基于椭圆曲线的RFID协议的安全分析

Matinez等人已经提出了一种只依赖于椭圆曲线密码和零知识认证模式的无线射频认证协议. 本文中,我们指出该协议不能抵抗去同步化攻击. 攻击者只需拦截最后服务器发给标签的确认消息,就会导致后台服务器和标签存储的共享秘钥不一致. 对此,我们提出了修正方案,并证明了修订后的协议可以抵抗去同步化攻击.     

失效概率的估计及其性质

E—Bayes估计法在无失效数据情形给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,并在此基础上给出了失效概率的E—Bayes估计。文章在E—Bayes估计法基础上,给出了失效概率的另外两个E—Bayes估计,并给出了失效概率的E—Bayes估计的性质。最后,给出了数值算例,结果表明E-Bayes估计法可行且便于应用。     

规范化相似度的符号序列层次聚类

符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等.作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相似性度量较为困难,序列聚类也是当前的一项开放性难题.首先提出一种新的符号序列相似度度量,引入长度规范因子解决现有度量对序列长度敏感的问题,从而提高了符号序列相似度度量的有效性.在此基础上,提出一种新的聚类方法,根据样本相似度构建无回路连通图,通过图划分进行符号序列的层次聚类.在多个实际数据集上的实验结果表明,采用规范化度量的新方法可以有效提高符号序列的聚类精度.     

基于多方排序协议的安全电子投票方案

与传统投票相比较, 电子投票拥有许多优势, 也存在重要的安全问题. 电子投票的全隐私性是评估投票方案安全的重要指标, 它是指对投票者的隐私保护和候选者的隐私保护, 特别是落选者的得票数的保护. 利用可验证秘密共享的思想提出了一个安全多方排序协议, 并将它运用到电子投票中, 设计了一个新的安全的电子投票协议, 本协议具有全隐私性.     

基于邻域粗糙集的加权KNN肿瘤基因表达谱分类算法

肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义,对肿瘤的不同亚型进行准确判别是当前生物信息学研究的重要课题．本文首先利用Relief算法排序基因并选出初始的肿瘤信息基因子集,然后利用向基于邻域粗糙集模型的向前属性约减算法FARNeM来计算加权基因集合,最后用加权KNN算法对肿瘤对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达。实验结果表明了上述方法的可行性和有效性。     

游戏程序设计中若干问题的探讨

游戏编程是当今程序设计的一个热点,开发过程会遇到各种各样的问题。通过限制构造函数和拷贝函数,设计一个单体全局管理类,可以避免不合适的调用。采用分块技术加栽地图,可以在时空性能上优化游戏。阐述了D3D的空间坐标变换。分析了万向节死锁问题发生的原因,并提出了解决办法。     

基于IPSec协议的VPN技术的应用

本文介绍了基于IPsec协议的VPN技术,结合中小型企业的VPN需求,对IPSec VPN模拟实施,并测试结果的连通性.     

一种基于会话的安全Web文件服务模型

数据中心内的文件服务存在未授权访问等安全威胁。针对该问题,提出一种基于会话的安全Web文件服务模型,通过分离文件资源数据及其原数据,实现计算资源与存储资源的独立计算,并建立相应的安全模型和安全协议。利用BAN逻辑对协议进行安全性分析,结果证明其可以抵御多种常见攻击。基于Apache的性能测试结果表明,该模型具有较高的安全性及实用性。     

基于证据理论数据融合的双效水印

提出一种新的基于证据理论的数据融合的双效水印算法.首先应用水印公式构造特殊的水印嵌入后条件,根据嵌入系数之间的定性分析提取鲁棒水印;利用嵌入系数之间的定量分析能提取脆弱水印,并能准确定位篡改的区域.其次在嵌入过程中还使用纠错码对水印信息进行调和,把水印重复嵌入到图像信息的不同位置,以便利用纠错码的辅助信息来估计出提取的...     

面向视频压缩的显著性协同检测JND模型

为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型（Just Noticeable Distortion,JND）.该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%.