面向网页篡改检测的混沌MD5算法的研究

随着网页篡改问题的日趋严峻,网页篡改检测技术成为近年来的研究热点。Hash函数校验是目前网页篡改检测任务中常用的一种方法,其中,MD5算法是应用最为广泛的Hash检验函数。然而,在使用MD5算法对网页内容进行校验时,网页内容篡改前后所对应的Hash值存在一定的碰撞问题。针对上述问题,提出了一种面向网页篡改检测的混沌MD5算法,通过基于明文分组的动态参数模型对传统MD5算法的静态参数进行优化,并采用整数帐篷映射对明文分组进行多次迭代,增强算法的抗碰撞性。实验表明,和传统MD5算法相比,混沌MD5算法的Hash值绝对距离与理想值的偏差率减小了0.6047‰,有效降低了网页篡改检测过程中的Hash值碰撞概率。

基于多特征融合的网页表格数据提取方法

随着工业互联网的快速发展,工业管理网站获得大量应用,网页内容防篡改成为重要的安全问题。在面向工业管理网站的篡改检测问题中,网页表格数据检测是其中的重要环节,实现网页表格数据的自动化提取成为研究人员关注的重点问题。现有的网页表格数据提取方法通常集中于表格自身的结构特征,且多数方法只针对由标签构成的规范化表格,无法提取由其他标签构成的非规范化表格,因此提出了一种基于多特征融合的表格数据提取方法。该方法首先对网页进行预处理,然后根据DOM树节点的标签特征和属性特征进行过滤,再通过相似度聚类算法对路径相似的节点进行分组,最后结合节点簇的尺寸特征和空间特征确定表格区域。实验结果表明,该方法适用于规范化表格和非规范化表格的数据提取任务,具有较高的准确性和通用性。

面向工业应用的网页篡改监测软件设计

随着工业互联网的快速发展,基于B/S架构的工业管理系统获得广泛应用。然而,由于互联网的开放性,网页篡改成为该类系统面临的主要安全威胁之一。通过对工业管理网站页面特征进行分析,提出基于图像的静态区域检测方法和基于HTML的动态区域检测方法,设计并实现了网页篡改监测软件。该软件能够实时监听Web服务器的请求,配合报警机制,及时发现网页篡改并启动安全应急响应。测试表明,该网页篡改监测软件能够准确有效地监测到工业管理网站页面是否发生篡改,提高了工业互联网应用的安全性。

基于Android平台的双模式点餐系统设计

随着互联网的快速发展,智慧点餐服务已经成为餐饮行业发展的重要环节。目前,市场上的点餐系统依赖公共网络进行数据通信,一旦发生断网,需要实时请求响应的点餐系统将无法进行数据传输,导致餐厅无法继续营业。针对点餐过程中的网络通信中断问题进行研究,提出了一种基于Android平台的双模式点餐系统。系统在点餐过程中通过Linux下的ping命令进行网络状态检测,如果系统判断网络中断则切换为离线上传模式,而在网络恢复时,系统也能够自适应切换回联网上传模式。经过测试证明,该设计的点餐系统在有网和断网情况下都可运行,能够提高餐厅的营业稳定性。