一种零知识证明协议的安全分析与改进

论文指出了文献[1]中的零知识证明协议在公钥参数选取上的安全漏洞,并从求解离散对数的角度进行了分析证明。然后吸取了DSA数字签名算法中安全密钥选取高效简单的优点,提出了一种比Schnorr身份识别方案快1／3的简单、安全、高效的零知识证明身份识别方案。     

基于Z_(pq)中离散对数问题的零知识证明方案

本文提出了一个零知识证明方案。该方案证明了对某一x∈Z_(n,a)(n=p·q,p·q未知),证明者知道其指数index_(n,a),而没有泄露指数本身。方案的安全性完全建立在Z(n,a)中离散对数问题基础之上。     

基于零知识证明的多实体RFID认证协议

物联网的发展对射频识别(RFID)系统的安全性能提出了越来越高的要求。虽然基于密钥阵列的RFID认证协议解决了传统RFID认证协议在多实体环境中存在的内部攻击问题,但基于交换实体身份信息的认证方式存在信息泄露的安全隐患。针对这一问题,设计了基于零知识证明的多实体RFID认证协议(MERAP)。该协议采用分布式密钥阵列抵御内部攻击,利用零知识证明方案实现双向认证时敏感身份信息零泄露。性能分析结果显示,MERAP协议在维持一定复杂度和标签成本的基础上,可抵抗包括重传、跟踪、拒绝服务和篡改等多种外部攻击和内部攻击。     

零知识证明系统的新进展

介绍了近两年所获得的一些结果。主要是在抵制动态敌人的进攻时,零知识交互式证明系统安全性的证明,以及统计零知识交互式证明系统之间的转换关系。     

基于ECC和零知识证明的盲签名方案设计与实现

椭圆曲线密码系统具有稳定的数学结构和较高的安全性,与目前流行的RSA公钥密码系统相比较有很大优势,成为当前研究的热点。基于椭圆曲线密码体制,设计和实现了一种高效安全的盲签名方案。首先,对相关概念及文献进行了分析与比较,介绍了椭圆曲线密码系统和盲签名的基本原理;其次,基于椭圆曲线密码系统的优势,设计了一种盲签名新方案.在方案中,为了不向签名者泄漏请求签名者的身份信息,消息发送者使用零知识证明协议隐藏了身份信息;最后,对设计方案的盲化、不可追踪性进行了分析,并与常见的盲签名算法进了分析比较,证明了本设计方案的高效性。     

视觉零知识身份认证的研究

零知识证明协议是一种非常强大的密码系统。大部分的零知识身份识别方案的安全性是基于复杂的数学算法,和交互双方大规模的计算,即证明者和示证者。而视觉密码技术是一种特别的不需要了解密码学和相应的复杂的数学计算的密码学。因此提出了一个新的基于视觉密码的零知识身份证明方法,克服了当前零知识身份证明协议依赖计算设备和复杂计算。     

DSA数字签名的零知识证明

基于不可否认签名和可证实签名的思想,提出了一种拥有DSA数字签名的零知识证明新方案.该方案给出了防止DSA数字签名任意传播的一种新方法--签名者不直接提供对信息M的签名,而是提供拥有该信息的数字签名的一个零知识证明.该方案是不可否认签名功能的扩充--零知识证明签名的有效性,也是可证实数字签名的改进,比可证实数字签名方案简单且不需要第三方的参与.在哈希函数在随机神谕的模型下是安全的和计算离散对数是困难的假设下,系统是安全的.     

一种基于零知识证明的RFID鉴别协议

电子标签将取代条码的地位,但由于低成本的电子标签只具有很弱的计算能力,甚至不能完成基本的对称密钥加密操作,为其提供安全性存在一定困难。讨论了在射频识别(RFID)技术中存在的安全性风险,指出了应用身份鉴别协议的必要性,分析了目前广泛应用的两种鉴别体制的缺陷,提出了一种适合于RFID技术的基于零知识证明的鉴别协议,并对其进行了验证和性能分析。     

