王邦菊
- 作品数：13 被引量：40H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 一种安全的双向匿名口令认证方案
- 改进了Hwang-Yeh方案,提出了一种新的匿名口令认证方案.新方案采用匿名和隐藏口令等方式,弥补了Hwang-Yeh方案的安全缺陷,能抵抗更多的安全攻击,如服务器欺骗、伪造攻击等.新方案与Hwang-Yeh方案、Pey...
- 王邦菊张焕国王张宜王玉华
- 关键词：口令认证哈希函数双向匿名网络安全
- 文献传递
- 一种安全的双向匿名口令认证方案被引量：3
- 2008年
- 改进了Hwang-Yeh方案,提出了一种新的匿名口令认证方案。新方案采用匿名和隐藏口令等方式,弥补了Hwang-Yeh方案的安全缺陷,能抵抗更多的安全攻击,如服务器欺骗、伪造攻击等。新方案与Hwang-Yeh方案、Peyravian-Zunic方案以及Peyravian-Jeffries方案进行了安全性比较分析。结果表明,在不安全网络通信中,新口令认证方案具有更高的安全性和实用性。
- 王邦菊张焕国王张宜王玉华
- 关键词：口令口令认证哈希函数
- 基于双线性困难问题的电子彩票方案被引量：5
- 2008年
- 提出一个公正、高效的电子彩票方案。该方案引入基于双线性群上q-DBDHI困难性假设的可验证随机函数来产生中奖数字,实现了彩票购买者的匿名性、中奖数字产生的可参与性和可验证性。与以往的方案相比,该方案具有更短的密钥和证据空间。同时,采用分层hash链结构联接所有的彩票购买者数据,使得验证中奖数字的计算量大幅度降低。该方案特别适用于具有大量移动终端的电子彩票销售网络。
- 刘忆宁王邦菊
- 关键词：计算机应用
- 基于模(2~n±1，2~n+3)的快速平方运算
- 2007年
- 模平方运算是模幂运算中的基本运算,其运算速度关系到大多数公钥密码和数字信号处理的应用效率。提出一个新的有符号二进制表示算法,该算法与NAF表示法相比有更低的重量、更短的比特长度和最大的平均‘O’游程长度,而且需求的存储量更少。在此基础上,给出了模(2~n±1,2~n+3)的模平方运算算法,减少了平方运算的部分积和进位,提高了平方运算的速度。实验比较和理论分析表明,新平方算法比其他方法有更好的效率。
- 王邦菊张焕国文凤春李淑华
- 关键词：模幂数字信号处理余数系统公钥密码
- 基于模(2n±1,2n+3)的快速平方运算
- 模平方运算是模幂运算中的基本运算,其运算速度关系到大多数公钥密码和数字信号处理的应用效率。提出一个新的有符号二进制表示算法,该算法与NAF表示法相比有更低的重量、更短的比特长度和最大的平均‘0’游程长度,而且需求的存储量...
- 王邦菊张焕国文凤春李淑华
- 关键词：模幂数字信号处理余数系统公钥密码
- 文献传递
- 新的无符号滑动窗口算法及其在模幂中的应用研究被引量：1
- 2009年
- 对固定窗口算法与滑动窗口算法进行了有效的分析和对比,提出了一种基于游程的无符号滑动窗口算法。新算法相比其他无符号滑动窗口算法更能有效地提高模幂运算的效率,特别对游程分布较好的指数E,效果更明显。该算法可以较好地应用于RSA和ECC等公钥密码系统的加解密及认证运算中。
- 王玉华王邦菊张焕国
- 关键词：模幂模乘游程
- 生物序列比对算法的研究现状被引量：4
- 2010年
- 序列比对是生物信息学研究的一个重要工具,它在序列拼接、蛋白质结构预测、蛋白质结构功能分析、系统进化分析、数据库检索以及引物设计等问题的研究中被广泛使用。本文详细介绍了在生物信息学中常用的一些序列比对算法,比较了这些算法所需的计算复杂度,优缺点,讨论了各自的使用范围,并指出今后序列比对研究的发展方向。
- 文凤春王邦菊肖枝洪
- 关键词：生物信息学
- 安全的非智能卡匿名口令认证方案被引量：2
- 2008年
- 对Rhee-Kwon-Lee非智能卡(SC)口令认证方案进行安全分析发现,此方案易受内部攻击,不能实现口令自由更换,并且计算效率不高。基于此提出了一种新的基于散列函数的非SC匿名口令认证方案,新方案采用匿名身份与口令混淆,并结合时间戳来提高安全性和计算效率。新方案弥补了Rhee-Kwon-Lee方案的安全缺陷。而且,与其他同类非SC方案相比较,新方案支持文中理想的非SC口令认证方案的所有安全需求,安全性能最好且计算量小。
- 王邦菊张焕国王玉华
- 关键词：口令口令认证散列函数智能卡
- 以学生为本提高大学课堂教学质量被引量：11
- 2007年
- 课堂教学作为大学教学必须的一个环节,是提高高等教育质量的关键。本文结合自己的教学实践,从提高学生听课的积极性、增强启发式的课堂互动性、培养良好的师生关系等方面进行了分析探讨,阐明了以学生为本是提高大学课堂教学质量的关键。
- 王邦菊崔克辉汪晓银
- 关键词：课堂教学启发式教学教学质量大学教学
- 面向多模态磁共振脑瘤图像的小样本分割方法被引量：12
- 2021年
- 针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)模态多、训练数据少、类别不平衡以及各个私有数据库差异大等导致分割困难的问题,引入小样本分割方法,并提出基于U-net的原型网络(PU-net)模型用以对脑肿瘤磁共振(MR)图像进行分割。首先对U-net的结构进行调整来提取各类瘤体的特征用以计算原型;然后在原型网络的基础上,逐像素利用原型对各空间位置进行分类,从而获取各类瘤体区域的概率图与分割结果;针对瘤体像素类别不平衡问题,采用自适应权重交叉熵损失函数来减小背景类对损失计算的影响;最后加入原型校验机制,即融合利用分割得到的概率图和查询图像对原型进行校验。所提方法在公开数据集BraTS2018上进行实验,得到的平均Dice系数为0.654,阳性预测率为0.662,灵敏度为0.687,豪斯多夫距离为3.858,平均交并比(mIOU)达到61.4%,与最新的小样本分割方法原型校准网络(PANet)和基于注意力的多上下文引导网络(A-MCG)相比各项指标均有所提升。结果显示引入小样本分割方法对脑肿瘤MR图像进行分割有不错的效果,采用自适应权重交叉熵损失函数也有着一定的帮助,可以对脑肿瘤诊断治疗起到有效的辅助作用。
- 董阳潘海为崔倩娜边晓菲滕腾王邦菊
- 关键词：脑肿瘤多模态图像医学图像分割
