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消息鑒別與生物認證 版權信息
- ISBN：9787115372970
- 條形碼：9787115372970 ; 978-7-115-37297-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
消息鑒別與生物認證 本書特色
消息鑒別是對信息的真實性、完整性進行認證的技術，既有基于密碼學算法的消息鑒別方法，也有近年來發展起來的以生物測量學（biometrics）為基礎的新方法，如生物識別、生物密鑰等。站在認證性需求的角度系統地歸納相關的技術基礎和*新進展，是本書寫作的*初動機，這種視角和結構安排也體現了筆者關于信息安全內涵的理解和一些相關的工作。對于信息系統中來源真實性、內容真實性及內容完整性的認證鑒別需求，本書給出了基于密碼學方法和生物測量學方法的若干技術途徑，可供相關研究人員參考。
消息鑒別與生物認證 內容簡介
生物識別技術權威書籍； 反映相關領域的*新研究進展； 注重理論基礎知識和*新研究成果之間的平衡； 先進性和實用性的完美統一。 為讀者全面系統地了解和掌握信息安全的本質、技術和方法，提供了極好的學習和研究平臺。 以經典的應用密碼學的角度，討論了消息鑒別的概念、基于加密的消息鑒別、基于對稱密碼的消息鑒別、基于公鑰密碼的消息鑒別、基于hash函數和認證碼的消息鑒別等關鍵技術問題，為讀者系統地捋清了上述各項技術對于消息的完整性與消息的真實性認證的思路、方法與手段。
消息鑒別與生物認證 目錄
第1章 消息鑒別概述
1.1 信息安全與消息鑒別
1.2 消息鑒別的要求
1.3 消息鑒別的手段
第2章 基于加密的消息鑒別
2.1 密碼學概述
2.1.1 密碼學由來
2.1.2 密碼學基本概念
2.1.3 密碼體制的分類
2.2 古典密碼
2.2.1 置換密碼
2.2.2 替代密碼
2.2.3 古典密碼的統計分析
2.3 近代密碼
2.3.1 加密的機械化
2.3.2 轉輪機的爆發
2.3.3 enigma傳奇
2.3.4 enigma的破譯
2.4 現代密碼
2.5 基于加密的消息鑒別方案
第3章 基于對稱密碼的消息鑒別
3.1 對稱密碼體制概述
3.2 分組密碼
3.2.1 分組密碼概述
3.2.2 分組密碼結構
3.2.3 數據加密標準（des）
3.2.4 高級數據加密標準（ades）
3.2.5 分組密碼工作模式
3.3 序列密碼
3.3.1 序列密碼概述
3.3.2 線性反饋移位寄存器
3.3.3 基于lfsr的序列密碼
3.3.4 rc4
3.3.5 a5/1
3.4 基于對稱密碼的消息鑒別方案
3.4.1 基于分組密碼的消息鑒別方案
3.4.2 基于序列密碼的消息鑒別方案
第4章 基于公鑰密碼的消息鑒別
4.1 公鑰密碼體制的由來
4.1.1 對稱密碼的尷尬
4.1.2 diffie-hellman密鑰交換
4.1.3 不對稱密鑰的奇思妙想
4.2 公鑰密碼體制的概述
4.3 rsa算法
4.3.1 rsa算法的數學基礎
4.3.2 rsa算法原理及證明
4.3.3 rsa算法的可靠性
4.3.4 rsa算法的有效實現
4.4 elgamal算法
4.4.1 離散對數問題
4.4.2 elgamal算法原理
4.5 橢圓曲線密碼算法
4.5.1 橢圓曲線上的運算
4.5.2 橢圓曲線算法原理
4.6 基于公鑰密碼的消息鑒別方案
4.6.1 基于rsa的數字簽名方案
4.6.2 基于elgamal的數字簽名方案
4.6.3 基于橢圓曲線公鑰算法的數字簽名方案
第5章 基于散列函數和認證碼的消息鑒別
5.1 散列函數概述
5.1.1 散列函數的要求
5.1.2 散列函數的結構
5.1.3 散列算法的設計方法
5.2 md5及其家族
5.2.1 md5算法
5.2.2 md算法家族
