基于多碱基组合映射编码和DNA计算的一次一密算法

为增强密码方案安全性,利用多碱基组合映射编码,采用模拟DNA生物操作的方式,提出了一种一次一密加解密方案。方案主要采用分段加密的机制,利用多碱基组合映射编码规则编码明文信息,通过Logistic逻辑映射系统生成随机数构造一次一密密钥本,为每一个明文段选择不同的密钥。加解密算法运用DNA碱基运算规则,并将部分参数和最终密文经过处理后通过安全信道传送给解密方。对图像的仿真和安全性的分析表明,密钥本的制作基于混沌映射和多碱基DNA编码规则两层操作,密钥空间足够大,并且攻击者在密文图像中得不到任何有用的统计数据,另外,随着需要加密的明文数据量增加,攻击者完全破解所需计算的密钥空间量呈指数级增长,增强了算法安全性。     

学分制教务管理系统中动态不规则报表的实现

学分制教务管理的实行对原有学年制教务管理中的打印方式提出了新的要求。在对学年制教务管理系统中各种打印方式分析比较的基础上,提出了以PRINTER对象为实现基础,结合ADO数据访问技术,通过读取数据、分析数据、确定打印格式的方法,实现了动态、不规则数据报表的打印。     

扩展角色的密文数据访问控制模型

提出了一种将分级密钥授权融入角色管理的密文数据访问控制（KRBAC）模型,并基于该模型提出了一种元素级的细粒度数据保护方案. KRBAC模型通过划分独立的密钥控制域,将传统的角色扩展为由角色、角色控制域和密钥控制域构成的具有偏序集继承关系和安全约束性质的三元组;在密钥分级的基础上,通过主密钥及数据的特征信息产生元素级的加解密密钥. 分析结果表明,该模型能减少角色数量,降低访问控制的复杂度,提高权限分配的合理性,并能为细粒度的数据保护提供安全基础.     

基于网格的校园网资源监控系统的研究设计

介绍了国际网格组织定义的网格监控体系结构和轻量目录访问协议LDAP.提出了校园网资源监控系统的模型.数据结构,体系结构以及各功能模块的设计.     

多无人机协同直播场景下自适应任务卸载决策

针对多无人机协同执行任务过程中计算量大和能耗高的问题,基于计算卸载原理以及博弈理论,提出一种多无人机自适应任务卸载方案.在方案中首先对系统进行建模,构造出多节点相互制约的移动卸载模型;其次,根据卸载模型分别构建无人机执行任务时的时延与能耗计算方法,通过综合考虑延时和能耗两方面因素,生成系统全局代价函数;然后,设计出基于博弈理论和纳什均衡的自适应任务卸载算法,通过卸载算法与权重的分配实现最优计算节点的选取,实现整个直播系统的代价最小,从而平衡无人机计算时延与能量消耗;最后,与现有卸载模型相比,所提出的方案在任务执行过程中具有较强的移动性,能耗更低且时效性更高.仿真结果验证了所提出理论的有效性,具有现实意义.     

语音识别中声效模式的分析及检测

针对声效相关的语音识别鲁棒性问题,在分析了声效变化情况下声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜能方面特性的基础上,建立了基于GMM的声效检测器。同时,还研究了声效变化对语音识别精度的影响,并提出了基于多模型框架的语音识别算法。汉语孤立词语音识别实验显示,除正常模式的语音识别精度略有下降外,其它四种声效模式的识别精度均有大幅度的提高。实验结果表明语音信号的声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜等信息能够用于识别声效模式,而多模型框架是解决声效相关的语音识别鲁棒性问题的有效方法。     

基于辫群的指定验证者代理签名方案

针对辫群上左右子群的可交换特性、共轭查找问题及P次根的难解性问题,提出一个基于辫群的指定验证者代理签名方案.在指定验证阶段,该方案使用验证者的私钥,使得除了指定的验证者之外,其他人都无法验证签名的合法性.实验结果表明,该方案安全有效,可以满足指定验证者代理签名的需求.     

基于双线性映射的TPM密钥授权数据派生方案*

针对TCG规范中复杂的密钥授权数据管理问题,提出了一种新的基于派生机制的授权数据管理方案。该方案将TCG中层次化的密钥树进行虚拟的密钥链划分,为每一个外部实体随机产生唯一的授权参数,并基于双线性映射和RSA机制构造授权值的派生算法。分析表明,该方案具备授权数据的派生、抗合谋攻击能力,并进一步降低了计算和存储开销。     

一种高效的联邦学习隐私保护方案

联邦学习允许客户端在只共享梯度的情况下联合训练模型,而不是直接将训练数据提供给服务器。尽管联邦学习避免将数据直接暴露给第三方,对于数据起着一定保护作用,但研究表明,联邦学习场景下传输的梯度依然会导致隐私信息泄露。然而在训练过程中采用加密方案带来的计算和通信开销又会影响训练效率,并且难以适用于资源受限的环境。针对当前联邦学习中隐私保护方案存在的安全与效率等问题,结合同态加密和压缩技术,提出一种安全高效的联邦学习隐私保护方案。通过优化同态加密算法,确保方案安全性的基础上,减少运算次数,提高运算效率;同时设计一种梯度过滤压缩算法,过滤掉与全局模型收敛趋势不相关的本地更新,并采用计算可忽略的压缩操作符量化更新参数,以在保证模型准确率的基础上提高通信效率。安全性分析表明,方案满足不可区分性,数据隐私性和模型安全性等安全特性。实验结果显示,方案不仅有较高模型准确率,而且在通信开销与计算开销方面较现有方案也有明显优势。