集合交集元素和的保密计算

安全多方计算作为密码学的重要分支,长期以来主要致力于解决两方或多方参与者隐私数据的联合计算.集合交集元素和的隐私计算作为安全多方计算中的科学计算问题,在保密计算广告转化率中具有重要作用.我们利用保密替换和加密选择求集合的交集,结合Lifted ElGamal加密算法,研究了不同限制下（数据范围较小和数据范围较大）集合交集元素和多方保密计算.本文方案解决两方计算时,Bob只需从Alice发送的数据中选择数据,避免了复杂的模指数运算,且双方不需多次交互,降低了计算成本和通信次数.多方参与计算时,根据加密选择和保密替换的性质,得到集合交集的密文,然后在密文上计算得到集合交集元素的和.通过理论分析和实验证明,本文协议是高效的.最后利用模拟范例证明本文协议是安全的.     

基于SSM+Spring Security的多角色登录功能后台实现

本文通过Web教学系统的多角色多用户登录功能的具体实现,来重新认识它非同一般的特性。Spring Security作为Spring家族中的安全管理框架,其中集成了多种web防御方案,并且封装了大量的代码。集成Spring Security来开发多角色的登录功能,既方便了开发者编码工作,又为使用者提供了安全服务的支持。     

培育学习精神促进社会发展

培育我们的学习精神,创建学习型社会、强化终身学习理念、发展学习型企业,有利于营造"人人学习,时时学习,处处学习,事事学习"的浓厚氛围,促进社会的进步和发展.     

高速重载齿轮传动的多目标优化设计

讨论了重载齿轮设计中的各种影响因素；分析了斜齿轮和人字齿轮的优缺点，在此基础上将重载齿轮确定为弧齿线圆柱齿轮，并对其建立了以重合度最大、体积和相对滑动率最小为目标的多目标优化数学模型；给出了重载齿轮传动优化设计约束条件，运用多目标优化的乘除法获得了最优解。采用MATLAB软件实现了实例的优化设计目的，提高了机械设计效率和精度。     

隔膜对锂离子电池安全性的影响

本研究通过采用SEM、DSC等表征方法,对隔膜的物理特征进行了分析。同时,通过对电池的安全性进行测试,研究了隔膜材质、厚度、涂层对于电池安全性的影响。结果表明:采用PE隔膜电池的安全性能,优于采用PP隔膜的电池;通过在基膜表面涂覆陶瓷涂层,可以有效提升电池的安全性能。     

浅谈用10°P麦汁扩培酵母

啤酒酵母的扩大培养,要用较高浓度、营养搭配合理的麦汁,且浓度以不低于12°P为宜。但随着我国啤酒发展的趋势却越来越倾向于低度化,南方地区多以10°P、8°P为主,也有7．5°P,高浓度啤酒所占市场份额越来越少。为适应大生产需要,我们采用10°P麦汁做培养基,进行生产用酵母扩大培养,效果也比较好。     

高速重载齿轮传动的多目标优化设计

讨论了重载齿轮设计中的各种影响因素;分析了斜齿轮和人字齿轮的优缺点,在此基础上将重载齿轮确定为弧齿线圆柱齿轮,并对其建立了以重合度最大、体积和相对滑动率最小为目标的多目标优化数学模型;给出了重载齿轮传动优化设计约束条件,运用多目标优化的乘除法获得了最优解.采用MATLAB软件实现了实例的优化设计目的,提高了机械设计效率和精度.     

分布式数据集极差与极值和的保密计算

随着信息通信技术的不断突破与发展,信息获取变得非常便利.与此同时,隐私信息也更容易泄露.将智能领域与安全多方计算技术相结合,有望解决隐私保护问题.目前,安全多方计算已经解决了许多不同隐私保护问题,但还有更多的问题等待人们去解决.对于极差、极值和的安全多方计算问题目前研究的结果很少,极差、极值和作为统计学的常用工具在实际中有广泛的应用,研究极差、极值和的保密计算具有重要意义.提出新编码方法,用新编码方法解决了两种不同的安全多方计算问题,一是极差的保密计算问题,二是极值和的保密计算问题.新编码方法结合Lifted ElGamal门限密码系统,设计多方参与、每方拥有一个数据场景下分布式隐私数据集极差的保密计算协议;将新编码方法稍作改动解决相同场景下保密计算极值和的问题.以此为基础,对新编码方法进一步修改,结合Paillier密码系统设计了两方参与、每方拥有多个数据情况下分布式隐私数据集极差、极值和的保密计算协议.用模拟范例方法证明协议在半诚实模型下的安全性.最后,用模拟实验测试协议的复杂性.效率分析和实验结果表明所提协议简单高效,可广泛用于实际应用中,是解决其他很多安全多方计算问题的重要工具.     

油莎豆不溶性膳食纤维理化性质、结构特征和乳化特性研究

油莎豆是一种优质且有益健康的作物,含有丰富的营养物质。采用酶法提取油莎豆不溶性膳食纤维,以商业化大豆膳食纤维为对照,进行理化性质测定、结构特征和乳化性能研究。结果表明：与大豆膳食纤维相比,油莎豆不溶性膳食纤维具有更好的持水力[(14.45±0.19)g/g]、持油力[(8.21±0.06)g/g]和膨胀力[(14.23±0.12)mL/g]。油莎豆不溶性膳食纤维的体积平均粒径为(64.47±0.18)μm,是大豆膳食纤维体积平均粒径的56.65%。低场核磁结果显示,油莎豆不溶性膳食纤维具有更多的结合水,而大豆膳食纤维中则含有更多的自由水。热重分析表明,与大豆膳食纤维相比,油莎豆不溶性膳食纤维的质量损失较少,热稳定性更好。在乳化性能方面,随着油莎豆不溶性膳食纤维质量分数的增加,其乳液粒径显著性增大;在同等膳食纤维质量分数下,油莎豆不溶性膳食纤维制备的乳液粒径均显著低于大豆膳食纤维制备的乳液粒径,说明油莎豆不溶性膳食纤维制备的乳液稳定性优于大豆膳食纤维制备的乳液。在相同质量分数下,油莎豆不溶性膳食纤维的黏度低于其对应的大豆膳食纤维,但是质量分数4%的油莎豆不溶性膳食纤维制备的乳液的储能模量...