高效±k自适应图像隐写术

自适应隐写可避免修改载体的敏感区域, 有效提高隐写术的安全性. 总结分析了现有自适应隐写的边信息同步方法. 通过推广单调纹理函数思想, 构造一种基于自由度的纹理保序函数, 实现了自适应隐写边信息的快速同步. 结合湿纸编码和多层嵌入思想, 提出自适应 ± 1和± 2 隐写算法. 新算法既保证通信双方能快速同步边信息, 同时具有很高的抗检测性能. 理论分析和实验结果均表明了算法的有效性.     

交换式局域网监听技术研究与实现*

局域网数据包传输模式已经从广播式发展到了交换式,而且当前交换式网络已经获得了广泛应用。提出并实现了一个在通常的10M/100M交换式局域网环境下,运行于Windows 2000/XP主机上的信息监听系统。     

Windows Vista的栈保护机制

Windows Vista应用的栈保护机制降低了利用栈溢出漏洞的可能性。该文分析Windows Vista中与栈溢出漏洞利用相关的3个安全机制：栈溢出检测、安全结构化异常处理 (SAFESEH)和随机分配地址空间技术(ASLR)。结合实例研究Windows Vista抵御栈溢出漏洞被恶意利用的能力,针对不足之处提出了改进方法。     

一种数字商品交易微支付方案

姬东耀等改进了微支付(NMP)方案PayWord,提出了具有较好安全性和公平性的NMP方案。该文在此基础上,给出一种基于自更新哈希链机制的微支付方案。新方案不仅有效解决了恶意透支、时限性等问题,还提高了公平性、安全性和效率。在支付阶段,虽然新方案的存储和通信载荷较NMP增加了80 B,但在10 000份额交易下,前者的节点平均计算效率是后者的125倍。     

基于空域失真模型的修正矩阵编码及其改进

隐写编码是一种常用于提高隐写术安全性的方法,针对不同的载体对象,如何定义合适的失真模型又是隐写术设计中另外一个关键问题.首先针对空域图像定义了一种简单的失真模型,并将其应用于修正矩阵编码(modified matrix encoding,MME);然后提出一种可用于减少载体修改个数的隐写编码方法,并将其用于改进基于空域失真模型的修正矩阵编码.性能对比实验的结果表明:1)所定义的空域失真模型具有一定的合理性;2)所设计的隐写编码方法具有一定的有效性;3)所提出的隐写算法具有较好的安全性.     

基于高效彩虹表存储的快速时空折中攻击

自从Oechslin提出彩虹表,时空折中方法已成为实现密码攻击的最常用方法之一.在彩虹表技术基础上,提出一种新的预计算表计算方法和存储结构.将该方法用于攻击95个全可打印字符集上、最大口令长度为8的口令,和彩虹表方法相比,存储空间中的记录数增加了约70%,从而使得在存储和计算复杂度相同的条件下,成功概率提高了7.8%~15.6%(针对不同的链长).该方法还可进一步与Checkpoints方法相结合,在链的中间位置设置一个Checkpoint点,可使在线分析阶段的计算代价降低10%~20%.     

LBRSS算法和GBSS算法的关系

文章研究了域上的单序列综合问题的LBRSS(格基约化单序列综合)算法和GBSS(Gr bner基单序列综合)算法之间的联系,证明了LBRSS算法可以推出GBSS算法,从而使得LBRSS算法成为解决单序列综合问题的统一方法。     

IEEE 802.11无线局域网WEP安全突破

简要描述了802．11定义的无线局域网的安全现状，分析了有线等效保密加密方案及其存在的问题，并着重叙述了针对初始化向量的不恰当使用对一个实际802．11网络进行的攻击，最终得出802．11WEP不能为无线局域网络提供足够的安全保证的结论。     

基于SMB协议的数据信息提取

通过对局域网内所截取的用于数据信息传输的SMB数据包进行分析及重组的方案,从而得到在局域网中传输的关键信息,诸如文件数据、网内主机信息等,并实现了对LAN中的一些主机访问操作进行日志记录.本方案的实现主要通过分析数据包之间的相关性来进行数据的重组等处理,最终实现了对局域网的隐蔽的信息窃取,并可以和远程攻击相结合进行更深入的攻击.此方案实现网络环境为Windows 2000 Professional建立的局域网,但实现的基本原理是适用于其它NOS建立的局域网.     

Mix-Match安全多方计算的一个注记

Jakobsson和Juels在ASIACRYPT2000上提出了称为Mix-Match的安全多方计算方法，我们发现其关键的匹配环节中存在出现错误的可能，从而使对应计算产生错误。文中指出了错误匹配出现的条件，认为虽然其概率很小可以忽略，但可以通过简单的处理来避免其出现从而使匹配达到完美。给出了两种处理方法，一是可能出现错误匹配时密文具有确定的特征，此时重新选取掩盖指数再次判断即可；二是可通过合理限制用户掩盖指数的取值范围来避免其出现。