MPEG4技术要点及应用前景分析

MPEG4是国际标准化组织正在制定的多媒体通信标准。本文概述了MPEG4的背景、MPEG4与以前的MPEG1和MPEG2的主要区别以及MPEG4的主要技术。最后，展望了MPEG4的应用前景。     

利用声卡形成正弦波函数发生器

本文介绍了通过Visual C^ 编程使声卡输出正弦波的原理和方法，并对声卡输出正弦波的特点作了说明。     

基于Kerberos的Web单点登录研究

该文针对W eb环境中应用Kerberos认证协议存在的两个问题,提出了自己的解决方案。采用基于随机数的质询/响应方式取代基于时间的A uthenticator来解决重放攻击问题,采用Secure Cookies、H ttpSession等来解决W eb环境下服务器间和服务器内的安全会话问题。在此基础上设计并实现了面向W eb应用环境的单点登录系统Ti-SSO。     

对SET协议安全机制的研究与策略

SET协议是由MasterCard和VISA制定的安全电子交易协议。文章介绍了SET协议安全机制的基本构成和工作流程，分析了该机制的几个关键技术和优点，指出了SET协议安全的不足，并提出了相应的改进策略。     

基于智能卡的分布式数据传输安全模型

针对分布式环境下的数据分发和管理问题,以智能卡与口令作为身份认证与密钥交换的基础,设计一个分布式数据传输安全模型。对该模型从敌手攻击角度和模型自身满足安全性角度进行安全性分析,结果表明,该模型不仅可以保证数据的完整性、不可否认性以及达成双方认证,还可以在最大程度上实现机密性信息在分布式环境下的安全传输过程。     

改进的Ke rbe ros协议在HDFS环境下的研究

由于Kerberos认证模型是中心管理方式,当Kerberos应用于大型的分布式网络中时,会产生服务器的瓶颈问题。为扩大Kerberos的应用范围,使其很好的与分布式系统HADOOP结合,对Kerberos在HDFS环境下的应用进行研究和描述,针对Kerberos密钥分发中心的瓶颈问题和 HADOOP分布式文件系统的特殊需求,提出改进的Kerberos协议模型。该模型结合分布式思想,且对协议的消息传递模型进行改进。仿真结果表明,该协议解决了 HADOOP分布式文件系统集成Kerberos的缺点,提升了 HADOOP分布式文件系统的存储安全以及分布式文件系统的用户认证效率。     

Radon变换域的鲁棒图像Hash算法研究

针对数字图像内容认证的问题,提出了一种基于Radon变换域的鲁棒图像Hash算法。该算法在Radon变换域提取图像平移、缩放不变的矩特征,将矩特征的离散傅里叶变换系数作为图像的Hash值。离散傅里叶变换可实现抗图像旋转操作,并可降低图像Hash的维数。为了增加安全性,整个特征提取过程都是基于密钥进行的。理论分析证明Radon变换域的不变矩特征对一般的图像处理操作,特别是平移、缩放、旋转等几何操作有极好的不变性。实验结果表明提出的算法几乎可以容忍所有的图像内容保存操作,比如缩放、旋转、JPEG压缩、滤波和加噪等,同时对视觉上有明显失真或根本不相似的图像有高度的敏感性。     

自嵌入空域易损水印技术

提出了一种新颖的自嵌入易损水印技术用于图像的完整性认证．提出引入基于图像的不确定性来克服其他算法中存在的安全缺陷．通过结合图像特征及相机密钥来产生基于图像的密钥来实现这一目的．相机密钥的惟一性解决了密钥的管理问题．算法把图像本身的信息作为水印嵌入，认证时可直接进行而不需要其他的水印参照信息．给出了性能分析，表明当嵌入的信息量较大时可以得到较高的篡改检测概率．分析了可能的攻击方式并给出了相应的攻击概率和检测概率．实验结果表明该算法是有效的．     

矿用数字广播系统设计

针对煤矿井下广播系统多采用模拟音频广播方式,存在传输距离短、抗干扰能力差、需要单独布线和只能进行全网语音广播等缺点,提出了一种新型矿用数字广播系统的设计方案,详细介绍了该系统的架构、主要功能、软硬件设计。该系统基于计算机技术、网络技术、音频流技术,将实时采集的广播信号量化、编码、压缩、缓存,按照网络传输协议以IP数据包形式分包传输到网络广播终端并进行播放,解决了传统模拟音频广播的不足。实验室测试及运行结果表明,该系统稳定、可靠,音、视频播放流畅,操作简单,能够满足煤矿现场的实际需要。     

基于三分类的击键序列身份认证

针对基于统计学用户击键模式识别算法识别率较低的不足,提出了一种统计学三分类主机用户身份认证算法。该方法通过对当前注册用户的击键特征与由训练样本得到的标准击键特征进行比较,将当前注册用户划分为合法用户类、怀疑类与入侵类三类,对怀疑类采用二次识别机制。 采用动态判别域值,引入了与系统安全性和友好性相关的可控参量k,由系统管理员根据实际确定。并对该算法性能进行了理论分析与实验测试,结果表明该算法在保持贝叶斯统计算法需要训练样本集规模较小、算法收敛速度快优点的基础上,识别精度高于贝叶斯统计算法,错误拒绝率(FRR)和错误通过率(FAR)分别为1.6%和1.5%。