具有前向安全性的代理签名方案

该文提出了一种前向安全的代理签名方案,该方案基于零知识证明协议,在离散对数和二次剩余问题困难性的假设和随机oracle模型下系统是安全的.并且该系统使得原始签名者和代理签名者的秘密钥都具有前向安全性.该方案弥补了代理签名体制在密钥安全性上的不足,秘密钥的前向安全性有效控制了密钥安全风险.     

基于PKI的高校安全教务管理研究

随着Internet技术的快速发展，基于B／S结构的网上教务管理系统为学院教务工作的办公自动化注入了新的活力．但在使用过程中非法监听、非法修改、事后否认等行为逐渐成为威胁系统安全亟待解决的问题．本文就如何将DES及RSA加密算法、公钥基础设施（PKI）及数字签名技术应用于网上教务管理系统以实现安全教务管理进行研究．通过实践证明利用加密、数字签名等技术构建的网上教务管理系统，可以实现安全的网上数据提交、存储、传输及使用，有效保证了信息的保密性，具有一定的使用价值．     

一个可控制的代理签名方案

在代理签名方案中，代理签名人可以代表原始签名人生成签名，在已知的各种代理签名方案中，代理签名人的签名次数为一次性的．在有些情形，需要一次委托，多次签名，而已知的代理签名方案不能满足这个需要，作者给出了一个新的代理签名方案，这个方案能够控制代理签名人的签名内容和次数。     

基于代理签名的多银行电子现金系统

为了实现安全的电子支付，基于代理签名方案和Brands电子现金系统，设计了一种新的多银行电子现金系统．通过分析表明，由于引入了代理签名方案，新方案可以方便地取消发币银行的发币能力，克服了现有的基于群签名的多银行电子现金系统的群成员撤销困难、群成员合伙攻击等问题，是一个安全的电子现金系统．     

代理密钥传送分析

结合身份认证,给出了两个可以在公开信道上传送代理密钥的方案.在所给的方案中,原始签名人Alice能够确认接收到代理密钥的就是其拟定的代理签名人Bob.     

Hwang-多重代理多重签名方案的改进

多重代理多重签名就是由多个人组成的原始签名者组授权由多个人组成的代理签名者组对消息进行签名. 通过对Hwang-多重代理多重签名方案的研究,发现了它的弱点,即可伪造对任意消息的签名. 对此提出了改进方案,并详细分析了其安全性. 改进后方案可抵抗现在已知的攻击,更加完善.     

论签名笔迹伪装性实验样本的应对措施

目的一是如何从技术层面解决当前司法鉴定,特别是民事司法鉴定实践中当事人故意伪装书写实验样本造成的鉴定困境;二是如何将鉴定技术无法克服的难题及其证明的伪装性书写事实,在法律层面进行有意义的证据转换。方法首先根据鉴定实践,分析书写人伪装书写实验样本的主要手法;其次,基于经验探讨识别签名笔迹伪装性实验样本的系列方法;最后,寻找合法的技术性策略,提取具有较高比对价值的补充样本。结果笔迹鉴定实践证明,受主、客观条件影响,理论上的样本补充策略功能有限,在只有伪装性实验样本(也包括平时样本比对条件差)的案件中,鉴定人几乎只能作退案处理,或者作出检材字迹与样本字迹没有比对条件的鉴定意见。结论伪装性签名实验样本在同一认定中的比对价值固然下降,但却可以作为证明书写人存在伪装书写的重要证据。在一定条件下,委托人(如法院)可以根据书写人伪装书写的客观事实,对书写人作出可反驳的不利推论与评断。     

签名与作品——从香港艺术展引发的“抄袭与原创”争论说起

本文以香港城市文化的艺术讨论为借鉴,探讨景德镇陶瓷作品与签名的文化现象。以"拿来主义"的精神,特别是后现代"拼贴"技术的影响,将为工艺美术之瓷艺更添生机。     

对应点集移动相对性建模于脱机签名鉴定研究

提出并论证了欧氏空间中签名的对应点集具有移动相对性,基于该原理构建了一种新的脱机签名鉴定模型,并研究了签名间对应点集获取的方法。在鉴定方案中,待鉴定的脱机签名图像和参考样本的签名图像可以看作欧氏空间内两个不同坐标系中的图像,两者间能够建立相对应的点集合,而欧氏空间平面图像其对应点集具有确定的约束关系,利用该约束关系建立模型可以反映出对应点集移动相对性的大小,因此可以利用该值的差异进行签名真伪鉴定。该方法对于真签名的数量要求较低,并且不需要伪签名来进行训练,适用于脱机签名鉴定中存在的极少样本集情况。实验采用中、英文两种签名数据库验证了该方法的有效性。     

基于EMD和SVD的在线手写签名特征提取方法

为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.