基于影响簇选择模型和MCMC采样的社交圈子识别算法

提出一种新的紧密度公式和一种影响簇发现模型,并在此基础上设计基于局部社团探测的采样算法MCMCS_LCD,以及基于MCMCS_LCD的社交圈子自动识别算法SCD_MCMCS_LCD,算法综合考虑局部模块度和节点间紧密度.在真实数据集上的实验表明,SCD_MCMCS_LCD算法在具有较快收敛速度的同时还具有较好的社交圈子识别效果.     

基于Logistic-Sine-Cosine映射的图像加密算法

为了提高数字图像加密的速度和算法的安全性，提出了基于Fridrich框架的加密算法。通过Fisher-Yates变换置乱原始图像打破像素间的强相关性，再利用滤波器在RGB平面上进行滤波得到密文。Logistic-Sine-Cosine复合混沌系统具有良好的混沌特性，且时间复杂度低。密钥由输入参数和明文的SHA-512值共同决定，对明文高度敏感。二维滤波器扩散效果良好，其滤波器模板由明文和密钥决定并引入了伪随机像素值，在提升扩散效果的同时增强了系统抗差分攻击的能力。仿真结果表明，密文图像像素分布近似均匀、像素关联性弱、密钥空间足够大、密钥敏感性高，能够有效抵抗暴力、裁剪、差分等常见攻击，具有较高的安全性，且算法时间复杂度较低。