基于特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法.首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的 题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景.     

uBlock算法的低代价门限实现侧信道防护方法

在传统的基于黑盒模型的密码分析中,攻击者仅可以利用密码算法的输入输出信息进行攻击,现有密码算法在黑盒模型下的安全性已经得到较为充分的论证.但是在灰盒模型下,攻击者的能力得到提高,其不仅可以获取密码算法的输入输出信息,还可以获得密码算法实际执行过程中泄露的功耗、电磁、光等物理信息,这些物理信息和密码算法的中间状态具有相关性,敌手可以利用这种相关性进行秘密信息的恢复,这种攻击被称为侧信道攻击.侧信道攻击自提出以来,由于其相对低的实现代价以及较高的攻击效率对于密码算法的实现安全性造成了严重的威胁.u Block算法是2019年全国密码算法设计竞赛分组密码一等奖获奖算法,同样受到了侧信道攻击的威胁.目前针对u Block算法的研究较少,在硬件实现方面主要考虑低延迟高吞吐量的实现,缺乏针对资源受限情况下的低代价优化实现,不利于侧信道防护方案的构造.目前公开的文献中指出其S盒适用于基于门限实现的侧信道防护方案构造,存在3-share的无需新随机数的门限防护方案,但是没有给出具体的实现方案.针对这样的现状,本文首先基于流水线和串行化的思想设计并实现了一种适用于u Block算法的低代价硬件实现方案;...     

基于卷积神经网络的单目深度估计

针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计，提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题；估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层，采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野，同时减少了图像下采样的次数，降低了由于下采样带来的信息损失，使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练，与现有结果相比，除了增加检测准确性，降低错误率之外，使得效果图中的物体更加清晰，并且在效果图中还保留了一些原模型中被忽视掉的细节信息，将原始图像更加完整的表现出来。     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。