Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 207

会议视频 7

年份

2024 1

2023 18

2022 23

2021 26

2020 21

2019 19

2018 10

2017 21

2016 5

2015 3

2014 5

2013 5

2012 6

2011 3

2010 5

2009 4

2008 5

2007 4

2006 4

2005 6

展开︾

关键词

检测 5

无损检测 4

农业科学 3

COVID-19 2

分类 2

在线检测 2

铟 2

6G安全；内生安全新范式；核心网；无线接入网 1

A^*算法 1

ANSYS 1

AT89S52芯片 1

ATP荧光检测 1

CCS 1

CDMA 1

CO₂-ECBM 1

Cas12a 1

Cascaded 型检测器 1

DFS 1

DS1642芯片 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

通用、有效且轻量的PowerShell解混淆和语义敏感的攻击检测方法 Research Articles

熊春霖1,李振源1,陈焰2,朱添田3,王箭1,杨海4,阮伟5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 361-381 doi: 10.1631/FITEE.2000436

摘要：然而，由于PowerShell语言的动态特性，且可在不同级别构造脚本片段，即使基于最先进的静态脚本分析的PowerShell攻击检测方法，其本质上也容易受到混淆的影响。本文为PowerShell脚本设计了一种通用、有效且轻量的去混淆方法。首先，为精准识别模糊脚本片段，根据混淆方法对PowerShell抽象语法树的影响，提出一种全新混淆片段检测方法，在此基础上提出一种基于仿真的恢复技术。此外，设计了一个语义敏感的PowerShell攻击检测系统，该系统利用经典的面向目标的关联挖掘算法，新识别31个用于恶意脚本检测的语义特征。在2342个良性样本和4141个恶意样本上的实验结果表明，所提去混淆方法平均耗时不到0.5秒，且将模糊脚本和原始脚本的相似度从0.5%提至93.2%。

关键词： PowerShell；抽象语法树；混淆和解混淆；恶意脚本检测

HTML PDF 收藏

基于机器学习的自动化恶意代码分类与新恶意代码检测技术 Article

Liu LIU, Bao-sheng WANG, Bo YU, Qiu-xi ZHONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1336-1347 doi: 10.1631/FITEE.1601325

摘要：恶意软件的爆炸式增长对信息安全构成重大威胁。基于签名机制的传统反病毒系统无法将未知的恶意软件分类到相应的恶意家族和检测新的恶意软件。因此，我们提出一种基于机器学习的恶意软件分析系统，由数据处理系统，决策系统和新的恶意软件检测系统三个子系统组成。数据处理系统包含灰度图像的纹理特征，Opcode特征和API特征等三种特征提取方法。决策系统被用来分类恶意软件和证实可疑的恶意软件。最后，检测系统使用共享近邻聚类算法（shared nearest neighbor, SNN）来发现新的恶意软件。我们在Kingsoft,，ESET NOD32和Anubis收集的二万多恶意样本集上对所提出的方法进行了评估。结果表明，我们的系统可以有效地分类未知恶意软件，准确率可达98.9％。同时新恶意软件的成功检测率为86.7％。

关键词：恶意代码分类；机器学习；n-gram；灰度图；特征提取；恶意代码检测

HTML PDF 收藏

可拓检测的方案生成

余永权,张吉文

《中国工程科学》 2002年第4卷第1期页码 64-68

摘要：

以可拓学理论为基础，论述了可拓检测的有关定义和概念，提出了可拓检测的方案生成方法及过程，同时探讨了检测方法的优化和评价方法。

关键词：检测物元检测元拓集可拓树

HTML PDF 收藏

一种使用静态分析和遗传搜索在Android恶意软件检测中搜索最优特征的方法 None

Ahmad FIRDAUS, Nor Badrul ANUAR, Ahmad KARIM, Mohd Faizal Ab RAZAK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 712-736 doi: 10.1631/FITEE.1601491

