一种增强的极轻量RFID安全认证协议研究

由于低成本的RFID标签运算能力有限,它无法支持复杂的密码算法,因此设计轻量级的安全协议尤为重要。URAP是一种基于简单位运算的极轻量级安全协议,兼有安全与隐私保护。本文详细分析了URAP协议的安全性问题,并对它做出了改进,通过增加标签端的随机数R1与阅读器的识别码RID来保护信息的传送,避免了拒绝服务攻击、完全泄露攻击与追踪攻击,有效地提高了RFID应用的安全性。     

WSNs中一种基于Chebyshev混沌映射的认证密钥协商协议

结合Chebyshev多项式良好的混沌特性、半群特性,提出了1种基于Chebyshev混沌映射的无线传感器网络认证与密钥协商协议,利用Chebyshev多项式的密码特性代替传统的密码学算法加密信息。所提出协议包括注册阶段、登录阶段、认证和密钥协商3个阶段。与其他协议相比,本协议提供了会话密钥转发安全,在抵抗弱验证、智能卡丢失、已知会话临时信息、内部特权等攻击方面,安全性有所提高。通过结果分析,证明了协议的可行性、安全性。     

用户可感知的TVM集群安全管理模型

针对IaaS用户对于基础设施资源的管控仅有极有限的感知,特别是安全管控的感知问题,提出1种面向虚拟化环境集群的用户可感知的安全管理模型,并设计了面向群组的安全管控协议。通过引入资源边界和成员管控,对集群虚拟机进行准入、移除和认证管理,用户能指定集群准入安全条件,使准入成员的安全系数达到指定标准。集群间可实现双向认证,提高了集群交互时数据源的可信度。通过验证虚拟资源和整个集群的可信度,从而增强用户使用IaaS服务构建虚拟机集群的安全感知能力。     

基于三因素的远程身份认证系统安全威胁研究

三因素(密码、智能卡、生物特征)身份认证是目前身份认证领域研究热点.三因素身份认证面临来自客户端、网络、服务器端等多个环节的安全威胁,只有理清可能面临的安全威胁才能设计符合要求的安全高效身份认证协议.通过总结分析国内外相关文献后总结出基于三因素身份认证协议面临的安全威胁和需要实现目标,为下一步实现安全高效的基于三因素身份认证方案提供基础.     

基于PUF的智能家居安全认证协议

为了解决智能家居系统中隐私泄露、网络攻击和设备漏洞等安全问题,本文提出了一种基于物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)的智能家居安全认证协议。该系统利用PUF输出具有唯一性的特点,构建硬件辅助身份认证协议,提高了智能家居系统的安全性和可靠性。本文还在Xilinx Zynq-7000开发板和服务器端对该安全认证协议进行了验证和分析。最终结果表明,本文提出的基于PUF的智能家居安全认证协议具有更高的可靠性,能够有效增强智能家居系统的安全性。     

802.11i 4步握手协议攻击分析和改进

802.11i是最新版本的WLAN安全协议,提供机密性、完整性检测和相互认证机制。但期在四步握手协议认证过程可能会出现漏洞。对此本文提出了两种改进的方法,即.ANonce加密方法与消息1完整性检测方法,最后对改进机制的安全性进行了分析。     

OAuth 2.0授权协议常见安全问题及修复建议

针对跨应用之间数据共享时面临的认证与授权问题,文章介绍了目前使用较广泛的OAuth 2.0授权协议及其运行机制,同时分析了其实际运用过程中容易出现的安全问题,最后为协议在实现过程中的安全性问题提供了指导建议。     

住宅区位选择的机理研究

榘娜现げ辉黾佣钔獾姆延?不需再次购买硬件设备)。表3网络的安全防范——设置路由器对路由协议包的认证@陈海鸿$中国人民银行海口中心支行本文介绍了设置路由器时路由协议包的认证方法网络;;路由器;;协议包网络:5408,路由器:5356,协议包:5304,口令认证:2178,安全防范:1884     

环境标志与绿色建材

环境标志标准是对产品"健康、环保、安全"品性的全面评价,获得环境标志的建材产品才能称得上是绿色建材.我国在绿色建材的自愿性认证上比较混乱,除国推自愿认证外,还有许多认证单位与标志,让消费者无所适从,其实,鉴别是否合法认证很简单,只要到国家认证认可监督管理委员会信息中心网站查询即可,但人们一般无法了解认证行业的内情.在各种绿色认证中,国家环保部环境认证中心推出的环境标志有着无可动摇的地位,目前,能代表国家转换IS014020系列国际标准,并与国外环境标志签署协议的只有国家环境保护部环境认证中心.中国环境标志提供了一个良好的平台,使消费者能够比较容易地识别绿色产品.     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。