时空混沌吸引子的维数和Kaplan-Yorke猜测

Ｋａｐｌａｎ－Ｙｏｒｋｅ猜测认为吸引子的自然测度难数等于李雅普诺夫维数。对耦合振子模型的分析和对耦合Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映象格子所做的数值计算表明，对于时空混沌系数，Ｋａｐｌａｎ－Ｙｏｒｋｅ猜测只在系统完全不同步时成立。

口令猜测技术研究

口令猜测技术常被用于渗透测试、电子取证等领域,是提升系统安全性、电子取证能力的重要手段。为了推动口令猜测技术的发展与运用,采用了理论+实践的研究方法,系统性地研究了口令猜测相关技术和口令猜测工具链。从口令猜测工作实际需求出发,基于口令猜测工具链构建一站式分布式口令猜测系统。最后,以猜测Wi-Fi登录口令为例介绍了口令猜测过程,并证明分布式口令猜测系统易使用、性能强,可实现数百倍的性能提升。

对公钥可搜索加密中内部关键词猜测攻击的研究

近年来,随着云计算技术的发展和数据隐私保护的要求不断提高,密码学作为保护信息安全的一种必要手段,在生活中应用得越来越广泛。其中可搜索加密技术广受青睐,因为它不仅能够保护用户数据的隐私性,而且还可以实现用户对加密数据进行关键词搜索的功能。后续的很多研究者丰富了可搜索加密的功能和性质,但是也还存在着关键词攻击等问题亟待解决。因为敌手一旦获得了关键词就会威胁到密文数据文件的安全,而且也可能泄露数据接收者的搜索偏好和个人身份等隐私信息,所以解决关键词猜测攻击问题是非常有意义而且十分重要的。目前对于抵抗外部敌手的离线关键词猜测攻击的研究已经日渐成熟,但是对于抵抗内部敌手的离线关键词猜测攻击还有待进一步深化完善。本文阐述了内部关键词猜测攻击的机理,指出敌手可以进行内部关键词猜测攻击的主要原因在于云服务器可以得到关键词密文和陷门信息,并且可以自由地做关键词密文和陷门信息的匹配测试。然后梳理了近年来抗内部关键词猜测攻击的常见解决方案,主要包括使用双服务器模型、认证服务器模型、见证关键词模型、指定发送者模型、模糊关键词模型等五类解决方案,并深入总结和比较了五类方案,归纳出了解决内部关键词猜测攻击的一般思路,并指出未来抵抗内部关键词猜测攻击将会成为公钥可搜索加密方案的一种基本属性,要解决内部关键词猜测攻击就必须从服务器可以生成密文、获取陷门和独立运行测试算法三个方面入手,最后提出了现阶段内部关键词猜测攻击需要解决的问题以及未来的三个研究思路,能够为进一步解决公钥可搜索加密中的内部关键词猜测攻击问题有所帮助,使得公钥可搜索协议真正为实际所用。

口令猜测研究进展

口令是人类可记忆的短密钥,在身份认证、加密、签名等领域有广泛的应用.口令虽然被指出存在一系列安全性和可用性问题,但因其使用简单、成本低廉、容易更改,在可预见的未来仍无可替代.口令猜测是口令面临的最严重的安全威胁,是口令安全性研究的核心方向之一,引起了学术界的持续关注.本文首先采用数据驱动的研究方法,挖掘可被猜测攻击者利用的用户脆弱口令行为,分析用户口令构造规律,包括流行特性、语言依赖性、长度分布、口令重用、结构和语义特征等方面.接着,总结了近30年来学术界提出的28种主要口令猜测算法,并根据技术原理的不同对其进行分类.随后,回顾了目前广泛使用的口令猜测算法评估指标,探究了不同实验设置对评估算法攻破率和计算效率的影响,并根据实验结果讨论了不同猜测算法的技术特点和适用场景.最后,总结口令猜测领域的研究进展,并展望口令猜测算法的应用领域和未来的研究方向.

市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型,用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力.各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测,使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化,从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润.算例分析表明,发电公司动态学习有利可图;经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果.

