简介:在全球移动网络(GLOMONET)中,无缝漫游对用户来说是非常可取的。但由于无线网络易被攻击及移动终端具有有限的计算能力,所以对移动用户的安全认证是具有挑战的。近来,一些基于安全认证的智能卡方案被提出。文章的主要贡献是通过对已有方案的改进,提出了一个基于智能卡的身份验证方案。方案采用离散对数函数加密,且只需要在用户、外地代理和家庭代理之间进行4次信息交换。最后证明了方案可以抵制多种攻击。相比已有方案,本方案具有简便和计算量少的优点。
简介:在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.
全球移动网络中可证安全的匿名用户验证方案
基于神经网络的滑动式验证码人机识别研究