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2007, 29(10): 2508-2511.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00310
刊出日期：2007-10-19
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Liu混沌系統(tǒng);混沌同步;反饋控制;T-S模型;模糊控制
論文研究了新近提出的Liu混沌系統(tǒng)(2004)的模糊反饋同步方法。Liu混沌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同于以往的連續(xù)混沌系統(tǒng)，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重構(gòu)了Liu混沌系統(tǒng)；然后用Lyapunov理論和反饋同步的思想推導(dǎo)了兩個(gè)重構(gòu)的Liu系統(tǒng)同步的穩(wěn)定性條件，并給出了誤差系統(tǒng)以衰減率全局漸近穩(wěn)定的充分條件；最后基于LMI方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。良好的仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文算法的有效性和快速性。
2017, 39(3): 743-748.
doi: 10.11999/JEIT160300
刊出日期：2017-03-19
微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點(diǎn)，使得復(fù)雜的認(rèn)證協(xié)議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數(shù)據(jù)融入概率選擇結(jié)果的生成, 而且使得所有參與者可以驗(yàn)證結(jié)果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協(xié)議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個(gè)用戶-1個(gè)商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個(gè)商家的模型，以數(shù)據(jù)承諾技術(shù)為基礎(chǔ)保障結(jié)果的公平性與可驗(yàn)證性。
2012, 34(12): 2881-2884.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00804
刊出日期：2012-12-19
該文推廣了Liu Fang等人(2010)給出的周期為pn, p為奇素?cái)?shù)，n為正整數(shù)的廣義分圓序列的構(gòu)造，并確定了新構(gòu)造序列的線性復(fù)雜度和自相關(guān)函數(shù)值的分布。結(jié)果表明，推廣的構(gòu)造保持了原構(gòu)造的高線性復(fù)雜度等偽隨機(jī)特性。由于取值更靈活，較之原構(gòu)造新構(gòu)造序列的數(shù)量要大得多。
2009, 31(7): 1732-1735.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00928
刊出日期：2009-07-19
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環(huán)簽名;密碼分析;可轉(zhuǎn)換性
通過對Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進(jìn)行分析，指出了這幾個(gè)可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認(rèn)性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實(shí)際簽名者或冒充別的成員進(jìn)行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對這幾個(gè)可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。
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doi: 10.11999/JEIT240796
在車載網(wǎng)絡(luò)(VANETs)中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)通過協(xié)同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了車輛間的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，并提高了整體模型的性能。然而，F(xiàn)L在VANETs中的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如模型泄露風(fēng)險(xiǎn)、訓(xùn)練結(jié)果驗(yàn)證困難以及高計(jì)算和通信成本等問題。針對這些問題，該文提出一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可驗(yàn)證隱私保護(hù)批量聚合方案。首先，該方案基于Boneh-Lynn-Shacham (BLS)動(dòng)態(tài)短群聚合簽名技術(shù)，保護(hù)了客戶端與路邊單元(RSU)交互過程中的數(shù)據(jù)完整性，確保全局梯度模型更新與共享過程的不可篡改性。當(dāng)出現(xiàn)異常結(jié)果時(shí)，方案利用群簽名的特性實(shí)現(xiàn)車輛的可追溯性。其次，結(jié)合改進(jìn)的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)線性同態(tài)哈希算法，對梯度聚合結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，確保在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的聚合過程中保持客戶端梯度的機(jī)密性，并驗(yàn)證聚合結(jié)果的準(zhǔn)確性，防止服務(wù)器篡改數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型訓(xùn)練無效的問題。此外，該方案還支持車輛在部分掉線的情況下繼續(xù)更新模型，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方案相比，該方案在提升數(shù)據(jù)隱私安全性和結(jié)果的可驗(yàn)證性的同時(shí)，保證了較高效率。
