防守与攻击

本文探讨了网络环境中主动攻击者的行动范围及其限制,包括他们如何篡改数据及无法破解的加密技术。文中还介绍了认证密钥建立协议中的角色分工,如可信第三方Trent的作用,以及在该协议中使用的不同类型的密钥。

1、主动攻击者能做哪些事情?

答:他们会做各种坏事,不仅仅是被动地窃听,而且会主动地改变(可能用某些未知的运算或方法)、伪造、复制、改变路由、删除或注入消息。注人的消息可能是恶意的,并对接收端主体以破坏性的影响。
2、在Dolev-Yω威胁模型(易受攻击的环境) 下, Malice 的功能很强,因为他控制着整个开放式通信网,他能在不用正确密钥的情况下解密或加密消息吗?他能由密文求出加密密钥吗?他能预测随机值吗?
答:不能;不能;不能。

下面在不对"不能做"的意思量化的情况下,我们列出一些 Malice 不能做的事情:

• Malice  不能猜到从足够大的空间中选出的
·没有正确的密钥(或私钥),Malice  不能由给定的密文恢复出明文;对于完善加密算法,
Malìce   也不能从给定的明文构造出正确的密文。
• Malice  不能求出私有部分,比如,与给定的公钥相匹配的私钥。
•  Malìce    虽然能控制我们的计算和通信环境的大量公共部分,但一般他不能控制计算环 境中的许多私有区域,如访问离线主体的存储器。
Malìce  有如下特征:
他能获得经过网络的任何消息。
他是网络的一个合法使用者,因而能够发起与任何其他用户的对话。 他有机会成为任何主体发出信息的接收者。 他能够冒充任何别的主体给任意主体发消息。

3、在认证密钥建立协议中, Trent  的作用是什么?


认证服务器是一种特殊的主体,它的行为老实并必须得到用户(客户主体)们的信赖。也就是说,只要客户主体要求,它就严格按照协议规范做出反应,而不会参与其他任何故意破坏客户安全的活动(比如,它永远不会向任何第三者泄露它和顾客共享的密钥)。这样的主体称为可信第三方或简记为 TTP,在此我们用Trent 来命名可信第三方 。

4、什么是长期密钥、密钥加密密钥、短期密钥以及会话密钥? 为什么用完善加密和完善消息认证服务后,认证协议仍能被破坏?

在同一个认证服务器提供服务下,我们假定Al ice( Bob) 和 Trent 共享一个密钥,设密钥由KAT   (   KBT   ) 表示。以后我们将会看到这种密钥称为密钥-加密密钥,因为它的用途主要是加密 其他密钥。由于建立这样一个密钥的高额花费,它应该被长期应用,因此它也叫长期密钥。我们还应该考虑到,Mal ice 有元限的时间来寻找一个旧的加密密钥,并在找到后把它当做新的密钥来用。已经牢固建立并广为接受的密钥管理原理规定,一个共享密钥仅能用于一次通信会话。因此这种密钥也称会话密钥和短期密钥。

(2)由于消息重放攻击。

5、什么是 nonce?    什么是时戳?它们在认证或认证密钥建立协议中的作用是什么? 为什么一些消息在认证或认证密钥建立协议中必须是新鲜的? 主体怎样决定协议消息的新鲜程度?

答:由Ailce(发送者) 生成并使询问-应答机制得以运行的随机数称为nonce,表示仅使用一次的数字。

 

### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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