5.3 sha-1及其家族
5.3.1 sha-1算法
5.3.2 sha家族
5.4 感知散列
5.4.1 感知散列的定義
5.4.2 感知散列的性質
5.4.3 感知散列的分類
5.5 基于散列函數的消息鑒別方案
5.5.1 基于傳統散列的消息鑒別方案
5.5.2 基于感知散列的消息鑒別方案
5.6 基于認證碼的消息鑒別方案
5.6.1 hmac設計目標
5.6.2 hmac算法
5.6.3 hmac的安全性
第6章 生物認證與消息鑒別
6.1 消息源真實性認證——生物識別
6.2 消息完整性認證——生物散列
6.2.1 生物密鑰
6.2.2 生物模板保護
6.3 生物特征的感知信息
第7章 生物識別技術
7.1 生物特征與生物識別系統
7.2 生物識別系統工作模式
7.2.1 工作模式
7.2.2 性能評價參數
7.3 單模態生物識別技術
7.3.1 生物識別技術的應用
7.3.2 典型生物識別系統
7.4 多模態生物識別技術
7.4.1 多模態生物識別的背景和意義
7.4.2 多模態生物識別發展現狀
7.5 多模態生物特征融合的層次結構
7.6 多模態生物感知特征融合模型
第8章 基于感覺信息的多模態生物特征融合
8.1 指紋感覺特征提取
8.1.1 指紋方向場的求取
8.1.2 指紋圖像增強
8.1.3 指紋感覺特征
8.2 虹膜感覺特征提取
8.2.1 虹膜內外邊界定位
8.2.2 眼皮定位
8.2.3 虹膜感覺特征
8.3 人臉感覺特征提取
8.4 多模態感覺特征融合算法
8.4.1 指紋—虹膜感覺特征融合
8.4.2 指紋—人臉感覺特征融合
8.4.3 虹膜—人臉感覺特征融合
第9章 基于知覺信息的多模態生物特征融合
9.1 知覺特征空間特性
9.2 擴展普通向量算法
9.2.1 基于類內散度矩陣值域求解法
9.2.2 基于樣本差分子空間求解法
9.2.3 類內散度矩陣值域與樣本差分子空間的等價性
9.3 基于ecv的多模態知覺特征融合算法
9.3.1 指紋—虹膜知覺特征融合
9.3.2 指紋—人臉知覺特征融合
9.3.3 虹膜—人臉知覺特征融合
第10章 基于感覺—知覺信息的多模態生物特征融合
10.1 pca復數域的非線性擴展
10.1.1 中心化樣本集
10.1.2 非中心化樣本集
10.2 基于ekpca的感覺—知覺多模態生物特征融合算法
10.2.1 指紋—虹膜的感覺—知覺特征融合
10.2.2 指紋—人臉的感覺—知覺特征融合
10.2.3 虹膜—人臉的感覺—知覺特征融合
10.3 fda復數域的非線性擴展
10.4 基于ekfda的感覺—知覺特征融合算法
10.4.1 指紋—虹膜的感覺—知覺特征融合
10.4.2 指紋—人臉的感覺—知覺特征融合
10.4.3 虹膜—人臉的感覺—知覺特征融合
第11章 生物散列技術
11.1 生物密鑰
11.1.1 密鑰管理
11.1.2 生物密鑰生成手段
11.2 生物識別系統安全
11.3 樣本部分泄露的安全分析
11.3.1 樣本部分泄露區分性評測設計
11.3.2 樣本部分泄露區分性評測結果及分析
11.4 生物模板保護
11.4.1 模板保護算法概述
11.4.2 基于自適應非均勻量化的多模態生物模板保護算法
參考文獻
名詞索引
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消息鑒別與生物認證 作者簡介
王志芳，黑龍江大學副教授、碩士生導師，中國計算機學會會員，黑龍江省儀器儀表學會理事。主要研究方向為信息安全、圖像處理、生物識別等，近年來發表學術論文20余篇，主持國家級項目2項，省級項目2項，其他項目多項。從事信息安全方向教學多年，主講《應用密碼學》、《保密通信》、《信息安全數學基礎》、《信號與系統》等多門本科生、研究生課程。
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