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1. 基于 α-截集三角模糊数和攻击树的CTCS网络安全风险评估方法

姚洪磊, 刘吉强, 童恩栋, 牛温佳

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (4): 1018-1026. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023050584

摘要（70）

HTML （1）

PDF （2359KB）（26）

针对工业控制系统网络安全风险评估影响因素的不确定性和指标量化困难问题，提出一种基于模糊理论和攻击树的方法评估工业控制系统风险，并将它应用于中国列车控制系统（CTCS）的风险评估。首先，基于CTCS可能面临的网络安全威胁和系统自身的脆弱性建立攻击树模型，使用 α-截集三角模糊数（TFN）计算攻击树叶节点和攻击路径的区间概率；其次，利用层次分析法（AHP）建立安全事件损失数学模型，最终得出风险评估值。实验结果表明，所提方法可以有效评估系统风险，预测攻击路径，降低主观因素对风险评估过程的影响，使评估结果更契合实际，为安全防护策略的选择提供参考和依据。

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2. 基于区块链的联邦学习研究进展

孙睿, 李超, 王伟, 童恩栋, 王健, 刘吉强

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (11): 3413-3420. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111934

摘要（1302）

HTML （87）

PDF （1086KB）（1001）

联邦学习（FL）是一种能够实现用户数据不出本地的新型隐私保护学习范式。随着相关研究工作的不断深入，FL的单点故障及可信性缺乏等不足之处逐渐受到重视。近年来，起源于比特币的区块链技术取得迅速发展，它开创性地构建了去中心化的信任，为FL的发展提供了一种新的可能。对现有基于区块链的FL框架进行对比分析，深入讨论区块链与FL相结合所解决的FL重要问题，并阐述了基于区块链的FL技术在物联网（IoT）、工业物联网（IIoT）、车联网（IoV）、医疗服务等多个领域的应用前景。

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3. 基于EFI的信任链传递研究及实现

章睿刘吉强彭双和

计算机应用

摘要（1286）

PDF （514KB）（1260）

为进一步提高BIOS的安全性，提出一种利用可信平台模块（TPM）在可扩展固件接口（EFI）中建立可信链的方案。该方案通过对EFI启动过程的分析，建立了一条从EFI的第一个阶段开始，一直到操作系统的可信链。从而较大地缩小了信任根的范围，使得BIOS的安全性得到很大程度的提高。随着EFI的普及，这将在实现安全计算机系统上具有较好的应用前景。