车载网络安全形式化模型与关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61173154
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0206.信息安全
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

车载网络是一种新型移动自组织网络,旨在提高交通安全性和交通管理效率。本项目以申请人关于车载网络中车辆通信可信性研究成果(IEEE TVT)为基础,扩展申请人在Eurocrypt'09上提出的可聚合签字技术,将可证明安全理论与方法引入车载网络安全系统的设计与分析,提出车载网络的安全形式化模型,提高车辆报告的可信性,保护车辆隐私,加速车辆安全响应,保障对匿名车辆的数字取证和交通流审计。本项目吸收最新的密码学研究成果,首次提出模糊群签字和全同态签字等新的密码学概念与方法,解决车载网络中车辆隐私保护与车辆通信可信性、事故调查、交通监控之间的冲突,最小化车载网络安全功能对系统安全响应、安全数据传输与存储、安全数据统计分析开销的影响,设计高效的车载网络安全协议与方案,实现车载网络移动终端安全实验系统。.本项目将丰富密码学基础理论,创新车载网络安全保护的方法和技术,有利于提高交通安全性,优化交通管理。

结项摘要

车载网络是车辆之间、车辆与道路两旁的固定设施之间进行相互通信的网络。车载网络旨在提高交通安全性,提高交通管理效率。本项目较为系统地研究了车载网络安全形式化模型、方法、协议和应用,申请专利10项,发表研究论文49篇,其中SCI期刊论文16篇,国际会议论文29篇,包括IEEE TIFS, IEEE TC、IEEE/ACM ToN等密码学与信息安全顶级会议和计算与通信顶级期刊。.本项目在车载网络安全领域取得一系列研究成果。首先,针对车联网络设计、部署和运行中的安全和隐私保护,定义了车载网络安全通信的形式化模型,包括车辆报告不可伪造性、隐私性、不可链接性、可追踪性等形式化定义,提出了可追责的保护隐私车辆对车辆,车辆对路边设施的安全通信方案,解决车载网络中出现的车辆安全和隐私问题以及对网络中车辆报告的快速响应问题。车辆自组织网络需要不断产生大量的车辆报告以增加行车体验和安全性,车辆报告通常报告车辆身份(电子车牌号)、位置、速度、方向、时间等大量的隐私信息,为了保护车辆隐私,提出了面向高度动态、高速移动的车载网络的群密钥分配和管理方案,解决了车辆之间的群密钥共享问题。第二,针对车载网络中车辆报告的安全利用问题,提出了较为系统的解决方法。在车载网络中,系统收集的车辆大数据对市政规划、科学研究、车辆调度等具有重要价值。车辆报告由于数据量极大,且涉及车辆隐私,通常加密后由第三方云服务器管理或维护。为了实现这种环境下的安全数据检索,提出模糊关键词搜索公钥加密方案,即使关键词空间非常小,恶意服务器执行搜索请求后也不知道搜索的准确关键词。提出一种隐藏数据指针方法,大大提高了车辆报告加密数据的搜索速度。.对车载网络模型的深入研究,提出了新的密码学概念和新思想。突破了现有车载网络安全体系限制,创新了密码学方法,促进了信息安全领域的技术发展,培养了多名信息安全骨干教师、博士、硕士,取得了预期成果,成功完成了项目目标。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(33)
专利数量(0)
Round-Efficient and Sender-Unrestricted Dynamic Group Key Agreement Protocol for Secure Group Communications
用于安全组通信的轮次高效且发送者不受限制的动态组密钥协商协议
  • DOI:
    10.1109/tifs.2015.2447933
  • 发表时间:
    2015-11-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Zhang, Lei;Wu, Qianhong;Dong, Zheming
  • 通讯作者:
    Dong, Zheming
Identity-based optimistic fair exchange in the standard model
标准模型中基于身份的乐观公平交换
  • DOI:
    10.1002/sec.652
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
    Security and Communication Networks
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang, Lei;Wu, Qianhong;Qin, Bo
  • 通讯作者:
    Qin, Bo
一种基于相似度的高效网络流量识别方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    山东大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜瑞颖;杨勇;陈晶;王持恒
  • 通讯作者:
    王持恒
An Estimation Method for Relationship Strength in Weighted Social Network Graphs
加权社交网络图中关系强度的估计方法
  • DOI:
    10.4236/jcc.2014.24012
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    Journal of Computer and Communications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiang Lin, Tao Shang, Jianwei Liu
  • 通讯作者:
    Xiang Lin, Tao Shang, Jianwei Liu
Intrusion Detection Model Based on Incomplete Information Game in Wireless Mesh Networks
无线网状网络中基于不完全信息博弈的入侵检测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    陈晶
  • 通讯作者:
    陈晶

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其他文献

多路径域间路由决策检测协议
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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    张欣雨
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王玉珏;伍前红
  • 通讯作者:
    伍前红

其他文献

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伍前红的其他基金

面向多链融合的区块链跨链互操作与可扩展关键技术研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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