基于W模型的面向对象软件测试教学研究

如何进行面向对象软件测试教学是目前一个亟待解决的问题。测试过程模型为软件测试教学提供了一种新思路,基于W模型设计了一种行之有效的面向对象软件测试教学过程,并详细给出了实践教学中采用的软件测试策略。该教学方法有利于学生对测试过程形成一个整体认识,符合软件工程系统化思想。     

基于Email的作业管理模式研究与实践

在教学活动中,传统作业管理方式效率低、负担重,而目前多数专用作业管理系统又使教师自主性变差,针对这些问题,设计并实现了一种基于Email的作业管理模式.该模式利用Email的收发功能进行收发作业,通过解析Email的MIME格式获取作业信息.利用该模式,教师可以随时布置作业、批阅作业、发放作业以及统计作业,很大程度上提高了作业管理的效率,真正实现了教学中作业管理的自动化和无纸化.     

基于MaSE的软件开发及应用

目前智能分布式应用系统需求日益增强,对这类系统的开发是现阶段软件工程面临的一个巨大挑战。MaSE(Multiagent System Engineering)方法以主体理论和技术为基础,充分借鉴面向对象软件开发方法的思想,为开发智能分布式系统提供了较大通用性。分析了MaSE方法的建模技术,并把该方法应用于计算机系统安全监控软件开发中。与现有的其他软件开发方法(如结构化、面向对象)相比较,它在系统的自然建模、管理和控制系统复杂性、提高目标软件系统的灵活性、可维护性和可重用性等方面具有较大优越性。     

一种自证明身份密钥协商协议的研究

针对Diffie-Hellman密钥协商协议易受中间人（man in the middle）攻击的问题，提出了一种自证明身份的密钥协商协议，阐述了密钥交换原理，分析了其安全性和实现的关键技术。该协议将RSA与离散对数相结合，使通信双方在不需对方公开密钥证书，不需数字签名，也不需密钥分配中心（KDC）的条件下进行双向身份认证，并同时产生共享的会话密钥，具有一定实用价值。     

一种基于属性环签名的高效匿名证明协议

远程证明是可信计算领域中亟待突破的重要问题。结合二进制证明和基于属性的证明,应用环签名思想提出了一种简单、高效的匿名远程证明协议。该协议不需要属性证书,也不需要AIK证书,它通过借助一个离线可信第三方,应用可信计算绑定和密封机制,采用基于双线性对的属性环签名,同时实现了平台的身份证明和完整性状态证明。分析和实验表明,该协议具有不可伪造性、平台身份匿名性、配置隐私保护性和抗共谋性,并具有很高的运行效率;与现有典型的基于双线性对证明协议相比,签名长度减少了79.73%,所需验证的双线性对减少了50.00%,很好地解决了一直困扰可信计算中的远程证明和效率问题。     

一种面向Web Services的安全中间件

针对W eb Service广泛应用中存在的安全问题,构建了一种面向W eb Services的安全中间件(Security M idd leware inW eb Services,SMW S),设计了SMW S中间件的体系架构,并着重从用户管理和身份认证两方面深入探讨了具体实现技术.该中间件根据PGP信任模型进行用户管理,将公钥管理与用户管理结为一体,并在此基础上通过三方对等安全协议进行两两相互认证.分析与实验表明,该中间件能简单、安全、有效地解决W eb Services的认证、授权、抗否认、抗重放的安全问题,并能简单地实现单点登录.     

一种面向服务的统一授权管理机制

针对面向服务体系结构(Service-O riented Arch itecture,SOA)的授权管理中存在的安全问题,提出了一种面向服务的统一授权管理机制,阐述了授权原理,定义了数据模型,描绘了算法流程。该机制以RBAC(Role-Based Access Control)模型为基础,通过引入用户域概念和三种授权偏序关系,支持用户间代理,具备推理能力,为各SOA应用提供强访问控制。实践表明,该机制是简单、安全、有效的,具有很好的应用前景。     

一种新型的匿名公平电子商务协议*

针对电子商务中客户、商家和第三方的信任问题,在Brands离线电子货币方案基础上,借鉴盲解密思想,设计了一种简单、有效的匿名公平电子商务协议。协议引入了一个离线半可信第三方,以保证交易双方公平交换。但交易过程中,STTP得不到任何对交易双方有价值的信息。该协议通过客户和商家签发CEM证书,将订单、商品和支付证据紧密绑定在一起,使交易双方不可否认。分析和实验表明,该协议满足安全性、客户匿名性、可追究性、公平性和原子性,并具有很高效率,对大数据商品的交易也具有很好的适用性。     

基于GrabCut改进算法的服装图像检索方法

为了消除服装图像背景的影响,针对目前的GrabCut算法存在对图像局部像素值的变化敏感、时间开销大、边缘不准确等问题,提出了改进的GrabCut算法。在改进算法中,通过对梯度图像使用多尺度分水岭去噪增强了图像的边缘信息,减少了后续处理的计算量;通过采取熵惩罚因子最优能量函数减少了检索图像的有效信息丢失。将改进后的GrabCut算法引入基于内容的服装图像检索系统中,实验结果表明与同类方法相比,所提方法在检索显示准确性以及检索的平均查准率和查全率方面均有明显的提升。