一种面向IP语音的最低有效位分级隐写方法

    公开(公告)号:CN103986721B

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201410227422.2

    申请日:2014-05-27

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 一种面向IP语音的最低有效位分级隐写方法,属于安全通信领域,适用于以IP语音(Voice over IP,VoIP)为载体的隐蔽通信,其目的是降低隐写过程对载体语音质量的影响从而提高隐蔽通信的不可感知性。本发明包括(1)LSB分级步骤;(2)嵌入隐秘信息步骤;(3)提取隐秘信息步骤。本发明能够充分且有效地利用各LSB的冗余性,通过对LSB进行分级,使得在嵌入过程中可优先选取冗余性高的LSB位,从而尽最大可能减少了嵌入操作对载体语音质量的影响。此外,本发明中的最低有效位分级隐写方法,与语音流具体采用的语音编码无关,因而,适用于所有参数编码语音,具有很好的普适性。

    一种基于网络流水印的网络主动追踪方法及系统

    公开(公告)号:CN105072083A

    公开(公告)日:2015-11-18

    申请号:CN201510386446.7

    申请日:2015-07-03

    Applicant: 华侨大学

    CPC classification number: H04L63/1441

    Abstract: 本发明涉及一种基于网络流水印的网络主动追踪方法,以及一种基于网络流水印的网络主动追踪系统。本发明对追踪链路上的流量首先进行信息熵分析,确定嵌入水印和提取水印的时间点,有针对性的嵌入和提取水印,代替现有系统中随机盲目的嵌入和提取水印,具有更高的追踪效率。本发明对追踪链路上的流量在嵌入和提取水印之前首先对流量进行信息熵分析,在信息熵大的时间段增强了水印(追踪标志)的隐蔽性和健壮性,从而具有更高的追踪准确率。本发明同时对所述追踪的网络节点的输入流和输出流进行检测,对跳板主机来说,在它的输入流量和输出流量中同时能检测到水印,而对于攻击源来说,仅在输出流量中检测到水印。

    一种基于比特组合的低速率语音最低有效位隐写检测方法

    公开(公告)号:CN104681031A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201410743434.0

    申请日:2014-12-08

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于比特组合的低速率语音最低有效位隐写检测方法,步骤如下:采集语音样本,对语音样本进行语音质量客观评价,根据预计的规则排序,构建待检比特位队列;依次将待检比特位队列各结点的比特位置为长度为N的二进制数中的最低比特位,得到基于比特组合的待检参数集合;基于卡方统计,根据待检参数集合对待检比特位队列进行隐写检测。本发明通过比特位组合的方式解决了传统LSB检测算法难以应用于低速率语音隐写检测的问题。在检测过程中本发明通过预先对可隐藏位根据其隐写性能进行排序,可有效提高检测效率。此外,本发明中的比特位组合方法与语音的具体编码方式无关,适用于所有低速率语音LSB隐写的检测,具有良好的普适性。

    一种多级负载预测与云资源弹性配置方法与监控配置系统

    公开(公告)号:CN104639626A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201510043131.2

    申请日:2015-01-28

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种多级负载预测与云资源弹性配置方法,以及一种基于监控与预测的云资源弹性配置系统。本发明所述的多级负载预测与云资源弹性配置方法以及基于监控与预测的云资源弹性配置系统,云资源监控系统采用2层架构,降低了云资源监控系统的复杂度,同时减轻了单台监控服务器的负载压力。负载预测流程采用了时间复杂度更低的预测算法,降低了预测本身的系统资源开销。资源弹性配置流程采用多级预测与资源配置机制,在不同的时间精度内对云资源动态调整,提高云资源利用率。

    一种基于体域网和云计算的医疗大数据处理方法

    公开(公告)号:CN107040510B

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201611078849.6

    申请日:2016-11-30

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于体域网和云计算的医疗大数据处理方法,包括:生理传感器感知用户生理数据,利用APTEEN协议,通过Diffie‑Hellman密钥交换协议生成对称密钥对数据进行加密,利用Merkle树对数据进行签名,将处理后的数据传输给移动设备;移动设备对生理传感器上传的数据进行解密及对用户身份和传输数据的完整性进行验证,将验证后的用户数据发送给云服务器进行数据存储和数据分析;云服务器将数据分析的结果进行存储,并发送给移动设备。本发明通过传输加密技术进行医疗数据的存储和保护,有效解决了患者隐私泄露的问题;通过无线网络将数据实时传输到云服务器,利用大数据技术解决实时传输数据的去冗余存储和实时决策分析,实现了医疗大数据的安全保护和实时分析。

