点差分隐私下图数据的度直方图发布方法

社交网络、邮件系统、推荐系统等信息系统的广泛使用产生了大规模的图数据,在点或边差分隐私约束下对这些数据进行发布和共享可以充分发挥其潜在价值,同时又能保证数据中所涉及用户的隐私信息不被泄露.针对点差分隐私定义下查询函数敏感度比较大的问题,提出一种基于度排序的边移除方法(sequence edge-removal, SER),并在此基础上进一步给出了2种点差分隐私下图的度分布直方图发布机制.仿真实验表明:SER方法能有效抑制发布机制的敏感度,保留更多原始图中的边,降低了发布数据与真实数据之间的误差.此外,相比于已有工作,基于SER方法的度直方图发布机制在提供同等隐私保护水平的条件下,更好地刻画了真实数据的度分布,提高了发布数据的可用性.

基于网络节点聚类的目标IP城市级定位方法

现有经典的基于网络拓扑启发式聚类的目标IP城市级定位方法(HC-Based定位方法)通过网络结构的集群划分对网络IP节点进行聚类,定位结果误差较大,为此提出了一种基于网络节点聚类的IP定位方法(简记为NNC方法).该方法首先利用同一个网络社区往往位于同一个城域网的规律,考虑模块度能够可靠衡量网络社区结构强度的特点,基于模块度最优化进行网络拓扑聚类,得到模块度最高的网络社区划分结果;然后,基于IP地理位置数据库投票规则确定网络社区所处位置;最后,根据目标IP所处的网络社区,确定其所处的城市.基于中国河南、山东、陕西、广东、浙江5个省的15 000个互联网IP节点的实验结果表明:NNC方法与HC-Based定位方法相比,能够明显提升对目标IP的城市级定位的准确率和召回率,并降低地标错误对定位结果的影响.

联盟模式下高效单包溯源方法研究

IP协议的“无状态”特征引发了许多网络安全管理问题.为此,人们提出了单包溯源技术.然而,已有方法因激励性能低、无法增量部署、维护成本高等问题,一直未被大规模推广.基于此,提出一种联盟模式下高效单包溯源方法,简称TIST.该方法首先在大规模网络上构建溯源联盟体系结构,通过剪除搭便车自治域来提高部署激励性;然后,通过融合IP流标记和对等过滤技术,设计一种面向溯源联盟的链路指纹建立策略,它能弱化自治域之间的溯源耦合性,实现增量部署;最后,定义一种新的面向网络前缀的计数布鲁姆过滤器,并通过优化其参数,使溯源路由器能够快速识别溯源分组,进而实现链路指纹的选择性建立,降低维护成本.通过理论分析和基于大规模真实和人工互联网拓扑的仿真实验,结果表明:相对于以往方案,TIST在可部署性方面确实有了很大的改善.

SHA-1差分路径搜索算法和连接策略研究

Hash函数SHA-1的攻击技术研究一直受到密码分析者的广泛关注,其中,差分路径构造是影响攻击复杂度大小的重要环节.提出了带比特条件的全轮差分路径构造方法,统一了第1轮差分路径构造和后3轮的差分路径构造.该方法既与原有第1轮路径构造相容,又能省去后3轮路径约简、消息约简等繁琐技术环节,具有良好的兼容性.此外,综合考虑状态差分、布尔函数差分与比特条件之间的制约关系,提出了带比特条件的前向扩展、后向扩展和中间连接这3个子算法,并提出3个指标——比特条件的更新次数、扩展结果的相容性和候选集合的正确率对中间连接的成功率进行评价,结合提前终止策略,提出了最优的中间连接算法.理论分析结果表明,该方法有助于提高SHA-1差分路径构造的成功率.最后,采用该算法进行路径搜索,可以得到正确的可用于碰撞搜索的差分路径.