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针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘方法

随着5G在全球范围内的广泛商用，5G网络安全问题广泛受到关注。针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘手段主要以黑盒模糊测试为主，但由于5G核心网协议设计复杂，黑盒模糊测试存在效率低、通用性差、拓展性不足等问题，不能有效检测到 5G 核心网协议安全漏洞。针对上述问题，深入了解 5G 核心网架构和重点接口协议的工作原理，总结在5G核心网场景下基于静态分析的自动化漏洞挖掘方法相较传统黑盒模糊测试方法的优势。对5G核心网的开源解决方案进行了源代码审计，发现在 5G 核心网协议实现中一类变量生命周期管理不当而导致的内存泄露安全问题，可导致5G核心网网元被拒绝服务攻击。基于此，提出了针对此类安全问题的通用漏洞模型，设计并实现了基于控制流和数据流混合分析的自动化漏洞挖掘方法。通过实验对该方法进行了有效性测试和效率评估，成功挖掘到了通用 5G 开源解决方案——Open5GS 中的5个未公开安全漏洞，涵盖多个接口协议应用场景，获得了4个CVE 编号。通过模拟环境，验证了该系列漏洞的影响范围广且利用条件低，充分证明了所提自动化漏洞挖掘方法的有效性，并向相关厂商进行了披露。

> 学术论文

吴佩翔, 张志龙, 陈力波, 王轶骏, 薛质

针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘方法
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Volume 12 期 4，2026 2026年第12卷第4期

    专题导读 AI导读

      
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    更新时间：2026-09-11

  • 专题：信息隐藏与分析

    刘明林, 王瑜琪, 郭苏娴, 孙俊旗, 钟智超, 罗向阳, 骆伟祺

    DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.AQ26102
    摘要：以图藏图是一种新型图像隐写技术，旨在将秘密图像隐藏于载体图像中，并在尽可能保持载密图像视觉外观不变的前提下，实现隐蔽传输。现有方法通常采用端到端神经网络完成秘密图像的嵌入与提取，主要关注网络结构设计，而对传统隐写领域中成熟的安全嵌入机制利用不足，导致载密图像在隐写安全性方面仍存在提升空间。为此，提出一种基于金字塔视觉变换器（pyramid vision transformer, PVT）编码、二值特征压缩、传统隐写嵌入与基于Swin变换器的图像恢复（Swin transformer for image restoration, SwinIR）网络重建的解耦式图像隐写框架。该框架首先利用PVT编码器对秘密图像进行特征提取与压缩，并通过二值化模块将其转换为二值码流；随后采用传统彩色图像隐写中的空时编码（space-time code, STC），将二值码流嵌入载体图像，生成载密图像；在提取阶段，通过STC解码恢复二值码流，并利用基于窗口注意力机制的SwinIR网络重建秘密图像。与现有依赖嵌入神经网络的以图藏图方法不同，所提方法使用STC替代嵌入神经网络，使深度特征表示能够与传统彩色图像隐写的代价建模机制相结合，从而降低载密图像的可检测性。实验结果表明，所提方法在保持较高载体/载密图像对视觉质量的同时，能够有效重建秘密图像，并在彩色空间富模型（color spatial rich model, Color-SRM）和CovNet隐写分析器下表现出一定的相对安全性改善。  
    关键词：图像隐写;以图藏图;二值特征压缩;超分辨率重建   
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    更新时间：2026-09-11

    郭波标, 杨潇晖, 平萍

    DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.AQ26053
    摘要：图像隐写在隐蔽通信和云端安全存储中对隐私图像保护具有重要意义。与一次性隐蔽通信不同，云端图像安全存储需要支持隐私图像的反复存取。现有能够实现隐私图像无损重构的隐写方法，虽然能够规避隐私图像在多次隐藏和重构过程中的失真累积问题，但是存在鲁棒性不足的缺陷，难以在有损环境下重构出可感知的隐私图像。为此，提出一种能够在无损环境下实现隐私图像无损重构，同时在有损环境下实现隐私图像可感知重构的方法。首先，提出一种带抖动补偿的嵌套量化索引调制（DC-NQIM）算法，使量化索引调制的嵌入容量翻倍。接着，通过优化载体稳定性、隐私图像位平面与嵌套调制层级之间的协同匹配关系，确保对图像视觉质量贡献更大的位平面被分配至稳定性更好的调制层级。最后，提出一种基于局部结构感知的自适应隐私图像纠错算法，有效避免因位平面误差累积而产生的局部伪点。实验结果表明，所提方法在无损环境下重构隐私图像的峰值信噪比（PSNR）为无穷大，能够支持隐私图像的反复存取；在有损环境下，能够重构出PSNR接近30 dB的可感知隐私图像，以适应有损云端隐私图像保护场景。  
    关键词：信息隐藏;隐私保护;以图藏图;量化索引调制   
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    更新时间：2026-09-11

    任方, 王静, 张星, 杨腾飞

    DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.AQ26098
    摘要：加密图像可逆数据隐藏技术能够同时保护载体图像和隐私数据，近年来得到了广泛研究。为解决高位平面冗余利用不足和复杂图像区域预测不准确导致的嵌入容量有限的问题，提出一种基于组合预测优化、分层块压缩和上下文自适应二进制算术编码的新型加密图像可逆数据隐藏方法。首先，通过结合组合预测器和预测误差修正策略，有效提高复杂区域的预测准确性和压缩效率。其次，设计一种基于四叉树的自适应分层块压缩策略，取代固定分块，实现更灵活的冗余最小化。最后，应用上下文自适应二进制算术编码进一步减少辅助信息。该方案有效提高嵌入容量，并确保图像的无损恢复。实验结果表明，在嵌入率方面，所提方案优于现有主流方法。在公开数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID上，所提方案的平均嵌入率分别为4.324 5 bit/pixel、4.232 7 bit/pixel和3.575 2 bit/pixel，比现有主流方法分别提高了3.63%、3.59%和2.38%。  
    关键词：可逆数据隐藏;加密图像;组合预测优化;分层块压缩   
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    更新时间：2026-09-11

    王建行, 狄富强, 朱率率, 刘浪

    DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.AQ26094
    摘要：神经风格迁移技术在数字创作、文化遗产复原等领域应用广泛，但生成内容的版权归属与溯源问题亟待解决。现有水印技术存在风格与水印融合不强、鲁棒性不足、视觉质量受损等问题，且未充分适配潜在扩散模型的生成特性。为此，提出一种基于StyleID的神经风格迁移水印算法，用于风格迁移生成内容的版权保护与责任溯源。该算法通过注意力机制动态捕捉内容与风格特征的关键融合区域，生成风格注入后的融合潜向量，在潜在扩散模型的解码器阶段完成水印嵌入，实现水印与风格迁移过程的深度绑定。实验结果表明，所提算法在保持风格迁移图像高视觉质量的同时，其水印对裁剪、模糊、JPEG压缩等常见攻击的提取准确率达98%以上，能有效支撑风格迁移生成内容的版权保护与责任溯源，为生成式人工智能内容的合法应用提供技术保障。  
    关键词：风格迁移;数字水印;潜在扩散模型;内容溯源;版权保护   
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    更新时间：2026-09-11
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