一种基于轻量级口令攻击模型的honeywords生成方法

在身份认证系统中使用honeywords是及时检测口令数据库是否被盗的有效方法。针对现有方法生成的honeywords与真实口令差距大、能够被攻击者轻易识别的问题,提出一种基于轻量级口令攻击模型的honeywords生成方法(Generating Honeywords Using Lightweight Pass-word Attack Models,GHLA),该方法将基于规则的攻击模型和基于概率上下文无关(Probabilis-tic Context-Free Grammars,PCFG)的攻击模型这两种轻量级攻击模型结合起来,用于生成hon-eywords。通过理论分析证明其具有较好的平滑度以及抵抗Dos攻击的能力,并进一步利用人人网泄露的口令数据进行测试。相比其他方法,使用所提出的方法生成honeywords,真实口令被攻击者一次识别成功的概率下降了约7.83%,在触发系统报警前攻击成功的账户数量最多减少48.54%,实验结果表明所提方法具有更高的安全性。     

标准模型下可证安全的属性基认证密钥交换协议

在Waters的属性基加密方案的基础上,提出了一个在标准模型下可证安全的两方属性基认证密钥交换协议。在修改的BJM模型中,给出了所提协议在判定性双线性Diffie-Hellman假设下的安全性证明。此外,针对无会话密钥托管的应用需求,在基本协议的基础上,构造了能够有效防止会话密钥托管的属性基认证密钥交换协议。在计算效率方面,所提协议与现有的仅在随机预言模型下可证安全的属性基认证密钥交换协议相当。     

基于理想格的近似平滑投射Hash函数

近似平滑投射Hash（ASPH）函数是基于格（Lattice）的密码学中的一个重要组件,被Katz等用来构造抗量子攻击的口令认证密钥交换（PAKE）协议。已有的ASPH函数均是基于欧氏格上的困难性问题设计的,存在密钥长度过长、实现效率过低等问题。文章基于理想格上的错误学习（R．LWE）问题,设计了能适用于PAKE协议设计的新的公钥加密体制和ASPH函数,并对其安全性进行了证明。与已有方案相比,新体制具有密钥长度短、运算速度快、实现效率高等优点。     

隐私保护的非线性联邦支持向量机研究

联邦学习为解决“数据孤岛”下的多方联合建模问题提出了新的思路。联邦支持向量机能够在数据不出本地的前提下实现跨设备的支持向量机建模,然而现有研究存在训练过程中隐私保护不足、缺乏针对非线性联邦支持向量机的研究等缺陷。针对以上问题,利用随机傅里叶特征方法和CKKS同态加密机制,提出了一种隐私保护的非线性联邦支持向量机训练(PPNLFedSVM)算法。首先,基于随机傅里叶特征方法在各参与方本地生成相同的高斯核近似映射函数,将各参与方的训练数据由低维空间显式映射至高维空间中;其次,基于CKKS密码体制的模型参数安全聚合算法,保障模型聚合过程中各参与方模型参数及其贡献的隐私性,并结合CKKS密码体制的特性对参数聚合过程进行针对性优化调整,以提高安全聚合算法的效率。针对安全性的理论分析和实验结果表明,PPNLFedSVM算法可以在不损失模型精度的前提下,保证参与方模型参数及其贡献在训练过程中的隐私性。     

电火工品发火感度无损检测的展望

介绍了电火工品瞬态脉冲试验的基本原理,回顾了电火工品发火感度无损检测技术的发展历史,认为该技术目前仍处于统计性处理的阶段,今后应拓展该技术应用领域,加强电火工品发火性能的单发预防并研制相应的仪器。     

标准模型下通用可组合的口令认证密钥交换协议

通过构造不可延展的、可提取的且是弱模拟可靠的陷门承诺体制,以及相应的平滑投射Hash函数簇,设计了一个高效的通用可组合(universal composable,简称UC)安全的两方口令认证密钥交换(password authenticated key exchange,简称PAKE)协议,并在静态腐化模型下给出了严格的安全性证明.该协议使得PAKE协议在UC框架下达到了最优的两轮.与已有的协议相比,该协议避免了零知识证明协议的使用,在保持计算复杂度相当的前提下有效地提高了通信效率.     

