多特征视觉Hash方案

提出一种基于认证安全性的视觉Hash设计方案.通过对视觉Hash认证中鲁棒性、认证集合相互关系的分析,指出了采用多特征构造视觉Hash的必要性.多特征方法町以平衡视觉Hash认证中的虚警、漏警问题.设计了一种基于小波分解的视觉Hash算法.对多次分解的小波低频系数进行量化提取多重特征,利用精确Hash算法组合生成认证Hash.实验结果表明本方案对JPEG压缩、滤波、噪声等处理有良好的鲁棒性,且具有较好的认证安全性,可以用于图像的真实性认证.     

一种基于关联分析和HMM的网络安全态势评估方法

当前大部分基于隐马尔科夫（HMM）的网络安全态势的评估方法都集中于对HMM参数的研究,而忽视了观测值的选取对评估准确度的影响。本文在告警信息聚合的基础上,以攻击模式作为关联依据,结合网络资产的脆弱性信息,识别主机所处受攻击阶段并转化为主机的威胁等级,以威胁等级作为HMM的观测值,最后利用HMM实现对主机和网络的安全态势评估。基于DARPA2000测试数据集的相关实验表明,相比一般的HMM方法,本文方法能体现攻击的多步骤特点,且能更加准确地反映网络态势的变化。     

一种基于卷积神经网络的轨道交通场景人群计数模型

现有的人群计数方法不能够完全适用于轨道交通场景中,为此,提出一种基于卷积神经网络的人群计数模型。模型采用VGG16作为前端网络提取浅层特征,提出一种基于Inception结构改进的M-Inception结构,结合空洞卷积构成后端网络,增大感受野,适应多监控角度下不同尺寸的行人目标;并提出一种融合行人总数估计损失和密度图损失的加权损失函数。将本文模型与4种现有模型进行对比实验,结果表明,提出的人群计数算法在地铁场景中的平均绝对误差和均方误差仅为1.46和2.13,优于4种对比模型。考虑到模型的实际应用,将模型部署到海思嵌入式芯片上,实测结果表明,模型可在嵌入式芯片上取得较高的计算速度和准确率,满足实际应用场景的需求。     

瑞利衰落下车载辅助低检测概率通信研究

随着第5代无线通信技术的高速发展,无线通信广播特性带来生活便利的同时也使得通信过程存在被非法用户拦截和窃听的风险。为了保护信息传输过程,低检测概率通信自提出以来逐渐受到学界和产业界的关注。与传统固定干扰辅助低检测概率通信不同,移动干扰辅助能够大幅提升低检测概率通信的场景适应性,论文建立了一种基于车载移动干扰辅助的低检测概率通信模型,并在瑞利衰落信道下使用波束成形技术,分析低检测概率通信性能。首先利用假设检验分析检测方检错概率并以此获得最优检测阈值;然后根据最优检测阈值分情况求解模型的平均隐蔽概率进而推导出中断概率的表达式;最后以隐蔽吞吐量为优化目标设计优化算法。仿真结果表明相比于固定干扰,采用车载移动干扰对低检测概率通信性能有所提升。     

软件定义网络中的多流时间式隐信道设计

软件定义网络(Software-defined Networking, SDN)是实现传统网络体系中的应用层、控制层和数据层解耦的一种新型网络架构。本文研究该网络环境下的隐蔽通信问题,基于OpenFlow控制器与交换机之间的交互特性,提出一种基于响应报文次序组合调制的多流时间式隐信道设计方案,该方案利用控制器与多交换机之间的链路层发现协议(Link Layer Discovery Protocol, LLDP)响应报文到达的次序分布构建组合累计分布函数并调制秘密信息。仿真实验结果表明所提方案具有较好的隐蔽性和鲁棒性。      

基于3维提升可分离小波变换的图像水印方案

鲁棒水印技术通常被用于版权保护和所有权声明等目的。许多提出的水印方案通常把水印嵌入在变换域内,如2维的DFT域、DCT域和DWT域以及3维的DCT域、WT域。前3个域主要被用于2维的图像载体,而后2个域主要被用于3维的视频载体和3维的图像载体。在本文中,一种基于3维提升可分离小波(3-D SWT)的灰度图像水印方案被提出。首先,通过之字扫描把灰度图像分解为3维的图像序列,然后使用3-D SWT变换这些图像序列。同时通过相对熵理论证明了3-D SWT变换系数符合广义高斯分布。为了平衡鲁棒性和不可感知性,新的适用于3维的人类视觉模型被重构并用于调整水印的嵌入强度。在水印的检测方面,最优检测器实现水印的盲检测。实验表明本方案对各种攻击是强鲁棒的。     

压裂覆膜石英砂沉降机理研究及压裂施工排量优化

采用压裂覆膜石英砂压裂施工具有环保压力小、储层二次伤害低,节能、成本低等特性.压裂覆膜石英砂具有低密度、自悬浮及降摩阻等技术特性,能够采用地层水、清水、返排液等液体进行携砂压裂的一种覆膜砂.通过对压裂覆膜石英砂开展室内性能检测及实验评估,同时结合不同油藏地质特征及现场实际需求,优化出压裂施工排量与"储层埋藏深度、管柱内径大小、支撑剂浓度以及支撑剂粒径"四者的相关性,优化出"埋深、管柱、砂浓度、粒径"四位一体的压裂施工排量优化方案,指导青海油田清水压裂在不同区块措施改造方案的优化及改进.     

一种新的视觉Hash算法

本文针对多媒体内容的鲁棒认证提出一种视觉Hash方案。利用密钥提取图像鲁棒特征,然后对特征提取Hash。密钥的生成引入图像独特的光学特性,增强Hash的安全性。实验结果表明本方案对JPEG压缩、滤波、噪声等处理具有良好的鲁棒性,而对图像的恶意篡改有较强的敏感性,因而可用于面向对象的真实性认证。     

基于三元组损失函数的深度人脸哈希方法

大规模人脸数据集上的快速检索是人脸识别应用的关键问题.较短长度人脸哈希方法可降低人脸特征比对的计算量,有助于大规模人脸识别的应用.为此提出了一种基于三元组损失函数的深度人脸哈希方法,通过优化三元组损失函数训练深度卷积神经网络以提取图像深层特征,使得由该特征表征的同类图像在欧式空间中的距离尽可能小,不同类图像在欧式空间中...     

基于MCA-YOLOv5s的轻量化地铁站内行人检测

随着智慧车站和云计算的迅速发展,地铁站内大规模视频监控系统行人检测的部署愈发重要,在客流监测、乘客引导和行为警示等方面发挥着人力不能及的重要作用.在实际工程应用中,受到计算资源有限以及多尺度多角度遮挡的困难样本带来错漏检的不利影响,为此提出一种轻量化行人检测算法MCA-YOLOv5s.首先使用Mobile Netv3代替YOLOv5主干网络,实现网络模型轻量化处理,并用PConv代替Mobile Netv3网络中的DWConv,减少冗余计算和内存访问;其次在特征融合阶段的C3模块中融入坐标注意力机制,使模型更加关注行人的位置信息;同时将损失函数CIoU替换为Alpha IoU以增加High Loss目标的权重和边界框的回归精度;最后通过FPGM剪枝压缩改进后的网络模型,提升模型加载和运行速度.将改进后的模型部署在华为Atlas 300 AI加速卡中,对地铁站内行人进行检测,其平均精度达到94.1%,检测速度为104.1 fps.实际工程实践表明,改进后的算法检测速度提升71.8%,节省了站内硬件部署资源,更满足地铁大客流下的行人监测和管理的工程实际需求.