HIPSCS：基于HIP的安全IP通信系统

针对主机标识协议(HIP, host identity protocol)实际部署应用的相关问题,设计实现了一种基于HIP的安全IP通信系统(HIPSCS, HIP based secure communication system)。该系统通过将主机标识(HI, host identifier)和用户身份证书唯一关联,实现了主机身份的实名化,以保障网络报文的源地址真实可信,并通过IPsec技术加密所有通信数据以达到安全通信目的。实现并在实验室环境中部署了HIPSCS原型系统。实验表明此通信系统可用性强,并能很好地支持移动通信。     

基于TPM的云计算平台双向认证方案

为了解决云计算服务环境中用户和云服务器之间的双向认证问题,提出一种基于可信平台模块的云计算平台双向认证方案。将可信计算技术和传统的智能卡口令认证方法相结合应用于云计算服务平台,实现云计算中双方身份的认证,协商生成会话密钥,同时对云服务器的平台可信状况进行了验证。实验分析表明,该方案可以抵抗常见的各种攻击,安全性较高。计算时间复杂度在云计算服务中能够满足要求。     

基于VDS的异构环境统一身份管理解决方案

为了解决异构网络环境中存在多种形式的身份信息整合问题,提出一种基于身份聚合和虚拟目录技术的统一身份解决方案,实现身份信息的统一管理,保障了身份信息的一致性,减少了维护管理,满足应用系统单点登录和安全审计等需求。尤其针对包含多分支机构集团的管理需求,实现了多分支机构身份信息的"分治"和企业级身份信息的"统治"。     

钢铁冶金企业门禁一卡通系统的应用研究

作为"一卡通"的一个子系统,门禁系统早已超越了单纯的门道及钥匙管理,它已经逐渐发展成为一套完整的出入管理系统.本文对钢铁冶金企业中应用较为广泛的门禁一卡通系统的功能进行了需求分析,给出了系统的网络结构设计,并详细介绍该系统的各项功能以及可靠性及安全防护措施,对系统特点进行了详细描述.     

光电式指纹采集图像装置及其分类算法

介绍了基于CMOS图像传感器的便携式指纹采集装置的设计,利用全反射原理,并通过对指纹图像全局的方向分布获取特征向量.实验证明,特征向量融合方法使分类的准确率达到93.7%.     

基于对数谱射频指纹识别的RFID系统信息监控方法

针对常规RFID系统对信息控制的不足,提出了一种基于辐射源识别的无源RFID系统的信息监控方法。采集无源RFID标签的辐射射频信号,变换为新的对数谱射频指纹,并进行特征提取与识别,获得标签身份真伪结果;把射频指纹等集成到读写器应用层协议,实现标签与读写器之间信息的控制。建模、仿真与实验表明,对数谱射频指纹仅由标签的频偏与冲击响应决定,具有稳健性等;给出了融合提出指纹的RFID系统挑战——应答认证协议实例。提出方法不仅能增强标签与读写器的认证安全强度,而且能实现通信中标签的身份监控,对于解决密钥泄漏检测公开问题也有一定贡献。     

基于斜率密度聚类的相似文本标定

相似文本标定是抄袭检测的一个重要环节,现有标定方法大多采用直接对文本或指纹进行合并的方式,标定精度受干扰信息影响较大。针对这种局限性,分析了匹配指纹对的语义特征,提出基于斜率密度的相似文本聚类方法,将文本匹配合并问题转化成稠密样本点聚类问题,并在PAN公用语料库上对该方法进行了测试,得到的主要指标优于PAN10前3名。目前已将该方法用于华南理工大学特色专业教学平台的作业查抄,取得了较好的效果。     

网上考试系统中指纹验证模块的研究与算法实现

网上考试中运用指纹认证方法,可以有效地杜绝代考现象的发生.文中探讨了网上指纹验证过程中的算法实现,综合运用图像处理和模式识别技术,研究了指纹识别的理论和技术,建立了一对一的指纹识别系统.整个系统框架采用浏览器/服务器(B/S)结构,用户在客户端提交指纹图像,而服务器端则完成指纹图像的预处理、匹配算法等,再将识别信息反馈给客户端.     

Chromatographic fingerprints supported by artificial neural network for differentiation of fresh and frozen pork

The sale of defrosted meat without reporting the use of frozen storage is a method of food adulteration. The aim of this study was to determine the possibility of differentiating fresh pork neck, loin and ham from frozen pork neck, loin, ham and also from spoiled pork with an electronic nose (E-nose) based on ultra-fast gas chromatography (UFGC) supported by supervised artificial neural network (ANN). The performance of the Principal Components Analysis (PCA) models was applied in this research to check the possibility to classify pork samples in the respective freshness group. The applied ANN was a three-layer (excluding input layer) non-linear perceptron consisting of more than 200 cells and using sigmoidal function and no bias. The ANN was implemented as a C program with automated (batch) learning capability. Tests were carried out on pork meat from pigs obtained from a breeding farm. The chromatographic fingerprint of samples of fresh meat, frozen-thawed meat and spoiled meat were analyzed by the ANN. The study has shown that use of E-nose with the ANN allows to effectively recognize fresh (80%), frozen-then-thawed (85%) and spoiled meat (90%). In practice this technique may be applied to quick, cheap and reliable introduction and rapid recognition of chopped pork and for the differentiation of fresh and frozen pork.     

油气指纹技术在含水油藏改建储气库中的应用

含水油藏改建储气库过程中，注入气在储层中的驱油作用会使采出气与注入气的组成发生变化。采用油气色谱指纹技术能较好地实施对注入气与储气层的监测。笔者分析不同储层的油气指纹特征，确定这些油气指纹的差异和引起差异的原因，开展两层及三层油气的配方试验，建立分层储气的数学模型，应用小波包分析技术提高油气指纹计算精度。计算结果表明，对于两层及三层合注合采的情况，实际配方与指纹计算的误差分别在7%以内，说明油气指纹可用于计算含水油藏多层储气合采井中各层的储气贡献、监测各储层的产气变化情况。