摘要：文献[5,6]利用基于椭圆曲线的信任授权机制设计了适用于无线移动设备的高效认证体制。从匿名性和会话密钥更新的角度分析该方案的缺陷。在不增加本地注册中心HLR、漫游地注册中心VLR和移动终端MS额外负担的前提下,提出了改进方案,加强方案的匿名性和密钥更新能力:一方面VLR无法获悉MS的身份信息;另一方面,MS和VLR可以更新它们的会话密钥,即使在HLR离线的情况下。提出的改进方案保持了原方案的高效性和其它优点。

摘要：提出了通过增加PKI安全代理机制,解决用户端的证书管理问题,增强通信过程信息的保密性,并结合具体的网上银行系统,阐述 了安全代理的工作原理和主要功能,并对其设计中的关键技术进行了探讨。

摘要：高效通常是基于PayWord改进的微支付方案的必备属性,而单Hash链对多商家支付是常见的实现方式。通过分析,揭示了相关方案的安全隐患,并提出一个称为ACO的全新的方案。针对所分析的方案提出的Hash碰撞问题,ACO能够以可证明的方式予以消除。剖析了ACO支付协议的设计意图,并通过详细对比实现代价和系统效率,显示了ACO的实用性。

摘要：为了解决现阶段网络暴露出数据传输过程中存在弊病而引发的数据传输安全问题,设计了应用OpenFlow协议构建云计算环境下的校园网络虚拟化实验室平台,并运用该实验平台进行数据信息的传输安全性研究。并且运用该实验平台对OpenFlow创新网络进行数据传输实验测试,数据传输安全可控。通过对OpenFlow网络工作情况的实验测试,探索OpenFlow的工作原理,验证了该创新网络可以实现远程控制网络转发,提高云计算架构下网络数据信息传输的安全性。

摘要：深度学习就是机器学习研究的过程,主要通过模拟人脑分析学习的过程对数据进行分析。目前,深度学习技术已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域获得了较大发展,并且随着该技术的不断发展,为网络流量分类和异常检测带来了新的发展方向。移动智能手机与大家的生活息息相关,但是其存在的安全问题也日益凸显。针对传统机器学习算法对于流量分类需要人工提取特征、计算量大的问题,提出了基于卷积神经网络模型的应用程序流量分类算法。首先,将网络流量数据集进行数据预处理,去除无关数据字段,并使数据满足卷积神经网络的输入特性。其次,设计了一种新的卷积神经网络模型,从网络结构、超参数空间以及参数优化方面入手,构造了最优分类模型。该模型通过卷积层自主学习数据特征,解决了传统基于机器学习的流量分类算法中的特征选择问题。最后,通过CICAndmal2017网络公开数据集进行模型测试,相比于传统的机器学习流量分类模型,设计的卷积神经网络模型的查准率和查全率分别提高了2.93%和11.87%,同时在类精度、召回率以及F1分数方面都有较好的提升。

摘要：设计并实现了一种适用于协同设计环境的分布式存储系统。本存储系统使用基于"拷贝——修改——合并"的应用模式来解决协同设计中并发写入的冲突问题,使得协同设计软件可以使用本地的数据,各设计人员的设计工作可以并行进行,提高了工作效率。系统包括唯一的元数据服务器(管理虚拟命名空间)和若干数据服务器,为使用特定客户端库的客户机(执行协同设计)提供服务,具备良好的可扩展性。存储系统还设计了一种特殊的文件格式,将一个设计文件数据的多个版本以追加的方式保存在同一个文件内,从而在提供多版本机制的同时,支持增量式数据同步,进一步提高了系统的性能。另外,系统的分布式锁机制可以支持崩溃恢复。

摘要：针对垃圾邮件的泛滥的问题,分析垃圾邮件的类别及特征,提出建立基于发送许可的邮件验证系统。系统可以从源头识别邮件身份,检查发送的内容,变目前的对垃圾邮件被动防御为主动控制,进而达到疏导商业广告邮件的目的。该系统基于现有SMTP协议,部分功能使用插件技术实现,可以方便地与现有邮件系统整合。

摘要：针对OFDM系统中FFT处理器的设计要求,选择并具体分析FFT基4-DIF算法流程,并利用现场可编程设计开发了高速FFT信号处理器。本设计采用Verilog HDL语言进行描述,并通过了仿真和验证。

摘要：针对数据流的聚类算法,近年来取得了有效的进展,出现了许多卓有成效的算法。随着信息采集技术的进步,需要处理的数据量越来越大,需要研究针对数据流的并行聚类算法。本文基于串行的数据流聚类算法D-Stream作出并行化改进,用通用的大数据处理框架Spark设计了一个基于分布式架构运行的动态数据聚类算法PDStream。实验结果表明,该算法具有更高的效率和良好的扩展性,能够实现分布式架构下的流数据动态聚类。

摘要：文章介绍了嵌入式实时操作系统VxWorks及其开发环境Tornardo,提出了无线接收器的人机界面设计与实现,具有应用价值。