标准模型下的代理多重签名的安全性

目的 研究标准模型下代理多重签名的安全性问题.方法 基于Waters签名,拓展了代理签名模型,并利用双线性对提出了标准模型下的代理多重签名模型.结果 根据攻击者可以获得有助于进行攻击资源的多少,把其分为两种类型并给出了相应的形式化定义.随后给出了标准模型下的代理多重签名算法,对标准模型下的代理多重签名的安全性进行了分析和数学证明.结论 在计算性Diffie-Hellman问题困难的假设前提条件下,标准模型下的代理多重签名是安全的.     

基于LMI的不确定性系统的鲁棒滤波方法

研究了基于线性矩阵不等式 (LMI)的鲁棒滤波方法 ,提出了如何将不确定性系统的滤波器设计问题转化为求解LMI问题。并以飞行试验数据滤波处理为例 ,研究了LMI滤波技术的应用 ,设计出了基于LMI的鲁棒滤波器。仿真结果表明 ,所提出的方法是可行而有效的。     

基于时间的RBAC转授权模型

目的扩充基于角色的访问控制模型(RBAC),使RBAC具有感知时间的能力。方法提出了一种基于时间的角色访问控制模型(TRBAC)。结果在该模型中,对原有的授权约束进行了时间域上的扩充,同时对该模型的授权和授权撤销规则进行系统的论述。该模型能够使系统更加安全有效,降低大规模网络应用的复杂性和安全管理的费用。结论TRBAC模型极大地减少的管理员权限管理的难度,为网络安全防护产生更大的经济和技术效益。     

基于粒子群算法的指数平滑系数优化方法

主要研究指数平滑法中平滑系数的优化方法,使用改进的粒子群算法,并采用预测误差平方和(SSE)作为精度评价指标求解平滑系数,使求解值逼进平滑系数的最优解。通过在实际数据集上的与其他平滑系数优化方法的对比分析,文中所提出的基于改进粒子群的指数平滑系数优化算法,能更加准确地求解出平滑系数,并且提高了算法能力,解决了其他算法在多极值的情况下不一定能求出最好平滑系数的问题。     

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition, FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。     

一种无线传感器网络入侵检测系统模型

为了提高无线传感器网络的安全性,针对该网络能量有限的特点,设计了一个入侵检测系统模型,模型采用了多节点联合协作的思路,入侵检测节点采用一种异常检测算法,节点之间采用能量最大节点选择的算法。仿真实验表明,系统能较好的解决无线传感器网络入侵检测的能量消耗问题。