑到处于相同层级结构的节点间的结构相似性,这些节点在网络中通常具有相同的重要性。因此,提出一种基于网络层级结构的网络嵌入算法,称为KCNE。KCNE算法使用...
关键词：网络嵌入 结构相似性 随机游走 链路预测 节点分类 
基于深度学习的轻量级车载网络入侵检测方法被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第22期284-292,共9页蒋玉长 徐洋 李克资 秦庆凯 张思聪 
中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013号);贵州省研究生科研基金项目(黔教合YJSKYJJ[2021]102)。
现有基于深度学习的车载网络入侵检测方法存在计算资源消耗和延迟较高的问题。为减少检测延迟并提高检测效果,结合迁移学习构建基于可视化和改进的MobileNet模型的轻量级车载网络入侵检测模型。将攻击流量可视化为彩色图,之后通过双线...
关键词：控制器区域网络 车载网络 入侵检测 轻量级 
图像分类模型的对抗样本攻防研究综述被引量：6
《计算机工程与应用》2022年第23期24-41,共18页闫嘉乐 徐洋 张思聪 李克资 
国家自然科学基金(U1831131);中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013号);贵州省研究生科研基金(黔教合YJSKYJJ[2021]102)。
深度学习模型在图像分类领域的能力已经超越了人类,但不幸的是,研究发现深度学习模型在对抗样本面前非常脆弱,这给它在安全敏感的系统中的应用带来了巨大挑战。图像分类领域对抗样本的研究工作被梳理和总结,以期为进一步地研究该领域建...
关键词：图像分类 对抗样本 深度学习 对抗攻击 对抗防御 
基于深度学习的恶意文档可视化检测
《电子测量技术》2022年第18期126-133,共8页黄昆 徐洋 张思聪 李克资 
中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地〔2018〕4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013号);贵州省研究生科研基金(黔教合YJSKYJJ〔2021〕102)项目资助。
为了更加准确、快速地检测恶意PDF与DOCX格式文档,提出一种基于深度学习的恶意文档可视化检测方法。该方法通过马尔可夫模型将文档的字节序列转化为三通道的彩色图,从而获取更能区分恶意文档和良性文档的视觉表征,并采用当前主流的Effic...
关键词：恶意文档 EfficientNet-B0 可视化 马尔可夫模型 迁移学习 
基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法被引量：3
《贵州师范大学学报（自然科学版）》2022年第4期76-83,共8页李克资 徐洋 张庆玲 张思聪 
国家自然科学基金项目(U1831131);中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地〔2018〕4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013号)。
在基于深度学习XSS检测的研究中,双向长短期记忆网络(BiLSTM)和CNN模型均无法区分输入特征信息中关键特征和噪音特征对模型效果的影响。针对这一问题,引入注意力机制,提出一种将BiLSTM和CNN相结合的XSS检测模型。首先利用BiLSTM提取XSS...
关键词：WEB应用安全 XSS CNN 双向长短期记忆网络 注意力机制 
自动语音辨识对抗攻击和防御技术综述被引量：1
《计算机工程与应用》2022年第14期1-15,共15页李克资 徐洋 张思聪 闫嘉乐 
国家自然科学基金(U1831131);中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013号);贵州省研究生科研基金(黔教合YJSKYJJ[2021]102)。
语音辨识技术是人机交互的重要方式。随着深度学习的不断发展,基于深度学习的自动语音辨识系统也取得了重要进展。然而,经过精心设计的音频对抗样本可以使得基于神经网络的自动语音辨识系统产生错误,给基于语音辨识系统的应用带来安全...
关键词：自动语音辨识 深度学习 对抗攻击 对抗防御 
基于CNN⁃SIndRNN的恶意TLS流量快速识别方法被引量：8
《计算机工程》2022年第4期148-157,164,共11页李小剑 谢晓尧 徐洋 张思聪 
中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013);贵州省研究生教育创新计划项目(黔教合YJSCXJH[2019]043)。
传统浅层机器学习方法在识别恶意TLS流量时依赖专家经验且流量表征不足,而现有的深度神经网络检测模型因层次结构复杂导致训练时间过长。提出一种基于CNN-SIndRNN端到端的轻量级恶意加密流量识别方法,使用多层一维卷积神经网络提取流量...
关键词：恶意TLS流量 独立循环神经网络 切片循环神经网络 一维卷积 全局池化 
基于DCNN-GRU模型的XSS攻击检测方法被引量：8
《计算机应用与软件》2022年第2期324-329,共6页许丹丹 徐洋 张思聪 付子爔 
国家自然科学基金项目(61461009);中央引导地方科技发展专项资金项目(黔科中引地[2018]4008);贵州省研究生科研基金立项课题(黔教合YJSCXJH[2019]043);贵州师范大学创新创业教育研究基金项目(SCJJ1805)。
为了提高跨站脚本攻击的检测效率,利用一维DCNN快速处理时序问题的能力和GRU模型处理上下文具有长期依赖关系问题的能力,提出基于DCNN-GRU模型的XSS攻击检测方法。对原始数据做规范化处理,将数据转化为可以对深度学习网络模型进行输入...
关键词：WEB应用安全 深度学习 跨站脚本 深度卷积神经网络 门控循环单元 
一种基于三通道图像的恶意软件分类方法被引量：2
《武汉大学学报（理学版）》2022年第1期26-34,共9页杨春雨 徐洋 张思聪 李小剑 
国家自然科学基金(U1831131);中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技计划(黔科合支撑[2020]2Y013号)。
针对传统恶意软件采用图像分类方法准确率不高、抗混淆能力弱、模型训练收敛慢的缺点,本文对恶意软件图像表示方法进行改进,将恶意软件、字节Bigram、Lst文件转化成3种灰度图像,将3种灰度图像组合成三通道彩色图像进行分类,并将图像分...
关键词：恶意软件 EfficientNet ImageNet 微调 
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