可证明安全性的具有权限的群签名方案

在BMW方案的基础上构建可证明安全性的具有权限特性的群签名方案。该方案与BMW方案的不同点在于,群签名方案的密钥生成算法中加入权限生成算法,虽然群签名方案的实例生成速度降低,但为群签名方案添加权限特性,使得群签名在电子商务与电子政务中的应用得以进一步加强。     

主动声纳空时自适应混响抑制方法

为了提高主动声纳混响抑制能力,研究了空时自适应混响抑制方法.分析了运动(静止)平台混响多普勒频率的空时二维分布,并在此基础上研究了降雏空时自适应(时空级联处理)抑制运动(静止)平台混响方法.理论分析与湖试数据研究表明:时空级联处理方法对运动平台还是静止平台都具有较好的混响抑制性能,特别是其处理的优势在于抑制运动平台的混响.在高速运动的声纳中,利用空时自适应方法抑制混响,提高检测能力具有现实意义.     

基于Outlook的支持BASE91编码邮件的实现

目前广泛采用的编码方法是Base64,其编码效率达到75%,而由何大可教授提出的一种新编码方法:Base91将进一步减少数据扩展率,使编码效率增加到81.25%.推广Base91在实际中使用,便可大大节省网络带宽.通过监控Outlook2003的发送流程,反汇编其关键文件,查找到与编码有关的函数地址,通过替换目标编码函数地址为Base91编码地址从而达到应用Base91编码的目的,开发出一个具有Base91编码功能的Outlook2003插件包.     

超球体多类支持向量机理论

目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.     

基于身份的认证群密钥协商协议

认证群密钥协商(AGKA)协议能为一群用户产生一个共享的会话密钥,使得群用户间能在公共数据网络进行安全通信.现有的大部分基于公钥技术的AGKAY协议分两类:第一类,认证部分是基于PKI/CA,会话密钥协商部分主要用模指数(或点乘)实现;第二类,认证部分是基于身份(ID)的公钥体制,会话密钥协商部分主要是用Weil对或Tate对实现.第一类AGKA协议存在一个较显著问题:公钥管理问题;第二类AGKA协议虽然有效地解决了公钥管理问题,但由于其会话密钥协商部分主要是用双线性对(即Weil对或Tate对)实现,与前者相比,计算量较大.针对这些不足,提出了一个新的AGKA协议,其认证部分是基于身份(ID)的公钥体制,会话密钥协商部分的运算主要用模指数实现;并在ROM,ECDH和BDH假设下证明了该AGKA协议的安全性.该协议与基于PKI/CA的相关AGKA协议相比,克服了后者在密钥管理上的困难;与其它基于身份的AGKA协议相比,在效率上具有一定的优势.     

论和谐居住环境设计

居住环境的水平是一个国家经济发展、社会进步、文明与落后的重要标志。随着我国经济的快速发展和人们生活水平的不断提高,营造舒适、温馨的住居环境已经成为时代要求,本文以和谐为主题,来论述居住环境的设计思想与理论研究,从而促进我国居民居住环境空间质量的提高和发展,实现真正意义上的美化生活、美化环境。     

嵌入式环境下HASH算法的效率分析

在WinCE嵌入式系统环境下对各种HASH系列算法(MD2、MD4、MD5、SHA-1、SHA-256)进行了效率测试和分析.在大量的对比和对照后,得出了不同平台下不同实现方法的HASH程序效率,为在嵌入式环境尤其是Wince系统下HASH算法的实现和应用提供了很实用且可参照的测试方法和数据.     

深度检测DDoS攻击

为了有效地防御DDoS攻击,需要在检测环节尽可能多地获取攻击信息,而现有的方法大多仅注重检测攻击的存在,很难同时给出攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.提出使用多分类的方式,将攻击分为24个不同的种类,并用快速分类器HSMC-SVM作为分类工具,来完成DDoS攻击的多种信息的获取.实验表明,这种方法可以快速完成训练和测试工作,并以较高的识别率识别出不同种类的攻击,为防御环节提供攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.在实际网络中,能满足准确性和实时性的要求,有较强的可行性.     

对一种向前安全群签名体制的密码学方法

对陈少真等提出的一种有效取消的向前安全群签名方案进行了密码学分析,首先指出该群签名体制存在错误的模运算及冗余数据,效率不高。其次,指出该群签名体制是不安全的,群管理员可以伪造能够通过验证的群签名。     

基于BP神经网络的图像识别研究

BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。