基于XML的应用层安全性的探讨

面对数据量日趋庞大的网络传输能力，传统的HTML语言已不能有效地解决人们对WEB服务功能提出的更高标准。从网络应用的安全对应用层的新要求出发。讨论了应用层安全涉及的内容，提出了基于XML的实现办法，总结出XML在网络应用中的优势及其今后的发展趋势。     

可扩展的社交多媒体安全分享方法研究

社交多媒体在社交网络中的分享面临安全与隐私威胁,多媒体加密可以解决保密性问题,数字指纹技术可以实现叛逆者追踪,但现有数字指纹技术还不能应用于大规模社交网络。现有指纹码不能容纳社交网络中数以亿计的海量用户,为每位用户单独生成指纹拷贝,对数亿计的用户而言,会造成巨额的空间和时间开销,此类问题的产生源于现有的安全分享算法缺乏可扩展性。面向社交多媒体安全分享在确保保密性、可追踪性的同时,更需要保证可扩展性,以适应社交网络的动态变化。基于混沌加密和社交网络指纹技术,提出一种面向社交多媒体安全分享的树结构 Haar（tree structure Haar,TSH）变换域的联合多媒体指纹与加密技术,实验结果与理论分析证明了该方法不仅可以保证社交多媒体的安全分享,而且可以实现可扩展性。     

一种基于布隆过滤的快速冗余数据块发现算法

分析了影响FP查询速度的原因,并在此基础上提出了一种新的基于二级串联布隆过滤的冗余数据块发现算法.实验结果表明:该算法在FP查询性能及数据存储速度方面优于已有算法.     

雷公藤制剂UPLC指纹图谱研究及4种效应成分的含量测定

为建立不同厂家雷公藤制剂的UPLC指纹图谱,并同时测定制剂中4种效应成分的含量,为雷公藤制剂的质量控制提供参考和快速的检测方法。采用超高效液相色谱(UPLC)法进行分析,色谱柱:BEH Shield RP18(2.1 mm×100 mm,1.7μm),乙腈-水为流动相梯度洗脱,流速:0.25 m L/min,柱温35℃,在220 nm波长下进行测定;分别从定性和定量2个方面对不同厂家雷公藤制剂的UPLC指纹图谱进行相似性评价。结果显示不同厂家雷公藤制剂的指纹图谱明显不同,4种效应成分的含量差异显著。表明采用UPLC法测定雷公藤制剂指纹图谱专属性强,检测速度快,分离度好,可结合4种效应成分的含量测定全面控制雷公藤制剂的质量,确保临床用药安全与有效。     

不同产地苦杏仁药材及其饮片水提液HPLC指纹图谱研究

采用高效液相色谱法建立苦杏仁药材水提液的指纹图谱,并通过对生杏仁和燀杏仁指纹图谱的比较分析,为苦杏仁药材质量控制提供参考依据。采用Kinetex C18(2.6 μm,100 mm×4.6 mm)色谱柱,以乙腈-水为流动相进行梯度洗脱,流速0.6 mL·min-1,检测波长210 nm,柱温20 ℃,进样量10 μL。不同产地的15批苦杏仁药材共有7个共有峰,峰面积之和大于总峰面积的90%。对各产地的药材进行了相似度比较,建立了苦杏仁药材水提液的HPLC指纹图谱方法。对比生杏仁与燀杏仁的指纹图谱,发现燀杏仁中缺少1、3、7号峰,且苦杏仁苷含量明显高于生杏仁。本研究建立的指纹图谱方法可行,可以为苦杏仁药材及含苦杏仁的复方制剂质量控制提供参考。     

基于仿生嗅觉的气味指纹检测与识别方法研究

基于导电聚合物气敏阵列传感器,提出一种仿生嗅觉传感方法,设计一种仿生嗅觉传感系统,该系统能够模拟人的嗅觉细胞对气味进行检测,运用先进的人工智能技术来模拟人脑的神经中枢对气味数据进行分析,从而达到对产品判别的目的.测试结果表明,最终样本判别正确率达到90%以上.     

不同产地金银花提取物的指纹图谱及绿原酸、 木犀草苷含量测定

通过15批不同产地金银花提取物的指纹图谱研究及其指标成分绿原酸、木犀草苷的含量测定,为合理评价金银花提取物质量提供参考.采用HPLC法建立15批金银花提取物指纹图谱,并采用外标法测定其指标成分绿原酸、木犀草苷的含量,指纹图谱共有模式的建立采用国家药典委员会"中药指纹图谱相似度评价系统软件(2012A)"进行处理分析. 15批金银花提取物指纹图谱中标定共有峰12个,确认9个,相似度高于0.94;15批金银花提取物的提取收率范围为35.60%～47.05%,绿原酸含量范围为3.33%～4.84%;木犀草苷含量范围为0.067%～0.091%.结果表明不同产地金银花提取物的指纹图谱、指标成分含量存在差异,又存在一定程度的相关性,为金银花提取物的评价及合理利用提供实验数据.     

数字图像的设备溯源技术综述

数字图像在司法取证、新闻报道等领域扮演着重要角色,然而验证其来源的权威性和信息的完整性对于相关应用至关重要.为此,学者试图从一组没有先验知识的图像中挖掘出其设备关联信息,即数字图像的设备溯源.数字图像的设备溯源技术在当今的互联网背景下有着广阔的实际应用场合,是取证领域研究的热点.近年来,大量的数字图像的设备溯源算法被提出,并且取得了可喜的性能.针对数字图像设备溯源问题,就设备指纹特征提取和图像设备关联两个关键步骤进行阐述,分析并总结典型算法和关键研究思路.在此基础之上,进一步分析当前研究所面临的问题,指出数字图像设备溯源未来可能的研究重点与发展方向.     

物联网终端智能识别系统设计与实现

终端智能识别是物联网应用的关键技术,是物联网安全体系构建的基础。针对物联网终端智能识别问题,建立了一种以设备指纹为动态特征标识的物联网终端智能识别实验系统。该系统由终端检测模块、模型训练模块以及智能识别模块构成,其中,终端检测模块利用Nmap工具扫描并自动采集设备指纹;模型训练模块分别利用决策树、逻辑回归与朴素贝叶斯等机器学习算法训练分类器;智能识别模块接收识别任务并调用前2模块完成设备指纹采集与分类识别处理。实验结果表明,决策树分类器在整体数据集上的平均识别率为98.1%,对于是否是物联网设备的判断识别率为98.7%,对于具体设备类型的识别率为98.2%,均保持较高识别水准,且优于其余2种算法识别器。因此,采用设备指纹与决策树算法结合识别物联网设备是可行的。     

少数人天生没有指纹

被称作皮纹病（adermatoglyphia）的人天生手指肚上没有指纹。以色列特拉维夫大学的艾里一斯普雷彻教授获得的最新发现显示．