XML联合签名

首先分析了目前Web服务架构中XML多方通信业务链的典型应用,并建立了相应的研究模型.基于此模型,提出了联合签名加密技术,以解决传统签名技术在此类应用中存在的重复签名、信息关联不严格等问题.同时,分析了通过现有XML签名规范实现该技术的局限性,进而提出了新的XML联合签名实现方案.最后给出了XML联合签名的语法定义.     

数字签名在教务系统中的应用研究

数字签名技术是一项重要的信息安全技术,它采用特定密码算法对发送数据进行加密处理,生成一段附加信息,随原文一起发送,接收方通过对附加信息进行验证判断原文真。本文针对高职院校教学系统特点,探讨了数字签名在教学管理系统中的应用。     

数字签名技术的研究与应用

数字签名技术是保证网络信息安全的一个重要方法。本文系统阐述了数字签名技术的概念,实现的功能及其特性。描述了数字签名技术在现实生活中的应用,以及它的工作原理。     

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

为提高蚁群算法的运算效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。研究中中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真试验证明,改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

基于图像处理技术的离线手写签名鉴别方法

由于手写签名具有高度的唯一性、不遗忘性、自然性与可靠性已成为身份识别的研究热点。文中对手写签名识别技术主要是离线手写签名识别技术进行了详细分析,在研究手写签名的特点和在身份认证中实用性的基础上,提出了一种基于图像处理技术的手写签名鉴别方案,该方案利用了图像的缩放和膨胀细化技术对图像进行处理,然后利用均方差和峰值信噪比来评价签名图像的相似度。试验数据表明该鉴别方法简单可行且高效,能获得较好的验证率和鉴别率。     

在线手写签名认证研究

手写签名认证是人工智能领域的一个重要课题,对它的深入研究具有重要的现实意义。文章采用基于概率统计的方法表示手写签名的速度特征,用vague集相似度表示书写压力特征,并通过细分的拐点表示笔画特征进行签名认证,最后,构造了一个在线手写签名认证系统。实验证明了该方法的有效性。     

基于小波阈值的sEMG信号消噪方法研究

在表面肌电（sEMG）信号采集过程中,不可避免的会出现噪声,特别是人体运动时,肌肉动态收缩,采集的结果含噪就会更多。针对含噪情况,提出基于小波阈值的sEMG信号消噪方法。通过选择肌电信号的采集位置,在采用高精度的肌电采集系统的基础上,采集正常行走过程中胫骨前肌的sEMG信号,利用matlab小波工具箱,用dbN小波函数进行分解后,用detcoef函数提取不同尺度的细节系数,将与噪声相关的细节系数进行强制阈值消噪,对信号相关的细节系数用minimaxi阈值规则进行软阈值消噪,并与分层阚值得到的降噪信号进行比较,分层阈值得到的降噪信号过于光滑,降噪后的信号能量保留成份仅为46．48％,失去了原信号本身的一些信息。而采用软闯值消噪,不仅较好的去除了噪声,而且与原信号保持了很好的相似性,能量保留成份达到86．38％,说明比分层阈值具有更好的消噪效果。     

一种高安全性的私钥保护方案

CA私钥的安全是数字证书可信性及签名有效性的保证。为了增强CA私钥的安全保护,采用基于RSA的(t,n)秘密共享将CA私钥安全分发到t个签名服务器,每个签名服务器拥有不同的私钥份额,并使用先应式秘密技术周期性更新私钥份额,避免长期攻击可能带来的危险性;同时,对私钥份额进行恢复和有效性验证;签名时,使用基于RSA的分步签名机制,每个签名服务器先计算出部分签名,最后由签名代理合成最终签名。整个过程都无需对CA私钥进行重构,增强了CA私钥和签名过程的安全性。最后,对存储私钥份额的服务器采用异构平台。方案通过VC和OPENSSL进行了实现。理论上的分析和实验结果表明,本方案有较高的安全性和效率。     

一种基于身份的N-R消息恢复盲签名方案

消息恢复签名方案因其具有消息恢复能力而具有特殊的意义,本文在基于身份的公钥密码体制的基础上,提出了一种基于身份的消息恢复盲签名方案。本文最后证明了该方案的正确性,并进行了效率和安全性分析。     

基于值域二次哈希方法的布鲁姆过滤器

本文针对扩展式布鲁姆过滤器(EBF)内存消耗过大,提出一种基于值域哈希二次过滤的布鲁姆过滤器数据结构(VHBF)和相关算法,VHBF通过在布鲁姆过滤器中对集合中的每个特征进行k次哈希,并将此k次哈希值转化为相应特征的镜像特征。然后对此镜像进行二次过滤运算,运算后的结果保存在另一布鲁姆过滤器中。在对特征进行检索时,由于无需保存特征本身,因而空间效率比EBF更高。实验表明,VHBF的假阳性误判率的比扩展型布鲁姆过滤器(EBF)低,而VHBF内存消耗也低于EBF。