Joint fingerprinting and encryption in hybrid domains for multimedia sharing in social networks

The advent of social networks and cloud computing has made social multimedia sharing in social networks become easier and more efficient. The lowered cost of redistribution, however, also invites much motivation for large-scale copyright infringement, so it is necessary to safeguard multimedia sharing for security and privacy. In this paper, we proposed a novel framework for joint fingerprinting and encryption (JFE) based on Cellular Automata (CA) and social network analysis (SNA) with the purpose of protecting media distribution in social networks. The motivation is to map the hierarchical community structure of social networks into the tree structure of Discrete Wavelet Transform (DWT) for fingerprinting and encryption. First, the fingerprint code is produced by using SNA. Then the obtained fingerprints are embedded into the DWT domain. Afterwards, CA is used for permutation in the DWT domain. Finally, the image is diffused with XOR operation in the spatial domain. The proposed method, to the best of our knowledge, is the first JFE method using CA and SNA in hybrid domains for security and privacy in social networks. The use of fingerprinting along with encryption can provide a double-layer protection for media sharing in social networks. Both theoretical analysis and experimental results validate the effectiveness of the proposed scheme.     

基于生物加密的认证机制

为克服传统认证技术在保护安全和隐私方面的不足,提出了一种基于生物加密的身份认证模型。运用生物加密技术对用户脸部特征和密钥进行保护,防止非授权用户的访问和非授权资源的使用。实验结果表明,尽管人的面部表情变化多端,基于生物加密技术的认证系统仍能正确区分真正的用户与仿冒用户,起到很好的认证效果,保证了安全通信。     

基于网络的多卡加密系统调度模型

在分析L inux系统单卡加密系统的基础上,详细分析了影响单卡加密系统并行处理数据报文效率的原因,提出了一种能够改善报文处理效率的基于网络的多卡加密系统调度模型,讨论了多卡加密系统调度模型的特点,分析了该模型中各模块的功能.通过实例,比较了单卡和多卡加密系统在并行处理数据报文时的差异.结果表明,多卡加密系统调度模型是网络平台下的信息安全传输的一种优化方法.     

基于节点认证的物联网感知层信息安全传输机制的研究

文章分析了传统物联网信息传输系统在感知层的信息传输的安全问题,应用MD5等算法在采集端点与信息采集节点之间以及信息采集节点与隔离保密节点之间增加身份认证和加密机制,实现感知节点的身份认证和信息加密,使物联网感知层的信息传输更加安全和可靠。     

基于遍历矩阵和混合密钥的验证和图像空域加密技术

由于图像与人感知外部世界的基本手段相吻合,因此相关的信息量有可能涉及到个人隐私、商业利益、军事机密等,所以多媒体信息的安全问题变得越来越重要。传统的加密系统,如RSA、DES、IDEA、SAFER和FEAL等,其加密速度慢而且不能有效去除相邻像素的相关性,不适合用于图像加密。经过二十多年研究的混沌加密系统具有良好的特性适合图像加密,但大部分是基于对称加密。对称加密比非对称加密速度更快,但是对于密钥的管理制约了其广泛的使用,为了弥补这一缺陷,文章提出混合密钥机制,不仅可用于图像加密,而且可用于验证。遍历矩阵在加/解密系统中不仅作为公开密钥存在,而且是图像置乱和扩散的关键参数。实验结果表明,与现有的混沌加密系统相比,文章提出的图像加密技术彻底置乱和扩散原始图像,并且拥有至少3.08＆#215;105898个密钥的巨大空间,因此足够抵制蛮力攻击。相比于现有的混沌密码系统,文章的实验测试结果更加乐观,在C语言下,置乱和扩散阶段的执行时间相当稳定（分别是1.9-2.0毫秒和2.0-2.1毫秒）。与Yang和Ismail所提出的算法相比,根据文章中的性能评估、敏感度分析和统计分析,文章所提出的算法具有更高的安全性,并且适用于网络传输。     

