结合视觉感知特性和湿纸编码的视频隐写算法

利用双树复小波变换提取出视频图像的运动特征图、对比敏感图、纹理特征图和场景变化情况,综合确定视觉不敏感点,从而构造出用于嵌入秘密信息的隐写位置图,并结合湿纸编码实现了信息的隐写。算法不需要接收者知道具体的嵌入位置便能够实现信息的提取,避免了重复获得隐写位置图的大量运算,并且不必考虑增加冗余以修正隐写操作引起的隐写位置重新判断误差,提高了提取效率和安全性。实验表明,算法具有较高的嵌入容量和良好的隐写不可见性,可以满足隐蔽通信的要求。     

基于Internet的信息安全技术

针对Ｉｎｔｅｒｎｅｔ中的信息安全问题，讨论了几种主要的安全技术和安全笔画向时指出了在信息安全中应该注意的几个问题。     

基于自适应MSB与差值预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法

为提高密文域可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI）的嵌入容量,提出了一种基于自适应MSB（most significant bit）与差值预测的RDH-EI方案。首先将图像进行分块,然后进行块级加密和置乱以抵抗对于加密图像的分析。在嵌入数据阶段,对于自适应MSB预测的方法进行改进,将没有嵌入数据的块,利用部分块内像素之间差值很小的特点采用自适应差值预测的方法嵌入数据,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其他像素从而腾出更多的嵌入空间。实验结果表明,所提方法具有可逆性和可分离性,并且在自适应MSB预测方法的基础上进一步提高了嵌入容量,对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高了大约7 445 bit。     

保局投影在图像隐密检测中的应用

为解决图像隐密检测中图像特征维数过高导致的"维数灾难"问题,在保持图像特征内在低维结构的基础上降低特征向量的维数,方便构造更有效的分类器,提出了一种基于保局投影(locality preserving projections,LPP)降维的图像隐密检测算法,对待测图像进行小波变换形成图像特征后,利用LPP算法实现对图像高维特征的降维,得到图像特征集的低维流形.使用支持向量机(SVM)算法将降维后的特征映射到分类特征空间,实现对正常图像和隐密图像分类.实验结果表明,与不使用降维算法的检测方案相比,基于LPP降维的检测算法能够显著地提高检测的准确率.     

基于SVD压缩的高保真可逆信息隐藏算法

针对嵌入秘密数据对原始图像造成失真明显的问题,提出一种利用奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）进行像素预测的可逆信息隐藏算法。首先将原始载体分成灰和白两层,选取灰色层中的像素作为目标像素,其领域上的白色层像素作为参考像素;而后利用这些参考像素构成邻域矩阵,再对其SVD压缩处理,利用压缩结果预测目标像素;最后通过扩展预测误差嵌入秘密数据。实验数据显示,该算法有效降低了携密载体的嵌入失真。     

一种适合云数据共享的身份代理重加密方案

目前云数据安全存储方案中,数据拥有者加密数据上传到云中,但却不能很好的支持加密数据分享,尤其是分享给多个用户时,可扩展性不强。针对这个问题本文提出一种基于身份的代理重加密方案,该方案不需要云完全可信但却又能灵活地进行数据安全共享。在具体构造上,结合基于身份的加密,用一个强不可伪造的一次签名方案使被转化后的密文具有公开验证性,且能达到被转化后的密文在标准模型下具有选择密文安全性。由于该类方案无需使用公钥证书、能支持细粒度的访问控制且可扩展性较好,因此可以较好的适用于安全云数据共享。     

基于计算思维的“加涅式”新型计算机课程教学法

为适应军队在实战与军事训练等方面的迫切需要,我军队院校亟需培养大批知识型、创新型、复合型的军事人才,提出一种关于计算机课程的教学改革方法——基于计算思维的"加涅式"新型计算机课程教学法。该教学方法的核心目标是"两个中心",即以培养"计算思维"能力为中心和以"学员为中心"的"加涅式"教学方法。将这两种教学理念有机结合,将会大大提高新型军事人才的"自主学习及创新探索"能力,从而进一步提升了我军信息化、网络化的实战高度与要求。     

MIDAS开发公布式管理信息系统的相互原理

结合Delphi开发公布式管理信息系统的过程,着重讨论了分布式系统开发环节中最重要的应用服务器的设计和客户端交互的原理。     

基于RS码的错误容忍存储方案

在分布式存储系统存储数据时,如果一个或几个设备出现故障,不仅该设备中的数据不能使用,而且会导致用户无法完整地访问资源。针对该问题,提出一种基于RS码的错误容忍存储方案,当系统中错误设备的数量不超过m时,就可以对其进行恢复,实现容错。该方案具有较高的安全性与执行效率,能满足存储系统容错的要求,可以利用其构造对可靠性要求较高的存储系统。     

基于运动矢量分量差的视频隐写算法

针对H.264/AVC视频压缩标准,提出基于运动矢量分量差的隐写算法。根据人眼视觉特性,筛选出人眼较不敏感的运动矢量,计算其分量差以控制嵌入操作的位置,并在选定的运动矢量分量中嵌入秘密信息。由于操作具有对称性,因此对视频质量的影响较小。理论分析和实验结果证明,该算法具有较高的载体利用率和嵌入效率,能够达到视频隐蔽通信对隐蔽性和隐写容量的要求。