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实验室李张谭、朱少峰同学参加第18届Trustcom并作报告

 201985-9日,第18 International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and CommunicationsTrustCom 2019)国际会议在新西兰罗托鲁瓦市召开,TrustCom是关于计算与通信中可信、安全、隐私的年度国际会议。

 实验室李张谭同学的论文《Tracking Sensitive Information and Operations on Integrated Clinical Environment》、朱少峰同学的论文A Worst-Case Entropy Estimation of Oscillator-Based Entropy Sources: When the Adversaries Have Access to the History Outputs》被TrustCom 2019录用,并在大会上作了报告。

 李同学的论文设计了一种数据流分析框架,来分析以及跟踪集成医疗系统中的敏感数据。该数据流分析框架结合了静态和动态分析模块: 通过静态污点分析确定医疗设备所使用的敏感数据,并构建敏感数据源到敏感操作的控制流; 通过动态跟踪获取敏感操作的执行上下文,并进行敏感操作的误用检测。最后,基于OpenICE对该数据流分析框架进行了效果检测和性能测试。

 朱同学的论文对真随机数发生器的熵评估理论方法进行了研究。分析指出基于平均条件香浓熵下界概念估计的真随机数发生器熵值,在敌手可能获取到历史输出序列时,可能会过高估计未输出数据对于敌手的实际不可预测性。该工作提出以特定条件香浓熵下界这一新的熵值概念来估计真随机数发生器的最差情况熵。并针对RO-based TRNG,给出了具体的评估其最差情况熵的方法和计算公式。该研究显示特定条件香浓熵下界可以有效的避免对敌手真实不可预测性的过高估计。因此,当真随机数发生器运行于易受威胁环境中时,推荐以特定条件香浓熵下界来保守的评估真随机数发生器的熵值。

(2019-09-18)