摘要：同时，网络罪犯也在实施各种恶意行为，例如跟踪用户活动、窃取个人数据以及实施银行诈骗。由于在日常生活中使用Android进行重要通信的人群数量庞大，这些网络罪犯从中获得了巨大非法收益。为此，安全从业者通过静态和动态分析对恶意软件进行识别。静态分析具有整体代码覆盖、低资源消耗和快速处理的优势。然而，静态分析需要最少量的特征才能对恶意软件进行有效分类。为评估由GS确定的最佳特征，我们使用了5种机器学习分类器，分别是Naïve Bayes（NB）、功能树（FT）、J48、随机森林（RF）和多层感知器（MLP）。

关键词：遗传算法；静态分析；Android；恶意软件；机器学习

HTML PDF 收藏

深度IA双向智能 Personal View

Lei XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 558-562 doi: 10.1631/FITEE.1900541

摘要：由底向上方向有两个行为，一是获取信息形成适当的模式表示，二是抽象—自组织认知，简记为“A-S认知”，将输入模式抽象为概念，由一个标签表示，并通过自组织学习以理解模式构成的层次表示。

关键词：抽象；最小均方误差重建自组织学习（Lmser）；认知；形象思维；抽象思维；综合推理

HTML PDF 收藏

恶意代码行为描述与分析综述 Review

Bo YU, Ying FANG, Qiang YANG, Yong TANG, Liu LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 583-603 doi: 10.1631/FITEE.1601745

摘要：基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术，近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术，能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障碍，也能够通过行为描述规范表达恶意代码样本多样化的行为类型。目前，虽有一些关注恶意代码行为分析的工作，但基于行为的恶意代码分析技术仍未成熟，目前尚未发现介绍当前研究进展和发展挑战的综述。本文从3个方面对恶意代码的行为描述和分析进行综述：恶意代码行为描述，恶意代码行为分析模型，可视化。首先，全面梳理了现有行为分析技术的分析目标、原则、特点和分类，包括现有行为数据类型和描述方法；其次，从多方面分析恶意代码分析的不足和挑战；最后，探讨了潜在研究热点。

关键词：恶意代码行为；静态分析；动态分析；行为数据表示；行为分析；机器学习；基于语义的分析；行为可视化；恶意代码演化

HTML PDF 收藏

脚本学习综述 Review

韩毅1,乔林波1,郑建明2,吴贺丰3,李东升1,廖湘科1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第3期页码 287-436 doi: 10.1631/FITEE.2000347

摘要：脚本是现实世界中日常事件的结构化知识表示。学习脚本中蕴含的丰富常识知识可以帮助机器理解自然语言并做出常识性推理。脚本学习是一个颇具用途及潜力的研究方向，一个经过训练的脚本学习系统可以处理叙事文本，捕捉其中的脚本知识进而做出推理。然而目前尚不存在针对脚本学习的综述性文章，因此我们写作本文以深入研究脚本学习的基本框架和主要研究方向。脚本学习主要包括3个重点研究内容：事件表示方式、脚本学习模型以及性能评估方法。针对每一主题，对现有脚本学习系统进行了系统总结和分类，仔细分析和比较了其中代表性系统的优缺点。此外，研究并讨论了脚本学习的发展现状以及未来研究方向。

关键词：脚本学习；自然语言处理；常识知识建模；事件推理

HTML PDF 收藏

基于基因视角的恶意代码同源性判定 Research Papers

Bing-lin ZHAO, Zheng SHAN, Fu-dong LIU, Bo ZHAO, Yi-hang CHEN, Wen-jie SUN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 801-815 doi: 10.1631/FITEE.1800523

