基于CFF码和I码的抗合谋数字指纹编码

随着抗合谋参数值增大,CFF码的编码效率呈下降趋势。为解决该难题,提出一种新的抗合谋数字指纹编码方案,并设计相应的编码生成算法和检测算法。生成算法以小参数构建的CFF码为内码、I码为外码生成级联编码,编码效率等同于嵌入CFF码的编码效率,降低了编码难度。检测算法在确定编码所在的CFF子块位置后,对指纹特征码字位置进行跟踪从而发现叛逆者。在基于非对称数字指纹的音频盗版追踪系统上进行测试,结果表明,该方案保持了CFF码抗多种类型合谋攻击的特性,叛逆者追踪成功率超过80%,且未发生误判现象,能为依法制裁叛逆者提供法律证据。     

一种合谋安全的数据库指纹编码与盗版追踪算法

在将数据库作为软件产品发行的应用场合,需要有相应的安全机制对叛逆用户的盗版行为进行约束.本文提出了一种基于数字指纹的关系数据库盗版追踪解决方案.以混沌二值序列将版权水印与用户指纹组合而成数据库指纹,在密钥的控制下嵌入数据库.基于混沌二值序列的随机性进行指纹提取与叛逆追踪.方案具有较高的合谋安全性,同时降低了指纹检测与叛逆追踪的运算复杂度.文中描述了数据库指纹编码与嵌入、指纹检测与提取算法,分析了算法的鲁棒性与叛逆追踪能力,并进行了实验验证.     

一种新的两用户合谋安全的数字指纹编码算法

运用级联码的思想提出一种新的抗合谋数字指纹编码算法及其相应的跟踪算法.编码算法中内码采用基于混沌序列的新的二用户合谋安全码,外码采用IPP码.理论分析和实验结果表明,在合谋人数为2的情况下,该算法能对非法分发者进行有效跟踪.与Boneh-Shaw的编码算法相比,在同样的错误概率下,本算法的数字指纹编码长度得到有效缩短.     

组合指纹匹配算法研究

组合不同的指纹匹配算法是提高身份认证识别率的有效手段。文章将指纹图像的细节特征引入到基于Gabor滤波器组的匹配算法中,并提出了一种基于细节特征算法和改进算法的组合匹配算法。该方法首先根据细节特征对输入指纹图像进行旋转平移,然后利用Gabor滤波器组对指纹编码区进行矩形分块编码,最后将匹配结果与基于细节特征匹配算法的匹配数进行组合,得到一个组合匹配数进行决策。通过对FVC2004DB1-A指纹库的实验,结果表明该文提出的组合算法与其它单纯利用细节特征或纹理特征的匹配算法相比较,该文的组合匹配算法具有更高的识别率。     

指纹脊线追踪算法研究

提出指纹脊线追踪算法,该算法根据指纹眷线上中心点的灰度(梯度)值的变化,把整条指纹脊线追踪出来,使用该方法直接计算出指纹脊线上的中心点,并根据中心点的灰度(梯度)的变化把它们连接起来,从而直接在原始图像中计算出指纹细化图像,减少了图像预处理过程,同时根据对中心点的追踪可以把断纹连接起来,提高处理精度.     

基于局部词频指纹的论文抄袭检测算法

提出一种基于局部词频指纹的论文抄袭检测算法。将句子看成文档的基本构成元素,对其进行有效关键词提取排序重构,根据编码和词频联合方式获取句子指纹,以此计算文本间相似度。在新闻网页精简集SOGOU-T上的实验结果表明,该算法在一定程度上克服了现有论文抄袭检测算法检测精度低的缺点,具有较快的检测速度。     

一种高效的大监控区域移动目标追踪算法

针对目前无线传感器网络中利用位置指纹进行移动节点室内追踪时,为提高追踪精度引入的训练及匹配计算量大的问题,提出了一种兼顾定位精度和计算效率的算法。该算法适合锚节点稀疏分布的大监控区域,通过锚节点和参考位置点的局部匹配降低指纹匹配的复杂度,利用加权K-近邻算法获得粗定位,再通过融合目标节点加速度信息的卡尔曼滤波进一步减少追踪误差。仿真实验表明,本文算法具有良好的定位一致性和较高的定位精度,在指纹间隔10 m,接收信号强度指示值的测量方差高达16时,追踪过程中平均定位误差为1.4 m,适合室内移动目标的实时追踪。     

一种最优化链码指纹二值细化图像压缩编码

提出了一种适合于对线状结构的条形纹线二值图像进行压缩的最优化Freeman链码压缩算法——Freeman差分链码Huffman编码。与传统的Freeman链码相比,提出的压缩算法是基于Freeman链码、差分编码和Huffman编码的一种混和编码方式。通过理论分析和在指纹二值细化图上的实验结果证明,对于指纹二值细化图像,本算法优于现有的链码压缩二值图像的算法,针对于线状结构的条形纹线二值图像,本算法也优于其他压缩算法。其平均码长为1.7651bits,低于8方向Freeman链码或者Freeman差分链码的3bits的平均码长。     

