支持访问策略部分隐藏的CP-ABE方案

针对现有支持外包解密的基于密文策略的属性加密(CP-ABE)方案大多未考虑对密文访问策略的隐私保护,而部分支持策略隐藏的方案又存在访问策略匹配效率低的问题,提出一种支持访问策略隐藏且访问策略匹配效率较高的CP-ABE方案。该方案对属性值进行盲化处理并构造隐藏策略访问树,实现了访问策略的隐私保护;采用布隆过滤器对属性进行过滤与成员认证,从而快速找到满足访问策略的最小属性集,减少解密测试中的大量无效计算;利用强算力的云服务器进行外包计算,减少本地的解密开销。理论分析和实验结果分析均表明,所提方案可兼顾计算效率与策略隐私保护,访问策略匹配效率和加解密速度显著提升,本地解密时间被减少至常数级。安全性分析表明,所提方案不仅保护了外包访问策略的隐私性,还能抵御选择明文攻击。

CP-nets学习的复杂度

CP-nets是一种简单且直观的图形化偏好表示工具,其表示、推理和学习是3个基本问题。不同于基于统计学习理论的研究方法,文中基于逻辑理论来研究二值CP-nets的学习问题。首先,建立命题公式的可满足性和CPnets表示的偏好公式之间的联系,将CP-nets的学习问题转化为命题的推理问题。随后,给出两类具有特殊结构的CP-nets的学习问题的计算复杂度,其中最复杂的无环CP-nets上的学习问题是NP-complete,而最简单的集合结构CP-nets上的学习问题是P。这些结论给出了CP-nets(如链结构、有界树宽)学习问题复杂度的上下界。

基于多授权中心的CP-ABE属性撤销方案

直接将密文属性基加密(CP-ABE)运用于云环境中,将造成云访问控制的安全和计算开销问题。为此,提出一种支持多授权中心的属性撤销方案(RMCP-ABE),通过采用逻辑二叉树和每属性代理重加密等方法,保证了属性撤销过程中的安全性,属性撤销的即时性、灵活性和细粒度,降低了数据属主的计算开销。方案引入了多授权中心模型,避免授权中心被攻破或者合谋的威胁,并提高了运行效率。安全性和实验分析表明,该算法安全性与传统CP-ABE算法一致,同时与其他属性撤销方案相比开销更低。

面向公有云的支持快速解密的CP-ABE方案

现有的密文策略基于属性加密CP-ABE(ciphertext-policy attribute-based encryption)算法普遍在解密时存在计算量过大、计算时间过长的问题,该问题造成CP-ABE难以应用和实施.针对该问题,将计算外包引入到方案的设计之中,提出一种面向公有云的基于Spark大数据平台的CP-ABE快速解密方案.在该方案中,专门根据CP-ABE的解密特点设计了解密并行化算法;利用并行化算法,将计算量较大的叶子节点解密和根节点解密并行化;之后,将并行化任务交给Spark集群进行处理.计算外包使得绝大多数解密工作由云服务器完成,用户客户端只需进行一次指数运算;而并行化处理则提高了解密速度.安全性分析表明,所提出的方案在一般群模型和随机预言模型下能对抗选择明文攻击.

基于攻击防御树的CPS最小防御代价计算方法

为降低信息物理融合系统(CPS)的防御代价,提高防御措施的有效性,提出一种基于攻击防御树的CPS最小防御代价计算方法,并实现相应的计算工具。通过对攻击防御树增加约束,给出原子攻击防御树的概念。对攻击防御树进行预处理,将其转换为原子攻击防御树,采用代数方法进行最小防御代价计算。基于此,在Eclipse平台上利用Java语言实现一款最小防御代价计算软件。以某电力系统的经典案例进行实验验证,结果表明,该方法可以正确且高效地计算出攻击防御树的最小防御代价。

基于CPS的协议识别优化算法

目的:自美国将CPS的发展列为重点研究项目,引起了各国广泛的关注。不同于传统的系统,在通信方面,CPS融合了大量的异构网络,其规模远大于现有的控制网络。为提高对协议识别的效率和准确度,并对其进行分类,系统中大量数据传输带来的网络拥堵是我们要解决的主要问题。方法:基于网络流的特征,提出了对协议进行识别的变精度粗糙集的权值计算法和决策构造优化算法。结果:基于变精度粗糙集算法协议识别算法,其准确率可达98.7%。结论:基于变精度粗糙集的决策算法相较于普通决策算法,其识别准确度更高、更容易实现。

