全局雪崩准则的矩阵表示及其性质

从研究全局雪崩准则的表达方式出发,提出了全局雪崩准则的矩阵表示方法,并证明了布尔函数f(x)与f(x+α)全局雪崩的绝对值指标和平方和指标相同。依据矩阵表示方法得到了全局雪崩准则与布尔函数Walsh谱值的关系,并给出了一个布尔函数同一个仿射函数的互相关全局雪崩准则绝对指标的上、下限。最后,分析了修改序列中的一位对布尔函数全局雪崩准则指标的影响,结合爬山算法设计了一种修改M-M型Bent函数的优化算法,得到的布尔序列在非线性度和全局雪崩准则指标上优于已有的构造。     

一个高效的无证书盲签名方案

提出了一个高效的无证书盲签名方案.在随机预言机模型下,证明了新方案在适应性选择消息、选择身份攻击下是存在不可伪造的,能够有效抵抗AⅠ攻击者的替换公钥攻击和AⅡ攻击者的KGC攻击.方案中在签名阶段没有任何双线性对运算,在验证阶段只有一个双线性对运算,并且不需要使用映射到点(Map to Point)的特殊哈希函数.与已有方案相比,所提方案在计算量上更具优势.同时方案采用无证书公钥密码体制,解决了基于证书签名方案的证书管理问题和基于身份签名方案的密钥托管问题.     

一种快速有效的水印图像几何失真校正算法

为解决水印图像在受到几何攻击后水印无法被有效检测的问题，利用图像的空域不变信息实现对水印图像几何失真的校正，提出一种快速有效的水印图像重同步算法，算法能够有效校正水印图像的旋转失真和放缩失真。实验证明，算法性能良好。     

基于RSSI的无线传感器网络ARQ差错控制策略

无线传感器网络（wireless sensor networks,WSN）中采用前向纠错差错控制策略（FEC）无法克服丢包的问题,且在传输长数据时能效较低;传统的自动重发请求差错控制策略（ARQ）主要考虑的指标是带宽延迟乘积,能量效率不是其重要的性能指标。本文提出了一种基于接收信号强度（received signal strength indicator,RSSI）动态调整重传次数和重传时隙的ARQ差错控制策略。发送节点在接收数据请求时从数据请求帧中提取当前信道的RSSI值,当RSSI值大于阈值时采用较小的重传次数和重传时隙,当RSSI值小于阈值时增大重传次数和随机选择一个大的重传时隙,从而避免发送节点陷于忙等,提高了接收节点正确接收数据包的概率。实验结果表明,该方案能有效降低丢包率,且具有较高的能量效率。     

基于局部保持映射的音频数字签名算法

为了实现对音频作品的完全级认证和对篡改操作的定位,提出了一种新的基于局部保持映射LPP(locality preserving projections)和小波包线性预测技术的音频数字签名算法.为降低音频特征向量的维数,同时保持其内在的低维结构,方便构造更有效的数字签名算法,在经过小波包变换和线性预测形成音频特征后,利用LPP算法得到音频特征集的低维流形,实现对音频数据高维特征的降维.通过混沌算法对低维流形进行置乱来得到最终的签名.实验结果表明,签名对音频数据的篡改具有较高的敏感性,可以实现对音频作品内容的完全级认证.     

一类椭圆曲线密码强指定验证者签名方案

针对强指定验证者签名的可委托性缺陷,分析了如何保证只有掌握指定验证者私钥的人才可以验证签名的有效性,通过改变方案验证等式的形式来避免此缺陷.基于椭圆曲线签名体制,提出了一个新的强指定验证者签名方案,该方案同时满足不可伪造性、不可传递性及不可委托性.通过合理设计验证等式的形式来构造安全签名方案的思路,提出构造具有不可委托性和不可伪造性的指定验证者签名的通用方法.此外,对Saeednia等人提出的SKM方案进行改进,新方案不存在可委托性缺陷.     

一种快速有效的水印图像几何失真校正算法

为解决水印图像在受到几何攻击后水印无法被有效检测的问题,利用图像的空域不变信息实现对水印图像几何失真的校正,提出一种快速有效的水印图像重同步算法,算法能够有效校正水印图像的旋转失真和放缩失真.实验证明,算法性能良好.     

二安替比林—邻—氯苯基甲烷与钒（V）显色反应的研究

合成了二安替比林-邻-氯苯基甲烷(DACPM),红外光谱和元素分析数据证明为目的产物,用此试剂建立了测定钒(Ⅴ)的新光度法。在H_3PO_4介质中,有吐温-20和Mn(Ⅱ)存在下,V(Ⅴ)与DACPM形成黄色产物,其λ_(max)在480nm,摩尔吸光系数ε=4.14×10~5 Lmol~(-1)cm~(-1).钒量在0～2.5μg/25ml符合比尔定律。方法具有较高的灵敏度和选择性,用于钢铁和炉渣中微量钒的测定,结果满意。     

基于GAN的视频隐写算法

视频隐写术是一种将视频作为嵌入载体实现隐蔽通信的技术。为了解决视频隐写算法中最优修改概率矩阵生成困难的问题,提高信息传输的隐蔽性,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的视频隐写算法,该算法包含两种生成对抗网络,分别生成原始载体与修改概率矩阵,前者能够生成视频的静态后景、动态前景与掩模;后者将前景作为隐写生成器的输入,以提高修改概率矩阵的内容自适应性,并利用Tanh-simulator函数拟合最优嵌入函数,促进梯度的反向传播,基于三维卷积网络的隐写分析器作为隐写判别器,它与隐写生成器进行博弈训练以提高载密样本的抗检测性。实验结果表明,视频生成模块不仅能生成逼真的视频,且前景能够代表视频中的时空特征信息,本算法与经典的S-UNIWARD算法相比,在0.05 bpc、0.1 bpc、0.3 bpc的嵌入率下,抵抗彩色隐写分析器SCRM检测的能力提高了0.65%~3.26%。