数字指纹编码与嵌入假设

数字指纹系统是数字水印技术的一个重要分支，是用于盗版追踪的一种技术。离散指纹编码和连续指纹编码是数字指纹研究领域的两大阵营。本文介绍了嵌入假设对指纹编码研究的重要意义，指出这两种研究方向的主要分歧在于对待嵌入假设条件的态度不同。从嵌入假设条件出发分析了离散指纹编码和连续指纹编码的基本思路、面临的挑战和发展趋势。     

抗共谋数字指纹实现问题研究

与数字指纹相关的指纹编码、嵌入、共谋用户识别3个环节已有一定研究成果。若数字指纹走向实用,则还需解决一个问题:抗共谋数字指纹实现问题。详细阐述了该问题的涵义;分析了抗共谋指纹编码、内容分发机制及终端消费环境对该问题的影响并探讨了相关解决方法;从通信代价、计算及存储代价等软硬件成本、安全性及实时性等方面对现有典型抗共谋数字指纹实现算法的性能进行了比较分析;最后,讨论了该领域的未来研究方向。     

抗线性组合攻击的数字指纹方案

为了提高抗联合攻击码抵抗线性组合攻击的能力,提出一种改进的基于ACC码的指纹编码方案,该改进方案的指纹由ACC码串联构造而成,嵌入算法采用基于离散余弦变换的扩频嵌入技术,并在算法中应用人类视觉模型,利用改进的硬检测算法实现合谋者追踪.理论分析和实验结果表明,改进的指纹方案提高了追踪到至少一个线性组合攻击合谋者的概率.     

基于质量评估的残留指纹分割

针对孤立的残留指纹往往具有清晰的纹路而不易被分割的问题,提出一种质量评估在残留指纹分割中的应用算法。该算法首先选取指纹图像的有效面积、干湿程度、位置偏移量作为评价因子,然后综合考虑各种评价因子求取总的质量分得到最终的评价结果;最后通过计算面积割除孤立的残留指纹。该算法的改进之处：首先在指纹预处理之前先判断指纹的质量,很好地控制了录入指纹的质量;其次使用Freeman链码表示法计算残留指纹的面积。实验结果表明,该算法不仅对不合格的指纹有较好的过滤效果,而且可以有效地分割残留指纹。     

基于极值点分块的重复数据检测算法

重复数据检测技术能够大幅降低数据中心的存储量,节省网络带宽,减少建设和运维成本。为了克服基于内容分块（CDC）方法容易出现超长块的缺点,文章提出了基于极值点分块（EDC）的重复数据检测算法。EDC算法先计算出所有右边界在数据块上下限范围内的滑动窗口中数据的指纹,找出最后一个指纹极值,所对应的滑动窗口结束位置作为数据块的分界点,再计算该数据块的哈希值并判断是否重复块。实验结果表明,EDC算法的重复数据检测率、磁盘利用率分别是CDC算法的1.48倍和1.12倍,改进效果显著。     

基于异或的隐私保护码优化研究

随着存储系统的发展,为了满足当前高速增长的信息数据量对存储的需求,云存储行业迅速兴起。然而,单云存储面临着数据保密性、安全性、可用性和厂商锁定的风险。基于异或的非系统纠删码-隐私保护码(PPC)可以用来构造具有隐私保护能力的多云存储系统,从而在很大程度上解决上述问题。主要针对PPC编码算法进行优化,以提高编码运行性能。通过设计搜索PPC的最优调度来减少编码过程中的异或次数。由于PPC的编码/解码计算可以表示为生成矩阵(0/1矩阵)和数据向量的乘法,直观上计算量与生成矩阵中1的数目成正比,因此通过对计算次序的优化调度可以获得更好的性能。首先, 设计并实现搜索PPC最优调度次序的算法,利用此算法寻找计算性能最优者,可优化具有隐私保护能力的多云存储系统的性能。其次,在基于最优调度次序的编码算法的基础上,利用AVX2技术的SIMD并行优化来提高编码过程中的每次异或的性能。实验表明,基于最优调度的编码性能提高了34.8%,进行SIMD并行优化后进一步提高了107.1%。     

