-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102026195B
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201010594453.3
申请日：2010-12-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一次性口令的移动终端身份认证方法和系统。该方法包括：接收输入移动设备的用户身份标识ID和用户通行密语PW，对比ID、H(PW)与移动设备中预先存储的ID和H(PW)是否一致，若不一致，提示用户输入有误，请用户重新输入ID和PW；若一致，执行第二级认证步骤；其中，H(PW)表示PW的哈希函数；基于一次性因素生成因子OTP、所述ID和所述PW进行移动设备与服务器间的双向身份认证。本发明对OTP思想进行改进，保留技术优势的前提下，实现用户和服务器的双向认证，在不增加系统复杂程度的基础上，增强认证的安全性。
-
公开(公告)号：CN101969446A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010534263.2
申请日：2010-11-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出了一种移动商务身份认证方法，该方法选择公钥密码体制中最高效的基于椭圆曲线的公钥密码体制来实现密钥协商。结合椭圆曲线算法的计算量小、安全性高的特点，将其用于产生公钥和私钥，实现不需第三方的公钥密码体制，并将其应用到客户端和服务器端的双向认证服务中。
-
公开(公告)号：CN102026195A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010594453.3
申请日：2010-12-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一次性口令的移动终端身份认证方法和系统。该方法包括：接收输入移动设备的用户身份标识ID和用户通行密语PW，对比ID、H(PW)与移动设备中预先存储的ID和H(PW)是否一致，若不一致，提示用户输入有误，请用户重新输入ID和PW；若一致，执行第二级认证步骤；其中，H(PW)表示PW的哈希函数；基于一次性因素生成因子OTP、所述ID和所述PW进行移动设备与服务器间的双向身份认证。本发明对OTP思想进行改进，保留技术优势的前提下，实现用户和服务器的双向认证，在不增加系统复杂程度的基础上，增强认证的安全性。
-
公开(公告)号：CN101969446B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010534263.2
申请日：2010-11-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出了一种移动商务身份认证方法，该方法选择公钥密码体制中最高效的基于椭圆曲线的公钥密码体制来实现密钥协商。结合椭圆曲线算法的计算量小、安全性高的特点，将其用于产生公钥和私钥，实现不需第三方的公钥密码体制，并将其应用到客户端和服务器端的双向认证服务中。
-
公开(公告)号：CN102056183A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010585259.9
申请日：2010-12-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W16/22
Abstract: 本发明提供了一种基于认知网络的网络流量预测方法和装置，通过对输入信号X(t)进行最小二乘法处理，输出预测样本数据Y(t)，对Y(t)进行小波变换，分解为不同频率成分的分量，k时刻小波变换系数序列{D1(k)，D2(k)，…DL(k)，AL(k)}，把分量{D1(k)，D2(k)，…DL(k)}作为Elman网络的输入，k+T时刻的小波系数{D1(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)}作为输出来训练网络，把分量{AL(k)}作为线性网络的输入，{AL(k+T)}来作为输出来训练网络，将训练好的小波各分量{D1(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)，AL(k+T)}作为BP网络的输入，k+T时刻的原始流量时间{f(k+T)}作为网络输出，训练网络，获取预测输出，针对以往的流量模型以及预测方法的利弊，引入LMS算法对输入样本进行预处理，再输入到接下来的小波神经网络预测模型(WNN)中，解决了现有模型的“过拟合”问题，为网络流量提供更为准确的模型和预测。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.015 seconds)
