二方共享与(t,n)门限方案相结合的容侵CA方案

分析了现有容侵CA方案,提出了一种基于二方共享与（t,n）门限方案相结合的容侵CA方案,即先由CA应用服务器（CAA）、密钥服务器（SS）共享CA私钥,而后进一步将SS的共享密钥SK2利用门限密码的思想分成n份,并由n个密钥共享服务器（SSS）共享。在签名过程中既不需要由d2i（1≤i≤n）重构SK2,也不需要由d2i（1≤i≤n）与SK1重构SK。签名被分为CAA的初次签名与SS的二次签名,在形成正式签名前CAA要与SS相互认证,一旦发现对方签名异常,可即时向仲裁中心报警,从而提高了CA系统的安全性及容侵能力。     

基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题，该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端，可以增强图像的容灾性，为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性，该方案包括两种嵌入算法:算法1在图像分割的过程中，将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像，该算法支持在图像重构之后提取额外信息；算法2针对图像分割后的任一影子图像，利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入，该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试，当压缩率为50%时，(3, 4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel)，(3, 5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明，两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息，实现了方案的可分离性；与现有方案相比，所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低，具有较强的实用性。     

基于R-LWE的公钥加密方案

根据一个更紧凑的均匀性定理提出了一种改进的理想格上陷门生成方法;然后结合R-LWE加密算法和理想格上强不可伪造一次签名工具,在标准模型下设计了一个适应性选择密文攻击(CCA)安全的公钥加密方案。新方案可实现块加密,可支持公开的密文完整性验证,具有加解密速度快、密文扩展率低的优势,其安全性可以高效地归约为判定性R-LWE困难性假设。新方案是第一个完全基于理想格上困难问题构造的CCA安全公钥加密方案。     

一种无证书的移动Ad hoc网络密钥管理方案

结合无证书签密协议,提出一种分级移动Adhoc网络密钥管理方案。该方案不需要公钥证书,用户自己生成公钥,有效地降低了用户终端计算、存储能力的需求和系统密钥管理的通信开销;同时密钥生成中心为用户生成部分私钥,解决了基于身份密码体制中的密钥托管问题;分级的结构将网上节点分成一些相对独立的自治域,既提高了安全服务的可用性和可扩充性,也便于对某些紧急情况快速做出反应。     

基于图像相邻像素相关性的LSB匹配隐写分析

LSB匹配隐写是图像隐写分析中的重点研究问题。根据图像相邻像素的相关性, 提出了一种新的隐写分析算法。通过图像复原算法计算出复原图像, 利用高阶Markov链模型分别对待检测图像和复原图像建模, 根据LSB匹配隐写对高阶Markov链模型经验矩阵的影响, 提取复原图像和待检测图像的统计特征组合成新的27维特征向量对支持向量机进行训练。实验表明提出的算法对LSB匹配隐写有较好的分析效果, 特别在嵌入率低的情况下, 算法具有较好的分析能力。     

一种基于多项式的无线传感器网络密钥管理方案*

提出一种基于多项式的无线传感器网络密钥管理方案。基站通过计算节点秘密信息构成的多项式来生成网络的全局密钥,节点通过全局密钥可以认证网络中的合法节点。节点用全局密钥经过Diffie-Hellman密钥交换来生成与邻居节点之间唯一的会话密钥。该方案能够动态更新密钥,从而解决了由于节点被捕获所导致的信息泄露、密钥连通性下降和密钥更新通信开销大等问题。性能分析表明,该方案与现有的密钥预分配方案相比,具有更低的存储开销、通信开销、良好的扩展性和连通性。     

基于身份和门限秘密共享的密钥管理方案

提出一种适用于无线Mesh网络的基于身份和门限秘密共享的密钥管理方案。该方案采用门限秘密共享技术实现系统私钥的分布式生成和传输,无需公钥证书的参与,只需在离线可信任机构处进行注册,将用户身份标识作为公钥,从而降低用户终端的存储和计算代价,并且可实现系统和用户私钥的周期性更新。分析结果表明,该方案安全性高、实用性强。     

基于显著性检测的图像隐写分析方法

针对图像隐写分析难度大、现有的检测模型难以对图像隐写区域进行针对性检测的问题,提出了一种基于显著性检测的图像隐写分析方法。该方法利用显著性检测技术引导隐写分析模型更加关注图像隐写区域的特征。首先,显著性检测模块生成图像的显著性区域;其次,区域筛选模块筛选出与隐写区域重合度较高的显著性图,利用图像融合技术与原始图像进行融合;最后,用相应的显著性融合图替换检测错误的图像,提高训练集质量,从而提升模型的训练效果和检测能力。实验使用BOSSbase1.01数据集,分别用空域和JPEG域的自适应隐写算法对数据集嵌入后进行隐写分析,结果表明,该方法能够有效提升现有基于深度学习的隐写分析模型的检测准确率,最多可提升3个百分点。为了进一步验证该方法的泛化性和提高其实用价值,在IStego100K数据集上进行了模型失配测试,测试结果也表明该方法具有一定的泛化能力。     

固定密文长度的基于身份的单向多跳代理重加密方案

针对基于身份的单向多跳代理重加密方案中密文长度随跳数增加而增大导致效率降低的问题,基于一种新的代理重加密思想,通过改变重加密密钥的生成方,由发送者生成重加密密钥,设计了一种基于身份的单向多跳代理重加密方案,该方案中第一层密文与第二层密文形式相同,重加密后密文长度没有增加。效率分析表明,该方案减少了运算量较大的指数运算、数乘运算和双线性对运算的数量。在随机预言机模型下,基于判定性双线性Diffie-Hellman（DBDH）假设,证明了方案是选择密文攻击安全的。