Construction of a key-dependent message secure symmetric encryption scheme in the ideal cipher model

Key-dependent message （KDM） security is an important security issue that has attracted much research in recent years. In this paper, we present a new construction of the symmetric encryption scheme in the the ideal cipher model （ICM）; we prove that our scheme is KDM secure against active attacks with respect to arbitrary polynomialtime challenge functions. Our main idea is to introduce a universal hash function （UHF） h as a random value for each encrypfion, and then use s = h（sk） as the key of the ideal cipher F, where sk is the private key of our symmetric encryption scheme. Although many other schemes that are secure against KDM attacks have already been proposed, in both the ideal standard models, the much more significance of our paper is the simplicity in which we implement KDM security against active attacks.     

轻量级安全内存：RISC-V嵌入式微处理器安全增强

近年来,针对嵌入式设备中硬件的新型攻击不断出现,严重威胁嵌入式设备的安全.特别是随着非易失性存储器开始被配备到嵌入式设备中,就需要考虑如何保护配备非易失性存储器的嵌入式设备的安全.安全内存,就是这样一种通过保护内存来增强嵌入式设备安全性的有效手段.通过设计一种安全内存加密引擎来实现安全内存.在保证该安全内存加密引擎足够轻量、开销低的同时,将其集成到RISC-V嵌入式微处理器中,并通过FPGA对该安全内存加密引擎进行了评估.评估结果表明,安全内存加密引擎能够在提升RISC-V嵌入式微处理器安全性的同时,保证其合理的访存性能以及较小的面积开销.研究结果具有良好的参考价值和应用前景.     

Geohash编码抗k近邻攻击的脆弱性分析

Geohash编码作为一种降维技术目前已应用于空间数据库和空间数据引擎中,但其安全性还有待进一步研究。文章关注Geohash编码存在的安全漏洞,从理论上分析了此种降维技术产生推理通道的原因,并提出一种基于k近邻查询的加密Geohash字段重构算法,通过观察大量k近邻查询响应中的明文信息进行统计推断并重构出加密Geohash的原始值。对加密兴趣点数据库进行重构实验,实验表明,观察到的查询响应数量越多,重构值的精确度越高。在Geohash编码精度为30 bit的情况下,当观察到100000到3000000次查询响应时,重构值与原始值平均误差为0.074%到0.015%。该实验揭示了Geohash编码在抵抗k近邻查询推理攻击方面的脆弱性及形成机理,将促进相关地理信息系统行业的安全应用与研究。     

基于细胞神经网络和并行压缩感知的 图像加密算法

基于细胞神经网络(CNN)和并行压缩感知(CS)提出了一种高安全性的非可视化图像加密算法, 旨在提高现有加密算法的信息传输效率以及减少存储空间。首先明文图像的小波系数经过阈值处理和索引置乱 后,利用受控的部分哈达玛矩阵对其进行并行压缩,接着执行费雪耶兹行列置乱和加模操作,然后再将部分加 密图像分割并通过最低有效位(LSB)嵌入算法随机地隐藏到剩余加密图像的 alpha 通道中生成最终的类噪声密 文图像,具有超混沌特性的 CNN 所产生的伪随机序列用于构造置乱、扩散以及受控测量矩阵。最后,通过一 系列的安全性分析表明,该算法具有很高的传输效率和安全性。     

四维混沌系统及其在图像加密中的应用

传统基于低维混沌系统的图像加密算法往往具有密钥空间较小、安全性较差的问题。针对这些问题,首先提出了一类新的平衡点不稳定的四维离散混沌系统,通过数值仿真对该类系统进行了动力学行为分析,正的Lyapunov指数的个数可以达到三个。同时并基于该类混沌系统设计了一个新的图像加密方案,并进一步对明密文的分布直方图、相关系数、信息熵以及加密方案对参数的敏感性进行了分析。分析结果表明,该加密方案抵抗外来攻击的能力强,密钥空间可达2996△,具有较高的安全性。