基于MID的检验检疫移动执法应用模型研究

针对现有移动执法系统在软件移植、功能实现及信息安全等方面存在不足,利用MID终端作为执法工具,提出了一种适用于检验检疫的移动执法应用模型.详细描述了模型的分层机构组成,给出了一种适用于该模型的信息安全机制,并分别从终端侧、网络侧、客户系统侧角度介绍了安全机制的实现方法.应用分析表明,该模型具有实用性和有效性,可有效提升检验检疫信息化执法水平和执法效率.     

基于NFC的智能防伪电子铅封系统研究

RFID电子铅封是口岸管理部门现阶段普遍采用的一种监管技术手段,但传统方法存在运行成本高、安全性低及应用范围窄等不足。对此提出了一种新颖的基于NFC的智能防伪电子铅封系统,通过采用NFC手机、注册认证机制、RSA加密以及防伪验证等技术,使得系统具有安全性高、成本低等特点,且不需要专用设备支持就可以实现物流运输全过程的有效监管,为内地供港鲜活农产品"直通放行"监管新模式奠定坚实的技术基础。     

一种改进的混沌跳频序列的设计方法

现有混沌跳频序列在混沌迭代次数、通信保密性和安全性等方面存在着不足.为解决上述问题,本文通过给出优化的Logistic映射函数,采用了一种改进的利用伪随机序列控制比特抽取来生成混沌跳频序列的方法.该方法各项跳频性能指标与已有研究成果相当,但其混沌迭代次数减少,序列安全性增强.     

DCLSA：一种适用于H.264/AVC的DCT系数分层置乱算法

基于目前的DCT系数加密算法在安全性、压缩比和信噪比上都各自存在缺点,提出了一种新的适用于H264/AVC的DCT系数分层置乱算法(DCLSA)。该算法针对H264/AVC中4×4 DCT变换的特点,首先将同一宏块中每个4×4块DCT系数进行块间分层,构建系数分层模型,然后可根据安全性要求对不同层系数进行随机置乱,实现加密编码。通过性能比较和具体实验效果分析,此算法具有更高的安全性、更优的压缩比和较好的信噪比,适合于H.264/AVC的网络安全应用。     

一种适合于H.264实时视频传输的新型加密方案

H.264是由ITU-T和ISO/IEC联合制定的最新视频编码标准,其安全加密技术正成为研究的热点.文章通过研究适合于H.264加密的侯选域,提出了一种加密与压缩相结合的新型视频加密方案,该方案包括崭新的CAVLC(基于上下文的自适应变长编码)与QTC(量化变换系数)加密同步,预测模式置乱和运动矢量置乱.理论分析和实验结果表明,此方案速度快,安全性高,传输误码鲁棒性较强,并对压缩比影响小.     

一种二维码和电子标签互通性系统模型及数据转换方法

随着现代贸易和物流行业信息化程度以及对产品的溯源要求越来越高,二维码和电子标签作为物流监管和产品溯源的两种常用技术各具优势,两者将长期协同助力物流和产品供应链实时监管.然而在二维码和电子标签之间进行信息转换处理的过程中,目前缺乏对应的数据转换方法.针对上述问题,构建了一种二维码和电子标签的互通性系统模型,并以编码数据结构商品二维码和SGTIN-198 EPC电子标签为载体研究了一种数据转换方法.该方法能有效应用于产品标识和溯源过程中,实现二维码和电子标签之间的数据转换.     

一种改进的自适应增强型时域错误隐藏算法

考虑到错误块的处理次序对隐藏图像质量的影响,提出了一种改进的自适应增强型时域错误隐藏算法。该算法利用相邻正确信息或隐藏后的信息,不断估算错误宏块（MB）的次序值,每次选择恢复次序值最大的错误MB。在隐藏错误MB时,首先判断其分割模式及其子宏块（SMB）的隐藏顺序,再根据帧内平均运动矢量大小,自适应地选择基于纹理的单边重叠边界匹配算法（TBSS-OBMA）或基于纹理的双边重叠边界匹配算法（TBDS-OBMA）,从候选运动矢量（MV）中找出该MB或SMB的最佳恢复MV。通过性能比较和具体实验效果分析,此算法能够在高误码率下更好地提高错误图像质量,就PSNR来说,比参考软件JM12.2中采用的隐藏算法可提高1.16dB。     

改进的MID在检验检疫移动电子全申报中的应用

基于英特尔公司Atom Z530处理器和US15W芯片组的MID硬件实现,针对检验检疫电子全申报业务的特点,从信息交互、业务软件及系统安全性角度对MID做了应用改进,提出了一种通用的基于MID的移动电子全申报系统,最后以出境货物报检业务为例对MID应用进行了说明并证明了其有效性。     

触发词与属性值对联合抽取方法研究

传统的属性值对抽取方法通常应用于短文本,且仅限于抽取字符串属性。提出一种触发词与属性值对的联合抽取方法,不仅能够通过识别触发词确定长文本中的信息语句,从而确定二元语义属性的取值,而且能够考虑触发词、字符串属性和属性值的相互依赖关系,基于条件随机场构建联合标记模型,提高字符串属性值对的抽取性能。实验结果显示,与传统方法相比,所提出的方法能够抽取二元语义属性值对,并且对字符串属性的抽取准确率、召回率和F值分别提高15.3%、15.5%和15.5%,同时抽取所用平均时间降低76.29%。     

基于句法规则和HowNet的商品评论细粒度观点分析

该文提出一种基于句法规则和HowNet词典的商品评论细粒度观点分析方法,主要包括三个模块: 评价对象抽取、评价对象—评价词对抽取、评价对象总体观点得分计算。具体思路为: 首先,结合词性标注和频繁项集方法构建一个初始的评价对象词典,便于重用和修正商品的总体评价维度;其次,基于爬取的电商评论文本真实数据设计了评价对象—评价词对抽取规则;最后,借助HowNet词典分别计算不同评价维度的观点综合得分,进而对比同一商品不同品牌在各个维度下的总体观点评价,该方法在商品评论语料集上验证了有效性。