网络入侵检测技术的分析与实现

介绍了网络入侵的几种检测方法,重点分析了几种在网络上传输的数据包结构,以及对这些数据包的检测手段．     

平转浸出器喷淋装置的改革探讨

目前我国油厂多采用平转浸出器,它是一种集喷淋、浸泡及沥干兼有的混合式浸出设备,因此喷淋装置的好坏是影响浸出效果的一项重要因素。     

机械防砂井后期生产配套技术

为提高防砂效果，针对新疆油田公司采油二厂应用较多的机械防砂技术在后期出现的产能下降问题，研究和应用一套冲砂法和挤液法，取得较好效果。这套技术对促进油井增产，有推广应用价值。     

关于建设Hadoop大数据媒体支撑中心的工作随想

本文主要介绍了安顺市广播电视台先后建设的全台节目代码规范、互联网信息采集规范,基本形成了台内外围绕节目生产数据的统一标准.     

一个有效的代理环签名方案

摘要: 针对现有的代理环签名方案计算效率低的问题,基于Chow最近提出的基于身份的环签名,提出了一个有效的代理环签名方案。提出的方案能够防止原始签名人生成一个有效的代理环签名,从而保护了代理签名人的权益。在随机预言机模型下利用环签名分叉引理证明了所提方案的强不可伪造性依赖于CDH问题。在提出的方案中,代理环签名的计算不需要配对运算,签名验证只需要两个配对运算,与现有的方案相比,提出的方案具有更高的计算效率。     

无底柱空场采矿法的研究与应用

板石矿业公司井下矿17#矿组属于中厚以下矿体,采用无底柱分段崩落法开采,存在着矿石损失、贫化率较大的难题.经过分析和研究,对10m以下中厚矿体采用分段凿岩、阶段空场出矿法开采,可以提高矿石回采率和减少矿石损失、贫化.对矿产资源的有效利用和提高矿山经济效益具有重要意义.     

两种签密方案的安全性分析及改进

签密是能够在同一算法中提供认证性和机密性的密码方案,而所需要的计算量、通信成本和密文长度比先签名后加密的分开来实现要低,有较多的实际应用需求。多签密方案是多个签密者对同一明文执行签密操作。该文分析了两个签密方案:Li等(2006)提出的签密方案和Zhang等(2008)提出的多签密方案,并通过选择明文攻击证明二者不能不具有语义安全性,并在此基础上提出了改进的方案,采用隐藏消息明文方法抵抗选择明文攻击,采用多签密成员签名认证的方法防止多成员签密密文被篡改,可抵抗选择明文攻击和选择身份攻击,达到语义安全性。     

蒸汽发生器对接焊缝产生裂纹的原因及解决措施

加氢装置中蒸汽发生器转化气入口联箱与管线对接焊缝处,每次停车检验时均发现有多处裂纹。本次检验经整体受力分析查找出了裂纹产生的原因,提出了修改方案,为今后类似项目的设计提供借鉴。     

抗泄露的(分层)身份基密钥封装机制

在真实应用环境中,冷启动、边信道等物理攻击方式的出现,使得敌手能够获得参与者内部私有状态的泄露信息,从而导致传统可证明安全的密码机制在有泄露的环境下已无法继续保持其原有的安全性,因此更多的密码学研究者开始致力于抗泄露密码机制的研究.混合加密技术同时具备了对称加密和非对称加密的优势,由于身份基密钥封装机制(Identity-Based Key-Encapsulation Mechanism,IB-KEM)是身份基混合加密机制的重要组成部分,近年来得到了广泛关注.为满足真实环境的抗泄露性需求,抗泄露IB-KEM被提出;然而现有的构造在计算、传输和存储等方面均存在不足.针对上述不足,本文提出了选择密文攻击(Chosen-Ciphertext Attacks,CCA)安全的抗泄露IB-KEM的通用构造,并基于底层IB-KEM的选择明文攻击(Chosen-Plaintext Attacks,CPA)安全性对通用构造的CCA安全性进行了形式化证明.此外,为展示本文通用构造的实用性及普遍性,分别设计了 IB-KEM和分层身份的身份基密钥封装机制(Hierarchical Identity-Based Key-Encapsulation Mechanism,HIB-KEM)的具体实例,并在选择身份的安全模型下,基于判定的双线性Diffie-Hellman假设和双线性Diffie-H ellman指数假设对本文实例的CPA安全性分别进行了证明.最后,为了实现抵抗连续泄露攻击的目标,本文研究了各实例的密钥更新算法.相较于已有CCA安全的抗泄露IB-KEM,本文构造在计算、传输和存储等方面具有一定的优势.     

基于内积加密的双向隐私保护医疗诊断云服务方案

部署于云平台的医疗诊断服务不仅推进了医疗资源的整合,还提高了病情诊断的精准性和高效性,但是该场景用户失去了对个人信息的掌控,对高度敏感的病理数据来说安全与隐私保护是实现基于云平台决断的前提.云端医疗数据的隐私保护可以通过差分隐私、安全多方计算和同态加密等密码学技术实现,避免泄露用户医疗大数据中的隐私信息.差分隐私中引入随机噪声会降低计算精度,安全多方计算技术面临昂贵的通信成本,同态加密需要花费较大的时间加密深度学习模型.本文基于内积加密技术提出一种实现双向隐私保护的医疗诊断云服务方案,不仅保护用户医疗大数据中的个人隐私,而且帮助模型开发方避免云端部署造成的模型信息泄漏风险,甚至能降低隐私保护技术对医疗诊断效率和准确率造成的影响.为了保障用户个人隐私,方案中用户上传密文形态的个人医疗数据到云端服务器,云服务器通过密文数据预测疾病的结果.该方案的疾病诊断服务由云服务器提供并维护,而疾病诊断服务的实现依赖于模型开发方部署到云端的模型.模型开发方使用自行的深度学习算法训练明文形式的数据集,并获得预训练模型,使之可以处理密文形式的数据.实验分析表明,所述模型能完成CRC-VAL-HE-7K数据集...