基于流形学习的网络数据流异常检测

将非线性流形学习应用于网络数据流的降维过程,基于局部保持投影(LPP)算法基本思想,提出基于类别信息的监督判别LPP(SDLPP)算法;与传统线性降维算法和传统流形学习算法的结果进行对比,以验证算法的准确性与稳定性;建立基于SDLPP算法的网络数据流异常检测系统实施模型。结果表明:SDLPP算法通过多目标优化,在保证局部保持投影同时实现类间距离最大与类内距离最小,在挖掘低维特征空间嵌入的同时提高了分类效果;非线性的流形学习算法能有效挖掘高维数据中的低维流形,保证了维数约减过程中的非线性结构;SDLPP算法能够生成显式投影映射,泛化性较好,时间复杂度低,更加适合网络数据流实时监测系统,并可应用于实际的网络数据流入侵检测模型。     

基于音频内容的DWT域脆弱音频水印算法

为提高脆弱音频水印算法的安全性,实现音频内容的完整性认证,提出一种基于音频内容的可用于篡改与定位的音频水印算法.首先将音频信号分段,进行三级小波变换,然后将音频信号每段的低频小波系数的平均值映射为混沌初值,经过若干次迭代生成认证信息,并采用单个量化高频系数的方法嵌入认证水印.最后利用混沌对初值极端敏感性的特点,定位被篡改的音频位置.仿真结果表明,提出的算法对添加噪声、MP3压缩、低通滤波、重采样等常规的信号处理操作非常敏感,对恶意替换、随机剪切等去同步攻击能够报警并定位篡改位置.     

结合数字签名与手写签名的电子文件认证方法

提出数字签名与手写签名相结合的复合签名认证方法,一方面用数字签名对个人手写签名动态特征数据进行封装,使其具有网上安全传递的保障;另一方面利用手写签名验证方法加强数字签名的认证作用,以弥补数字签名的不足．     

结合数字签名与手写签名的电子文件认证方法

提出数字签名与手写签名相结合的复合签名认证方法,一方面用数字签名对个人手写签名动态特征数据进行封装,使其具有网上安全传递的保障,另一方面利用手写签名验证方法加强数字签名的认证作用,以站数字签名的不足。     

基于双重水印的音频篡改检测算法仿真研究

提出一种基于双重水印的音频篡改检测算法,利用二值图像进行降维处理作为水印信号,按照适当的分段方式,平均嵌入到音频中生成内容认证水印,利用段序号的二值数字串生成完整性水印,实现音频的版权保护和内容认证。通过提取水印并与原始水印进行比对,判断音频的完整性,并精确定位篡改区域。仿真实验表明,算法具有很好的不可感知性,且对音频篡改检测的准确性高。     

基于认证和加密技术的安全多媒体传输方案

本文提出一种安全可靠的多媒体传输方案 ,将多媒体编码过程与认证过程相结合 ,信道编码过程与加密过程相结合 ,既实现了对多媒体敏感区域的认证功能 ,又实现了对整个数据流的加密保护 .其中 ,认证过程对敏感数据进行数字签名 ,并将此签名嵌入敏感区域 ,它可以检测出恶意篡改或传输错误 ;信道编码加密过程是将纠错编码与混沌流密码相结合 ,同时具有纠错功能和加密功能 .理论分析可见 ,认证和加密过程都与编码过程相结合 ,计算复杂度低 ,而且保持了信道编码的容错能力 .实验结果表明 ,此方案具有较高的安全性 ,适合多媒体数据的安全传输 .     

用于图像认证、定位和恢复的半脆弱数字水印的设计与实现

提出了一种基于小波变换的半脆弱数字水印的图像篡改检测及恢复算法。该算法采用二维离散小波变换,将小波低频系数经过处理应用于图像认证和修复,并使用混沌映射和置乱算法保证算法的有效性和安全性.实验表明:该方案安全性高,对常规篡改可进行精确定位,并能较好地实现自恢复。     

基于奇异值分解与融合的音频盲认证算法

提出一种适用于检验音频真实性和完整性的盲音频认证方法.它采用奇异值分解(SVD)与融合技术相结合,将音频奇异值分解所得的奇异值作为不变特征,利用融合将其嵌入到原始音频中.验证时无需原始音频数据,利用融合的逆过程提取不变特征,进行匹配,达到音频认证的目的.实验结果表明,该算法不但可以有效地检测出音频中被篡改内容的位置,而且能将随机噪声同恶意篡改区分开.     

基于小波变换和Torus自同构的音频内容认证方法

本文提出了一种基于小波变换和Torus自同构映射的音频内容认证的水印方案,其基本思想为:把音频信息分成互不相交的长度为8的音频段,在每一段中提取其特征作为水印信息;利用Torus自同构变换,把从每一个音频段提取的水印信息嵌入到它的Torus自同构段的小波变换的细节分量系数上去.该算法在水印的嵌入、提取和篡改定位时均无需额外的水印信息,能较精确地对篡改进行定位,具有易于实现,执行效率高等优点,具有较高的理论和应用价值.     

