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1.
CRAFT is a tweakable block cipher introduced in 2019 that aims to provide strong protection against differential fault analysis. In this paper, we show that CRAFT is vulnerable to side-channel cube attacks. We apply side-channel cube attacks to CRAFT with the Hamming weight leakage assumption. We found that the first half of the secret key can be recovered from the Hamming weight leakage after the first round. Next, using the recovered key bits, we continue our attack to recover the second half of the secret key. We show that the set of equations that are solvable varies depending on the value of the key bits. Our result shows that 99.90% of the key space can be fully recovered within a practical time. 相似文献
2.
Keystroke dynamics is a viable behavioral biometric technique for identity verification based on users’ keyboard interaction traits. Keystroke dynamics can help prevent credentials from being abused in case of theft or leakage. But what happens if the keystroke events are eavesdropped and being replayed? Attackers that intercept keystroke dynamics authentication sessions of benign users can easily replay them from other sources unchanged or with minor changes and gain illegitimate privileges. Hence, even with its major security advantages, keystroke dynamics can still expose authentication mechanisms to replay attacks. Although replay attack is one of the oldest techniques to manipulate authentication systems, keystroke dynamics does not help preventing it. We suggest a new protocol for dynamics exchange based on choosing a subset of real and fake information snippets shared between the client and service providers to lure potential attackers. We evaluated our method on four state-of-the-art keystroke dynamics algorithms and three publicly available datasets and showed that we can dramatically reduce the possibility of replay attacks while preserving highly accurate user verification. 相似文献
3.
无证书签名具有基于身份密码体制和传统公钥密码体制的优点,可解决复杂的公钥证书管理和密钥托管问题.Wu和Jing提出了一种强不可伪造的无证书签名方案,其安全性不依赖于理想的随机预言机.针对该方案的安全性,提出了两类伪造攻击.分析结果表明,该方案无法实现强不可伪造性,并在"malicious-but-passive"的密钥生成中心攻击下也是不安全的.为了提升该方案的安全性,设计了一个改进的无证书签名方案.在标准模型中证明了改进的方案对于适应性选择消息攻击是强不可伪造的,还能抵抗恶意的密钥生成中心攻击.此外,改进的方案具有较低的计算开销和较短的私钥长度,可应用于区块链、车联网、无线体域网等领域. 相似文献
4.
持续流是隐蔽的网络攻击过程中显现的一种重要特征,它不产生大量流量且在较长周期内有规律地发生,给传统的检测方法带来极大挑战。针对网络攻击的隐蔽性、单监测点的重负荷和信息有限的问题,提出全网络持续流检测方法。首先,设计一种概要数据结构,并将其部署在每个监测点;其次,当网络流到达监测点时,提取流的概要信息并更新概要数据结构的一位;然后,在测量周期结束时,主监测点将来自其他监测点的概要信息进行综合;最后,提出流持续性的近似估计,通过一些简单计算为每个流构建一个位向量,利用概率统计方法估计流持续性,使用修正后的持续性估计检测持续流。通过真实的网络流量进行实验,结果表明,与长持续时间流检测算法(TLF)相比,所提方法的准确性提高了50%,误报率和漏报率分别降低了22%和20%,说明全网络持续流检测方法能够有效监测高速网络流量。 相似文献
5.
本文针对碳纤维增强聚合物(CFRP)复合材料修补结构,基于连续损伤力学和粘结单元模型,在ABAQUS软件中对低速冲击载荷下不同冲击位置和补片层数的CFRP复合材料层合板内部和层间损伤进行了数值分析,并与试验结果进行了对比。选择相对冲击位置为0 mm、10 mm、20 mm、30 mm和40 mm时对应的五种修补结构,通过数值计算和试验,获得了修补结构在低速冲击过程中的冲击力、冲击能量等数据。在保持补片单层厚度不变的前提下,使补片层数从1层增加到5层,计算获得了修补结构的低速冲击响应。研究结果表明:冲头接触修补结构时会对补片造成较大的损伤,补片可以提高含孔损伤母板的抗冲击性能;冲击点离修补结构损伤孔越近,结构受冲击所产生的分层损伤越严重;增加补片的层数可以提高修补结构的抗冲击性能;通过对补片层数进行优化,得到优化层数为2,其对应的修补结构与无修补结构相比分层损伤面积减少了19.9%,较好地提升了母板的抗冲击性能。 相似文献
6.
As the development of cloud computing and the convenience of wireless sensor netowrks, smart devices are widely used in daily life, but the security issues of the smart devices have not been well resolved. In this paper, we present a new NTRU-type public-key cryptosystem over the binary field. Specifically, the security of our scheme relies on the computational intractability of an unbalanced sparse polynomial ratio problem (DUSPR). Through theoretical analysis, we prove the correctness of our proposed cryptosystem. Furthermore, we implement our scheme using the NTL library, and conduct a group of experiments to evaluate the capabilities and consuming time of encryption and decryption. Our experiments result demonstrates that the NTRU-type public-key cryptosystem over the binary field is relatively practical and effective. 相似文献
7.
8.
9.
Jieren Cheng Junqi Li Xiangyan Tang Victor S. Sheng Chen Zhang Mengyang Li 《计算机、材料和连续体(英文)》2020,62(3):1423-1443
Distributed Denial of Service (DDoS) attack has become one of the most
destructive network attacks which can pose a mortal threat to Internet security. Existing
detection methods cannot effectively detect early attacks. In this paper, we propose a
detection method of DDoS attacks based on generalized multiple kernel learning (GMKL)
combining with the constructed parameter R. The super-fusion feature value (SFV) and
comprehensive degree of feature (CDF) are defined to describe the characteristic of attack
flow and normal flow. A method for calculating R based on SFV and CDF is proposed to
select the combination of kernel function and regularization paradigm. A DDoS attack
detection classifier is generated by using the trained GMKL model with R parameter. The
experimental results show that kernel function and regularization parameter selection
method based on R parameter reduce the randomness of parameter selection and the error
of model detection, and the proposed method can effectively detect DDoS attacks in
complex environments with higher detection rate and lower error rate. 相似文献
10.