结合反向矩阵和频繁模式树方法的CP-nets结构学习

提出一种基于反向矩阵结构在数据流上挖掘条件偏好和学习CP-nets的方法。利用反向矩阵的事务布局,减少了扫描数据库的次数,并且通过随机访问,在不到一次完整扫描的情况下得到频繁的偏好项。此外,通过建立频繁模式树FP-Tree,减少了候选项的生成。实验结果表明,与其他学习CP-nets结构的方法相比,该方法可以较快获得准确的CP-nets,在大型事务数据库方面表现出良好的性能,减少了内存需求。

基于Dandelion编码生成有界树宽CP-nets

针对条件偏好网络(CP-nets)图模型在进行推理运算时的高时间复杂度的问题,提出了一种基于Dandelion编码生成有界树宽的CP-nets(BTW-CP-nets Gen)算法。首先,通过Dandelion编码与树宽为k的树结构(ktree)之间的双向映射原理推导出Dandelion编码与k-tree之间的解码与编码算法,实现编码与树结构的一对一映射;其次,利用k-tree来约束CP-nets结构的树宽,并利用k-tree的特征树得到了CP-nets的有向无环图结构;最后,利用离散多值函数的双射计算出各CP-nets结构节点的条件偏好表,然后针对生成的有界树宽CP-nets进行占优查询检测。理论分析和实验数据表明,与Pruffer编码生成k-tree(Pruffer code)算法相比,BTW-CP-nets Gen算法的运行时间在生成简单结构和复杂结构时的下降幅度分别为21.1%和30.5%;而BTW-CP-nets Gen算法所生成的图模型在进行占优查询时的节点遍历比在简单结构和复杂结构上分别提高了18.48%和29.03%。BTW-CP-nets Gen算法在更短的时间内,占优查询时遍历的节点率更高。可见,BTW-CP-nets Gen算法在图模型的推理中能够有效提高算法效率。

国内部分动物园与花鸟市场鹦鹉热衣原体病原学检测

为了解国内动物园与花鸟市场鸟群中鹦鹉热衣原体(Chlamydia psittaci,Cps)的流行现状,通过构建TaqMan荧光定量PCR方法,对江苏省和北京市3处采样点采集的168份禽鸟粪便样本进行了检测,并基于OmpA基因对阳性样本进行了基因序列分析。结果显示:在江苏省1处花鸟市场检出31份Cps阳性,个体阳性率为41.3%(31/75),在其他2处动物园采样点未检出阳性;阳性样品来自虎皮鹦鹉(23份)、牡丹鹦鹉(5份)、玄凤鹦鹉(2份)和珍珠鸟(1份)。在阳性样本中,共扩增出18个OmpA基因片段,其中16份样本的基因序列相同,与另外2份阳性样本序列不在同一分支,但所有阳性样本均属于基因A型。结果表明,花鸟市场存在较高的Cps流行风险,感染源较为集中。结果提示,各地应着重加强花鸟市场Cps流行的防控,严格落实相关监管措施,加强检疫监管,从而降低Cps传播率并保障公共卫生安全。

一种面向地理信息系统的空间索引方法

空间检索技术是有效地管理和操纵空间数据的一种必要手段。本文分析了目前常用的空间检索方法在地理信息系统应用上的局限性 ,提出了一种基于凸多边形的空间索引技术。本文首先介绍了目前常用的几类空间索引技术及其特点 ,接着讨论了面向地理信息的空间索引技术面临的基本问题 ,提出了基于凸多边形的空间索引结构—— CP-树 ,并侧重分析了其空间运算算法及时空效率 ,最后指出了空间索引技术所存在的问题及下一步的研究方向。

