基于二进制加密电路的无预对齐指纹匹配

针对在加密域中进行指纹匹配时指纹模板和现场样本整体对齐的困难性,提出了一种免对齐的指纹匹配方案. 采用具有旋转和平移不变性的细节点纹线方向特征和细节点局部结构,设计实现了相应的加密二进制电路,使得服务器能验证用户指纹,而不会泄露各自的数据. 实验结果表明,所提方案在FVC2002-DB2指纹库上具有较高的匹配精度.     

基于局部和全局结构的指纹细节点匹配算法

误识率和拒识率是指纹自动识别技术中非常重要的性能指标。使用一种新的基于局部结构和全局结构的指纹细节点匹配算法可以降低指纹自动识别的误识率和拒识率,该算法先对细节点间的相对距离作归一化处理,然后利用细节点的局部2-邻域结构不变性对指纹进行初步匹配,最后再根据细节点的全局结构进一步匹配指纹,提高指纹匹配的准确性。实验结果表明该算法能够有效降低误识率和拒识率。     

加密域图像处理综述

随着人们越来越关心隐私安全问题,关于加密域信号处理的研究得到了广泛关注,而往往包含大量个人隐私的图像也有必要以隐私保护的方式进行处理.回顾了近年来加密域图像处理中的各种领域,包括基本的图像处理技术,如加密域的线性变换、线性滤波和特征提取,以及进一步的图像处理应用,如安全图像隐写、安全图像检索和加密图像压缩,并且总结了这些方向的研究趋势和前景.     

基于分解与加密的云数据库隐私保护机制研究

针对租户对云数据库服务模式下数据隐私保护的需求,提出了一种基于分解与加密的云数据库隐私保护机制。租户根据自身的隐私保护需求定义隐私约束,由云服务提供商平台的可信数据隐私保护模块根据隐私约束完成最少加密属性分解,并对分解结果中一部分属性的数据值加密实现数据隐私保护,从而建立了基于分解与加密的云数据库隐私保护模型。对该隐私保护模型进行了扩展,实现了防止数据分布隐私泄漏、减小服务提供商平台负载和对可排序属性进行范围查询的目的。     

点模式指纹匹配算法研究与实现

指纹匹配是实现指纹识别的重要环节,针对如何提高识别率、减少算法复杂度,介绍了一种点模式的指纹匹配算法。其优点是:将匹配分为两步进行,减少了拒判时间;初匹配利用了细节点间的局部结构关系,既克服了图像的平移和旋转也得到了更精确的坐标校准参数;二次匹配阶段,整合多种判决条件作为识别的依据,提高了识别率。其实验结果表明,该算法复杂度低,识别率较高,有较强实用价值。     

基于隐私保护的位置大数据加密方法研究

为了避免大数据服务中恶意访问用户位置、泄露个人敏感信息等问题的出现,提出并设计了一种基于隐私保护的位置大数据加密方法。首先确定位置大数据的表示方法及定位信息,将位置数据与非位置数据区分开来;其次引入模糊加密理论,对动态的位置数据进行重组;最后建立基于隐私保护的加密算法,实现用户位置大数据的加密保护。通过仿真实验分析的方式,确定该方法的有效性,结果表明,隐私保护加密方法能够有效拦截攻击数据,对位置数据的加密保护误差极低,保护了用户位置的隐私安全。     

智能电网中数据的可搜索加密机制

分析了智能电网中面向用户隐私保护的数据安全性所面临的威胁,指出了数据的隐私保护问题在智能电网发展中的重要作用．概述了当前智能电网的数据隐私保护问题及其研究成果,并提出了两种基于带关键词和隐向量加密的可搜索公钥加密方案的设计思路．     

基于序列密码的图象加密

介绍了密码学中的序列密码,对传统的序列密码进行了一点推广.讨论了一类新的有限状态机,用来生成周期较长的二进制流,并将其用于数字图象加密.     

key-nets同态加密方案的安全性分析及改进

key-nets作为第一个光学同态加密方案,用以保护用于机器学习的图像的隐私。但是在视觉传感器被非法获得的情况下,笔者通过求解线性方程组得到了key-nets方案中用于加密图像的密钥。鉴于该方案中存在的这一安全隐患以及机器学习模型训练的困难性,笔者借助Diffie-Hellman密钥交换协议,提出了一种在不改变原卷积网络结构的条件下,每次加密都可以使用不同的广义随机矩阵的同态加密方案,进而在提高了key-nets的加密密钥的安全性的同时,也提高了与视觉传感器相匹配的卷积网络的安全性。通过对方案的可行性、隐私参数以及前向安全性、后向安全性等方面的分析,证明了改进后的方案即使在攻击者非法获得视觉传感器的情况下,图片信息仍能够被保护。     

