软件工程专业资料.doc

贵州大学研究生创新基金

创新项目申请书

项目名称

探测与防止安全协议共谋袭击新模型的研究与实现

项目类别

（A）A一般项目B重点项目C创业项目

研究性质

（B）A基础研究B应用研究C工程应用D其他

申请金额（大写）

叁仟元

项目负责人

刘春英

指导老师

龙士工，汪学明

所在学院、中心、所、部

计算机科学与技术学院

申请日期

2023年12月1日

贵州大学研究生院

200年9月1日制定

第一部分创新团队信息

创新团队负责人信息

姓名

刘春英

性别

女

攻读学位

硕士

导师姓名

龙士工

所在学院

计算机科学与技术

所学专业

计算机软件与理论

学生证号

身份证号

3701488

入学时间

2023年9月

毕业时间

2023年7月

手机号码

宿舍电话

E-mail

在本项目中承担的研究任务

时间区间

研究任务

2023.12-2023.3

安全协议已经被广泛的应用于安全电子交易中。我们通常假定参与主体是诚实可靠的，不会故意的泄漏各自的秘密给别人。然而，某些主体为达成欺骗或不合法的目的私自秘密勾结是通常会发生的，所以假如我们完全的忽视这种也许性是不切实际的.为了达成保证参与主体安全的目的，安全协议已经成为电子商务系统中必不可少的一部分。该阶段重要从理论基础开始，为下面建立模型做铺垫。

2023.4-2023.8

在前期工作的基础之上，重要对共谋袭击的合作方法和发生的充足条件进行探讨和研究，从各种协议的设计缺陷和漏洞入手，找出袭击也许出现的切入点，分析传统定理证明和模型检测的优缺陷并将其比较，为本项目的建立模型提供一定的理论依据。进一步研究Prolog语言的演绎推理机制及其程序，创新性的将其在数据挖掘和人工智能的使用中用于安全协议的分析中来。

2023.9-2023.12

该阶段重要是在第二阶段的基础上根据Prolog语言演绎推理机制的谓词形式,在ＢＡＮ逻辑的基础上定义新的推理规则，该规则必须符合Prolog语言的谓词形式,结合前面几个阶段的工作将其研究成果进行整理概括,得出本项目中要建立的探测共谋袭击的模型。

2023.1-2023.4

对前一阶段设计的探测共谋袭击的模型进行分析研究，并通过度析一些具体的实际案例如ISI协议，SET协议等电子商务协议得出结论。实验结果表白我们的所设计的模型达成了预期的探测并防止安全协议中共谋袭击的目的。同时该模型也可以被广泛的用于分析其他的电子协议及各种安全协议。将会有利的保证网上的电子交易信息的安全性与保密性。

已主持或参与的本基金项目名称

已主持或参与的课题名称

发表的论著、取得的科研成果(专利、获奖、鉴定等)和工程实现的社会评价及有关资料(以目录清单形式给出，其书写格式同参考文献)

[1]刘春英,龙士工ISI协议的安全性分析与改善(微计算机信息,2023年9月刊出)

[2]刘春英，龙士工一种新的公平非否认协议及其安全性分析（计算机与信息技术，2023年12月刊出)

学位论文题目或研究方向

密码学与信息安全

获奖情况（从本科起）

本科阶段：

2023年2月：获“一等奖学金”，“校级优秀班干部”

2023年11月：获“一等奖学金”，“校级优秀学生”，“院级优秀班干部”

2023年2月：获“获一等奖学金”，“校级优秀班干部”

2023年11月：获得“一等奖学金，”“优秀党员”

2023年2月：获得：“一等奖学金”，“校三好学生”“院优秀班干部”

2023年11月：获得“一等奖学金”，“校优秀班干部”

2023年2月：获得“二等奖学金”“校优秀学生”

研究生阶段：

2023年11月：获得“二等奖学金”

本人承诺

本人承诺以上所提供信息真实，并能按既定方案完毕研究任务，取得预期成果。

本人签章

年月日

创新团队成员信息

姓名

崔楠

性别

女

攻读学位

硕士

导师姓名

汪学明

杨震

男

学士

所在学院

计算机学院

所学专业

计算机软件与理论

学生证号

身份证号

9240641

入学时间

2023年9月

毕业时间

2023年7月

手机（小灵通）

宿舍电话

E-mail

在本项目中承担的研究任务

时间区间

研究任务

2023.12-2023.3

电子商务安全协议分析复杂多变。网络不仅要抵御入侵者假扮协议的参与方，企图获得消息（外部威胁），并且也要防止不诚实的参与方勾结起来获得消息（内部威胁）。虽然对于个体想获得消息很困难，但是对于一定数量的参与者共谋获得信息还是可行的，这就是共谋袭击。对于电子商务协议的共谋袭击在理论上进行进一步分析。

2023.4-2023.8

贝叶斯网络是用来表达变量间概率分布的图形模式，具有稳固的数学基础，贝叶斯网络与其他知识表达形式如规则库、决策树、人工神经网络相