2020, 42(3): 720-728.
doi: 10.11999/JEIT190230
刊出日期：2020-03-19
SIMON系列算法自提出以来便受到了广泛关注。积分分析方面，Wang，Fu和Chu等人给出了SIMON32和SIMON48算法的积分分析，该文在已有的分析结果上，进一步考虑了更长分组的SIMON64算法的积分分析。基于Xiang等人找到的18轮积分区分器，该文先利用中间相遇技术和部分和技术给出了25轮SIMON64/128算法的积分分析，接着利用等价密钥技术进一步降低了攻击过程中需要猜测的密钥量，并给出了26轮SIMON64/128算法的积分分析。通过进一步的分析，该文发现高版本的SIMON算法具有更好抵抗积分分析的能力。
2019, 41(6): 1442-1449.
doi: 10.11999/JEIT180595
刊出日期：2019-06-01
针对半诚信的数据收集者对包含敏感属性(SA)数据收集和使用过程中可能造成隐私泄露问题，该文在传统模型中增加实时的数据领导者，并基于改进模型提出一个隐私保护的数据收集协议，确保无可信第三方假设前提下，数据收集者最大化数据效用只能建立在K匿名处理过的数据基础上。数据拥有者分布协作的方式参与协议流程，实现了准标识(QI)匿名化后SA的传输，降低了数据收集者通过QI关联准确SA值的概率，减弱内部标识揭露造成隐私泄露风险；通过树形编码结构将SA的编码值分为随机锚点和补偿距离两份份额，由K匿名形成的等价类成员选举获取两个数据领导者，分别对两份份额进行聚集和转发，解除唯一性的网络标识和SA值的关联，有效防止外部标识揭露造成的隐私泄露；建立符合该协议特性的形式化规则并对协议进行安全分析，证明了协议满足隐私保护需求。
2000, 22(3): 509-512.
刊出日期：2000-05-19
关键词:
半群; 密钥分享; 密码学
如何将密钥信息分配给n个被授权的单位(记为：S1, S2, , Sn), 每一个被授权单位Si(#em/em#=1, 2, , n)有qi个被授权人, 使得每一个被授权人所得到的密钥信息与该授权人所在的单位的任何其他被授权人所得到的密钥信息是一致的, 而任意K个被授权人所得到的密钥信息, 若至少包含每一个被授权单位中的至少一个被授权人的密钥信息时, 能够恢复完整的密钥信息, 其他情形时, 无法完全恢复密钥信息, 这种需要经常会遇到. 本文利用代数半群理论, 绐出了一种能实现这种密钥分享的方案.
2006, 28(4): 597-602.
刊出日期：2006-04-19
基于视觉采样原理，该文提出了一般化的视觉采样聚类方法VSC。该方法将视觉原理与著名的Weber定律结合起来，其特点是：对聚类初始条件不敏感；Weber定律提供了新的聚类有效性标准，并且该方法所得到的合理的聚类数可以依据Weber定律而得到。大量的实验结果表明了算法VSC的有效性。文中讨论了算法VSC与由Yang Miin-Shen等人(2004)新近提出的基于相似度量的聚类算法SCA之间的内在联系，得出了这两个算法具有一定的同解性质，从而揭示了该文所提方法VSC能够有效地克服算法SCA中参数 不易确定的困难。
2006, 28(8): 1415-1417.
刊出日期：2006-08-19
关键词:
数字签名;代理签名;多重代理;多重签名
为克服多重代理签名方案中无法确认谁是真正签名者的弱点，Sun于1999年提出了不可否认的代理签名方案。2000年Hwang等人指出Sun的方案不安全，并对Sun的方案进行了改进，2004年 Tzeng, Tan, Yang各自对Hwang等人的方案进行了安全性分析，指出Hwang方案容易受到内部伪造攻击。该文通过让原始签名组与代理签名组互动来实现秘密共享和密钥分配的方法，设计了一种新的安全的多重代理、多重签名方案，它能够满足不可否认性和不可伪造性的要求。
2007, 29(10): 2529-2532.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00414
刊出日期：2007-10-19
Gu-Zhang-Yang(2005)提出了一个不需要可信第三方参与的匿名代理签名方案，由于该方案的签名验证数据中没有回避孤悬因子这一现象，因此并不满足强不可伪造性，原始签名人可以伪造一个有效的代理签名通过验证，并成功地在代理签名者身份揭示阶段向公众证明该伪造的代理签名是由合法的代理签名者产生的。本文在分析该方案安全性的基础上提出了改进的匿名代理签名方案，克服了原方案的不足。
2023, 45(6): 2089-2097.
doi: 10.11999/JEIT220627
刊出日期：2023-06-10
量子成像(QI)具有抗侦察、抗干扰和高分辨力等特性，是量子光学领域重要的研究方向。为了解决实际量子成像过程中因环境光引起符合计数值异常所导致成像质量下降的问题，该文提出一种基于符合计数滤波优化的光量子成像方法。首先，对原始的符合计数值进行3层离散小波变换(DWT)得到相应的小波系数；然后，对小波系数中的高频成分进行高斯滤波去噪，并通过小波逆变换得到去噪后的符合计数值；最后，基于该符合计数值，利用线性映射方法实现对目标的量子成像。该文通过仿真分析了图像像素数、单像素曝光时间和符合门宽值对成像结果的影响，并搭建了实际的量子成像光路来验证仿真结果的有效性。