采用规范化局部保持投影的轴承故障诊断方法

针对轴承故障检测中特征融合导致的维度高、相关性强等问题,提出一种采用规范化局部保持投影算法(LPP)的轴承故障诊断(En-LPP)方法。首先,采用熵规范化的方法将相似度矩阵结合到传统LPP算法的优化函数中,与投影向量一并求解,得到一种规范化LPP降维算法;然后对原始轴承振动信号进行小波变换和经验模式分解得到10条信号分量,每个分量通过计算平均值、均方根等,提取12维统计特征,经归一化后生成特征向量;然后将特征向量输入到规范化LPP降维算法中进行迭代共同求解,得到满足终止条件的相似度矩阵和投影向量;最后利用降维后的特征集训练极限学习机模型确定轴承最终工作状态以实现故障检测。实验结果表明:与传统LPP方法以及其他降维方法相比,所提出的En-LPP方法对于轴承故障诊断的性能更好;在小波变换72维特征集合以及经验模式分解48维特征集合下的分类精度平均提升了7%以上;在4种不同分类器组合下的分类精度平均提升了17%以上;较好的降维特征区分能力使得En-LPP方法的故障诊断性能在不同条件组合下均具有很好的鲁棒性。     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

数字音频的新型密码体制及信息隐藏的普适框架

为了从宏观层面增强数字音频信息隐藏的安全性和标准化，建立一个数字音频的新型密码体制和信息隐藏的普适框架，所有在微观层面能抵御现有各种攻击的算法都可以纳入该框架之下，结合形成严密的信息隐藏体制，对数字音频提出一维重排为二维与随机填充方案，以增加密文混乱程度和不确定性；提出基于随机矩阵变换和数论中本原元的两类随机置乱变换，通过多轮复合加密解密变换建立了一个新型的数字音频密码体制，并在此基础提出一个数字水印体制，该密码体制属于计算保密体制，具有语义安全性，该数字水印体制具有鲁棒性、健壮性和安全性，大量的仿真实验验证了结论，结论可推广于建立其他数字多媒体的信息隐藏体制。     

DWT DCT QR结合的音频盲水印算法

为保护互联网中数字音像制品的合法版权,结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）、QR分解以及音频的特性,提出了一种针对音频的盲水印算法。首先对原始音频分段,然后对每个分段进行小波变换求得近似分量,再进行离散余弦变换,对低频部分进行QR分解,在QR分解后得到的上三角矩阵中嵌入水印信息。实验结果表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能够承受高斯加噪、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩、裁剪替换等常见音频信号处理攻击。     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法，先对音频信号进行小波分解，将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中，同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系，然后在接收端用训练好的神经网络提取水印。实验结果表明，嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真；经过噪声干扰，低通滤波，有损压缩，重新采样等信号处理后，相关函数检测具有显著的二值分布特征，且相关系数均达到0．72以上，与其他方法相比，该算法在提取水印时无需原始音频信号，具有运算量低和鲁棒性强等优点。     

Performance Analysis of Data Hiding in MPEG-4 AAC Audio

A high capacity data hiding technique was developed for compressed digital audio. As perceptual audio coding has become the accepted technology for storage and transmission of audio signals, compressed audio information hiding enables robust, imperceptible transmission of data within audio signals, thus allowing valuable information to be attached to the content, such as the song title, lyrics, composer’s name, and artist or property rights related data. This paper describes simultaneous low bitrate encodin...     

基于椭圆曲线的数字签名快速算法研究

基于椭圆曲线的数字签名技术具有安全性高、运算量小、密钥短、处理速度快、存储空间小等优点,能够完成身份验证、保证数据完整性、防抵赖等,因此,被广泛应用于信息安全领域。文章着重研究椭圆曲线数字签名算法的签名和验证算法效率,并编写快速算法的程序,与经典算法程序比较,执行时间缩短约38.11。     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该数字音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性.     

音频数据加密的二值音频可听密码方案

数字音频文件数据量大、相关性强、冗余度高,传统加密算法难以满足其实时安全性要求.针对此问题,根据人耳听觉特性提出了一种基于二值音频的可听密码方案.该方案借鉴图像半色调技术对秘密音频数据进行二值化处理,以降低音频信息的数据量;结合可视密码技术的(k,n)门限方案的基本阵对二值数字音频进行分存和加密,从而破坏了原始音频数据之间的相关性.在解密时只需同步播放任意k份秘密音频就可直接通过人耳听觉系统解密,少于k份的任意秘密音频同步播放不会暴露原始音频的任何信息.实验结果表明,加密后的音频具有良好的随机性和安全性.与原始秘密音频相比,恢复后的秘密语音虽有一些失真,但其语音内容易于辨识、可懂.     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.