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利用简化的SET协议实现手机支付的设计 总被引:1,自引:1,他引:0
在安全电子交易的前提下,分析目前流行的SET标准协议,指出SET协议在电子交易过程中的缺陷.针对手机支付自身的特点,将简化的SET协议框架应用于手机支付系统的设计,提出手机小额支付与转帐支付2种支付形式,并分析这2种支付形式的安全性与有效性.这2种支付形式满足了手机支付的安全性、实时性、便捷性等要求. 相似文献
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63.
本研究选用DPPH自由基清除率、ABTS自由基清除率、铁离子还原力和总还原力四种体外检测体系,发现刺玫果黄酮和皂苷成分具有较强的抗氧化能力,且呈一定的剂量依赖效应。各浓度的样品对ABTS自由基清除作用效果均优于Vc。其中30%乙醇洗脱的刺玫果皂苷成分,在200 μg/mL时的清除率已达到98.78%;800 μg/mL时,50%乙醇洗脱的刺玫果皂苷的DPPH自由基清除率达到了91.88%,非常接近Vc;黄酮和皂苷成分对铁离子的还原力均高于1.50,接近Vc的1.72;30%乙醇洗脱的皂苷成分,总还原力为2.07接近Vc的2.28;通过衰老模型下的HaCaT细胞修复实验,发现刺玫果的黄酮和皂苷成分具有较好的抗衰老活性,可以修复受损伤的细胞形态,并提高其存活率,且呈现出一定的剂量依赖性。800 μg/mL时,四个样品(30%乙醇洗脱的黄酮、50%乙醇洗脱的黄酮、30%乙醇洗脱的皂苷、50%乙醇洗脱的皂苷)的修复率分别为为371.94%、394.39%、392.35%、399.83%,均接近Vc的404.25%。 相似文献
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通过恶意文档来传播恶意软件在现代互联网中是非常普遍的,这也是众多机构面临的最高风险之一。PDF文档是全世界应用最广泛的文档类型,因此由其引发的攻击数不胜数。使用机器学习方法对恶意文档进行检测是流行且有效的途径,在面对攻击者精心设计的样本时,机器学习分类器的鲁棒性有可能暴露一定的问题。在计算机视觉领域中,对抗性学习已经在许多场景下被证明是一种有效的提升分类器鲁棒性的方法。对于恶意文档检测而言,我们仍然缺少一种用于针对各种攻击场景生成对抗样本的综合性方法。在本文中,我们介绍了PDF文件格式的基础知识,以及有效的恶意PDF文档检测器和对抗样本生成技术。我们提出了一种恶意文档检测领域的对抗性学习模型来生成对抗样本,并使用生成的对抗样本研究了多检测器假设场景的检测效果(及逃避有效性)。该模型的关键操作为关联特征提取和特征修改,其中关联特征提取用于找到不同特征空间之间的关联,特征修改用于维持样本的稳定性。最后攻击算法利用基于动量迭代梯度的思想来提高生成对抗样本的成功率和效率。我们结合一些具有信服力的数据集,严格设置了实验环境和指标,之后进行了对抗样本攻击和鲁棒性提升测试。实验结果证明,该模型可以保持较高的对抗样本生成率和攻击成功率。此外,该模型可以应用于其他恶意软件检测器,并有助于检测器鲁棒性的优化。 相似文献
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68.
介绍一种新型综合电能质量调节装置——并联处理在线不间断电源,该装置仅采用一套双向电流型变流装置,利用超导线圈作为直流侧储能元件,可实现负载电压调节、有源滤波和改善功率因数等多项功能,并具有损耗小、结构简单等优点。根据装置的结构特点和工作原理,提出了一种基于同步旋转坐标系统的解耦和前馈补偿控制策略,通过采用电源电流“预补偿”的方法,解决了常规前馈补偿方法中电源电流暂态分量衰减过慢的问题。利用仿真软件PSCAD/EMTDC对该装置及其控制策略进行了仿真分析,仿真结果验证了该装置具有良好的运行性能。 相似文献
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本文采用修正的Hurnmers方法制备了氧化石墨,通过超声波剥离得到氧化石墨烯溶液,用水热法进行还原,制得三维石墨烯。结果表明,制备的三维石墨烯材料具有多孔结构,且还原后某些含氧基团消失。所构建的酶生物燃料电池以三维石墨烯(GN)为载体,以麦尔多拉蓝(MB)为导电介体,用Nafion(NF)固定甘油激酶(GK)和甘油-3-磷酸氧化酶(GPO)制备阳极催化电极,并以Pt/C作为阴极催化剂。结果显示,基于NF/GN/MB酶修饰碳纸电极的甘油酶生物燃料电池具有良好的放电性能,开路电位达到0.77 V,并在0.42 V取得最大功率密度42.05 μW/cm2。论文中对该酶生物燃料电池的组装、工作条件等进行了优化,用极化曲线法和交流阻抗法对其性能进行了评价。该酶生物燃料电池将为生物柴油副产物甘油的处理,提供一种清洁可靠的能源再利用方式。 相似文献
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针对现有算法中初始种群随机性强、局部搜索能力差、移动公式效率低等问题,提出了一种改进的类电磁机制算法.结合反向学习理论,引入带扰动因子的反向学习机制构造初始种群;提出了一种双混沌优化机制用于局部搜索;运用改进后的公式计算粒子之间的合力;设计了一种自适应移动算子来更新粒子.实验结果表明,改进后的算法具有更好的收敛效果和更高的求解精度. 相似文献