基于特征匹配的图像真伪检测方法的研究

针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块...     

Delphi中三层结构与CORBA的应用研究

三层结构和CORBA相结合是目前分布式系统的主要应用结构。首先说明了Delphi 5对三层结构和CORBA技术的支持机制 ;然后阐述了以CORBA为中间件的三层结构的典型构建过程 ,并介绍了应用实例     

云环境中基于cache负载实时定噪的同驻分析方法

云计算具有使用便捷、可按需定制服务、优化资源利用等特点,成为提供外包服务的主要计算模式。云环境中的虚拟机侧通道攻击是云计算的主要潜在威胁之一,同驻是云环境中侧通道攻击的前提。针对如何在多租户云环境下进行同驻检测,提出基于链式结构的Prime-Probe测量cache负载方法MCLPPLS和针对云环境噪声复杂多变问题的实时噪声分析机制RTNAM。结合MCLPPLS与RTNAM提出一种新型的同驻检测分析方法。实验表明,该方法能减少突发噪声对同驻检测的干扰,有较高的同驻检测正确率及较低的同驻检测时耗,表现出良好的性能。     

云环境中支持隐私保护的可计算加密方法

随着云计算的深入发展,隐私安全成为了云安全的一个关键问题.加密是一种常用的保护敏感数据的方法,但是它不支持有效的数据操作.为了提供云计算环境中的隐私保护,设计了一个基于矩阵和向量运算的可计算加密方案CESVMC.通过运用向量和矩阵的各种运算,CESVMC实现了对数据的加密,并支持对加密字符串的模糊检索和对加密数值数据的...     

基于高效全同态加密的安全多方计算协议

针对目前基于全同态加密的安全多方计算协议存在的密文尺寸大、效率较低的问题,文中证明了Chen等提出的支持多比特加密的全同态加密方案满足密钥同态性,基于该方案和门限解密设计了一个在公共随机串模型下的3轮交互的高效安全多方计算协议。该协议由非交互的零知识证明可以得出协议在恶意模型下是安全的,其安全性可归结为容错学习问题的变种问题Some-are-errorless LWE。与现有的在CRS模型下的协议相比,该协议支持多比特加密,能有效降低与非门复杂度;同时密文尺寸较小,减少了运算量,从而提高了时间与空间效率。     

基于Tapestry的网格信息服务模型

提出了一个基于Tapestry的GIS模型。该模型对Tapestry中的代理路由算法进行了改进,提出了对范围查询、动态属性的更新和基于多属性的联合查询3个问题的解决方案。实验证明基于Tapestry的GIS模型具有很好的自组织性、容错性、扩展性,并能很好地实现范围查询、动态属性的更新和基于多属性的联合查询。最后指出了该模型还有待继续研究的问题。     

网格信息服务模型的研究

网格信息服务为网格提供了对资源的发现、刻画和监控功能。本文首先介绍了网格信息服务现有的两大模型,即层次模型和关系模型,然后总结了这两大模型各自的优缺点,最后指出网格信息服务的发展方向及值得继续研究的问题。     

云环境中抵御内部关键字猜测攻击的快速公钥可搜索加密方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心的安全和搜索性能问题成为研究的重点。在传统的加密方案中,大多只解决了抵御外部关键字猜测攻击问题,往往忽视了诚实且好奇的云服务器问题。为了提高密文安全性,该文提出快速搜索的抵御内部关键字攻击方案。首先,引入高效的加密倒排索引结构的公钥密文搜索方案,实现关键字的并行搜索任务。其次,在构建密文倒排索引时加入数据拥有者的私钥抵御恶意云服务器的关键字攻击。与传统的公钥可搜索加密相比,该方案在很大程度上增强了搜索系统的安全性和搜索效率。

     

云环境中的侧通道攻击研究进展*

随着云计算技术的迅猛发展,云环境中的安全问题已成为限制云计算发展的主要因素。因此对云环境中的安全威胁和防御问题的研究已成为一个研究热点。以传统的侧通道攻击方法作为切入点,讲述云环境中的侧通道攻击特点,并对云环境中存在的主要侧通道攻击方法进行分析、总结。介绍了近年来国内外应对这类攻击的防御策略和保护措施的研究成果,并基于云环境中侧通道攻击思想给出将来的防御趋势与未来研究趋势。     

云计算环境中支持关系运算的加密算法

随着云计算的深入发展,隐私安全成为云安全的一个关键问题.加密是一种常用的保护敏感数据的方法,但是它不支持有效的数据操作.为了提供云计算环境中的隐私保护,设计了一种随机数据结构——随机树,并构建了基于随机树的保序加密算法OPEART(order-preserving encryption based on random tree).OPEART通过引入随机性实现了对数据的加密,并支持加密数据的任何关系运算(>,<,>=等).安全分析和性能评估表明:OPEART是IND- DNCPA(indistinguishability under distinct and neighbouring chosen plaintext attack)安全的,并能高效地实现对加密数据的关系运算.