基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析

针对信息物理融合系统(CPS)中的网络安全攻击会导致系统失效的问题,提出一种基于动态故障树的CPS风险建模及分析方法。首先,对动态故障树和攻击树集成建模,构建攻击-动态故障树(Attack-DFTs)模型;然后,分别采用二元决策图和输入输出马尔可夫链给出攻击-动态故障树中的静态子树和动态子树的形式化模型,并在此基础上给出攻击-动态故障树的定性分析方法,即分析网络安全攻击导致系统失效的基本事件路径;最后,通过一个典型的排污系统应用实例对方法的有效性进行验证。案例分析结果表明,所提方法能够分析CPS中由于网络安全攻击导致系统失效的事件序列,有效实现了CPS的综合安全评估。

基于最优三角剖分的矿区GIS索引裁剪算法

矿区GIS中尺度较大的地物即"大型结点",如果不加处理地插入到CP树中,结点之间的重叠区域大大增加,导致查询效率降低。为此提出一种基于凸多边形最优三角剖分矿区GIS-CP索引树"大型结点"裁剪算法,算法保证裁剪后结点具有较好的几何形态以减少插入产生的重叠。实验分析表明,对"大型结点"通过裁剪预处理再插入要比不进行裁剪预处理,检索效率高很多。

改进关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用

在关联规则挖掘算法中基于FP-树的FP-Growth挖掘算法在挖掘频繁模式的过程中需要递归产生大量的条件FP-树,效率不高,FP-Growth算法不太适合应用到入侵中多种要素交叉的关联关系的挖掘中。因为入侵的方法及要素很多,在检测中需要对入侵样本进行条件约束下的定量分析。文中分析入侵检测的特点,提出基于条件频繁项的频繁模式树CP-Tree以及在此树挖掘的改进算法MineCPT。分析与实验结果表明,MineCPT算法在效率和可靠性等方面比FP-Growth算法更优越,在入侵检测中取得了较好的效果。

基于最优三角剖分的矿区GIS索引裁剪算法

矿区GIS中尺度较大的地物即"大型结点",如果不加处理地插入到CP树中,结点之间的重叠区域大大增加,导致查询效率降低。为此提出一种基于凸多边形最优三角剖分矿区GIS-CP索引树"大型结点"裁剪算法,算法保证裁剪后结点具有较好的几何形态以减少插入产生的重叠。仿真实验对本文的裁剪算法进行性能分析。结果表明,本文的裁剪算法是可行的、高效的,其性能明显高于其它同类其它算法。

11群肺炎链球菌荚膜多糖合成相关基因的分子生物学研究

目的利用分子生物学方法,研究7株11群肺炎链球菌荚膜多糖合成相关基因(cps loci)。方法根据11群肺炎链球菌荚膜多糖合成相关基因设计合成5对特异性引物,以7株肺炎链球菌基因组DNA作为模板进行PCR扩增,并对扩增产物进行序列测定及基因序列比对,确定其血清型。多位点序列分型(multilocus sequence typing,MLST)技术分析7株11群肺炎链球菌序列型(ST)。采用相邻合并分析(neighbour-joining analysis),根据MLST的7个管家基因和cps基因分别绘制系统发育树。结果根据wcw C、gct和wcj E等3个基因产物确定5株原11A型肺炎链球菌为11A型,无11E型;根据wcwR和gct等2个基因产物确定2株原11B型肺炎链球菌为11B型。获得7株不包括4个合成调控基因(wzg、wzh、wzd和wze)的11群肺炎链球菌cps loci,长度为11～12 kb,11A型具有12个开放式阅读框(ORF),11B型具有11个ORF。5株11A型肺炎链球菌部分cps基因序列差异较大; 2株11B型肺炎链球菌部分cps基因序列相似性高于99%。根据MLST分析发现3种新的ST型。根据MLST的7个管家基因绘制的系统发育树和cps基因绘制的系统发育树差异很大。结论从分子水平上确定了11A和11B血清型。获得了5株11A型和2株11B型肺炎链球菌ST型和部分荚膜多糖合成相关基因(cps loci),完善了11群肺炎链球菌的菌种档案。

