差分能量分析攻击原理及其抵御措施的探讨

介绍了建立在执行密码运算的芯片的能量消耗基础上的攻击方式,这些攻击方式中差分能量分析攻击是最难被避免的。介绍了差分能量分析的原理以及防御这种类型攻击的主要思想。     

基于反编译的Android 平台恶意代码静态分析

Android平台占有很大的市场份额,但由于Android系统的开放性,使得针对Android平台的恶意代码呈现出爆炸式的增长．因此对这些恶意代码的分析和检测显得十分必要．在传统计算机恶意代码的检测方法中,反编译和静态分析技术占有十分重要的地位,因此根据Android平台和智能手机的特点,重点研究基于反编译的Android平台恶意代码静态分析方法,并进行相关实验获取了初步的检测结果．     

Android手机的轻量级访问控制*

Android手机与计算机建立连接之后,计算机能以root身份登录Android手机,会给手机的应用程序和用户数据造成安全隐患。以Android手机为平台,提出了一种适用于Android手机的访问控制方法,该方法在Android手机的内核中增加访问控制模块,并根据手机用户定制的访问控制策略来控制计算机对Android手机的文件访问。仿真实验表明,该方法以较小的性能代价实现了Android手机的文件访问控制,能有效地保护手机用户的应用程序和数据安全。     

基于静态检测工具的源代码安全缺陷检测研究*

针对已有的使用单个静态检测工具进行源代码安全缺陷检测存在的漏报率和误报率很高的问题,提出了一种基于多种静态检测工具的检测方法。该方法通过对多种工具的检测结果进行统计分析,有效地降低了漏报率和误报率。设计和实现了一个可扩展的源代码静态分析工具平台,并通过实验表明,相对于单个工具的检测结果而言,该平台明显降低了漏报率和误报率。     

一种基于亲缘性的恶意代码分析方法简

随着网络及应用技术的不断发展,恶意代码的问题日益突出。目前大多数反病毒措施都是基于传统的基于特征码的扫描技术,使用“扫描引擎＋病毒库”的结构方式虽然对已知病毒的检测相对准确,但对新出现的恶意代码无法准确、及时地做出检测。本文提出了一种基于亲缘性恶意代码分析方法,使用系统函数集合、行为特征、相似代码特征这三个方面来表征一类恶意代码的特征,以达到缩小特征库规模,快速检测未知恶意代码的目的,特别是变种恶意代码。实验结果表明本文所提出的方法可以取得良好的检测结果。     

一种新的基于RGB图像的多区域信息隐藏技术

提出了一种新的基于图像的信息隐藏技术,可以在图像的每个位平面都实现信息的嵌入。该技术基于如下假定：即图像中的颜色分量值在某个较小的区域内变动时,人眼几乎察觉不到该图像的失真。由此,通过给各个位平面设定一个可变化区域,在这些区域中颜色分量值的轻微变化便可引起某个位平面在0与1之间发生转换,这样便可在这些区域中实现信息的藏匿。另外还从安全性及隐藏信息量方面对其进行了分析,并通过实验显示了在图像中嵌入信息后的的效果。     

基于TWPos内核完整性保护

内核rookits攻击对内核的完整性构成致命威胁,因此对内核rootkits防护是内核完整性保护的重点。当前研究主要侧重于内核rootkits探测和防护,不足之处在于:1) rootkits防护存在单一保护模式;2) 内核rootkits探测只能做探测使用,即便发现内核已经受到攻击,也无能为力。鉴于这种情况,该文设计了一种内核完整性保护方法,采用安全认证保护和探测恢复两种方式(TWPos)保护操作系统,同时具备探测和防护能力,即便内核受到攻击也能进行恢复。实验表明,TWPos系统既能全面有效的防护,而且又不牺牲系统性能,并且兼容多种OS系统。     

一种新的基于RGB图像的多区域信息隐藏技术*

提出了一种新的基于图像的信息隐藏技术,可以在图像的每个位平面都实现信息的嵌入。该技术基于如下假定：即图像中的颜色分量值在某个较小的区域内变动时,人眼几乎察觉不到该图像的失真。由此,通过给各个位平面设定一个可变化区域,在这些区域中颜色分量值的轻微变化便可引起某个位平面在0与1之间发生转换,这样便可在这些区域中实现信息的藏匿。另外还从安全性及隐藏信息量方面对其进行了分析,并通过实验显示了在图像中嵌入信息后的的效果。     

基于LVDS的AOSHSLC接口和测试系统研究

高级在轨系统（AOS）是空一空和空一地的测控与通信数据及其他有效载荷数据进行数据处理和数据管理的系统。提出在AOS系统中,采用位于空间数据链路层中,工作于虚拟信道链路控制（VCLC）子层的高速链路控制器（HSLC）,将高速和低速有效载荷分开以降低合路器和分路器的压力。提出了高速链路控制器的硬件接口和地面测试系统的设计方案,绘出了实现和测试结果。     

基于梯度算法的支持向量机参数优化方法

首先介绍最近出现的参数优化方法,概括了高效率的参数优化算法应具备的若干特点 .然后提出了一种新的支持向量机参数优化方法.该方法先在局域内用混沌优化搜索局域最优点,再将此最优点作为梯度方向,通过改变局域范围跳出局部寻优区域. 该方法降低了对性能函数连续且可微的要求,收敛速度快,最终优化解与支持向量机的参数初始值无关.最后,通过仿真实验表明了该方法具有更高的分类和回归准确率.