基于加权马尔可夫链的主动用户行为预测模型

建立有效的用户行为预测模型,准确地预测用户的上网行为,是当前网络主动管理地关键,传统的Markov模型是一种简单而有效的预测模型,但它存在测准确率低、预测覆盖率低以及存储复杂度高等缺点.提出了基于加权马尔可夫链模型,通过分析用户行为特征和最优状态分类的方法,预测网络用户行为.最后通过实验结果表明了该模型的可行性和实用性...     

基于对称二元多项式的全分布Ad-hoc密钥管理方案

通过研究对称二元多项式门限秘密共享,提出了一种全分布式Ad-hoc密钥管理方案.在方案中,无需可信分发者的参与,满足了门限条件的t个节点即可组建网络;新节点加入网络不需要在线节点间交互,并且新节点入网后可以获得和初始节点相同的功能,以及与其身份相对应的私钥.该方案首次将Newton插值公式应用于Ad-hoe网络密钥生成...     

基于身份的无可信中心Ad-hoc密钥管理方案

针对移动Ad-hoc网络中迫切需要解决的安全问题是建立一个安全、高效、可行的密钥管理系统,提出了一种基于身份无可信中心的适合于Ad-hoc网络密钥管理方案,有效地解决了节点间的信任问题及基于身份密码体制的密钥托管问题,并给出了一种可以为用户在线周期性更新密钥机制。最后证明了所得用户公钥与用户身份的绑定及用户私钥的安全性。     

基于身份的新签密方案*

为解决目前基于身份的签密方案效率不高的问题,利用双线性对,将公钥密码体制与对称密码体制相结合,提出了一个高效的基于身份的签密方案。在BDH问题及DBDH问题的困难性假设下,运用随机预言模型,证明了方案的安全性。与现有的基于身份的签密方案相比,本方案有较高的效率。     

基于簇连接度聚类算法的入侵检测

针对K-means、FMC聚类算法容易陷入局部最优且对初始解很敏感的问题,提出了一种新的基于划分和连接度的聚类优化算法,并给出了具体算法实现,明显地避免了对初始化选值敏感性的问题。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。     

结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文本行切分

藏文古籍文档图像中相邻文本行之间通常存在黏连和重叠的情况,这使得文本行切分成为一项艰巨的任务。因此,提出了一种结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文档图像的行切分方法。首先,根据二值藏文古籍文档图像中连通域的面积和真圆度去除非音节点,获得音节点图像。其次,通过水平投影音节点图像和垂直投影二值原图,得到文本行基线所处的范围和文本行数,生成文字核心区域;通过像素值的或运算将文字核心区域和二值原图结合,得到伪文本连通区域。最后,基于广度优先搜索算法将文字核心区域扩展为伪文本连通区域,获得伪文本行连通区域,通过去掉其中的非文字区域来获得伪文本行,利用有效的断裂笔画行归属方法获得最终的文本行。实验结果表明,所提方法取得了较好的文本行切分结果,有效解决了文本行之间的重叠、部分行黏连以及笔画断裂等藏文古籍文本行切分的问题。