6群肺炎链球菌荚膜多糖合成相关基因的分子生物学研究

目的利用分子生物学方法,对25株6群肺炎链球菌荚膜多糖合成相关基因(cps loci)进行研究。方法采用多位点序列分型(multilocus sequence typing,MLST)技术,对25株6群肺炎链球菌进行分型;依据Gen Bank中收录的6群肺炎链球菌cps loci设计合成引物,以25株肺炎链球菌基因组DNA作为模板进行PCR扩增,并对扩增产物进行基因测定及分析;采用相邻合并分析(neighbour-joining analysis),根据MLST的7个管家基因和wciP、wzy、wzx这三个cps loci的代表基因分别绘制出系统发育树。结果根据MLST技术分析发现7株新的ST型菌株。25株6群肺炎链球菌cps loci的G+C含量为35.4%~35.5%,均属于I类;所有6C型wzy基因均有6个碱基的缺失。根据MLST的7个管家基因绘制的系统发育树,并根据cps loci的3个代表基因wciP、wzy和wzx绘制的系统发育树,差异很大。3个代表基因绘制的系统发育树,6C型为进化距离比较远的分枝,6A型和6B型的分枝进化距离相对较近;6D型与6B型在同一分枝内。结论获得了25株6群肺炎链球菌ST型和全长cps loci,完善了6群肺炎链球菌的菌种档案。

基于属性的分布式云访问控制方案

云服务中现有访问控制方案对可信第三方具有强烈依赖性。针对该问题,提出一个基于属性的分布式云访问控制方案。建立云访问控制模型,采用ABE的加密树方式构造访问控制策略,并给出用户撤销及策略更新方法。安全性分析表明,该方案能够抵抗共谋攻击,具有数据保密性以及后向前向保密性。

基于密文策略属性基加密算法的云存储数据更新方法

针对云计算数据易遭非法窃取和恶意篡改问题,提出一种支持动态更新操作的密文策略的属性基加密方案(DU-CPABE)。首先利用线性分割思想将数据分成固定大小的数据块,然后采用密文策略属性基加密(CP-ABE)算法对各数据块进行加密,最后提出一种Address-Merkle Hash Tree(A-MHT)搜索树结构,借助A-MHT快速定位数据块实现云服务器中数据动态更新。经理论分析验证了方案的安全性,而且在理想信道中的仿真实验结果显示,在更新次数为5时,此方案相比CP-ABE方案的数据更新时间开销平均下降幅度为14.6%。实验结果表明:DU-CPABE方案在云计算服务中数据动态更新这一过程能够有效地减小数据更新的时间开销,同时降低系统开销。

基于SVM+SFS策略的多时相紧致极化SAR水稻精细分类

种类和种植方式的不同会导致水稻长势、产量的差异。精细区分不同水稻品种与种植方式,能够为水稻长势监测与估产提供更精准的信息。紧致极化SAR(compact polarimetry synthetic aperture Radar,CP-SAR)作为新一代对地观测SAR系统的重要发展趋势之一,同时兼具相对丰富的极化信息和较大的幅宽,为大范围水稻精细制图提供了可能。本研究首先利用RADARSAT-2全极化SAR数据模拟CP-SAR数据,并提取了22个CP-SAR特征参数;然后,针对CP-SAR多维特征信息,引入基于支持向量机和序列前进搜寻策略(support vector machine+sequential forward selection,SVM+SFS)的特征选择方法,构建基于决策树和SVM的水稻精细分类方法,得到了水稻精细分类的最优特征子集。实验结果表明,基于决策树的水稻精细分类方法可以获得较好的分类结果,总体精度达92. 57%,Kappa系数达0. 896,与全部特征参数进行分类的结果相比,总体精度高1. 2%,Kappa系数大0. 016。

永州烟区烟草花叶病病毒株系调查与分析

为了查明永州主要烟区TMV株系的归属,以采自永州烟区6县23个乡镇的91个普通花叶病烟草样品为材料,通过对TMV CP基因的克隆及序列分析,并与国内外报道的主要株系(或分离物)的同一基因进行比较,构建系统发育树,研究了永州主要烟区TMV病毒株系的分布及进化情况。结果表明:永州烟区的TMV来源混杂,数据库中存在的国内外代表性分离物均可以在永州烟区6县的样品中找到亲缘种,一些TMV分离物还发生了不同程度的变异,变异样品中有65.3%是采自发病率10%以上的烟田;在普通烟草花叶病毒的防控中,应注意农事操作的规范性,预防高致病力或高传播力变异株的出现。