基于故障信息的SOSEMANUK猜测确定攻击

针对SOSEMANUK流密码已有攻击方法复杂度过高的不足,提出并讨论了一种基于故障信息的猜测确定攻击方法.首先利用代数方法构建密码在比特层面的等效代数方程组,然后向密码注入随机单字故障,在深入分析故障传播特征的基础上,将故障信息表示成代数方程组并猜测密码部分内部状态,使用CryptoMinisat解析器求解代数方程组恢复密码初始内部状态.实验结果表明:对密码首轮加密进行攻击,恢复密码全部初始内部状态所需的故障注入次数为20次,计算复杂度为O(296),对密码前两轮加密进行攻击,无须猜测密码内部状态,仅注入10个单字故障即可恢复密码全部初始内部状态.与已有结果相比,新方法攻击复杂度显著降低.     

基于BP神经网络的有价证券序列号识别

有价证券快速鉴伪一直是金融领域重点研究课题,该文针对有价证券序列号识别速度慢、效率低的问题,提出了一种基于BP神经网络的有价证券序列号模式识别算法。算法首先通过中值滤波降噪、二值化等方法将光学传感设备获得的有价证券原始图像进行预处理,然后采用基于网格的八方向梯度特征对序列号进行特征提取,最后通过训练后的BP神经网络对有价证券序列号图像进行识别,得到有价证券序列号。仿真结果对比表明了该方法的有效性。     

人民币纸币序列号、面额号定位与分割

随着经济的发展和繁荣,纸币的流通量越来越大,银行或其它金融机构常需要对序列号的信息进行采集用于分类和防伪。本文在研究纸币图像的Sobel和Canny边缘检测结果和纸币本身的特点以后,提出基于边缘检测和投影法的三步序列号分割方法,即序列号所在左侧区域的定位、序列号与面额号所在区域的准确定位、序列号与面额号的辨别与分割三个步骤。本文还对纸币的面向和倒置与否进行识别,使得算法可以应用于更为复杂的情况。     

利用计算机指纹实现软件加密原理与方法

为了实现软件加密,首先描述了利用计算机指纹信息（硬盘序列号和网卡物理地址）进行软件加密的原理;其次论述了VB、VC＋＋和Power Builder三种编程语言实现获取硬盘序列号和网卡物理地址的原理与方法,并给出了获取计算机指纹信息的VC＋＋源程序.最后综合利用硬盘序列号和网卡物理地址作为明文,设计了一种新的软件加密的算法,并概述了软件保护过程.实际应用证明该加密方法安全可靠.     

Loiss流密码体制的安全分析

Loiss^[1]是一个面向字节的流密码，它使用一个128比特的初始向量和一个128比特的初始密钥作为输入，而它的输出则是一个字节的密钥流．Loiss算法一共由三部分组成：线性反馈移位寄存器（LFSR），非线性函数F和BOMM．我们的分析思想是在算法未经初始化的情况下，先猜测算法中的一部分单元，再根据猜测的单元和算法的输出来推导出密钥生成所用的其他内部单元．经过4轮的分析，我们可以计算出在此情况下的搜索复杂度，这与其穷尽搜索复杂度比起来在很大程度上得到了改善．为了使算法能够更安全，设计者为算法添加了64轮的初始化，初始化过程并不输出密钥流．经过了初始化，以上的攻击分析对算法就不适用，从而达到了算法所需求的安全性．     

一种新的SCTP对ST检测机制

针对无线网络高误码率、时延抖动大等特点,提出了一种新的SCTP检测算法一FRTO(快速重发超时),该算法使用了TCP中的基本思想,其主要改进是:①当收到第一个确认信息后,只发送一个新的数据报;②改进了SCTP的慢启动和拥塞避免算法。对算法进行了仿真研究,仿真结论证明了带有FRTO的SCTP在性能上优于现有的Eifel检测机制和复制的最高传输序列号(DHPTSN)检测机制。     

数字证书技术初识

数字证书就是网络通讯中标志通讯各方身份信息的一系列数据，其作用类似于现实生活中的身份证。它是由一个权威机构发行的，人们可以在交往中用它来识别对方的身份。最简单的数字证书包含一个公开密钥、名称以及证书授权中心的数字签名。一般情况下，数字证书中还包括密钥的有效时间，发证机关(证书授权中心)的名称，该证书的序列号等信息，证书的格式遵循ITUT X.509国际标准。 一个标准的X.509数字证书包含以下一些内容：证书的版本信息； 证书的序列号，每个证书都有一个唯一的证书序列号； 证书所使用的签名算法； 证书的发行机构…     

一种新的SCTP对ST检测机制

针对无线网络高误码率、时延抖动大等特点,提出了一种新的SCTP检测算法-FRTO(快速重发超时),该算法使用了TCP中的基本思想,其主要改进是:①当收到第一个确认信息后,只发送一个新的数据报;②改进了SCTP的慢启动和拥塞避免算法.对算法进行了仿真研究,仿真结论证明了带有FRTO的SCTP在性能上优于现有的Eifel检测机制和复制的最高传输序列号(DHPTSN)检测机制.     