拥有RSA数字签名的零知识证明

提出了一种拥有RSA数字签名的零知识证明方案。该方案给出了防止RSA数字签名任意传播的一种新方法——签名者不直接提供对信息M的签名,而是提供拥有对该信息的数字签名的一个零知识证明。该方案是可证实数字签名的改进,但比证实签名简单且不需要第三方的参与。本文中给的方案,可广泛应用于信息产品的版权保护中。1     

有广电有条件接收系统中公开密钥算法和零知识证明身份鉴定的应用

1 概 论 广播电视系统采用有条件接收技术已经有二十多年的历史,从模拟信号传输到当前全数字信号传输中绝大多数有条件接收系统都是采用机密密钥算法,也称为对称密钥加密法(SymmetricCryptcgraphy),这种算法的运行速度快,适合广电系统对即时性及经济性的要求。广电系统的特点(和通信、金融、商务信息交换相比)是信息容量大、     

基于微分搜索的高光谱图像非线性解混算法

针对线性混合模型在实际高光谱图像解混过程中的局限性,提出一种新的基于微分搜索的非线性高光谱图像解混算法.在广义双线性模型的基础上采用重构误差作为解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题.将目标函数中的待求参数映射为微分搜索过程中的位置变量,利用微分搜索算法对目标函数进行优化求解.在求解过程中,通过执行搜索范围控制等机制满足高光谱图像解混的约束要求,进而求得丰度系数和非线性参数,实现非线性高光谱图像解混.仿真数据和真实遥感数据实验结果表明,所提出的非线性解混算法可以有效克服线性模型下解混算法的局限性,避免了由于使用梯度类优化方法而易陷入局部收敛的问题,较之其它高光谱图像解混算法具有更好的解混精度.     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

基于高阶偏微分方程的非线性去噪算法

提出了一种将小波分析与高阶偏微分方程相结合的非线性方法。这种方法利用小波分析的时频局部性和高阶偏微分方程的平缓图像轮廓的特性对图像进行处理,不仅很好地抑制了噪声,而且使图像保留了尽可能多的细节,看起来更平滑自然。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于ε等级约束差分进化的多径估计算法

本文针对基于扩展Kalman滤波（EKF）的多径估计算法需要对非线性观测方程进行线性化.对初值比较敏感,造成估计性能下降的问题,提出了基于智能优化的多径估计算法.该算法将估计误差的二阶矩作为目标函数,将瞬时误差作为约束条件,同时考虑多径参数的先验信息,实现了将多径估计问题转化为具有约束条件的优化问题.然后,利用一种智能优化算法来解决该优化问题.本文采用了ε等级约束差分进化（εCRDE）算法来解决有约束条件的优化问题,并对该算法进行改进,使改进后的εCRDE算法可以实现多径参数的迭代估计.仿真结果表明,与EKF算法相比,在单一多径和2路多径情况下,基于改进εCRDE的多径估计算法都具有更好的估计性能.     

气液两相流压差波动信号小波去噪中阈值规则的确定

利用小波分解、滤波、重构对压差波动信号进行去噪处理,消除实验中由于各种因素产生的噪声,得到了较为满意的压差波动实验数据,该方法与其他处理方法相比,得到的处理信号不失真且去噪效果明显。比较发现小波去噪的结果与阈值选取相关,通过分析确定合适的阈值选取规则,使得处理后的信号能满足以后分析的需要。研究表明选择的阈值可广泛应用于不同流型和不同取压间距的压差波动信号。     

广义变系数KdV-Burgers方程的微分不变量及群分类

应用李无穷小不变规则,得到了广义变系数KdV-Burgers方程的连续等价变换.从等价代数开始,构造了一阶微分不变量并依据微分不变量对方程作了群分类.最后,通过等价变换将一般的变系数KdV-Burgers方程映射为常系数Burgers方程、KdV方程、KdV-Burgers方程.同时,也得到了变系数KdV-Burgers方程的一些精确解.     

基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法

把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。由于泛函连接网络是一种单层神经网络,具有学习参数少、收敛速度快和非线性逼近能力强的特点;而差分进化算法控制参数少、易于选择、具有全局寻优能力和快速的收敛特性;因而与其它的后非线性混叠信号盲分离方法相比,该文提出的分离算法具有计算简单、收敛速度快、较高的精度和稳定性好的特点。仿真结果显示了这种方法是可行和有效的。