面向数字货币特征的细粒度代码注入攻击检测

数字货币的迅速发展使其被越来越多的恶意软件利用.现有勒索软件通常使用数字货币作为支付手段,而现有代码注入攻击检测手段缺乏对相关恶意特征的考虑,使得其难以有效检测勒索软件的恶意行为.针对此问题,提出了一种细粒度的代码注入攻击检测内存特征方案,利用勒索软件在引导被攻击者支付过程中表现的数字货币内存特征,结合多种通用的细粒度...     

基于条件共生概率矩阵的移位JPEG双压缩检测

针对合成JPEG图像的小区域移位JPEG双压缩(SD-JPEG压缩)篡改问题,提出一种基于条件共生概率矩阵(CCPM)的SD-JPEG压缩篡改检测算法。为了减小图像内容的影响,增强SD-JPEG压缩效应,首先对JPEG量化的离散余弦变换(DCT)系数的幅度矩阵进行水平、垂直、主对角和副对角4个方向差分和阈值化处理,然后使用CCPM对这4个阈值化的差分矩阵进行建模,选取CCPM的元素作为特征数据,并用主分量分析(PCA)对其降维处理,最后通过支持向量机(SVM)技术判决图像块是否经过SD-JPEG压缩。实验结果验证了本文算法的有效性。     

基于语音静音段特征的手机来源识别方法

手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题.提出了一种基于语音静音段特征的手机来源识别方法,该方法先通过使用自适应端点检测算法得到语音的静音段;然后将静音段的梅尔频谱系数(MFC)的均值作为分类特征;最后结合WEKA平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先(BestFirst)搜索进行特征选择,并采用支持向量机(SVM)对手机来源进行识别.实验部分对23款主流型号的手机进行了分类,结果表明所提特征具有较好的分类性能,在TIMIT数据库和自建的CKC-SD数据库上,平均识别准确率分别为99.23％和99.00％.另外,与语音段MFC特征和梅尔倒谱系数(MFCC)特征进行了对比,实验结果证明所提特征具有更加优越的性能.     

MVR系统中离心式蒸汽压缩机与蒸发器的匹配特性研究

为了保证机械式蒸汽再压缩（mechanical vapor recompression, MVR）系统的运行经济性和稳定性,对MVR系统中离心式蒸汽压缩机与蒸发器的匹配特性进行研究。针对蒸发器换热系数在新投、工作和结垢工况下的变化,提出了蒸发器运行温阻特性线的概念,并将其与离心式蒸汽压缩机的温升特性线叠加,从而开展离心式蒸汽压缩机与蒸发器的匹配分析。通过分析发现,离心式蒸汽压缩机的设计流量偏大或蒸发器的换热面积过小会导致匹配不足,易发生喘振,从而影响MVR系统的运行稳定性。而离心式蒸汽压缩机的设计流量偏小或蒸发器的换热面积过大会导致匹配过度,致使MVR系统的运行经济性差,甚至可能造成MVR系统无法建立热力自循环。结果表明,离心式蒸汽压缩机在MVR系统启动过程中会出现不稳定的喘振现象,可以通过系统参数的临时调节或采取辅助措施来避开不稳定区。设计时应保证离心式蒸汽压缩机的喘振裕度大于20%,蒸发器换热面积的设计裕度为30%;MVR系统运行时实际蒸发温度与设计温度的偏差应控制在±5 ℃以内。研究结果可为MVR系统的设计和调试提供参考。     

用统计特征量实现的图像拼接盲检测

图像拼接是一种常见的图像篡改手段。为了对拼接的数字图像实施盲检测,提出一种新的拼接图像的检测方法。借用二分类的模式识别概念,使用图像质量评价量和矩特征量来建立模型,以捕获原始图像和拼接图像之间的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对拼接图像的盲检测进行了研究。实验结果表明,该方法具有精确度高、应用面广的优点。     

计算机动态取证的数据分析技术研究

本文针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题，提出将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中，给出了基于数据挖掘的计算机动态取证系统模型，提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性，解决动态取证中的实用性、有效性、可适应性和可扩展性问题。     

深度伪造与检测技术综述

深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功,超越了众多传统的方法.然而近年来,深度学习技术被滥用在假视频的制作上,使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息,并合成虚假的语音来制作色情电影、虚假新闻、政治谣言等.为了消除此类伪造技术带来的负面影响,众多学者对假...     

静态计算机取证的过程模型研究

由于电子证据的特殊性,计算机取证必须遵循严格的过程和程序,否则,就会导致所获取的证据缺乏可靠性和真实性。一个实用的计算机取证模型很重要,这是因为它能不依赖任何一种特殊的技术或组织环境,为研究支撑调查工作的技术提供一种抽象的参考构架。该文针对静态计算机取证的过程模型进行了研究,并就模型涉及的相关步骤进行了分析。     

基于数据挖掘技术的计算机取证系统研究

随着信息技术的不断发展,计算机犯罪问题也不断出现,计算机取证技术是将计算机调查和分析技术应用于对潜在的、有法律效力的证据的确定与获取。数据挖掘技术广泛应用于统计、模式识别、高性能并行计算和可视化研究中。本文对基于数据挖掘技术的计算机取证系统进行了探讨。     

Bloom filter在网络取证中的应用研究

针对传统网络取证技术的特点和技术挑战,对Bloom filter的特性进行了分析研究,设计了基于Bloom filter的网络取证系统。该系统利用Bloom filter数据结构的特点,能够实时对网络原始数据进行采集、压缩、存储,有效节省存储空间,支持高效的网络取证事后分析查询。最后指出了进一步的研究方向。