摘要：针对2014年美密会上提出的PRIDE轻量级密码的实现安全,提出了面向唯密文攻击假设的新型不可能统计故障分析方法,设计了卡方拟合优度-汉明重量区分器、卡方拟合优度-极大似然估计区分器等新型区分器。所提方法基于随机半字节故障模型,结合统计分布状态和不可能关系分析,围绕导入故障前后中间状态的变化,最少仅需432个故障即可恢复出PRIDE算法的128 bit原始密钥,且成功率达99%及以上。实验分析表明,所提方法不仅能减少故障数和耗时,而且进一步提升了准确率。该结果对轻量级密码的实现安全性提供了重要参考。

摘要：在物联网环境中,为了确保通信数据的机密性和完整性,数据加密密钥的安全性尤为重要。密钥一般采用中心化的存储机制,当中心实体不可信时会造成密钥泄露的风险,因此在分发过程中需要保证密钥的完整性,但普通的签名方案往往较为复杂。针对密钥分发中心化及密钥分发算法复杂等问题,提出了一种基于一次哈希签名和联盟链的密钥分发协议。首先,利用轻量级的一次哈希签名进行用户注册和认证,同时,为了有效检测和防御使用一次哈希签名过程中可能出现的中间人攻击,协议中使用了Hyperledger Fabric联盟链存储签名凭证,用户可以从联盟链上获取签名凭证以供认证;然后,基于Hyperledger Fabric链和ElGamal密码体制设计了一个对称密钥分发方案;最后,从理论分析和Scyther形式化协议分析工具两个方面分析了密钥分发协议的安全性,结果表明该协议在保证密钥分发安全性的情况下,提高了密钥分发的效率。

摘要：网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,摒弃了“手工”寻找特征的传统方式,通过采用深度神经网络获取编码参数的相关性,分别设计了基于局部相关性的检测模型、基于全局相关性的检测模型以及基于特征融合的检测模型;最后,以上述3种模型为基础,结合基于线性回归的多模型融合思想,给出了7种检测模式,即3种单一模型检测模式和4种多模型融合检测模式.通过大量的语音样本,对方案进行了性能评估,并与相关工作进行了实验对比分析.实验结果表明,方案中提出的各种检测模式均是可行和有效的,其中三模型融合检测模式整体性能最优.此外,本文工作填补了基于小数基音延迟隐写检测的空白,且较之已有方案对于各类基音延迟隐写方法在任意的嵌入率和样本长度下均具有更好的检测性能和更低的时间开销,从而实现了更为实时高效的检测.

摘要：随着云计算的普及,外包计算作为一种重要的云服务形式,日益引起学术界与工业界的广泛关注。模指数操作作为一种耗时的基本密码运算广泛地应用于RSA、数字签名算法(DSA)等,其外包方案的设计得到了广泛关注和研究。当前基于单个云服务器的外包方案,大多需要在本地端执行一个小指数的模指数操作,一般地,该指数的大小决定了方案的效率,其机密性决定着方案的安全性。对Zhou等提出的一个单服务器模指数外包方案ExpSOS进行了唯密文安全性分析。通过将算法中底数与指数的机密性转换为求解模多项式的小整数解的问题,使用Coppersmith的格构造技术对ExpSOS方案潜在的弱密钥进行了全面分析,并分别估计了安全应用场景下方案适用的底数大小和方案中安全参数选取的规模,为该方案在实际应用中的安全部署提出了具体建议。最后,给出了数字签名标准推荐参数下的ExpSOS方案弱密钥攻击实例,证明了理论攻击的有效性。

摘要：Bash是Linux默认的shell命令语言.它在Linux系统的开发和维护中起到重要作用.对不熟悉Bash语言的开发人员来说,理解Bash代码的目的和功能具有一定的挑战性.针对Bash代码注释自动生成问题提出了一种基于双重信息检索的方法 ExplainBash.该方法基于语义相似度和词法相似度进行双重检索,从而生成高质量代码注释.其中,语义相似度基于CodeBERT和BERT-whitening操作训练出代码语义表示,并基于欧式距离来实现;词法相似度基于代码词元构成的集合,并基于编辑距离来实现.以NL2Bash研究中共享的语料库为基础,进一步合并NLC2CMD竞赛共享的数据以构造高质量语料库.随后,选择了来自代码注释自动生成领域的9种基准方法,这些基准方法覆盖了基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.实证研究和人本研究的结果验证了ExplainBash方法的有效性.然后设计了消融实验,对ExplainBash方法内设定(例如检索策略、BERT-whitening操作等)的合理性进行了分析.最后,基于所提方法开发出一个浏览器插件,以方便用户对Bash代码的理解.