数字产品中新的无诬陷的2-安全码

该文研究的是两类防盗版码——TA码和安全码．作者利用等距等重码构造了新的2-TA码和2-安全码，并通过分别级联前面得到的两个2-安全码与一个Reed-Solomon码得到了两个2-安全码．当码字的个数相同时，这两个码的码长比Boneh等人的方法中的级联码的码长要短．这两个码应用Koetter-Vardy软判断列表算法作为追踪算法，与Boneh等人的追踪算法相比，这个新的追踪算法不会诬陷别的用户；与Barg等人的算法相比，这个追踪算法在许多情况下一定可以找到两个叛徒，并且算法失败的概率非常小．     

针对深度神经网络模型指纹检测的逃避算法

随着深度神经网络在不同领域的成功应用,模型的知识产权保护成为了一个备受关注的问题.由于深度神经网络的训练需要大量计算资源、人力成本和时间成本,攻击者通过窃取目标模型参数,可低成本地构建本地替代模型.为保护模型所有者的知识产权,最近提出的模型指纹比对方法,利用模型决策边界附近的指纹样本及其指纹查验模型是否被窃取,具有不影响模型自身性能的优点.针对这类基于模型指纹的保护策略,提出了一种逃避算法,可以成功绕开这类保护策略,揭示了模型指纹保护的脆弱性.该逃避算法的核心是设计了一个指纹样本检测器——Fingerprint-GAN.利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)原理,学习正常样本在隐空间的特征表示及其分布,根据指纹样本与正常样本在隐空间中特征表示的差异性,检测到指纹样本,并向目标模型所有者返回有别于预测的标签,使模型所有者的指纹比对方法失效.最后通过CIFAR-10,CIFAR-100数据集评估了逃避算法的性能,实验结果表明:算法对指纹样本的检测率分别可达95%和94%,而模型所有者的指纹比对成功率最高仅为19%,证明了模型指纹比对保护方法的不可靠性.     

基于可再分发抗合谋编码的低失真水印方案

在大数据的时代背景下,数据潜在的价值使其成为重要的财富之一。数据的非法篡改、修正和非法分发给追踪数据的泄密源头带来巨大挑战。数字指纹技术可应用在数据泄密溯源领域,即在数据中嵌入一串能够唯一标识用户信息的序列,当数据发生泄密后,提取其中蕴含的数字指纹,追踪到泄密的叛逆者。多个用户对数据合谋攻击并泄密数据,从而毁坏其中嵌入的指纹信息达到逃脱追责的目的,抗合谋编码能够解决此问题。针对现有的数字指纹编码无法满足数据再分发需求、数字指纹嵌入造成较大数据失真的问题,本文使用BIBD（Balanced incomplete block design）作为外码,码字扩展后的C码作为内码,构建一种可再分发的抗合谋指纹编码RD-ACC（Redistributable anti-collusion fingerprint coding）。在此基础上,提出一种基于多目标优化的数据库指纹算法,能够在较小的数据库失真情况下保证数字指纹较高的鲁棒性,提取出的RD-ACC能够有效抵抗组内、组间多用户合谋攻击。实验结果表明,该算法能够在较小的数据失真下实现数据的再分发操作,并且能抵抗合谋攻击进行泄密溯源。     

移动通信中V-BLAST系统及其检测算法研究

提高移动通信系统的容量是提高移动通信系统性能的目标之一。空时编码技术可以在一定衰落环境下提供高质量的编码符号,从而提高系统容量,因而在无线通信中得到了广泛的关注。贝尔实验室提出的垂直分层空时码系统(V-BLAST)是移动通信的一项重要技术,因其传输速率和频谱利用率都较高,已经开始在实际系统中应用。基于此,笔者主要研究垂直分层空时码系统的模型构成和常用检测算法,并对各种检测算法的特点和性能进行分析,在此基础上对算法进行改进,将传统的定序干扰消除算法和极大似然相结合,对改进算法进行仿真。     

实现自动计算汉字对应声母的方法

提出了自动计算汉字对应声母编码的概念,分析了基于汉字ASCII码和汉字字符编码国标GB2312-80规则的具体实现思路及算法,并介绍了实现该算法的主要程序段。     

RS柯西码编码算法改进研究

针对RS(Reed-Solomon)算法编码过程涉及有限域运算,复杂度高,效率低,运算代价难以被大规模分布式存储系统所接受等问题,提出了一种RS柯西码编码改进算法。该算法用贪心算法选取局部最优柯西矩阵,减少柯西码的计算量。同时,引入二进制矩阵替换柯西矩阵中的有限域元素进行阵列化,将有限域运算转换为异或运算,并对阵列进行运算优化,进一步减少计算量,增加柯西码的编码效率。根据仿真实验表明,改进后RS柯西码与通过遍历得到的最优柯西矩阵的柯西码相比,计算量更小,与编码效率著称的阵列码中的EVENODD码和STAR码相比,编码效率更高。并且具有类似阵列码性质,能够选择更简单高效的译码方法,在一定程度上提高解码效率。