基于分布式对等架构的Web应用防火墙

为弥补单节点Web应用防火墙(WAF)在检测效率和稳定性方面的不足,采用反向代理技术,设计并实现一个基于分布式对等架构的WAF。通过反向代理响应客户端请求,各个节点运行相同的程序以实现对等架构,主节点与辅助节点可根据需求动态调整,主节点具有会话保持和负载均衡功能,辅助节点采用专家库和插件协同检测报文。实验结果表明,该应用防火墙能够有效阻止应用层攻击,相比单节点响应更加迅速和稳定。

基于Fed-DPDOBO的分散式联邦学习

传统的客户-服务器架构联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效手段,其中心服务器面临着巨大的带宽压力,分散式的对等架构联邦学习在一定程度上可改善这种情况。然而,联邦学习的客户端还存在着数据隐私泄露的风险,而且其成本函数梯度信息在某些情况下很难获得。针对这些问题,本文为一致性约束下的对等架构联邦学习设计一种Federated Differential Privacy Distributed One-point Bandit Online(Fed-DPDOBO)算法,可有效地解决中心服务器带宽限制和客户端梯度信息未知的问题。此外,差分隐私技术的运用,可很好地保护各客户端数据隐私。最后,通过利用MINST数据集进行分散式联邦学习实验,验证本文算法的有效性。

基于TePA的无线传感器网络安全方案

针对无线传感器网络的安全需求,结合TePA技术提出了一种基于TePA的无线传感器网络安全方案。该方案简化了TePA技术的身份认证分组和分组字段,解决了无线传感器网络在传感器节点接入和密钥协商的问题。采用改进的BSW逻辑验证了协议,并从协议安全性和网络性能方面分析了方案,结果表明方案能抵抗中间人攻击和重放攻击,并适合无线传感器网络。

岩石高边坡稳定性并行计算及其应用

在高地震烈度区的岩石高边坡抗震安全评价需要大规模数值计算,而现有商业软件无法有效解决这类复杂的工程问题,因此,本文开发了解决岩石高边坡接触稳定性问题的对等架构并行计算程序,并应用于泰山公司抽水蓄能电站上水库左岸边坡的静力和动力稳定性评价。在数值建模过程中,将岩石边坡滑块体、地质结构面、库水作用以及近场地基作为岩石高边坡动力接触系统。在稳定性安全评价中结合了有限元法、极限平衡法和接触算法,考虑影响高边坡稳定性的多种复杂因素,通过计算特定滑动面的安全系数或安全系数时程,基于现行水电工程水工建筑物抗震设计规范,完成了岩石高边坡稳定性评价,回避了求解复杂岩体材料非线性的问题。计算结果显示,所开发的程序具有较高的并行计算效率,对解决复杂岩石高边坡稳定问题具有显著的优势。

基于TePA的无线传感器网络用户接入认证协议

安全有效的用户接入认证协议是构建无线传感器网络(WSN)系统的核心技术。针对无线传感器网络以数据为中心的特点,结合三元对等鉴别架构(Te PA)技术提出了一种无线传感器网络用户接入认证协议。该协议具有灵活的安全配置机制,用户可选择不同的安全策略,能解决用户安全接入和安全需求各不同的问题。最后描述了密钥交换算法的实现,采用了重新分配的SM2数字签名与验证流程,对数据签名验证的延迟比SM2算法降低了约12%。

基于TePA的并行密钥隔离机制研究

针对三元对等架构(TePA)的公钥证书管理和密钥托管问题,在Te PA的密钥管理方法中引入并行密钥隔离机制,提出了一种基于可信安全架构的三元并行密钥隔离方案。该机制强化了对物联网系统中无线节点之间的身份鉴别,通过将Te PA的三元对等校验协议和并行密钥隔离机制相结合,提高了系统密钥的安全性,确保系统中设备的身份信息不被泄漏。三元并行密钥隔离方案给出了具体的现实模型,并实验验证了该模型能有效提高原系统的安全性能,同时具有合理的系统开销。

一种基于延迟测量的网络游戏防欺骗协议

提出一种对等网架构下的网络游戏防欺骗协议。协议基于延迟测量,实现了在保持游戏速度的同时防止lookahead欺骗和suppress-correct欺骗。