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针对基于间隔质心的流水印缺乏纠错能力且难以抵御多流攻击的问题,提出一种基于动态间隔压缩的鲁棒网络流水印算法。该算法在基于间隔质心流水印基础上利用编解码技术增强其纠错能力,将携带同一水印信息的网络流量采用动态间隔压缩的方式调制为多种模式以抵御多流攻击。同时在检测端对水印进行分层检测,减少检测端计算资源浪费。实验结果表明,当检测阈值设为0.8时,误报率低于5%,且水印检测率可高于原始间隔质心方法10%左右,合并多条水印数据流后也无明显静默间隔。可见该算法具有良好的鲁棒性和隐蔽性,能够有效提高网络流水印的可用性。 相似文献
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现有文献中存在多种数字图像信息隐写通用盲检测方法,其检测正确率和适用的范围各不相同.基于同一实验图像库,对现有的典型隐写通用盲检测方法的性能进行了一系列实验分析.涉及到的盲检测方法包括质心法、概率密度函数矩法、特征函数矩法、共生矩阵法、两域特征联合法、三域特征综合法和基于小波包分解的检测方法等.从实验的角度给出了小波包分解特征法性能最优、多域特征提取方法更适合与BP(Back Propagation)神经网络分类器搭配使用等结论. 相似文献
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文中选择以PWLCM(分段线性混沌映射)产生的伪随机数序列作为密钥流进行加密编码的方案,能有效克服现有的使用自同构矩阵的TCP/IP的信息隐藏方案因其短周期和单表替换而存在的安全隐患。在局域网环境实验中已成功地验证了本方案的有效性。 相似文献
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一种新的数字化混沌扰动方案 总被引:8,自引:1,他引:8
在混沌系统中施加主动扰动是混沌从理论研究向实际应用转化的有效手段。本文提出了一种对数字化混沌系统进行扰动的可行方案,该方案选择性地扩散数字化混沌系统的部分变量,以达到对整个系统的扰动。扰动后系统可生成具有均匀的不变分布和良好密码学特性的伪随机序列。实验的数据表明该扰动方案有效地补偿了数字化混沌系统动力学特性的退化。 相似文献
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节点影响力排序一直是复杂网络研究的热点问题。Susceptible-Infected-Recovered(SIR)模型是一种较为理想的节点影响力排序方法,业内常将其用于评价其他的节点影响力排序方法,但该方法时间复杂度较高,难以实际应用。文中提出一个基于sir值学习的节点影响力排序模型,模型综合节点的局部和全局结构信息描述节点特征,利用机器学习方法构建sir值学习模型,以构建的同等规模网络的节点特征和sir值对模型进行训练,训练后的模型能够基于节点特征预测节点的sir值,进而实现节点影响力排序。文中基于该模型实现了一个具体的节点影响力排序方法,并在真实数据集上进行了实验,结果表明,基于该模型得到的影响力排序结果,其准确性和单调性相比度中心性、Kshell、Weighted Kshell degree neighborhood等基于结构特征的方法均有所提升。 相似文献