an improved smart card based password authentication scheme with provable security

Password authentication has been adopted as one of the most commonly used solutions in network environment to protect resources from unauthorized access. Recently, Lee–Kim–Yoo [S.W. Lee, H.S. Kim, K.Y. Yoo, Improvement of Chien et al.'s remote user authentication scheme using smart cards, Computer Standards & Interfaces 27 (2) (2005) 181–183] and Lee-Chiu [N.Y. Lee, Y.C. Chiu, Improved remote authentication scheme with smart card, Computer Standards & Interfaces 27 (2) (2005) 177–180] respectively proposed a smart card based password authentication scheme. We show that these two schemes are both subject to forgery attacks provided that the information stored in the smart card is disclosed by the adversary. We also propose an improved scheme with formal security proof.

用于IP追踪的包标记的注记

拒绝服务攻击是一类最难对付的网络安全问题.近来,人们提出了多种对策.其中由Savage等人提出的一类基于概率的包标记方案比较有研究价值.这里先对拒绝服务攻击的对策作一简述,然后分析了几种包标记方案,指出了它们的一些缺陷,并提出了一些改进措施.其中,对基本型概率包标记方案的一个修改使得计算量大大减少.

IP追踪中的自适应包标记

拒绝服务(DoS)攻击是目前最难处理的网络难题之一.最近,研究人员针对DoS攻击提出了多种方案,这些方案都各有优缺点.其中,由Savage等人提出的概率包标记方案受到了广泛的重视,也有不少的变种出现.在这一类的标记方案中,路由器以固定的概率选择是否标记一个数据包,这导致受害需要较多的数据包进行攻击路径的重构.本文提出一种自适应的标记策略,经实验验证受害者用较少的数据包即可重构攻击路径,这不仅为受害者及早地响应攻击争取了更多的时间,还限制了攻击者的伪造能力.

基于有序标记的IP包追踪方案

包标记方案是一种针对DoS攻击提出的数据包追踪方案，由于其具有响应时间快、占用资源少的特点，近年来受到了研究者的广泛关注．但由于包标记方案标记过程的随机性，使得受害者进行路径重构时所需收到的数据包数目大大超过了进行重构所必需收到的最小数据包数目，从而导致重构误报率的提高和响应时间的增长．本文提出了一种基于有序标记的IP包追踪方案，该方案通过存储每个目标IP地址的标记状态，对包标记的分片进行有序发送，使得在DoS发生时，受害者重构路径所需收到的标记包的数目大大降低，从而提高了对DoS攻击的响应时间和追踪准确度．该算法的提出进一步提高了包标记方案在实际应用中的可行性．

一种分块包标记的IP追踪方案

DDoS攻击以其高发性、高破坏力和难以防范的特点，近年来成为互联网的主要安全威胁之一．研究者们提出了多种对抗DDoS攻击的方法．：乓中，Savage等人提出的概率包标记方案以其易于实施、消耗资源小等优点，引起人们的重视．然而概率包标记方案存在两个明显缺陷：多攻击路径重构时的高误报率和高计算复杂度．在概率包标记的基础上，提出了一种分块包标记方案，该方案与概率包标记方案相比具有较低的误报率和较低的计算复杂度，因而具有更高的实际应用意义．

cryptanalysis of the end-to-end security protocol for mobile communications with end-user identification/authentication

IEEE Computer Society

Architecture research and hardware implementation on simplified neural computing system for face identification

This paper describes a special-purpose neural computing system for face identification. The system architecture and hardware implementation are introduced in detail. An algorithm based on biomimetic pattern recognition has been embedded. For the total 1200 tests for face identification, the false rejection rate is 3.7% and the false acceptance rate is 0.7%.