    一种基于感知哈希的时间式网络隐蔽信道检测方法

    公开(公告)号:CN110602094A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201910864958.8

    申请日:2019-09-09

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于感知哈希的时间式网络隐蔽信道的检测方法,属于网络信息安全技术领域。本发明通过提取已知时间式隐蔽信道的数据包包间延时IPD序列,对IPD序列进行三级的离散小波变换得到其频谱系数,并从隐蔽信道的时域和频域特征出发,计算得到频谱能量与频谱熵两类感知特征。为了提高检测方法的效率,在保证正检率的前提下尽可能的对两类感知特征进行压缩得到综合的感知哈希序列,同时将其加入实时的时间式隐蔽信道的检测库中,以达到实时检测的目的。本发明解决了现有的检测时间式网络隐蔽信道技术存在误判率高和漏检情况的问题,实现了实时检测时间式网络隐蔽信道的应用,提高了真实网络环境下的检测方法的正检率与鲁棒性。

    一种可信的传感云数据收集评估方法

    公开(公告)号:CN106888430B

    公开(公告)日:2019-12-17

    申请号:CN201710248824.4

    申请日:2017-04-17

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种可信的传感云数据收集评估方法,该方法对传感云数据收集过程中的网络中节点和移动基站进行信任评估,首先确定移动基站的工作区域,该区域由移动基站的数量M决定;并确定系统的逻辑关系为主观节点Si向目标节点Sj发送数据,且当目标节点Sj不在主观节点Si的范围内时,数据交换则需要推荐节点转发;然后建立评估网络中节点和移动基站信任度的模型,包括直接信任模型Tdir、间接信任模型Tindir和功能信任模型Tfunct;最后根据上一步骤中计算得到的评估参数Tdir、Tindir、和Tfunct确定传感云数据收集的可信度。本发明可有效抵御数据收集过程中遇到的恶意攻击,提高传感云系统数据收集的可靠性及保证数据的可用性。

    一种利用信息熵和哈希函数进行网络数据流零水印提取的方法

    公开(公告)号:CN105429940B

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201510701787.9

    申请日:2015-10-26

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用信息熵和哈希函数进行网络数据流零水印提取的方法,该算法在发送端原始流量中,通过对数据流按时间进行分片,统计数据包大小的分布情况并计算香农熵,利用哈希函数对其进行零水印的提取;在接收端,利用同样的方法再次对接收到的流量进行零水印提取;通过对两端提取的零水印的比较来确认发送端和接收端是否存在明显的网络通信关系。采用本发明的网络流零水印系统的提取和检测方法,可以有效确定匿名通信系统中发送端和接收端之间的网络通信关系,为DDoS攻击定位提供理论依据。

    一种基于移动设备自身信息的无线定位方法

    公开(公告)号:CN105807254B

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201610120483.8

    申请日:2016-03-03

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于移动设备自身信息的无线定位方法,以已定位的移动设备作为全部锚点或者部分锚点,对待定位的移动设备进行测距定位。将已经定位出的移动设备作为“移动锚点”来定位其他移动设备。由于已定位的用户均能充当“移动锚点”,大大增加了环境中锚点的数量,防止了因固定锚点数量过少而不能定位等情况的出现,大大提高移动设备的定位率。本发明引入扩展了卡尔曼滤波,降低环境中多径效应和测距误差等的影响,进一步提高定位精度。本发明只需要一般的定位节点即可,对定位硬件无过多的要求,并且算法的计算复杂度较低。与传统定位方案相比,克服了了节点的硬件要求较高、定位算法过于复杂、增加了定位成本和计算复杂度等不足。

    一种基于Visio网络拓扑结构图自生成的隐写方法

    公开(公告)号:CN108924380A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810750231.2

    申请日:2018-07-10

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 一种基于Visio网络拓扑结构图自生成的隐写方法,包括:(1)准备步骤;(2)嵌入隐秘信息步骤;(3)提取隐秘信息步骤。本发明利用Visio网络拓扑结构图生成过程中各节点存在多个候选图元的特性,以基于自由树的Visio网络拓扑结构图生成规则为基础,以隐秘信息驱动Visio网络拓扑结构图的生成,实现了高透明性的信息隐藏;与现有方法相比,由于无需原始载体,因而本发明从源头上避免了对比攻击的可能,从而极大的提高了隐蔽通信的安全性。

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