【摘 要】
：
已有Elgamal远程双向认证方案缺乏密钥协商机制,用户无法自由更改密钥,且难以抵御多种攻击,不适合应用于安全性要求很强的智能卡认证场合。针对此问题,提出了一种改进Elgamal远程双向认证方案。改进方案为用户和服务器提供了安全性强的双向认证机制和密钥协商机制,用户可以自由更改密钥,具有前后向保密性,且可以抵御智能卡丢失攻击、重放攻击、密钥猜测攻击、内部攻击、伪造攻击和并行会话攻击。理论分析和仿真实验表明,改进方案具有良好的安全性和较低的计算复杂度。
论文部分内容阅读
已有Elgamal远程双向认证方案缺乏密钥协商机制,用户无法自由更改密钥,且难以抵御多种攻击,不适合应用于安全性要求很强的智能卡认证场合。针对此问题,提出了一种改进Elgamal远程双向认证方案。改进方案为用户和服务器提供了安全性强的双向认证机制和密钥协商机制,用户可以自由更改密钥,具有前后向保密性,且可以抵御智能卡丢失攻击、重放攻击、密钥猜测攻击、内部攻击、伪造攻击和并行会话攻击。理论分析和仿真实验表明,改进方案具有良好的安全性和较低的计算复杂度。
其他文献
专业文献具有文本复杂度高、分布领域广、新词多的特点,传统机器翻译难以获得精确的翻译结果。提出一种句子切分算法,即将长句切分为多个小句后翻译。算法使用概念层次网络(HNC)理论对特征语义块进行预处理,基于语义特征和逻辑概念定义切分小句,利用规则的翻译系统进行小句翻译,通过顺序调整和组合得到全句的翻译结果。实例验证结果表明:融合了切分算法的翻译系统BLEU值达到了0.1886,相较于未融合系统提升了30%,表明该翻译算法能有效提升对专业文献复杂句式的翻译效果。
负荷预测对合理安排发电计划,维持电网安全稳定运行具有重要意义。文中提出自下而上的区域负荷预测方法,逐线逐站展开预测工作。将深度搜索引入布谷鸟搜索算法,提高其优化精度,然后求解最小二乘支持向量机的参数,对某市某区域日有功负荷进行预测,各线、各站的预测结果与基于布谷鸟[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、粒子群[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、BP神经网络预测进行比较,表明该方法更加稳定、准确。最后,将文中提出方法与整体负荷预测相比较,实验结果表明,其预测结果具有可靠性,可为合理安
针对高校学生学业预警工作繁琐、复杂等问题,利用B/S思想体系架构,应用Spring MVC技术,结合Java语言以及MySQL数据库,使用Shiro安全控制权限,采用Redis缓存技术,实现了一种具有高效准确管理功能的学业预警系统,根据学生课程成绩自动生成学生预警信息,实现了学生预警信息的查看、统计以及下载等功能。测试结果表明,系统运行稳定,预警信息准确,管理功能齐全,操作简洁明了,其功能达到了预期需求,为学业预警的信息化管理提供借鉴。
针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的3*3、1*1的卷积核,该算法还具有Darknet-53特征提取网络、多尺度融合特征网等,通过评价函数对所应用的YOLO-V4目标检测网络的损失进行检测。试验表明,YOL
针对医学教育方案难以实现高效利用、学生需求分析能力差、信息化程度滞后等问题,设计一种改进型的医学教育数据分析方法,利用改进型深度学习算法的神经网络模型实现医学教育数据的计算和分析,利用分布式算法对神经网络算法进行优化,利用元启发式神经网络算法对医学教育数据进行寻优,通过模仿蜻蜓的群体行为,对医学教育数据求解全局和局部数据信息,大大提高数据计算效率。通过模拟试验得出,所提算法的正确率高,运算时间短。
为有效处理医疗数据在安全管理及共享服务时,存在的安全隐患和隐私泄露问题,文中提出了一种由多个独立云供应商组成的分布式数据云环境,实现了医疗大数据在不同合作组织间的安全、隐私共享的体系结构。该结构按数据访问需求将系统划分为公共域和私有域两部分。为了进一步加强私有域中数据安全,文中提出利用改进的全同态加密方法对个人医疗数据进行加解密处理。通过仿真分析,结果表明文中所提方法能够更安全、高效的对个人医疗数据进行安全管理。该方案为医疗数据安全管理及共享服务机制提供了一定思路和借鉴。
为提高数字图书馆资源聚合推荐服务质量,在研究了推荐系统中常用的二元模糊语言基础上,设计了一种数字图书馆资源聚合质量推荐模型。模型考虑了用户的模糊偏好,并将偏好建立在二元模糊语言模型中。同时,设计并实现了一种混合推荐策略,可在基于内容的推荐方法和协作推荐方法之间进行切换。通过仿真分析,结果表明文中所提方法由于考虑推荐时的质量,算法整体性能优于传统基于内容和协作的推荐方法。
为了满足对航空发动机振动信号的研究需要,文中设计并实现了基于AM3358和Virtex5的航空发动机振动信号模拟系统。该系统由主控制模块及信号生成模块两大部分组成,控制模块使用PC端上位机及触摸屏进行信号参数设置及启停控制;信号生成模块利用DDS技术进行信号模拟,实现了频谱范围较宽、幅值精度高的多分量振动信号以及转速信号的同步模拟输出。
为提高审计系统的智能化推理和预测能力。文中提出了基于BP审计网络的人工智能审计系统平台,在对人工智能开发方式和神经网络方法进行融合分析的基础上,开展了智能化审计模式分析和系统设计分析,并且以不同类型的两类企业为试验对象开展了实证研究。结果表明,BP人工神经网络主要应用于非线性分析,对于解决复杂审计问题具有非常好的适用性;该模型对餐饮类企业判别正常纳税企业32个,异常纳税18个,准确率为95%;对于服装类企业判断正常纳税企业25个,异常25个,准确率84%。文中的研究对智能设计工作提供了一定参考。
针对传统模型难以建立信道状态与复杂MIMO-OFDM系统性能间的映射关系,结合监督学习在处理非线性问题中的优势,提出基于K-最近邻算法的自适应编码模型。以V-BLAST为基础模型,以处理信噪比SVD_SNR作为信道特征,通过KNN对信道特征分类,从而建立信道特征与MCS切换间的映射关系。实验结果表明,在K=35,样本划分为7∶[KG-*2]3时,MCS切换分类准确率最高;同时在相同实验条件下,本文提出的KNN自适应调制编码能快速适应信道环境,且BER和系统吞吐量都要明显优于传统查找表算法,说明此方法可行。