Mobile RFID的安全和隐私问题研究

射频识别技术被广泛应用于物体的自动识别,广泛地部署射频识别的标签会给用户的隐私带来新的安全威胁。目前,射频识别出现一种融合的趋势,阅读器被集成到移动电话中。移动射频识别主要应用于普通终端用户,用户的安全和隐私是最优考虑的问题。论文描述了移动RFID的应用场景和安全及隐私威胁,重点描述了移动环境下特殊的安全和隐私危险及解决移动RFID安全和隐私问题的安全体系构架方案。     

Pseudo-Location Updating System for Privacy-Preserving Location-Based Services

With the rapid development of lo- cation-aware devices such as smart phones, Location-Based Services （LBSs） are becoming increasingly popular. Users can enjoy conven- ience by sending queries to LBS servers and obtaining service information that is nearby. However, these queries may leak the users＇ locations and interests to the un-trusted LBS servers, leading to serious privacy concerns. In this paper, we propose a Privacy-Preserving Pseudo-Location Updating System （3PLUS） to achieve k-anonymity for mobile users using LBSs. In 3PLUS, without relying on a third party, each user keeps pseudo-locations ob- tained from both the history locations and the encountered users, and randomly exchanges one of them with others when encounters oc- cur. As a result, each user＇s buffer is disor- dered. A user can obtain any k locations from the buffer to achieve k-anonymity locally. The security analysis shows the security properties and our evaluation results indicate that the user＇s privacy is significantly improved.     

分析泄漏功率攻击采用90nm CMOS技术的加密器件

在电子商务与电子银行等应用中,安全要求越来越严格.虽然加密技术提供了强健的算法,但这些算法的物理实现一般会通过器件电气运行中的物理现象,泄漏一些信息,攻击者会利用它来探测密钥.     

飞信应把握“3Q大战”带来的新机会

11月3日以来,飞信注册用户激增,甚至出现用户注册飞信时遇到系统繁忙的情形。对此,业内专家表示,飞信用户激增或为当前的桌面大战所致。腾讯与360互不相容（业界戏称＂3Q大战＂）导致用户大量卸载,而对于使用即时通信的用户来说,飞信成为首选。除了增加保护用户隐私等新功能外,     

构建安全的网络环境

随着网络技术的快速发展，网络已深入到人们工作和生活的各个方面，企业和个人对于网络安全及隐私问题越来越敏感。本专题将从服务器架设、网络设置，终端设置以及安全工具的使用等几个方面，向大家介绍如何构建一个安全的企业局域网环境。     

工信部加强移动终端管理:11月起多种应用被禁止内置

随着智能手机的普及,用户对于手机中预置应用的投诉情况也越来越多。工信部将从11月起执行新发布的《关于加强移动智能终端管理的通知》,多种应用软件被禁止预置进智能终端之中。《通知》要求,生产企业不得在移动智能终端中预置具有以下性质的应用软件:一是未向用户明示并经用户同意,擅自收集、修改用户个人信息的;二是未向用户明示并经用户同意,擅自调用终端通信功能,造成流量消耗、费用损失、信息泄露等不良后果的;     

基于双窗全相位FFT的激光多普勒频率提取与校正方法

针对于激光多普勒信号解算中存在的频谱泄露以及栅栏效应等问题,将性能更优异的汉宁自卷积窗(HSCW)以及全相位频谱分析(apFFT)运用于多普勒信号的短时傅里叶变换(STFT)中,并且通过双谱线法对所获得的频谱进行了校正。理论与仿真表明,双汉宁自卷积窗(HSCW)apFFT比传统apFFT更能抑制旁谱泄露,并且相对于传统FFT,双HSCW窗apFFT所提供的的频谱位置与幅值能够更好的满足双谱线校正法频率校正的要求。通过将该种算法应用于高冲击下加速度传感器的校准系统中,实测结果表明,其解算结果与标准传感器的加速度峰值误差在1 %左右。     

人工智能在音频信号处理中的应用与挑战

随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术的迅猛发展，音频信号处理成为引人瞩目的研究领域。在应用现状方面，它主要聚焦于自适应音频分析与语音识别、音频合成与音乐创作、高级音频增强技术的创新以及实时音频处理与自动化应用的前沿。然而，这一领域也面临着数据隐私和伦理挑战，在解决挑战的过程中，研究提出独特且具有前瞻性的策略。面向多领域数据的跨模态学习与迁移学习，强调强化学习和元学习在实时音频处理中的应用，提出将可解释的深度学习模型与隐私保护技术融合。策略的提出不仅为音频信号处理领域的未来发展指明了方向，也为AI在其他领域的应用提供了有益借鉴。     

开放网络环境下隐私数据安全防御模型研究

针对传统模型在开放网络环境下对隐私数据安全防御效果比较差,当应对多种网络攻击时,模型的防御响应时间比较长,为此提出开放网络环境下隐私数据安全防御模型研究。利用Spring架构建立开放网络环境下隐私数据安全防御模型框架,包含网络信息采集层、分析层、预警层以及安全防御层四个功能层次;利用入侵感知算法对网络流量数据进行计算,分析开放网络环境下隐私数据安全状态。利用预警规则确定隐私数据安全预警等级,驱动隐私数据安全防御措施。设立网络边界安全机制,对非法入侵数据包和病毒进行拦截。利用加密算法对隐私数据进行加密防御,以此实现开放网络环境下隐私数据安全防御模型建立。经实验证明,设计模型防御响应时间短于传统模型,具有良好的应用前景。     

基于隐私计算技术的金融行业跨域融合建模研究

为解决数据孤岛问题，金融机构对融合其他行业数据进行跨域建模需求日渐强烈，如何通过技术手段在保障数据资产安全和隐私的前提下实现数据融合和价值流通值得潜精研思。本研究重点基于隐私计算技术，结合通信行业大数据能力，提出一种面向金融行业跨域建模的研究方法，并从隐私计算技术架构、联邦学习融合建模、行业模型应用三个环节对该方法进行实践，最后总结其创新优势和价值提升点，以期提供有益思考。