面向医疗系统的区块链的可搜索加密方案

在云计算作为辅助的电子医疗系统中,患者的电子医疗记录(Electronic Healthcare Records,EHRs)通常会外包给云服务器提供商(Cloud Server Provider,CSP),其中EHRs一般会以加密的形式上传到云服务器,再通过可搜索加密方案进行搜索.然而,由于过度依赖于被认为可完全信任的中心化服务器,现有的大多数可搜索加密方案仍面临着严重的安全问题.论文提出了一个面向医疗系统的区块链的可搜索加密方案,它不仅可以确保EHRs的安全,还可以提高存储在云服务器上的密码文本的搜索效率.在方案中,患者可以利用智能合约构建自动执行与自动查找的算法,这使医生收到可信的、正确的搜索结果.同时,方案采用了基于关键词转换的高效的模糊多关键词可搜索加密,优化EHRs的提取方式进而减少计算开销.此外,方案做了安全性分析和性能评估,证明方案的有效性和安全性.

一种支持追责和可验证外包解密的属性基加密方案

在传统密文属性基加密方案中,单个解密私钥与用户往往处于一对多的从属关系,导致恶意用户或半可信属性授权机构可能为了攫取利益而向非授权第三方泄露解密私钥。此外,用户解密阶段中需要进行大量的配对计算,为资源受限的终端用户带来了巨大的计算开销负担。为此,文中提出了一种支持追责和可验证外包解密的属性基加密方案,利用可验证外包解密技术,将大部分加密开销转移至解密代理,以节省终端用户计算开销。同时,通过在用户私钥中嵌入用户身份信息以及对属性授权机构不可见的秘密信息,实现了对用户和属性授权机构的公开追责。安全性分析证明了本方案在标准模型下具有选择性安全、可追责性和外包解密的可验证性;性能分析结果也表明本方案的解密开销主要在解密代理一方,适用于资源受限的移动设备用户。

烟气脱硫脱硝一体化的研究进展

按机理的不同,将烟气同时脱硫脱硝技术分为两大类。较全面的介绍了目前有代表性的同时脱硫脱硝技术的机理和特点。认为同时脱硫脱硝技术相比于单独脱硫脱硝具有良好的经济性和灵活的技术选择性。

多线切割机张力控制系统的优化

以多线切割机的张力控制系统为研究对象,对多线切割机的张力控制进行了优化。建立了张力控制系统的运动学与动力学模型,分析了放线辊半径、走丝换向等扰动因素对控制系统张力的影响,并进行了优化,采用了张力控制的模糊PID控制方法,并对其进行了仿真研究。研究结果表明:采用模糊PID控制方法有效地优化了系统的张力波动,保证了系统张力的稳定,提高了多线切割机的加工精度。

基于区块链的去中心化网络购物数据共享方案

针对网络购物中数据存储过于中心化及利用效率低等问题,提出一种基于区块链的去中心化网络购物数据共享方案。首先,使用SM2椭圆曲线公钥密码算法和智能合约技术对网购数据进行加密存储,以保证数据的完整性和安全性;其次,使用智能合约绑定技术和SimHash技术对网络购物数据进行采集和处理,以保证数据真实性和提高数据质量;最后,使用改进的零知识交付证明(Zero-Knowledge Proof of Deliver,ZK-PoD)协议实现网络购物数据的共享,以达到在无可信第三方参与下数据与价值的公平交换。理论分析及实验表明,本文方案比传统的中心化网络购物数据管理方案有着更高的安全性;对比代理重加密技术实现的数据共享方案,本方案大大降低了数据共享所需要的时间。

一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案

重复数据删除技术是云存储系统中一种高效的数据压缩和存储优化技术,能够通过检测和消除冗余数据来减少存储空间、降低传输带宽消耗。针对现有的云存储系统中数据安全去重方案所采用的收敛加密算法容易遭受暴力攻击和密文计算时间开销过大等问题,提出了一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案MTHDedup。该方案通过引入权限等级函数和去重系数来计算去重标签,高效地实现了支持访问控制的数据安全去重系统;同时通过执行额外的加密算法,在文件级和数据块级的数据去重过程中构造Merkle哈希树来生成加密密钥,保证了生成的密文变得不可预测。安全性分析表明,该方案能够有效地抵制内部和外部攻击者发起的暴力攻击,从而提高数据的安全性。仿真实验结果表明,MTHDedup方案能有效地降低密文生成的计算开销,减少密钥的存储空间,而且随着权限集数目的增加,性能优势将更加明显。

一种采用签名与哈希技术的云存储去重方案

针对单一云存储服务提供商可能对数据进行垄断控制和现有云存储去重系统采用的收敛加密算法容易遭受暴力攻击等问题,提出了一种采用签名与哈希技术的云存储去重方案,通过在数据去重过程中采用双层校验机制对数据完整性进行审计,能够校验文件的完整性和精确地定位到损坏的数据块;同时构造Merkle哈希树来生成校验值,计算出去重标签,保证重复数据能够被检测;使用Mapbox和Lockbox结合的机制加密数据信息,保证非授权用户无法对文件进行访问。安全性分析及仿真实验结果表明,方案有效抵制暴力攻击,并能够降低去重标签的计算开销和减少存储空间。

全卷积目标检测的改进算法

基于无锚点的单阶段全卷积目标检测算法(FCOS)无需生成大量的锚点避免了样本不平衡问题,但FCOS可能更适应于某一特定场景。为了增强特征融合,并提高目标检测的准确性,提出了全卷积目标检测算法FCOS的改进算法ConFCOS。该算法设计了一个增强的特征金字塔网络,引入带有全局上下文信息的注意力模块和空洞卷积模块,以减少特征融合过程中的信息衰减。另外,构建了一个级联检测头来检测对象,对检测的边界框进行细化来提高分类和回归的置信度。此外,针对提出的ConFCOS的损失函数进行了优化以提高目标检测的准确率。在COCO数据集上进行的实验表明,ConFCOS的准确度比FCOS提高了1.6个百分点。

智慧课堂下的名著阅读

随着互联网技术的发展,智慧课堂已普及到了课堂教学。针对目前学生名著阅读的现状,利用智慧课堂容量大,学生参与度广,教学形式灵活且教师易于操作的特点,探讨名著教学的策略,让学生的名著阅读真正落到实处。