基于区块链与属性基加密的数据共享方案

大数据时代,数据共享是打破“数据孤岛”问题的关键技术之一。其中,密文策略属性加密(Ciphertext Policy Attribute-Based Encryption,CP-ABE)方案不仅可以实现数据细粒度的访问控制,还可以提供一对多的数据安全共享。然而,在传统的CP-ABE方案中,访问策略以明文的形式发送,而访问策略中可能包含敏感信息从而导致用户的隐私信息泄露。基于此,以策略隐藏的CP-ABE为基础,提出一种以区块链中的交易为载体的数据共享方案。首先,提出一种隐藏访问策略的CP-ABE方案实现数据的一对多、细粒度的安全传输,通过策略隐藏技术来保护CP-ABE中访问策略的隐私性,将访问控制策略等信息以存储交易的形式存储在区块链中,并在真正的解密算法运行之前通过内积加密实现用户的解密测试,提高用户的解密效率;其次,通过引入区块链技术和分布式文件系统构建链上链下相结合的分布式数据存储机制,保护用户数据的完整性;另外,当用户的属性集合满足访问策略时,系统将一个相应的证明交易发送至区块链,方便用户的验证与审计。最后,通过仿真实验对方案进行分析与验证,证明方案的安全性和有效性。     

点差分隐私下图数据的度直方图发布方法

社交网络、邮件系统、推荐系统等信息系统的广泛使用产生了大规模的图数据,在点或边差分隐私约束下对这些数据进行发布和共享可以充分发挥其潜在价值,同时又能保证数据中所涉及用户的隐私信息不被泄露.针对点差分隐私定义下查询函数敏感度比较大的问题,提出一种基于度排序的边移除方法(sequence edge-removal, SER),并在此基础上进一步给出了2种点差分隐私下图的度分布直方图发布机制.仿真实验表明：SER方法能有效抑制发布机制的敏感度,保留更多原始图中的边,降低了发布数据与真实数据之间的误差.此外,相比于已有工作,基于SER方法的度直方图发布机制在提供同等隐私保护水平的条件下,更好地刻画了真实数据的度分布,提高了发布数据的可用性.     

改进的三方口令验证元认证密钥交换协议

在三方口令认证密钥交换(三方PAKE)协议中,每个用户仅仅需要和服务器共享一个口令,就可以在服务器的协助下与他人进行安全的密钥交换.由于有效地减少了用户管理口令的负担,三方PAKE协议在大规模用户集的安全通信中受到了较多关注.然而,已有的三方PAKE协议大多关注的是服务器利用明文存储用户口令的情形,没有考虑服务器口令文件泄露所造成的巨大威胁.在服务器端存放的是相应于用户口令的验证元的情形下,研究三方PAKE协议的分析和设计.首先分析了一个最近提出的基于验证元的三方PAKE协议,指出该协议易于遭受离线字典攻击,因此未能达到所宣称的安全性;其次,在分析已有协议设计缺陷的基础上,提出了一个新的基于验证元的三方PAKE协议,并在标准模型下证明了所设计的协议的安全性,与已有协议的比较表明,新提出的协议在提供了更高安全性的同时具有可接受的计算和通信效率.     

双侧停走生成器的概率模型

该文首次建立了双侧停走生成器(Bilateral Stop/Go Generator)的概率模型,研究了模型中作为钟控函数输入的中间状态序列的马氏性、遍历性及严平稳性等概率性质,得到了生成器输出序列中0, 1分布是不平衡的结论,由此指出不能将这种生成器直接作为密钥流生成器;给出了生成器输出序列和相应的LFSR输出序列之间的符合率以及一阶差分序列之间的符合率;证明了生成器输出序列满足强大数定律和中心极限定理。