区块链网络安全保障:攻击与防御

随着区块链技术的迅猛发展,区块链系统的安全问题正逐渐暴露出来,给区块链生态系统带来巨大风险。通过回顾区块链安全方面的相关工作,对区块链潜在的安全问题进行了系统的研究。将区块链框架分为数据层、网络层、共识层和应用层4层,分析其中的安全漏洞及攻击原理,并讨论了增强区块链安全的防御方案。最后,在现有研究的基础上展望了区块链安全领域的未来研究方向和发展趋势。     

针对深度学习模型的对抗性攻击与防御

以深度学习为主要代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式,但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患.研究针对深度学习模型的攻防分析基础理论与关键技术,对深刻理解模型内在脆弱性、全面保障智能系统安全性、广泛部署人工智能应用具有重要意义.拟从对抗的角度出发,探讨针对深度学习模型的攻击与防御技术进展和未来挑战.首先介绍了深度学习生命周期不同阶段所面临的安全威胁.然后从对抗性攻击生成机理分析、对抗性攻击生成、对抗攻击的防御策略设计、对抗性攻击与防御框架构建4个方面对现有工作进行系统的总结和归纳.还讨论了现有研究的局限性并提出了针对深度学习模型攻防的基本框架.最后讨论了针对深度学习模型的对抗性攻击与防御未来的研究方向和面临的技术挑战.