摘要：恶意代码同源性判定对攻击事件溯源、应急响应方案处置以及事件发展趋势预测有重要作用。目前，恶意代码同源性判定以人工分析为主，效率较低，对安全事件的爆发无法快速响应。因此，提出一种新的从基因视角分析的恶意代码同源性判定方法。恶意代码基因由表示家族同源性的子图组成。通过筛选关键应用程序接口和利用社团划分算法，从函数依赖图中提取关键子图作为恶意代码基因。然后，设计一种频繁子图挖掘算法发现恶意代码家族的共有基因，并对基因编码。最后，利用家族共有基因指导恶意代码同源性判定。对公开数据集的分类和实验结果表明，分类准确率达97%，且效率较高。

关键词：恶意代码分类；基因视角；函数依赖图；同源性分析

HTML PDF 收藏

基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：

通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。例如，传统方法通常会分别构建编码和解码模型，并且容易对小型数据集过度拟合。实际上，有效地统一编码和解码过程可以进行更准确的预测。在本文中，我们首先回顾了现有的编码和解码方法，并讨论了“双向”建模策略的潜在优势。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。最后，我们提出了最初为机器翻译任务设计的对偶学习方法，该方法通过利用大规模未配对数据提高了编码和解码模型的效果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

HTML PDF 收藏

声学综合无损检测技术

陈积懋

《中国工程科学》 2000年第2卷第4期页码 64-69

摘要：

论述了检测复合材料和胶接结构不连续（缺陷）的新型多模综合无损检测技术。该技术以声与超声检测技术为基础，包含五种不同检测模式，用以检测复合材料与胶接结构的失粘、脱粘、分层、疏松、夹芯压皱及其他缺陷。它适用于复合材料与构件的制造、维修和使用现场。它的检测可靠性高，重复精度好。文章还讨论了组成多膜声学综合胶接检测仪的五种不同检测模式的原理，并从我们和国内外同行的大量实践经验出发，说明了综合无损检测技术的巨大发展前景。

关键词：声学综合检测综合无损检测复合材料无损检测机械阻抗分析振动分析共振检测

HTML PDF 收藏

无损检测技术评估和检测道路性能

郭成超,许朋飞,钟燕辉

《中国工程科学》 2017年第19卷第6期页码 72-79 doi: 10.15302/J-SSCAE-2017.06.011

摘要：根据美国材料与试验协会（ASTM）路面状况评价标准，本文介绍了五种道路无损检测技术和设备：落锤式弯沉仪、探地雷达、宏观构造深度、国际平整度指数和面波的频谱分析，并分别介绍了每种检测技术的工作原理和运用方法运用这几种检测方法将会在不封闭交通的情况下加快评估速度，并为搭建一个高效、智能的路网监测系统提供技术支持，为道路的可持续发展、资金的高效利用提供切实可行的方法。

关键词：道路检测道路病害无损检测

HTML PDF 收藏

钱学森与思维科学

卢明森

《中国工程科学》 2002年第4卷第2期页码 8-15

摘要：

文章分析了钱学森倡导建立思维科学的背景和必要性，介绍了钱学森关于思维科学研究的对象、基本道路、思想来源的一系列论述，阐述了钱学森倡导建立的思维科学是现代科学技术体系中的11个大部门之一，它包含基础科学、技术科学与工程技术三个层次，分别介绍了各个层次近20年来所取得的初步成果。

关键词：认知科学思维科学抽象思维形象思维创造性思维模式识别

HTML PDF 收藏

基于相邻关系的等高线树建立算法研究

郭沛沛,李成名,殷勇

《中国工程科学》 2013年第15卷第5期页码 42-46

摘要：

等高线树在提取地形线、地貌综合等方面具有重要的应用意义。常用的等高线树表达的是等高线的层次关系，直接表达等高线的包含和邻接关系，建树过程复杂，对数据要求较高，需要对数据进行预处理。本文将图幅内等高线按照是否闭合分为两类，分别对两类等高线群进行建树，最后将两个独立的等高线树合并，形成完整的等高线树。最后生成的等高线树表示了等高线之间的相邻关系，再借助其高程值就可以判断出等高线之间的包含邻接关系，算法容易理解，程序实现简单。

关键词：等高线树相邻关系高程值闭合等高线不闭合等高线