标准模型下可证安全的属性基认证密钥交换协议

在Waters的属性基加密方案的基础上,提出了一个在标准模型下可证安全的两方属性基认证密钥交换协议。在修改的BJM模型中,给出了所提协议在判定性双线性Diffie-Hellman假设下的安全性证明。此外,针对无会话密钥托管的应用需求,在基本协议的基础上,构造了能够有效防止会话密钥托管的属性基认证密钥交换协议。在计算效率方面,所提协议与现有的仅在随机预言模型下可证安全的属性基认证密钥交换协议相当。     

基于混沌多目标粒子群优化算法的云服务选择

随着云计算环境中各种服务数量的急剧增长,如何从功能相同或相似的云服务中选择满足用户需求的服务成为云计算研究中亟待解决的关键问题。为此,建立带服务质量约束的多目标服务组合优化模型,针对传统多目标粒子群优化(MOPSO)算法中解的多样性差、易陷入局部最优等缺点,设计基于混沌多目标粒子群优化(CMOPSO)算法的云服务选择方法。采用信息熵理论来维护非支配解集,以保持解的多样性和分布的均匀性。当种群多样性丢失时,引入混沌扰动机制,以提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免陷入局部最优。实验结果表明,与MOPSO算法相比,CMOPSO算法的收敛性和解集多样性均得到改善,能够更好地解决云计算环境下服务动态选择问题。     

基于多值属性分量的XACML策略匹配算法

针对多值属性分量的XACML策略和策略请求之间的匹配需求,分析多值属性策略匹配中策略规则与请求匹配时两者的对应属性关系,依据属性之间的包含关系和权限蕴含关系,给出3个关于策略匹配的定理并加以证明。根据策略匹配的定理,提出多值属性匹配算法。最后进行实验验证,结果表明该算法能够提高多值属性分量策略的匹配效率。     

物联网中移动节点抗克隆攻击的UC安全认证协议

物联网中的感知网一般由计算、通信和存储能力极差的感知节点通过移动节点和静态节点相结合的方式构成,以采集信息;而传输网通常利用现有互联网的基础设施,提供强大的计算、通信和存储服务。为了满足物联网中移动节点漫游时实施接入认证的访问控制要求,同时兼顾实际应用中可行性与移动节点轻量级、抗物理克隆攻击等的安全性需求,基于物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF),提出了移动节点抗克隆攻击的UC(Universally Composable)安全认证协议,其可实现移动节点漫游到其他区域时与接入基站之间的双向认证与密钥交换过程。分析表明,所提出的协议在UC安全模型下是可证明安全的。     

基于双矩形框标定的改进TLD算法

鉴于基于单个矩形框标定的Tracking-Learning-Detection(TLD)算法无法兼顾跟踪目标的"重点性"和"完整性",提出了一种基于双矩形框标定的改进算法。在标定整个目标区域的矩形框的基础上,算法在目标变化相对稳定的区域标定另一个矩形框,以指示跟踪的重点区域。在提取跟踪点时,采用分配权重的方法使重点区域产生更多的跟踪点,从而提高算法对局部变化的适应能力。实验表明,改进后的算法在跟踪局部保持稳定而其余部分有所变化的目标上有较高的性能提升;而对于不存在稳定局部区域的目标,跟踪效果没有明显改善。     

医疗健康数据的模糊粗糙集规则挖掘方法研究

医疗健康数据通常属性较多,且存在连续型、离散型并存的混合数据,这在很大程度上限制了知识发现方法对医疗健康数据的挖掘效率。以模糊粗糙集理论为基础,研究混合数据上的分类规则挖掘方法,通过引入规则获取算法的泛化阈值,来控制获取规则集的大小和复杂程度,提高粗糙集知识发现方法在医疗健康数据上的分类效率。最后通过对比实验验证了该算法在医疗决策表上挖掘规则的有效性。     

SSI:一种IPv6/IPv4多址同源识别模型

IPv6/IPv4共存环境下多址同源识别是共存网络管理与拓扑发现的一个关键问题。现有研究主要集中于子网内部的双栈发现及单一IP协议栈中的别名解析,难以识别远程IPv6/IPv4共存网络中的多址同源。通过分析同源地址间的本质联系,提出一种IPv6/IPv4多址同源识别模型(SSI),该模型综合利用特殊地址格式匹配、TCP时钟指纹比对和上层协议短时致瘫等多种方式来提高同源地址的识别能力。实验结果表明,上述方法均可有效识别IPv6/IPv4多址同源;SSI模型具有较理想的识别率和正确率。     

面向大规模数据的分层近邻传播聚类算法

近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类具有不需要设定聚类个数、快速准确的优点,但无法适应于大规模数据的应用需求。针对此问题,提出了分层近邻传播聚类算法。首先,将待聚类数据集划分为若干适合AP算法高效执行的子集,分别推举出各个子集的聚类中心;然后对所有子集聚类中心再次执行AP聚类,推举出整个数据集的全局聚类中心;最后根据与这些全局聚类中心的相似度对聚类样本进行划分,从而实现对大规模数据的高效聚类。在真实和模拟数据集上的实验结果均表明,与AP聚类和自适应AP聚类相比,该方法在保证较好聚类效果的同时,极大地降低了聚类的时间消耗。     

一种混合无线传感器网络内覆盖洞修补的分布式启发算法

首先对最小化最大移动开销移动传感器分布式算法设计进行了分析, 并指出在分布式条件下难以对此类算法中的输出分派移动传感器的最大开销进行限制, 随后提出了一种分布式启发算法。该算法将移动传感器和覆盖洞视为节点, 在节点和节点的邻居间通过有限数量消息实现匹配。仿真结果显示, 算法可实现最高达到85%的覆盖洞修补率以及较低的移动传感器最大移动开销, 使其更能适用于实际无线传感器网络环境。     

基于小波分析的储粮害虫图像去噪研究

以储粮害虫为研究对象,阐述了小波去噪的基本原理和高频系数置零、硬阈值法、软阈值等几种方法,并提出了一种改进的小波阈值去噪方法,比较了这几种方法在粮虫图像去噪上的优缺点。实验结果表明,改进的新阈值方法能更好的去除噪声,收到更好的效果。