高效的无证书多接收者匿名签密方案

针对已有的基于身份的多接收者签密方案存在的密钥托管问题,研究了无证书多接收者签密安全模型,进而基于椭圆曲线密码体制,提出一个无证书多接收者签密方案,并在随机预言机模型下证明方案的安全性建立在计算Diffie-Hellman问题及椭圆曲线离散对数问题的困难性之上。该方案无需证书管理中心,在签密阶段和解签密阶段均不含双线性对运算,且可确保发送者和接收者的身份信息不被泄露,可以方便地应用于网络广播签密服务。     

Novel fingerprinting mechanisms for indoor positioning

As wireless communications and microelectronic technology rapidly develop, diverse applications and services based on smart handheld devices have drawn the attention of researchers. The popularity of Indoor Location Based services and applications has also gradually increased. Therefore, how to improve indoor positioning accuracy becomes a very important issue. Although indoor positioning has been performed using various techniques in recent years, the computational complexity of ensuring positioning accuracy and positioning is an unsolved problem. Current indoor positioning systems typically use only the receiver or the transmitter to obtain the reference point data, and only the K‐Nearest Neighbors (KNN) or Trilateration algorithm is used to perform positioning. Therefore, positioning accuracy is limited by the use of reference point data from a single source and by the positioning algorithm used. The Novel Fingerprinting Mechanisms (NFM) indoor positioning system proposed in this study, however, uses both the receiver and transmitter to obtain positioning data and employs six positioning mechanisms to improve the current positioning accuracy. The experimental results show that the average error distance is 1.18 m in the NFM indoor positioning system. That is the system outperforms both KNN and Trilateration systems, which have average error distances of 1.35 m and 2.23 m, respectively. This study proves that the positioning accuracy is actually improved. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

车载自组网中可撤销的聚合签名认证方案

为解决车载自组网(VANET)面临的通信安全和隐私保护方面的问题,提出了一种车载自组网中可撤销的聚合签名认证方案.该方案通过匿名认证保障用户隐私,通过使用防篡改设备和聚合签名技术提高认证效率.为实现车辆撤销,要求车辆使用路边单元发放的成员密钥生成签名,当车辆进入路边单元的通信范围时,路边单元实时审查车辆身份,拒绝为撤销...     

基于频域和时域差分的音频指纹算法研究

针对现有算法在某些信号畸变情况下鲁棒性不理想的问题,修改了频带滤波器组模块的功率谱子带划分方式和二维滤波器模块的子带间时频差分方式,分别提出了基于频域和时域差分的2种音频指纹改进算法。实验结果表明,改进算法在低信噪比、线性速度改变等方面的鲁棒性均优于现有的算法。       

移动Ad hoc网络中身份可追踪的匿名通信方案

提出了一种适用于移动Ad hoc网的身份可追踪的匿名通信方案。方案采用伪身份的技术,基于双线性映射实现了节点间的匿名通信,同时当出现不诚实节点时,通过部分节点协作,可追踪节点的真实身份。并对该方案进行了正确性、匿名性和安全性分析。     

秘密共享的抗攻击匿名通信系统

设计了一种抗攻击秘密共享匿名通信系统。该系统采用了秘密共享的思想来提高通信算法的可靠性和安全性。匿名通信时,通信双方存在多条链路;即使少量链路存在攻击者,仍然可以继续传输;发现攻击者后,也可以对链路进行动态地调整。分析发现该算法在抵抗前趋攻击等针对匿名通信的攻击方面优于传统的匿名通信算法。实验数据也表明：该算法在效率上虽然略劣于传统的匿名通信算法,但却以较小的效率代价获取了更高的可靠性和安全性。     

李果实贮藏期间4 株病原真菌的分离、鉴定及 碳源代谢指纹图谱分析

从采后贮藏过程中发病的“安哥诺”(Prunus angeleno)和“黑琥珀”(Prunus salicina cv. Black amber) 李果实中分离到4株丝状病原真菌。通过对病原菌株形态学特征观察以及核糖体rDNA ITS序列系统分析,确定菌株059#为串珠状赤霉(Gibberella moniliformis)、菌株067#为链格孢菌(Alternaria alternata)、菌株087#为草酸青霉(Penicillium oxalicum)以及菌株088#为塔宾曲霉(Aspergillus tubingensis)。进一步利用Biolog FF MicroPlate分析病原菌对95种碳源的利用能力,结果表明这4种病原菌的最适碳源皆在77种以上,且共同的最适碳源包括D-果糖、D-葡萄糖、蔗糖、山梨糖醇、苹果酸和柠檬酸等45种。     

基于网络欺骗的操作系统抗识别模型

针对传统主机操作系统抗识别技术整体防御能力不足的问题,提出一种基于网络欺骗的操作系统抗识别模型(NDAF)。首先,介绍模型的基本工作原理,由网络内的欺骗服务器制定欺骗指纹模板,各主机根据欺骗模板动态改变自己的协议栈指纹特征,实现对攻击者操作系统识别过程的欺骗;其次,给出一种信任管理机制,依据威胁大小不同,有选择地对外部主机开展欺骗。实验测试表明,NDAF会给其网络通信带来一定的影响,但所产生的额外开销相对稳定,约为11%~15%,与典型的操作系统抗识别工具OSfuscate和IPmorph相比,NDAF操作系统抗识别能力较强。所提模型通过网络的一体化、欺骗性防御,能够有效提高目标网络防御水平。     

基于粒子滤波的WiFi行人航位推算融合室内定位

为提高室内定位的精度和稳定性,提出使用粒子滤波融合WiFi指纹定位和行人航位推算的室内定位算法。为减少复杂室内环境对WiFi指纹定位的影响,提出将支持向量机分类与回归相结合的两级WiFi指纹定位算法。在基于智能手持设备惯性传感器的行人航位推算中,为减少惯性传感器的误差以及人随意行走带来的影响,采用状态转换的方法识别行走周期并进行步数统计,提出根据实时加速度数据动态设置状态转换的参数,利用步长和垂直加速度之间的关系以及相邻步长之间的关系,应用卡尔曼滤波进行步长计算。仿真实验中,基于支持向量机的WiFi指纹定位的平均误差比最近邻居(NN)算法降低34.4%,比K最近邻居(KNN)算法降低27.7%。改进的行人航位推算的性能优于常用代表性计步软件和步长计算算法,而经过粒子滤波融合后估计的行走轨迹更加接近真实轨迹:直线行走平均误差为1.21 m,优于WiFi的3.18 m和航位推算的2.76 m;曲线行走平均误差为2.75 m,优于WiFi的3.77 m和航位推算的2.87 m。     

基于KELM的位置指纹室内定位方法研究

考虑到位置指纹的非线性特性,提出基于核极限学习机（KELM）的位置指纹定位方法。KELM以其快速学习的特点,同时拥有紧密的网络结构,有效解决传统定位算法离线学习时间长和鲁棒性差的问题。通过改变离线数据收集环境,采用不同Wi-Fi接入点作信号源来分析KELM算法的定位性能,实验结果表明,同等条件下与基本ELM、SVM和kNN等位置指纹定位方法相比,KELM表现出更好的定位能力。