高级加密标准AES-192的7轮不可能差分分析

结合密钥扩展算法和划分子集的方法,提出7轮AES-192的不可能差分分析方法.首先估算猜测初始轮的错误密钥的最小概率;然后计算所需的明密文对的数量并选择明密文对,计算密文对的差分,猜测特殊的密钥字节对其进行不可能差分攻击.该攻击需要278选择明文,记忆存储空间为2129分组,以及约2155的7轮AES-192加密.与目前现有的结果相比,该攻击需要更少的选择明文数和较低的时间复杂度.     

RC4算法的密码分析与改进

针对RC4算法的安全隐患, 提出一种在RC4算法中增加自我检错步骤从而有效抵御错误引入攻击的改进算法, 该算法增加了字节变换, 可有效抵御状态
猜测攻击. 对改进算法的安全性分析表明, 改进算法可有效抵御错误引入攻击和状态猜测攻击, 增加了RC4算法的安全性.     

基于多元线性回归的装备维修器材消耗量预测

针对装备维修器材消耗量的几种主要影响因素,采用实际统计样本数据,构建了装备维修器材消耗量的多元线性回归预测模型.在结合算例分析的基础上,运用多元线性回归方法对装备维修器材消耗量进行了预测并检验.该研究成果为装备维修器材消耗量的预测提供了一种贴近实际的科学合理方法.     

智力与皮纹相关性的研究

应用李丹等修订的瑞文测验联合型,对8－13岁的767名中小学生同时进行智商和皮纹的测定,获取有效皮纹723份,采用多元线性回归和多元逐步回归等相关分析法,来探索智力与有关皮纹指标间的相互关系,其结果表明,智商与atd角、a-b间纹嵴数和弓型纹间无明显的相关性,而与双箕斗（W^d）、桡箕（L^r）、通贯手（SC）、第3（I3）和第4（I4）指间花纹的关系较为密切（特别是后二者与智力的相关性从未见有报道）,并由此推导出了智商与L^r 、I3、I4的回归方程。     

一种改进的线性回归预测模

用最小二乘法求解线性回归预测方程的回归系数时,计算量比较大,针对这个问题,提出一种改进的线性回归预测模型,该模型和其它预测算法配合,能够对若干种药品的销售额进行预测,挑选的药品种类越多,效率越高。最后通过具体实例验证了该模型是可行、有效的。     

三种预测模型的比较与研究

通过对某地区自然灾害造成的损失数据的预测,针对灰色预测模型GM(1,1)预测精度问题展开了一系列研究.采用直线插值法将非等时距数据进行等时距变换.通过后验差验算线性回归模型、指数回归模型和GM(1,1)模型的预测等级,验算结果表明指数回归模型的预测等级与GM(1,1)的预测等级都处于最优级,线性回归预测等级为不合格.为进一步研究GM(1,1)和指数回归预测模型的预测精度,将两者的预测相对残差绝对值进行对比分析,结果表明GM(1,1)整体预测精度比指数回归模型略高.     

地下水水质预测的多元线性回归分析模型研究

运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测.结果表明预测精度较高,建立的模型较符合本研究区的实际情况.     

基于ε-SVR的用户视听在线人数预测

预测视听在线人数能够帮助厂商提供有价值的信息, 获取更大效益. 从时间序列分析出发, 经过特征调整, 利用支持向量回归对用户视听在线人数进行准确预测. 首先, 对数据进行时间序列分析建模并预测; 然后, 将模型视为线性回归对用户视听在线人数作进一步改进, 结合时间与实际生活中的特征进行调整, 并添加了新的特征; 接着, 对新特征组成的样本进行支持向量回归, 通过社会认知优化寻找径向基函数中的最优参数; 最后, 得到比较理想的预测效果.     

基于神经网络的客房出租率预测研究

研究了如何将神经网络应用于生成北京所辖饭店的客房出租率预测模型的建立,给出了客房出租率预测的结果.实验结果说明,用神经网络预测出的客房出租率优于多回归法和自然推论法.     

基于Copula的回归预测

针对回归预测问题,分别引入Copula回归函数和Copula τ分位数来对因变量进行点预测和区间预测,相应的通过均方误差和区间的平均长度作为预测准确性的评价指标,最后通过实证研究并与线性回归预测做比较表明：基于Copula的回归预测方法效果更好.     

城市轨道交通列车牵引能耗分析

对现有城市轨道交通列车牵引能耗影响因素研究进行梳理和总结,得到了较为全面的指标体系,并以日常运营中的可变因素作为变量进行牵引能耗的物理建模,在此基础上建立了多元线性回归统计模型。以北京轨道交通2号线运营数据为基础,进行牵引能耗统计回归。研究结果表明,该模型对牵引能耗实际数据拟合程度高,对变量解释能力强,对未来预测能力佳。     

烷基硝基苯酚类化合物在气相色谱中的QSRR研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基硝基苯酚类化合物的分子结构描述参数,用多元线性回归法建立化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基硝基苯酚类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其分子结构描述参数之间具有较好的线性关系。建立的在不同极性色谱柱上的烷基硝基苯酚类化合物的色谱保留QSRR模型预测此类化合物的色谱保留值时具有较好的稳定性和准确性。