基于兴趣分组的P2P网络文件共享系统信誉模型研究

为了降低P2P文件共享的交易风险,提高交易成功率,促进网络良性持续发展,构造了一种基于节点兴趣分组的信誉模型,并建立了与之相应的节点信誉计算方法、文件共享过程、访问控制策略。本模型借鉴人类社区的思想,利用节点兴趣聚簇的特性,避开现有的全局信任模型和局部信任模型的局限性,将节点按照所需资源的类型划分成兴趣组,以此达到提高资源定位率及交易成功率、增强网络安全的目的。通过模拟仿真和分析表明,本模型具有正确性、可行性的特点,并且较已有的信任模型在完备性和安全性等方面有较大改进,达到了预期的设计目标。     

新的基于ID的身份鉴别方案

针对网络环境下用户身份的鉴别问题,依据双线性加群上计算性Diffie-Hellman问题的困难性假设建立了一个随机语言模型,采用了无证书公钥密码体制私钥生成方法,首次提出了一个能有效抵抗重置攻击和冒充攻击的基于身份(ID)的身份鉴别方案.新方案避免了基于公钥证书诸多方案的密钥吊销问题,也避免了基于身份的诸多方案所涉及的密钥托管问题,并释放了传统的基于身份的方案中私钥生成中心(PKG)无条件可信假设.在随机预言模型下对新方案进行了安全性证明.结果显示,即使PKG参与了主动并行攻击,多项式时间敌手冒充攻击成功方案的概率可以忽略.     

无证书部分盲签名

将部分盲签名和无证书密码体制结合,首次提出了无证书部分盲签名,给出了算法模型,提出了一个具体的方案并对其安全性进行了证明。分析表明,该方案安全性好、效率高。     

高效的匿名的基于口令的认证密钥协商协议

基于口令的密钥协商协议可以为网络上仅共享一个口令的通信双方建立会话密钥.提出了一个基于口令的认证密钥协商协议,并且对所提出的协议安全性进行了分析,分析结果表明该协议在计算性Diffie-Hellman假设下,可以抵抗字典攻击.该协议能够为用户提供隐私保护并且实现非关联性,而且,该密钥协商协议能够抵抗拒绝服务攻击.     

基于身份的匿名无线认证方案

针对移动用户漫游时的认证问题,利用双线性对和椭圆曲线的相关特性,提出了一种基于身份的匿名无线认证方案,并对该方案的安全性和匿名性进行了详细分析,给出了移动用户匿名性在非认证链路模型下安全的形式化证明.分析表明,该方案在保证用户身份不被泄漏的前提下,实现了用户与接入点之间的双向身份,满足无线网络环境的安全需求.此外,与同类方案相比计算量大幅减少,为匿名无线认证提供了一种较实用的解决方案.     

“数字电路与数字逻辑”课程翻转课堂教学

本文探讨了“数字电路与数字逻辑”课程的翻转课堂教学模式,提出了一个完整的教学设计框架：将传统教学中在课堂上讲授的内容让学生在课前通过网络进行自学,课堂时间主要用来讨论,课后加以巩固,通过学习评价环节将信息及时反馈给教师,帮助教师安排课堂教学。通过改革激发了学生的学习热情、提高了学习成绩、锻炼了主动自学能力与实践能力、增强了从事工程事业的信心。     

一种高效的本地验证者撤销群签名方案

基于Boneh和Shacham的群签名方案,提出一种后向无关联的本地验证者撤销群签名方案.该方案中成员私钥是由密钥管理者所分发的密钥和成员生成的密钥构成的三元组,从而使得签名具有强防陷害性.在判定线性Diffie-Hellman假设下,应用零知识证明,在签名验证阶段解决了算法运行时间与撤销列表长度成线性关系的问题,验证过程仅需3次多指数运算和1次双线性运算.方案还采用时间间隔的概念实现了后向无关联性,签名长度仅为1533比特.     

基于混沌置乱和混合变换域的扩频水印方案

本文基于混沌置乱和DWT和DCT混合变换域提出了一种扩频数字水印方案，首先对原始水印信息进行混沌置乱预处理，然后应用扩频技术，选取m-序列作为扩频码，对置乱预处理后的水印信息进行扩频，产生扩频水印信息，在充分考虑人眼视觉特性的基础上确定扩频水印在DWT和DCT混合变换域的嵌入位置和强度，扩频增益因子的选取大小取决于所选用的DWT和DCT混合变换域系数的个数以及水印大小。实验结果表明，应用文中提出的基于混沌置乱和混合变换域的扩频水印方案，不但水印的安全性有了很大程度提高，而且对剪切、旋转等各种几何失真攻击和常见的信号处理如噪音、JPEG压缩和滤波攻击具有很强的鲁棒性，即使嵌有水印的图像遭受攻击后受损较严重，水印信息还是能够完好地提取出来。     

无证书盲签名方案

将盲签名和无证书密码结合,充分利用二者的优势,提出了一种无证书盲签名方案,使得签名方案既无对证书的需求,又无密钥托管的弊端,同时又具有盲签名的特性。给出了由系统初始化、局部密钥提取、签名者秘密信息建立、签名者公钥计算、签名者密钥计算、签名和验证7个算法组成的算法模型,并对其安全性给予了证明。分析表明,该方案具有高的安全性。     

统计和规则相结合的中文姓名识别方法研究

无论在自然语言处理还是在机器翻译中，中文自动分词都是一个重要的环节。歧义字段切分中的未登录词是中文自动分词中较难处理的部分，其中的中文姓名的识别对中文自动分词的研究具有重要的意义。本文针对基于统计的和基于规则的中文姓名识别方法的不足，使用统计和规则相结合的方法来识别中文姓名。利用统计方法对中文姓名进行初步识别，采用规则方法对统计识别的中文姓名进行校正，进一步提高中文姓名识别的精度。