基于模糊聚类和Zernike矩的自适应水印算法

基于模糊聚类和Zernike矩技术,提出一种抗几何攻击鲁棒的自适应图像水印算法.首先根据人眼视觉系统的掩蔽特性,并利用模糊C-均值聚类算法自适应地选择适合嵌入数字水印的位置,然后通过奇异值分解将水印信息嵌入到宿主图像.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且能有效地抵抗旋转、缩放、翻转和旋转-缩放组合等几何攻击,同时对JPEG压缩、滤波和图像增强等常见攻击也有较好的鲁棒性.     

乔姆斯基句法思想概述

句法自治是乔姆斯基生成语言学研究的前提假设,也是生成语言学与功能语言学、认知语言学不同研究路向分歧的一个关键所在,文章遵循生成语法理论发展的脉络来考察乔氏句法自治思想的发展轨迹,将其概括为：语义缺席→解释语义→语义紧缩→模块论阐释→方法论自然主义阐释五个阶段。     

多点协作复制攻击检测研究

在实际应用中,许多无线传感器网络是一个多功能的异构网络,同时存在静态网络和移动网络,这对节点复制攻击检测是一个极大的挑战。利用静态网络和移动网络相互协作实施检测,提出一种协作式检测方案,实现了节点复制攻击的检测与防御。通过实验对方案中的静态网络检测的密钥对预分配方案(PTPP)和移动节点复制攻击检测的协作式检测方案(CCD)进行了验证。分析表明,该方案具有较好的安全性和可以接受的成本和开销,是一种实用的异构无线传感器网络的节点复制攻击检测方案。     

基于ECC的移动Ad hoc网络安全路由算法

研究了移动Ad hoc网络(MANET)的安全路由问题,分析了现有MANET入侵检测和安全路由策略的优缺点.针对MANET安全和路由问题的特殊性,提出并实现了基于ECC的MANET安全路由算法.算法吸收了表驱动路由和按需路由策略的优点,具有能耗低、延迟小、递交率高等显著特点.并且算法在路由过程中引入了ECC签名认证机制,通过路由过程中的签名认证,使得有害节点不能参与到路由中,保证了路由的安全性、信息的完整性和不可抵赖性.最后利用NS-2仿真器对算法的性能进行仿真分析,结果显示所提出的安全路由算法是高效的.     

基于小波的异常检测方法研究

针对DDoS攻击引起的网络异常,提出基于小波变换的检测方法.将网络流量分解到不同的频段,根据高频段频谱能量,即小波方差的变化对网络流量异常进行检测.为提高预警的准确性,吸取了路由器的设计思想,用LRU Cache滤掉长时流发现突发流量,实验证明本尝试是有效的.     

无线传感器网络的路由攻击与防范

探讨无线传感器网络中的典型网络层安全漏洞及可能的攻击,分析各种解决方案的优缺点.     

基于iRAM的抗物理内存泄露攻击密码算法轻量化实现

提出一种基于iRAM的轻量安全密码算法实现方案,可以在不影响系统中需要iRAM辅助的正常功能情况下,实现多个密码算法的并发执行。该方案将密码算法实现中的敏感数据限制在单个可加载段中,同时分离该段中的非敏感数据,并通过修改可信应用的加载方式、仅将包含敏感数据的段分配到iRAM空间等方法,尽量减少密码运算对iRAM的占用。在真实设备上实现国内外具有代表性的一系列密码算法,实验结果表明,所有算法的性能开销均小于4.3%,iRAM使用量皆少于4.5 KB,比现有方案节省78%以上,能够支持方案在所有主流平台上部署。     

一种公钥自认证的(t,n)门限签名方案

将公钥自认证的概念引入门限签名,提出了一种公钥自认证的(t,n)门限签名方案.该方案实现了门限签名,并且能在验证个人签名(或群签名)有效性的过程中通过一个逻辑单步同时对个人公钥(或群公钥)的真实性进行自认证,而不需认证机构颁发额外的公钥证书.分析表明,所提出的方案能够抵抗泄密、共谋、伪造和假冒等主动攻击.     

一种新的抗几何攻击的数字算法

在讨论最低有效位(LSB)算法特点及其抗几何攻击原理的基础上,提出一种新的抗几何攻击水印算法。首先对水印信息做适当的缩放以适应载体图像的大小,使水印和载体图像之间具有同步性;然后运用Logistic混沌系统对水印进行置乱,以增强算法的鲁棒性;最后从像素的低4位中随机选取嵌入位置通过逻辑运算嵌入水印。试验结果表明,算法能够很好地抵抗裁剪、旋转、缩放等几何攻击,对其他攻击同样具有一定的抵抗能力。     

NETWORK ANALYSIS OF TERRORIST ACTIVITIES

This paper uses an extensive network approach to "East Turkistan" activities by building both the one-mode and the bipartite networks for these activities.In the one-mode network,centrality analysis and spectrum analysis are used to describe the importance of each vertex.On this basis,two types of core vertices——The center of communities and the intermediary vertices among communities— are distinguished.The weighted extreme optimization(WEO) algorithm is also applied to detect communities in the one-mode network.In the "terrorist-terrorist organization" bipartite network,the authors adopt centrality analysis as well as clustering analysis based on the original bipartite network in order to calculate the importance of each vertex,and apply the edge clustering coefficient algorithm to detect the communities.The comparative and empirical analysis indicates that this research has been proved to be an effective way to identify the core members,key organizations,and communities in the network of "East Turkistan" terrorist activity.The results can provide a scientific basis for the analysis of "East Turkistan" terrorist activity,and thus provide decision support for the real work of "anti-terrorism".