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一种新的多重代理多重数字签名方案* 总被引:4,自引:1,他引:3
基于离散对数问题,提出了一种新的多重代理多重签名方案,该方案指定了签名验证人,在门方案的基础上又完善了签名过程,最终签名由其中一位代理人给出,从而避免了门方案中不具有追踪性、可滥用签名权的漏洞,签名体现了签名者身份信息,进一步防止了伪造攻击,是一种相对安全的多种代理多重数字签名方案。 相似文献
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随着互联网的高速发展,其已经渗入到人们生活的方方面面,对经济和社会有着重大的影响。但近年来出现了大量的DDoS攻击事件,给互联网带来了很大冲击,严重影响了业务的可用性、用户的感知,以及给营运商造成了重大经济损失。在大流量的DDoS攻击面前,传统的安全防护设备显得那么无能为力,如何有效抵御DDoS攻击是每个运营商无法回避的难题。在深入分析DDoS攻击特征的前提下,探索性地将异常流量清洗设备引入到运营商的网络中,并成功防御了多次DDoS攻击事件,为解决难题指出了一条可行道路。 相似文献
84.
数传电台在数据采集与监视控制系统中广泛应用,其传输安全也受到越来越大的挑战。文章为了系统分析评估数据采集与监视控制系统中数传电台传输的安全性,针对数传电台传输阶段可能存在的风险,采用攻击树建模方法,对传统攻击树进行改进,重新定义了攻击节点,量化了叶子节点的攻击风险,建立了以威胁数据采集与监视控制系统安全为攻击目标的攻击树模型,在攻击树的基础上可以直观地反映各种可能的攻击图景。并根据攻击树计算出了各攻击图景发生的概率,根据多攻击图景考虑系统总的安全性。最后利用安全性灵敏度,定量分析各攻击方式发生概率变化对系统安全性的影响,找出对系统安全性影响较大的关键方式,提出提高系统安全水平的措施。文中攻击树模型可以用于评估系统风险,区分不同攻击方式对系统的不同安全威胁程度,由此为决策者采取相应的数传电台传输保护措施提供依据。 相似文献
85.
针对无线局域网安全防护手段的不足,结合无线局域网介质访问控制层拒绝服务攻击的特点,设计了基于支持向量机算法的入侵检测系统。该系统利用支持向量机分类准确性高的特点,构建支持向量机最优分类超平面和分类判决函数,对网络流量进行分类识别,完成对异常流量的检测。在OPNET平台下进行无线局域网环境入侵检测仿真,仿真结果表明,该系统能有效地检测出针对无线局域网介质访问控制层的拒绝服务攻击。 相似文献
86.
随着 Internet 的发展,恶意用户利用 Web 应用程序存在的漏洞,对 Web 站点实施攻击,从而完成获取信息资料、植入病毒木马、伪装钓鱼网站、恶意插入广告等恶意操作,危害用户的利益,降低网站的可信度。随着 Web 攻击的日益增长,网站的安全风险达到了前所未有的高度。针对 Web 站点安全问题,在 HTTP 协议模型的基础上,结合 URL 解析技术及 Web 服务器核心扩展技术,文章设计并实现了一个基于 ISAPI 过滤器的 Web 防火墙系统。该系统可抵御常见网络攻击行为,为基于 HTTP 协议的 IIS 网站提供安全保障。系统主要包括3个组成部分:配置模块、过滤模块及日志模块。文章对系统过滤模块的设计与实现进行了详尽的阐述,系统的主要功能包括:过滤 HTTP 请求类型、限制头部长度、禁止 SQL 注入、禁止 Cookie 注入、禁止跨站攻击、防止敏感目录扫描、过滤请求文件类型以及 IP 黑名单。系统通过上述功能可以有效检测 Web 攻击行为并能做出正确处理,为 Web 网站安全提供有效保障。文章最后对系统进行功能测试,测试表明,系统可以对常见的 Web 攻击行为进行过滤处理并做出预期响应。系统符合设计目标,具有较高的实用价值。 相似文献
87.
88.
在网络隐写信息的攻击检测中,为了保护数据的隐私,需要加入大量伪装隐私对数据本质特征进行隐藏,使得被攻击后的攻击特征也被覆盖,导致特征淡化.传统的攻击检测几乎都是对固定攻击特征进行检测,无法检测隐写信息的安全.提出利用多层次加权模型的网络隐写信息传递系统攻击检测方法.搜索网络隐写信息传递中的可能攻击事件,针对搜集的攻击事件进行建模,获取信息隐藏状态下,遭受攻击的衡量标准,建立网络隐写信息传递系统攻击数据集合,得到攻击检测模型,实现网络隐写信息传递系统的攻击检测.实验结果表明,利用改进算法进行网络隐写信息传递系统的攻击检测,能够提高检测的准确性. 相似文献
89.
椭圆曲线标量乘法运算是椭圆曲线密码(ECC)体制中最主要的计算过程,标量乘法的效率和安全性一直是研究的热点。针对椭圆曲线标量乘运算计算量大且易受功耗分析攻击的问题,提出了一种抗功耗分析攻击的快速滑动窗口算法,在雅可比和仿射混合坐标系下采用有符号滑动窗口算法实现椭圆曲线标量乘计算,并采用随机化密钥方法抵抗功耗分析攻击。与二进制展开法、密钥分解法相比的结果表明,新设计的有符号滑动窗口标量乘算法计算效率、抗攻击性能有明显提高。 相似文献
90.
陶应亮 《计算技术与自动化》2021,40(4):166-171
针对软件定义网络(Software Defined Ntwork,SDN)中的分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service,DDoS)攻击检测的方法少、现存方法入侵检测率低的问题,提出了一种基于深度学习和三支决策的入侵检测算法.首先使用深度信念网络对SDN的流表项进行特征提取,然后利用基于三支决策理论的入侵检测模型进行DDoS攻击的入侵检测,对于正域和负域的数据直接进行分类,对于边界域中的数据使用K近邻算法重新进行分类.仿真实验结果表明,与其他入侵检测模型相比,所提算法的入侵检测效率更高. 相似文献