小波域无失真扩频鲁棒水印设计

本文提出了一种无失真扩频鲁棒水印方案,该方案通过量化函数对受版权保护的图像的小波域进行量化,用所产生的二值序列直接作为水印,即特征水印.由于该方案是基于图像内容的,并没有向图像中嵌入任何信息,并不需要真正执行IDWT,水印图像没有任何失真,因而本文的扩频水印方案是无失真"水印嵌入"方案.水印的鲁棒性主要由量化参数决定,而不是像传统的水印方案那样一般由嵌入的水印信息量所决定.     

针对DES加密算法的DPA攻击仿真平台

研究分析数据加密算法DES的特点,采用差分功耗分析(DPA)攻击方式进行密钥破解,针对DES算法实现一种差分功耗分析攻击仿真平台。该仿真平台具有精度高、模拟速度快等特点,其理论基础为集成电路中门电路在实现加密算法时的物理特性、功耗模型及数据功耗相关性。在该平台上针对DES加密系统,采用基于汉明距离的差分功耗攻击实现仿真模拟,成功破解了DES加密算法的密钥,从而给DES加密算法理论研究者提供了有益的基础和参考。     

基于进化策略的抽题算法设计

基于进化算法的工作原理，设计了智能试题库系统中的抽题算法，提出了基于进化策略的抽题系统的数学模型，分析了算法的设计方案，该算法在全局寻优过程中收敛速度快，效率较高，具有良好的用户适用性，测试结果表明该系统能根据用户期望进行智能抽题。     

CDIO工程教育教学模式在OOAD课程教学中的探索与实践

本文从CDIO工程教育教学模式的理念和方法出发,在分析面向对象系统分析与设计课程实践性强、工程化特点的基础上,重点阐述在教学活动中贯彻"知识讲解实例化、项目模拟工程化、实战演练一体化"教学模式的实践与思考,给出可"落地"的教改方案,从而改进教学方式方法,提高教学质量和教学效果。     

基于邻域关系的网络入侵检测特征选择

入侵检测数据集具有数据量大、特征敷众多、连续型数据的特点.粗糙集是一种有效处理不确定性、不一致性、海量数据的有效分类工具,其特点是保持入侵检测数据集的分类能力不变,进行特征选择.为了避免传统粗糙集特征选择方法所必需的离散化过程带来的信息损失,引入邻域粗糙集模型,提出基于邻域关系的网络入侵检测数据特征选择方法.该方法从所有特征出发,根据特征重要度逐步删除冗余的特征,最后得到关键特征组进行分类研究.在CUP99入侵检测数据集上进行特征选择,并进行了分类实验,实验结果表明该方法是有效可行的.     

基于GPU并行加速的多特征融合的超图降维方法

基于图的学习方法目前广泛用于降低特征维度。然而,对于多特征数据而言,不同特征之间的不同关联性很难结合到单个图中。针对多特征数据提出了新的半监督降维方法。首先,以超图中的超边作为片,使超图应用到片对齐框架中。然后,通过统计片中相邻的特征对的距离计算超边的权重,使得不同特征下的片得到结合。其次,由于欧氏距离和矩阵乘法的计算在拉普拉斯矩阵的构造过程中占用了大部分的时间,因此使用GPU对其进行加速。实验结果表明了所提方法在分类性能和学习速度上的提升效果。     

非平衡数据集分类研究

现实世界中存在着非平衡数据集,即数据集中的一类样本数量远大于另一类。而少数类样本的识别通常是人们首要关心的,将少数类样本误分为多数类要比将多数类样本误分为少数类付出更高的代价。传统的机器学习算法可能会产生偏向多数类的结果,因而对于少数类而言,预测的效果会很差。在对目前国内外非平衡数据集研究现状深入分析的基础上,针对非平衡数据集数据复杂度研究和失衡解决方法研究两个方向相对孤立及缺乏系统性的缺陷,提出了一种非平衡数据集整体解决框架,以满足日益迫切的应用需求。     

简化固定值掩码二阶差分功耗攻击方法及其防御措施

功耗攻击是近年来嵌入式加密芯片安全的重要威胁之一,它以较低的代价和很快的速度破解未加防护的加密芯片.简化固定值掩码由于所需消耗资源少,特别适合低功耗小面积要求的智能卡,本文对简化固定值掩码的二种实现方法中一种进行了深入研究与分析,通过理论和实验证明简化固定值掩码采用相同字节方法并不能抗二阶功耗攻击.提出一种改进的部分随机固定值掩码算法,理论和实验证明可以抗二阶差分功耗攻击,与上述简化固定值掩码算法相比:本算法在保持简化固定值掩码算法优点的基础上,可以抗二阶差分功耗攻击.     

基于离散小波变换的QR二维条码防伪技术

基于数字水印的快速响应矩阵（QR）二维条码防伪技术的水印容量低、防伪效果差。为解决该问题,提出QR码二值图像Rand灰度化和背景图灰度化方法,以提高防伪水印容量。QR码二值图像灰度化的程度由灰度化阈值决定,并且可以根据实际应用需要灵活确定。在此基础上,设计基于离散小波变换的QR二维条码防伪水印方案,通过量化函数实现水印的嵌入和检测,利用混沌密钥生成的二维混沌序列控制水印嵌入和检测的位置。实验结果表明,该方案在确保条码信息可识别的条件下,提高了QR码防伪水印的性能。     

基于粗糙集正域的手写字母识别算法

针对手写字母识别的特点,结合粗糙集相关理论,提出了一种新的手写字母识别算法。通过对采集的样本进行正态分布假设验证,保证样本的可靠性;利用粗糙集上近似、下近似以及正域概念,对手写样本决策系统进行特征选择以简化决策系统,并进一步提炼手写分类规则。实验结果表明,新算法具有较高的识别准确率,是有效可行的。