一种基于边缘检测技术的DCT域非嵌入式认证水印

根据DCT系数的特性及边缘检测技术,提出了一种依赖于可信第三方的、可有效抵抗常规图像处理攻击的非嵌入式认证水印.算法通过对图像各DCT分块中的直流系数进行计算来获取图像的边缘属性,并利用该属性生成含有水印信息的用于版权保护的认证码.传统的水印算法需要修改载体图像的内容,会损坏图像数据,而非嵌入式认证水印算法利用认证码避免了水印信息对图像数据造成破坏,保证了载体图像的质量.仿真实验结果表明,与常规的DCT域水印嵌入算法相比,该算法对普通的图像处理操作(如锐化、噪声、反色处理等)具有更好的鲁棒性,能有效抵御JPEG压缩攻击,对几何攻击(如旋转、裁剪等)也具有一定的抵抗能力.     

云制造系统用户认证和服务间协同高效可信安全技术

针对云制造系统不同安全域之间信任关系孤立导致的用户跨域访问重复进行身份认证和云服务跨域协同被拒绝的问题, 设计了一种面向云制造系统的域间互信过程模型, 提出了基于域间互信的用户认证和服务跨域协同高效可信安全优化技术, 实现了用户可信身份跨域传递和云制造服务跨域协同, 并在企业进行了应用验证, 给出了所提方法与传统方式的对比分析。分析结果表明, 提出的高效可信安全技术能够在提升云制造系统认证和服务跨域协同效率的同时不降低现有安全机制的防护强度。     

自适配权重特征融合的持续身份认证

针对现有智能手机用户身份认证方法的不足，提出了一种自适配权重特征融合的持续身份认证方法。设计了一种卷积神经网络，对手机内置传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)获取的用户行为信息数据进行深度特征提取及融合。通过网络中3个子网络流分别提取3种传感器特征，在特征融合层加权融合，各特征的权值会在网络学习过程中根据不同特征的贡献度实现自适应分配。融合特征经过特征选择之后，使用单分类支持向量机进行用户分类认证。实验结果表明：该方法对不同用户身份认证获得的等错误率为1.20%,与现有其他认证方法相比具有更好的认证准确性。