保安及通讯网络

分组密码是现实中提供数据保密性的重要手段，S-box是现代分组密码设计的重要组成部分。1973年，Feistel在他早期的分组密码设计中使用了密钥选择s盒机制，其思想是让每个s盒具有两个不同的状态，并使用一个密钥位来选择这两个状态中的哪一个用于加密或解密操作。然而，随着1977年DES分组密码的问世，这种密钥选择的S-box机制在现代分组密码设计中并没有得到太多的关注。在这篇文章中,我们回顾Feistel的关键选择天地盒机制,给出一个全面的版本Feistel的关键选择天地盒机制,比较它与现有的相近的概念,设计全面的LBC示例密码来演示关键选择天地盒机制可以优于普通盒机制在现代分组密码的设计对提高安全性和/或性能的计算工作量并没有激化和空间在一些应用程序环境。

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在功率分析攻击中，当使用Hamming权模型描述芯片操作数据的功耗时，随机森林（RF）算法的结果并不理想，因此提出了一种基于合成少数子过采样技术（SMOTE）的随机森林分类方法。它弥补了随机森林算法受数据不平衡影响，少数类分类精度低的问题，提高了总体分类准确率。实验结果表明，当训练集数据为800时，随机森林算法的预测正确率为84%，少数数据的分类准确率为0%，而基于SMOTE的随机森林算法的预测准确率提高了91%。少数类别的分类准确率从0%提高到100%。

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为了提高单行为特征用户的识别率，防止冒名顶替者限制输入设备以避免检测，提出了一种基于多核学习（MKL）的双指标用户认证方法，用于击键和鼠标行为特征的融合。由于击键特征和鼠标特征之间的异质性，我们认为每种类型的特征都映射到一个合适的核上，通过计算得到每个核的权重，然后求和得到一个实现多特征融合的复合核。本文所使用的数据集是在完全不受控制的情况下，利用我们的数据收集程序从一些志愿者那里收集的。实验结果表明，该方法能获得89.6%的最佳识别率。与传统的单特征认证方法相比，双索引认证方法能够获得更稳定有效的认证。因此，本文提出的方法充分证明了双索引用户认证的可靠性。

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随着物联网的发展，群组推荐系统也延伸到物联网领域。物联网中的实体通过社交网络相连，构成了海量数据。在团购、团游等群体活动中，用户群体往往表现出共同的兴趣爱好，有必要针对特定的用户群体提出建议。这一思想构成了群体推荐系统。然而，群组推荐中并没有充分考虑到群组成员的偏好，如何根据他们的偏好使用可信的社交网络还不清楚。本文的研究重点是基于平均策略的群组推荐，其中群组成员具有偏好差异，并使用可信的社交网络来纠正他们的偏好。从而提高了群组推荐系统在物联网和大数据环境下的准确性。

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密钥调度算法在现代加密算法中占有重要地位，其安全性与加密算法本身的安全性同样重要。对加密算法的密码学强度评估进行了大量的研究，但对密钥调度算法的强度评估往往没有得到足够的重视，从而导致整个加密过程中可能出现的漏洞。本文提出了一个评估密钥调度算法密码强度的准则。这个标准包括从子键生成数据的不同方法和一组合适的统计测试。统计测试用于研究密钥调度算法生成的子密钥的扩散性、混淆性、独立性和随机性。该准则已应用于不同分组密码的一些密钥调度算法中。结果表明，该准则能有效区分强密钥调度算法和弱密钥调度算法。

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现代世界的数字化及其应用程序似乎更多地与移动电话相结合，而不是与任何其他通信设备相结合。由于几乎所有用户都可以使用手机应用程序，因此手机已经成为将敏感信息上传到云服务器的首选。尽管推动数据存储在云服务器使用率来隐式由于其政策,操纵的数据出现在云服务器被黑客和硬件故障事件,如2011年发生在亚马逊云服务器,需要定期对数据验证的需求在数据存储在远程服务器。在这方面，现代研究人员已经提出了许多新的方案来确保远程数据的完整性，但是由于计算和通信的原因，这些方案受到了攻击或开销。这篇研究论文从三个方面提供了解决方案。首先，提出了一种新的方案来验证远程云服务器中存储的数据在移动用户环境下的完整性。第二个方面是减少审计过程中的计算和通信开销。第三个维度在审计过程和动态数据操作(如块修改、插入和删除)期间对移动用户进行安全身份验证。此外，所提出的协议被证明是安全的，具有可靠性、完整性和数据保密性，使其成为在实际应用程序中实现的理想方案。

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