基于同态加密和区块链的成绩分析方案

传统的明文形式成绩分析存在学生个人数据泄露的风险,影响学生的学习积极性。论文提出了一种基于 同态加密和区块链的成绩分析方案,并分析其中的恶意行为。方案将分数随机映射到高维向量,通过BGN同态加 密算法加密向量,使得能够在密文域中直接实现排名和分析指标的精确计算,并且完全消除了学生和分数之间的 直接映射,保证了成绩数据的安全性。此外,利用区块链存储分析过程中的数据,保证了数据的真实性。     

自动指纹识别系统中关于指纹特征算法的研究

指纹图像的特征提取和匹配在计算机指纹自动识别系统(AFIS)中起着至关重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度.本文在指纹图像预处理的基础上,对指纹特性算法进行了改进,主要创新点在于简略细化过程同时引入基于二值化图像的特征提取算法.非正向扫描特征提取算法根据指纹的综合特征,沿脊线搜索匹配细节特征点,避免伪特征点的提取.改进后的算法在MATLAB环境下成功应用,实验结果表明,该算法能有效提高识别精度和速度,满足在线验证指纹的实时应用性.     

一种基于可变限界盒的指纹匹配算法

自动指纹识别系统因其在身份确认方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的研究，本文所提出的算法是根据模板数据及估计数据进行校正，并采用可变大小的限界盒去获取匹配分数，以进行比对，来确定是否属于同一指纹，该算法不依赖于指纹图像的中心区域，对非线性形变更为鲁棒。     

一种基于细节点生成角度的指纹匹配算法

指纹匹配算法的研究是自动指纹识别系统研究中的重要内容之一．本文首先讨论了有效细节点的提取，然后介绍了通过这些细节点生成的角度进行指纹匹配的算法．实验结果表明，该算法简单有效，满足实用要求．     

基于PSpice的RLC电路频率特性分析

针对RLC串联电路及并联电路的特点,提出了理论分析和PSpice软件仿真相结合的方法。并用PSpice软件分析了RLC串联电路及并联电路中参数的改变对电路的频率特性的影响。结果表明:用PSpice软件可以方便地设计、搭建和分析各种类型的电路,是一种有效的虚拟仿真实验平台。     

高速低耗双极型电路研究

本文研究了双极型电路传输延时的约束机理。用灵敏度分析法导出了ＥＣＬ电路传输延时的修正公式。指出：为了提高高速数字电路的集成密度，降低单元电路的功耗是必要的。在低功耗轻负载时，ＥＣＬ电路的高速特性主要取决于电路的上拉电阻及与其相关的器件电容和引线电容。功耗越低，负载电容越大，射随器级的下拉电阻和负载电容的影响越来越占主导地位。为了克服低耗问题，文中提出了一些相应对策，并给出了一种高速低耗的可行性电路结构──改进的ＣＭＬ（ＭＣＭＬ）电路。用ｍｗＳＰＩＣＥ仿真结果表明：单门功耗为１．５４ｍＷ时，平均时延可低速１５．２ｐｓ，０．９９ｍＷ时为１７．３ｐｓ，０．４９ｍＷ时为２８．５ｐｓ。负载电容在８～８００ｆＦ范围内时，Ｐｄ（功耗－延时）积比普通ＥＣＬ电路改善２．２～３．６倍。     

Genomic data privacy-preserving scheme based on the improved PSI protocol

In order to solve the problem of privacy leakage in the sharing of genomic data, a genomic data privacy-preserving scheme based on the improved Private Set Intersection (PSI) computing protocol is presented, which leverages the Bloom Filter, Cuckoo Hash, and Random Oblivious Transfer (ROT) extension protocol to not only protect the genomic sequence information on the user when detecting a disease-causing gene but also judge whether he or she has some disease factors or not. Moreover, the correctness and security of the proposed scheme in the detection scenario of disease-causing genes are proved in the semi-honest security model. In addition, a series of experiments is conducted to verify the efficiency of the proposed scheme. The results reveal that the running time and communication overhead of the proposed scheme are much less than those of the existing PSI schemes.     

基于神经网络的模拟电路故障诊断

针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于LM算法的神经网络故障诊断方法;主要包括故障特征的选取以及神经网络的建立.其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法.试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优于标准BP算法,可有效提高故障诊断性能.     

基于变压器原理的巴伦电路系统分析

针对基于变压器原理的集成巴伦电路进行了系统分析,讨论了理想变压器的特性,给出了一个实际巴伦的等效电路,推导了相应的标准S参数和混合型S参数,并利用ADS仿真结果验证了本文提出的巴伦模型。