基于改进无证书公钥密码的轻量级DTLS协议设计

物联网在快速发展的同时,其数据交互容易遭受各种攻击.为了保证物联网传输层协议UDP传输数据的安全,在TLS协议架构基础上扩展形成了支持UDP数据报安全传输的DTLS（DatagramTLS）协议.现行的DTLS协议基于公钥证书密码体制,证书管理复杂、网络通信开销大,难以满足物联网等资源受限型网络的安全通信需求.本文提出一种基于离散对数的改进无证书公钥密码方案,设计了适应资源受限网络的轻量级DTLS协议,并基于嵌入式SSL库wolfSSL进行了协议实现.从通信开销和握手连接时间两方面,将本文提出的基于改进无证书公钥密码的DTLS协议分别与基于传统公钥证书的DTLS协议及基于身份标识的DTLS协议进行了对比实验.实验结果表明,在保证安全性的前提下,基于无证书的DTLS协议在通信开销和握手连接时间方面均优于基于公钥证书的DTLS协议和基于身份标识的DTLS协议.     

随机调制隐写中的噪声同步分析

针对Fridrich提出的使用固定密钥的随机调制算法,提出一种基于噪声同步分析的隐写检测方法.该方法使用图像复原、噪声估计和相关性计算实现对噪声同步程度的度量,并对同步分析下随机调制隐写的安全容量进行了分析.理论和实验表明,固定隐写密钥的使用会降低随机调制算法的安全性.     

模拟退火的安全数据隐藏算法

以数据嵌入前后JPEG图像DCT系数统计分布的平均相对熵(ARE)作为信息隐藏的安全性度量,并以此作为优化指标,给出一种带调整的量化嵌入算法,通过模拟退火选择对统计分布破坏最小的调整变量。实验结果表明:对于五幅标准测试图像,本文算法较其他四种算法在容量上平均提高了1.86倍;而在平均相对熵指标上平均降低了38％。该算法不但具有较高的数据容量,并可有效地补偿数据嵌入导致的统计分布的变化,实现算法在统计意义上的安全性。     

无人机辅助无线传感网络的节能保密通信数据收集方法

无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在保密无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)中能作为移动数据搜集节点的同时延长传感网络的使用周期,窃听方(Eavesdropper, Eve)的存在使传感器和UAV之间的保密通信过程受到了严重威胁。因此,保密通信方不得不消耗更多资源来保证通信的保密性能。针对WSN中保密通信的资源受限问题,提出一种UAV辅助节能保密通信数据收集方法,通过联合优化UAV轨迹和传感器节点(Sensor Node, SN)的调度策略,最小化SN能耗的同时增加传感器的保密容量;通过基于块坐标下降法解决复杂混合整数的非凸优化问题;通过连续凸优化方法联合求解UAV轨迹优化问题和传感器调度优化问题。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法在节能和保密速率提高上具有显著的优越性。     

电石破碎除尘系统改造总结

针对电石法制乙炔生产工艺电石破碎除尘系统存在的问题进行了技术改造,介绍了改造过程及电石粉尘回用效果。     

基于Hilbert填充曲线的自适应隐写

 自适应隐写用于将适量的消息比特嵌入到载体以取得感知质量和容量的最佳折衷.本文提出一种基于量化嵌入机制的自适应隐写方法,并基于该方法将秘密消息比特嵌入到由Hilbert填充曲线顺序构造的三像素组的两像素差中.由于充分利用图像本身的感知特性构造了量化嵌入使用的分割码本,所提算法在感知质量和容量上具有较好的综合性能.     

基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测模型

考虑到基于深度学习的恶意域名检测方法计算开销大,难以有效应用于真实网络场景域名检测实际,设计了一种基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测算法。该模型使用可分离卷积结构,能够对卷积过程中的每一个输入通道进行深度卷积,然后对所有输出通道进行逐点卷积,在不减少卷积特征提取效果的情况下,有效减少卷积过程的参数量,实现更加快速的卷积过程并不降低模型的准确性。同时,为了减轻模型训练过程中正负样本数量不平衡与样本难易程度不平衡的情况对模型分类准确率的影响,引入了一种聚焦损失函数。所提算法在公开数据集上与 3 种典型的基于深度神经网络的检测模型进行对比,实验结果表明,算法能够达到与目前最优模型接近的检测准确率,同时能够显著提升在CPU上的模型推理速度。     

利用异常边缘进行图像锐化篡改取证

为实现图像的完整性和真实性鉴别,提出了一种针对人工锐化的取证方法。利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点,进行边缘点分类;通过研究锐化前后预测误差图像和相位一致性来统计正常边缘点与锐化边缘点之间的差异,提取特征,训练分类器;利用SVM标定人工锐化痕迹。实验表明,该方法能够有效地检测出图像人工锐化篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界。     

基于切削能密度的岩体强度-裂隙随钻识别方法（英文）

岩体强度与裂隙参数是反映工程岩体质量的基本参数,其准确获取是进行地下工程围岩分级与支护合理设计优化的前提。传统的岩体强度测试方法需要对现场围岩取芯并运至实验室测试,测试结果难以反映工程现场环境下的岩体力学性质,而对于岩体强度与裂隙参数的原位测试方法研究较少。本文基于能量守恒定律,建立了岩石切削能密度与随钻参数的关系式,构建了岩体等效强度随钻反演模型(ES-DP模型),系统开展了岩体数字钻进试验。结果表明,相对于传统测试方法,岩体等效强度随钻测试结果平均差异率为2.4%,验证了ES-DP模型对岩体等效强度测试的有效性。在此基础上,建立了岩体裂隙参数随钻识别模型,与实际测量结果相比,该模型测得的岩体裂隙位置与宽度平均精度分别为1.8和1.6 mm,测试精度较高。基于上述研究,本文提出了一种岩体强度-裂隙随钻识别方法,为实现地下工程围岩强度参数与结构特征的原位实时测试提供了新方法。