摘要：随着云计算技术的不断发展,公有云环境中的加密算法已经成为当前研究的热点课题。其中,可以支持相等测试的基于身份的加密(IBEET)算法备受关注。该算法能够实现对两个不同用户加密后的密文进行对比,并判断这些密文对应的明文信息是否相等,以便进行信息比对、匹配和查询检索。然而,现有的支持相等测试的基于身份的加密算法都缺少细粒度的授权机制。为了保护用户隐私,文章提出一种支持授权相等测试的基于身份加密方案(IBE-SAET),可以实现对云服务器进行密文级或用户级的授权,用户可以选择对服务器进行两种粒度的授权。文中给出了相应的系统模型、正式算法定义及安全模型。另外,文章基于双线性映射上的Diffie-Hellman假设,设计了具体的加密算法和授权算法。最后,在随机预言模型下,证明了方案满足单向的抗选择ID和选择密文的攻击安全性。

摘要：密码学研究者们使用同态签名或同态MAC方案来保障网络编码环境中消息的完整性。然而,随着数据量的增加,同态签名方案的计算开销越来越大;同态MAC方法虽然能够有效地节省计算开销,但是存在标签污染和代间污染问题。为了更有效地保障网络编码中消息的完整性,提高系统的性能,文章提出一种结合同态MAC方案和同态签名方案的混合网络编码方案,利用同态MAC方案为传输的数据包生成一个标签集合,然后对标签集合进行签名。在方案设计中引入了消息的代标识符,中间节点可以依据消息的代标识符对来自同一代消息的数据包进行网络编码。中间节点通过对签名和标签的双重验证来及时发现并丢弃受污染的数据包。经过安全分析,该方案实现了同时抵抗数据污染、标签污染和代间污染三种污染攻击的功能。

摘要：移动通信设备中的基带固件运行于独立的计算环境,其漏洞既可危及设备安全,又无法通过设备主操作系统的安全机制进行防护,因此其安全性备受攻防研究者的关注。实验中发现,得到的基带固件由于函数重写、调试信息剥离等原因,现有对比工具难以准确识别其危险函数,进而无法进行后续的漏洞发掘工作。本文提出一种基于动态执行的函数安全性分析方法DEx。根据预处理过程得到的基带固件的函数信息和段内容,在交叉编译和虚拟机环境下对基带固件函数实现动态执行。基于运行过程中产生的语义特征,设计优先级排序以对函数的安全性进行分析,识别得到内存拷贝函数。基于DEx方法构造了dyndiff工具,与基于二进制代码相似性方法的主流工具BinDiff对比,dyndiff的危险函数识别率是BinDiff的5.5倍。最后,阐述了本文工作在后续漏洞挖掘工作中的应用。

摘要：Android手机、平板电脑等智能移动终端的快速普及,使得对Android系统安全性能的需求也在不断提高.当前比较普遍的做法是在终端上安装监控软件来检测病毒和恶意软件等,但这种方式并不能保证监控软件不被旁路、欺骗和篡改.针对这个问题,本文设计并实现了基于上下文的Android移动终端可信运行控制系统,通过对Android OS安全启动信任链的构建,保证了系统的安全,同时支持基于地理位置的Android应用程序的完整性远程验证.

摘要：针对嵌入式平台功耗低、资源少等特点,设计了适用于嵌入式平台的可信芯片及嵌入式软件栈,构建了嵌入式可信计算平台。为使嵌入式可信计算平台能够有效地为嵌入式应用提供可信功能支持,论文设计并实现了嵌入式可信计算平台测评系统,从应用服务角度出发,保证嵌入式应用调用的可信功能的正确性。该测评系统支持多个平台的并行测试,并能根据不同需求定制测试方案,支持测试报表分析测试结果,且引起的平台额外开销较小。

摘要：围绕新工科建设需求和离散数学的课程特点,研究基于教学数据和全过程反馈的混合式学习策略与实现方法。针对学生面临的学习困难问题,结合学习理论与教学数据进行教学设计,实现教学活动全过程评估和反馈强化。以学生发展为中心,引导学生通过课程讨论、习题设计、小组合作等方式深度参与课程,帮助学生主动学习。教学过程涵盖教材内外和学校内外的教学活动,重视与前驱课程以及后续课程的联系,帮助学生掌握计算机学科的整体逻辑。教学实践表明,基于教学大数据和全过程反馈强化等教学方法能够有效培养学生的计算思维,契合专业认证的成果导向与持续改进方向,为学生终身发展奠定基础。通过课程教学目标的达成度分析、CSP认证成绩变化、竞赛获奖等,验证了教学的有效性。

摘要：根据实际案例分析人工智能技术驱动的大语言模型工具对程序设计类课程教学带来的挑战,对该工具在学习过程中的各种不合规使用提出防范方法和措施,同时指出未来它带给程序设计类课程教学的机遇。

摘要：基于软件定义网络环境下故障诊断方法的研究现状,提出了一种在软件定义网络下故障诊断定位的方法。通过发送具有匹配识别标志字段的TCP测试数据分组,利用软件定义网络环境下控制器的可编程和流表可扩展匹配的特性,设计匹配流表和指令,匹配并按特定格式写入具备定位作用的转发信息到测试数据分组。监听分析模块根据返回数据分组中的历史转发信息,提取数据并据此诊断和定位网络故障。在模拟环境下,实验结果证明了该方法的有效性,具备一定的应用价值。