新的轻量级RFID双向认证协议:PUF-LMAP+

随着射频识别(RFID)技术越来越广泛的应用,其安全与隐私问题成为制约RFID技术的主要原因之一。为了降低标签的成本,有一些基于位操作的超轻量级安全认证协议被提出,但仅仅利用位操作的超轻量级安全认证协议安全性不能很好保证。本文针对改进的LMAP+安全认证协议不能够抵抗跟踪攻击和完全泄露攻击的问题,融合物理不可克隆函数(PUF)提出新的轻量级算法,新算法能够抵抗追踪攻击、完全泄露攻击和标签克隆攻击等攻击方法。     

一种基于PUF的超轻量级RFID标签所有权转移协议

针对RFID标签所有权转移协议中存在的数据完整性受到破坏、物理克隆攻击、去同步攻击等多种安全隐私问题,新提出一种基于物理不可克隆函数(PUF)的超轻量级RFID标签所有权转移协议—PUROTP.该协议中标签所有权的原所有者和新所有者之间直接进行通信完成所有权转移,从而不需要引入可信第三方,主要涉及的运算包括左循环移位变换(Rot(X,Y))和异或运算($\oplus$)以及标签中内置的物理不可克隆函数(PUF),并且该协议实现了两重认证,即所有权转移之前的标签原所有者与标签之间的双向认证、所有权转移之后的标签新所有者与标签之间的双向认证.通过使用BAN(Burrows-Abadi-Needham)逻辑形式化安全性分析以及协议安全分析工具Scyther对PUROTP协议的安全性进行验证,结果表明该协议的通信过程是安全的,Scyther没有发现恶意攻击,PUROTP协议能够保证通信过程中交互信息的安全性及数据隐私性.通过与现有部分经典RFID所有权转移协议的安全性及性能对比分析,结果表明该协议不仅能够满足标签所有权转移过程中的数据完整性、前向安全性、双向认证性等安全要求,而且能够抵抗物理克隆攻击、重放攻击、中间人攻击、去同步攻击等多种恶意攻击.在没有额外增加计算代价和存储开销的同时克服了现有方案存在的安全和隐私隐患,具有一定的社会经济价值.     

基于切比雪夫混沌映射和PUF的RFID三方认证协议

针对射频识别（RFID）三方认证协议存在的安全需求和资源开销的平衡问题,利用切比雪夫多项式的半群性质以及混沌性质提出了一个基于切比雪夫混沌映射和物理不可克隆函数（PUF）的RFID三方认证协议：使用切比雪夫混沌映射来实现标签、阅读器和服务器三方共享秘密;使用随机数实现协议每轮会话的新鲜性以抵抗重放攻击,同时也实现了阅读器与标签的匿名性;使用PUF函数实现标签本身的安全认证以及抵抗物理克隆攻击。安全分析表明,该协议能有效抵抗追踪、重放、物理克隆和去同步攻击等多种恶意攻击,使用BAN逻辑分析方法和Scyther工具验证了其安全性。与近期协议对比分析表明,该协议弥补了同类RFID协议的安全缺陷,在满足各种安全属性需求的同时尽量平衡硬件开销,契合了RFID硬件资源受限的处境,适用于RFID三方认证场景。     

基于RRAM PUF的轻量级RFID认证协议

针对当前轻量级的射频识别（RFID）加密方案信息防护手段有限的问题,结合由阻变存储器（RRAM）构成的物理不可克隆函数（PUF）,提出了一种新型的轻量级RFID双向认证协议。利用多级响应加密机制实现阅读器与标签之间的安全认证处理。结合RRAM PUF模型,采用了特殊的纠错处理方法提高PUF响应的可靠性并阻止了信息泄露。此外添加了密钥更新机制和异常攻击标识,抵御了追踪攻击和去同步攻击等威胁。经仿真、分析和对比结果表明,该协议可以有效抵抗多种攻击手段,具有较高的安全性和较低的计算成本。     

