基于网络神经系统的网络安全机制仿真方法

为了防范计算机网络基础设施攻击，提出一种仿生网络神经系统方法。该方法保护机制包括信息收集和处理的分布式过程，可协调计算机网络主要设备活动，识别攻击类型，并确定必要的对策；利用集合论方法将攻击和保护机制定义为结构模型和保护机制的模拟环境。实验证明了保护机制的有效性，为计算机网络安全防护机制研究提供借鉴。     

大数据背景下的机器学习算法应用研究

大数据背景下,机器学习和数据分析是利用大数据为人类服务的重要手段。本文阐述了机器学习算法的使用 步骤、特征维度的提取方法、特征模型建立的理论支撑,以及模型融合所占的权重。针对当前大数据下机器学习算法的关键技 术,对其发展前景进行了展望。     

椭圆曲线中抗SPA和DPA攻击标量乘算法研究

标量乘法的效率和安全性是椭圆曲线密码体制的瓶颈问题,针对椭圆曲线上标量乘法的实现方法,对普通抗SPA和DPA攻击的标量乘算法进行了研究,并提出一种改进算法。改进算法引入随机变量,将标量进行编码,采用点的底层域快速算法和滑动窗口算法,达到兼顾效率和安全性的目标。当滑动窗口长度为4,标量的二进制位长分别为160、192和224 bit时,改进算法效率分别提高了26.9%,21.5%和27.2%。     

改进的抗能量分析的椭圆曲线标量乘算法

能量分析是密码攻击中常用且有效的手段,为提高智能卡的抗攻击性能,针对常见的五种能量分析方法,进行全面扼要的分析,提出兼顾效率和安全性的改进标量乘算法。引入随机数以及采用多基数系统表示标量,将单标量乘法改写为双标量乘,结合滑动窗口算法提高效率。当固定窗口长度时,选取标量的三个不同二进制位长,与已有的具有全面抗攻击性标量乘算法相比,效率在二元域及素数域上均得到大幅提高。