摘要：医疗信息的访问互通有助于医生掌握转诊患者的病情,及时准确地为患者提供医疗服务。然而医疗数据涉及到患者的隐私,存在数据泄露的风险,一旦泄露不仅会损害医疗机构的声誉,还会影响患者的个人生活,并且医疗信息大多由医疗机构管理,患者对自己医疗数据的使用情况并不知情。访问控制是医疗信息共享中重要的安全机制,其中,基于属性的加密机制可以实现细粒度的访问控制,但是仍存在属性授权集中、解密开销大和追溯难的问题。区块链技术在实现分布式医疗机构节点间信任建立和数据共享方面有很多优势。因此,针对上述问题,本文从医疗数据共享场景下患者敏感信息保护的需求出发,结合区块链技术对医疗信息的访问控制机制进行研究,提出了一个基于区块链的医疗信息属性加密访问控制方案,建立了多授权机构的访问控制模型,避免了单一授权带来的信任问题;设计了代理解密算法,降低了终端的解密开销,提高了解密效率;支持访问者的属性撤销,实现了患者对医疗数据的灵活控制;同时,利用区块链自身优势实现了对属性授权机构的追溯问责。安全性分析与性能分析表明,所提方案在随机预言机模型下是静态安全的,且具有更低的计算开销和存储开销。

摘要：比特币是中本聪(Nakamoto)于2008年提出的数字货币,它具有去中心化、跨国界和发行总量固定等特性,现在已经成为使用最广泛的数字货币之一.然而,比特币设计初期的一些人为限制,导致现有网络处理交易的速率十分有限,最近交易处理能力已经接近上限,交易确认时间显著增加.这不仅严重影响比特币的使用体验,进而限制使用范围,而且对比特币的设计提出更高的要求.针对比特币所面临的交易处理性能挑战,以提升区块链容量为目标对比特币展开深入研究.首先,分析比特币当前网络状态,根据比特币交易数据,统计交易延迟情况;其次,针对链上扩容方案,分析可行性,研究扩容效果;再次,针对链下扩容方案,分析作用原理,研究扩容效果;最后,分析链上/链下扩容方案优缺点,提出适应社区的可行的比特币扩容路线方案.最新比特币扩容的进展进一步证明了我们结论的正确性.

摘要：加密域水印技术适用于云环境下的隐私保护(加密)和数据安全认证(加水印).通过结合保序加密、离散余弦变换、密码哈希和数字水印技术,提出了加密域数据库认证水印算法.首先对数据进行保序加密,以达到对敏感数据内容的隐私保护;对加密后的数据进行分组和离散余弦变换处理,然后将交流系数的哈希(Hashing)值作为认证信息嵌入到直流系数中来认证数据的完整性;可通过比对交流系数的哈希值和从直流系数中提取的水印信息,来判断加密数据是否受到篡改.水印嵌入设计很好地结合了保序加密的特性,使得对加密数据的水印嵌入不会影响到明文数据的正确恢复,利用密钥对加水印的加密数据库直接解密可得到原数据库.实验结果表明:所提出的算法不仅能够用于保护数据库中的内容隐私,而且能检测出不同程度的篡改和有效认证数据库数据的完整性.

摘要：在传统的电子病历管理系统中,患者的病历通常存储在医疗部门的中心化数据库或者文件库中,由医疗部门进行统一管理.对患者而言数据存储和管理并不完全透明,患者的隐私数据存在被泄露、甚至被篡改的风险.为解决这个问题,本文利用区块链和相关密码技术,设计了群体智能网络下基于区块链的医疗服务系统方案,通过在区块链上发布和承接群智任务,实现了医生和患者之间的灵活互选,通过使用秘密共享技术对患者的隐私数据进行份额分割和份额恢复,在保证用户隐私安全的前提下,解决了医疗机构电子病历信息共享的问题,极大地提高了医疗系统中电子健康病历的安全性.

摘要：异常帐号检测是在线社交网络安全研究的关键问题之一.攻击者通过异常帐号传播广告、钓鱼等恶意消息以及恶意关注、点赞等行为严重威胁正常用户的信息安全和社交网络的信用体系,为此有大量的研究工作来检测社交网络中异常帐号.文中回顾了近年来在线社交网络中异常帐号检测的主要成果,阐述了异常帐号在不同发展阶段的表现形式以及检测异常帐号所面临的主要挑战,重点从基于行为特征、基于内容、基于图(Graph)、无监督学习四个方面总结了异常帐号检测方案,介绍了在实验过程中数据获取、数据标识以及结果验证的主要方法,并对未来异常帐号检测的研究趋势进行了展望.