抵抗物理克隆攻击的车载遥控门锁双因子认证协议

攻击者通过伪造车辆遥控钥匙发送的无线射频识别（RFID）信号可以非法开启车辆;而且当车辆遥控钥匙丢失或被盗窃,攻击者可以获取钥匙内部秘密信息并克隆出可用的车辆遥控钥匙,会对车主的财产与隐私安全造成威胁。针对上述问题,提出一种抵抗物理克隆攻击的车载遥控门锁（RKE）双因子认证（VRTFA）协议。该协议基于物理不可克隆函数（PUF）和生物指纹特征提取与恢复函数,使合法车辆遥控钥匙的特定硬件物理结构无法被伪造。同时,引入生物指纹因子构建双因子身份认证协议,消除车辆遥控钥匙被盗用的安全隐患,进一步保障车载RKE系统的安全双向认证。利用BAN逻辑对协议进行安全性分析的结果表明,VRTFA协议可以抵抗伪造攻击、去同步攻击、重放攻击、中间人攻击、物理克隆攻击以及密钥全泄漏攻击等恶意攻击,并满足前向安全性、双向认证性、数据完整性和不可追踪性等安全属性。性能分析表明,VRTFA协议与现有的RFID认证协议相比具有更强的安全性与隐私性和更好的实用性。     

基于PUF函数的轻量级双向认证协议

为保障系统内车辆与车辆以及车辆与基础设施的无线通信安全,根据车联网特点,在不借助可信第三方的情况下,引入物理不可克隆函数,提出一种轻量级双向认证协议。利用GNY逻辑进行形式化分析,并通过安全性分析和效率分析,证明该协议在有效保护隐私的情况下完成双向认证,且能够抵抗克隆、窃听、重放、中间人等攻击,满足车联网的安全需求。效率及安全性分析结果表明,与同类协议相比,该协议具有较高的安全性和认证效率。     

基于云的轻量级RFID群组标签认证协议

射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)作为物联网中标识物品的关键技术,其因低成本、易携带等优势而得到了广泛的应用。基于云存储的RFID技术相较于传统RFID技术更具有应用市场,但其安全隐私问题也更为严重。另外,现有的很多群组标签认证协议不仅不符合轻量级要求,还具有密钥失同步的问题。文中提出一种基于云的轻量级RFID群组标签认证协议。该协议基于Hash函数而设计,它不仅解决了上述安全隐患,还能在群组认证过程中筛除无效标签和假冒标签。最后,利用BAN逻辑对该协议进行了分析。安全目标分析表明,该协议可以抗多重DOS攻击以及其他基本攻击,并满足前向安全性。     

一种新的轻量级RFID双向认证协议

RFID技术是一种广泛应用于各种物体识别和跟踪的自动识别技术,它适用于多个领域。然而,设计出一个安全的轻量级的RFID认证协议是一项具有挑战性的任务。最近Kulseng等人提出了一种轻量级RFID认证协议,该协议采用物理不可克隆技术和线性反馈移位寄存器来实现,非常适合轻量级操作。分析发现,该协议存在几个严重的安全问题。在分析上述协议的基础上,提出了一种新的轻量级RFID双向认证协议。分析表明,新协议在保持轻量级操作的同时,具有更好的安全性和保密性。     

一种改进的超轻量级RFID认证协议

针对当前超轻量级RFID认证协议中存在的安全缺陷,提出一种改进的超轻量级RFID双向认证协议。通过引入新的函数,使消息之间的数学关联性更加复杂,避免了泄露标签标识符,提高了阅读器和标签在开放环境中通信的保密性。对该协议的安全性和效率进行分析,并利用OPNET软件对该协议仿真实验,结果表明,该协议能抵抗代数攻击,重传攻击,假冒攻击等多种常见恶意攻击,在同等计算量下具有更高的安全性,可用于实际的移动身份认证环境。     

抗同步化攻击的轻量级RFID双向认证协议

针对现有的RFID认证协议在安全认证过程中,由于协议的设计缺陷,导致协议安全性不足的问题,提出了一种利用同步化随机数以及PUF改进的轻量级RFID认证协议。首先提出了一种对RFID协议的去同步化攻击方法,并分析其原因;然后通过在标签和读写器两端设置一个同步化随机数,增强协议抗去同步化攻击的能力;最后,在标签中引入了PUF,通过PUF的不可克隆性提高了标签密钥的抗攻击能力。分析结果表明,新协议能有效地抵抗多种攻击,在保证一定效率和开销的同时具有更高的安全性。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。