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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(hù)-1個(gè)商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶(hù)-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。
2008, 30(5): 1109-1112.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01760
刊出日期：2008-05-19
為快速生成高質(zhì)量混淆網(wǎng)絡(luò),該文提出一種最大后驗(yàn)弧主導(dǎo)的快速生成算法。它只需遍歷一遍L(zhǎng)attice,具有線(xiàn)性時(shí)間復(fù)雜度。采用K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)來(lái)度量弧標(biāo)號(hào)之間的發(fā)音相似性,改善了混淆網(wǎng)絡(luò)生成中弧對(duì)齊的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所提算法在生成速度上和Xue的快速算法是可比的,而生成質(zhì)量更好。通過(guò)采用KLD作為弧標(biāo)號(hào)相似性測(cè)度,生成混淆網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量得到了進(jìn)一步提高。