应用动态学习改进对竞争对手微增响应猜测的发电公司投标策略

该文应用微增响应猜测(Conjectural Variation,CV)方法构造一种在不完全信息情况下的寡头竞争电力现货市场中发电公司通过动态学习改进对竞争对手的微增响应猜测的新投标策略,指出当各发电公司采用该文提出的投标策略进行不断重复的投标竞争后,市场所达到的均衡点为Nash均衡点。算例计算结果说明各发电公司具有进行动态学习的动力,但是当所有公司进行学习时将会降低市场结清电价从而提高电力市场的社会总效益。算例计算结果还说明了电力需求弹性对学习过程的收敛性具有积极作用。

基于猜测供给函数均衡的发电公司策略行为

提出了一种新的基于微增响应的猜测供给函数均衡 (CSFE)模型 ,用于构造电力市场中发电公司的策略行为及其相互作用 ,比常用的Cournot模型更为客观地反映了发电公司潜在的市场力。根据供给函数均衡理论 ,提出一种通用的发电公司优化供给曲线模型 ,分析了优化供给曲线为线性的条件 ,并得出如供给曲线为线性则可以惟一确定市场均衡解。通过在IEEE 6机 30母线系统的仿真 ,说明文中模型可以适用于需求无弹性的电力市场分析 ,并易于构造分段线性的发电公司优化供给曲线。

SNOW3G与ZUC流密码的猜测决定攻击

SNOW3G流密码算法是3G Partnership Project(3GPP)中实现数据保密性和数据完整性的标准算法UEA2&UIA2的核心,ZUC是3GPP中加密算法128-EEA3和完整性保护算法128-EIA3的核心.至今还没有针对SNOW3G进行猜测决定攻击的研究结果出现.对SNOW3G进行了猜测决定攻击,其计算复杂度为2320,所需数据量为9个32比特密钥字.通过对ZUC算法设计的分析,将ZUC算法中基于32比特字的非线性函数转化为基于16比特半字的非线性函数,提出了基于16比特半字的猜测决定攻击,其计算复杂度为2392,所需数据量为9个32比特密钥字,该结果优于已有的针对ZUC的猜测决定攻击.分析结果表明,尽管ZUC算法的内部状态规模小于SNOW3G,在抵抗猜测决定攻击方面,ZUC明显优于SNOW3G.

环论中Faith三大猜测的进展

环论中Faith三大猜测 (FGF猜测、Faith Menal猜测和Faith猜测 )是指右FGF环、强右Johns环以及左完全右内射环均为QF环 .其中R是右FGF环指任一个有限生成右R模可嵌入自由模的环 ,强右Johns环是指右Norther左FP内射环 .本文介绍了Faith三大猜测的历史背景及最新进展 ,给出了右CF环及右Johns环为右Artin环的条件 。

基于猜测供给函数的需求弹性对电力市场运行的影响

影响市场运行的一个重要因素是需求弹性。低需求弹性将导致市场出清价格高,市场运行效率低,经济效益分配不合理。由于电力商品的特殊性,目前电力市场本质上具有寡头竞争的特点。相对较完全的竞争市场,发电商的策略竟标行为将导致市场运行在低效率水平下,这一消极因素在低需求弹性下尤为突出。为此提出了一个能评估需求弹性对发电商策略竞标行为影响的模型。该模型将发电商的博弈行为模拟成猜测供给函数(conjiecture supply function,CSF)竞争,同时将交易市场中的用户需求弹性包含在数学模型中。通过对意大利电力市场的单时段交易的模拟,运用一系列指标来量化评估需求弹性对具有寡头竞争性质的市场运行的影响。

留学生阅读中复合词词义猜测研究

本文在回顾复合词的研究情况、分析其构成方式、语素义和词义三者之间的关系并进行实证研究后认为:语素义是词义认知的基础,复合词的构成方式要在语素义和词义认知的基础上才能得以理解;与其将复合词构成方式作为阅读技能进行训练,不如放在读写课上学习更合理有效;提高词义猜测水平,要加强自下而上和自上而下的加工技能的训练。

高中生解答数学选择题的常用方法和猜测性问题的实证研究

基于对“测试题一”与“测试题二”的解答情况的统计分析，研究了高中生解答选择题的常用方法及其在解答中的猜测性问题，并为高中数学习题教学和选择题的编拟提出了相应的建议．研究的基本结论和教学建议是：（1）高中生解答数学选择题常用的和基本的解答方法主要有：直接法、排除法、数形结合法、猜测法：（2）对选择题和填空题的解答要有适当的“过程性要求”；（3）学生的猜测性解答，有些是“随机猜测”，更多的是合情猜测：（4）选择题的4个选择支的设计十分重要，3个诱误支要具有足够的迷惑性与诱误性：（5）谨防选择题考查意图的“旁落”．

一种应用组合特征的中文未登录词词性猜测研究

未登录词词性猜测是未登录词识别的重要步骤.论文中应用条件随机域模型,使用词的外部和内部特征(组合特征),进行中文未登录词的词性猜测.文中提出增加一种新颖的内部特征--汉字偏旁,来提高词性猜测效果.试验表明,使用组合特征的词性猜测方法是有效的,汉字偏旁的加入能显著提高词性猜测的准确性,开放试验的准确率达到94.67%.实验还初步证明,将汉字偏旁作为内部特征,在词法分析方面,具有一定的实用价值.

串空间模型中的口令猜测攻击

给出了鉴别协议猜测攻击的串空间模型.扩充了攻击者串和密码运算类型,重新定义了理想概念,并证明了相关定理.扩展的诚实理想分析模型不仅继承了原理论的有关性质,而且适应猜测攻击的分析.以GLNS协议为例说明了如何利用串空间理论有效地进行协议的形式化分析.

构造发电公司投标策略的一种新方法——微增响应猜测法初探

介绍了微增响应猜测法(Conjectural Variation,CV)的基本概念,提出了基于这种方法构造发电公司在不完全信息情况下的最优投标策略。通过理论分析和算例计算,结果表明基于经典博弈理论构造的发电公司的最优投标策略是该方法的一种特例。采用该方法进行市场模拟时,对各发电公司不同的微增响应猜测进行组合,可以得到不同的市场均衡点,且均为Nash均衡点。

抗内部关键词猜测攻击的高效公钥可搜索加密方案

云环境下,如何对用户加密数据实现高效检索是学术界的研究热点。现有大部分公钥可搜索加密方案不能有效抵御由云服务器发起的内部关键词猜测攻击(Inside Keyword Guessing Attack,IKGA),而抗IKGA方案存在效率不高,以及相同关键词对应搜索陷门相同导致的关键词统计信息泄露等问题。鉴于此,提出了一个新的高效抗IKGA的公钥可搜索加密方案,并基于变形DLIN(Decision Linear Problem)假设,以随机预言机模型证明了新方案满足内部关键词猜测攻击下的语义安全。新方案中,搜索陷门包含随机数且相同关键词的搜索陷门不同。与其他PEKS方案相比,新方案减少了双线性对运算的使用次数,因此具有更大的性能优势。

对Sosemanuk算法改进的猜测决定攻击

Sosemanuk算法是欧洲eSTREAM计划最终获选的七个算法之一。从比特层面对该算法进行剖析,通过对Serpent1组件S盒、模232加法和线性反馈移位寄存器的研究,找到了关于内部状态的一个方程组,并利用Groebner基方法改进了对Sosemanuk算法基于字的猜测决定攻击。结果表明只需要猜测7个32比特的字就可以完全确定出其余5个32比特的内部状态,其攻击的复杂度为O(2192)。

基于神经网络的定向口令猜测研究

文本口令是现如今最主要的身份认证方式之一,很多用户为了方便记忆在构造口令时使用个人信息。然而,目前利用用户个人信息进行定向口令猜测,进而评估口令安全的工作相对欠缺。同时,神经网络在文本序列处理问题上的成功应用,使得利用神经网络进行口令安全问题研究成为一种新的研究思路。本文基于大规模口令集合,对用户口令构造行为进行分析的基础上,研究用户个人信息在口令构造中的作用,进而提出一种结合神经网络和用户个人信息的定向口令猜测模型TPGXNN(Targeted Password Guessing using X Neural Networks),并在8组共计7000万条口令数据上进行定向口令猜测实验。实验结果显示,在各组定向口令猜测实验中,TPGXNN模型的猜测成功率均比概率上下文无关文法、马尔科夫模型等传统模型更高,表明了TPGXNN模型的有效性。

BAN逻辑在协议分析中的密钥猜测分析缺陷

BAN逻辑可以证明协议是否能够达到预期目标,还能够发现协议中存在的一些缺陷,为进一步改进提供参考。但是,通过一个认证协议的例子证明,该文指出,BAN逻辑对于诸如弱密钥方面存在的密钥猜测攻击的分析存在缺陷,还需结合非形化的方法来加以解决。

语境和构词法线索对外国学生汉语词义猜测的作用

要求学习汉语的欧美和日本留学生对三种条件下(只有词没有语境、只有语境没有词、既有词也有语境)的语义半透明的双音复合词进行猜测,考察语境和构词法线索在欧美和日本留学生汉语生词猜测中的作用。结果显示:在猜测词义中语境和构词法线索分别都能提供一定的信息,但同时提供两种信息能得到更好的猜测;语境和构词法线索在生词猜测过程中所起的作用不同,语境能提供更多句法上的信息,构词法能提供更多语义上的信息;目标词的结构方式对生词猜测产生影响,与动宾式生词相比,偏正式生词的猜测较为容易且构词法线索在其中的作用较大;母语文字背景可能影响词义猜测的效果,日本留学生对于构词法、语境线索以及两者的整合都比欧美留学生好。