基于SIFT特征点匹配的水印图像几何校正算法*

为了有效实现水印图像的水印检测与水印嵌入之间的同步,提出一种应用SIFT(scale invariant feature transform)特征点匹配估计水印图像几何变换参数的校正算法.用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像...     

层次化网络安全建设

随着大型企业网络快速发展,部分网络已经实现了核心万兆、千兆接入到桌面,网络流量快速增加,随之而来的网络安全风险加大,对网络安全运行造成的影响变大。通过提出分层网络安全建设建议,可增强大型企业网络的安全。     

DDoS攻击防御机制综述

DDoS攻击是目前威胁网络安全的主要因素之一。本文分类介绍了现有的DDoS攻击防御机制,阐明了各种机制之间的关系,给出了每种防御机制的应用实例,全面分析了各种防御机制的优缺点。对正确认识DDoS攻击及其防御有很大的参考价值。     

EMDR Therapy Following the 9/11 Terrorist Attacks: A Community-Based Intervention Project in New York City.

This article presents the results of a time-limited psychological relief effort using eye movement desensitization and reprocessing (EMDR) following the attacks on the World Trade Center on September 11, 2001. Clients made highly significant positive gains on a range of outcome variables, including validated psychometrics and self-report scales. Analyses of the data suggest 2 broad conclusions: EMDR is a useful treatment intervention both in the immediate aftermath of disaster as well as later; the longer treatment is delayed, the greater the level of disturbance experienced by clients. Also discussed are problems in conducting research during mass disaster response situations. A demonstration of an analog to a wait-list control group is provided. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

一种基于多点传送树的拒绝服务攻击的安全方案

拒绝服务攻击严重威胁着Internet的安全,而且其入侵工具的发展是一种长期存在的趋势。文章介绍了一种新的拒绝服务攻击的安全方案,通过使用多点传送树作为基本的认证机制来进行IP多点传送认证,从而对拒绝服务攻击免疫。     

Memory and Emotions for the September 11, 2001, Terrorist Attacks in Patients With Alzheimer's Disease, Patients With Mild Cognitive Impairment, and Healthy Older Adults.

National traumatic events can produce extremely vivid memories. Using a questionnaire administered during telephone interviews, the authors investigated emotional responses to, and memory for. the September 11, 2001, terrorist attacks in patients with Alzheimer's disease (AD), patients with mild cognitive impairment (MCI), and healthy older adults in the initial weeks following the event and again 3-4 months later. There were several notable findings. First, patients with AD showed less memory than patients with MCI and older adults. Second, patients with AD, but not patients with MCI or older adults, appeared to retain more memory for personal versus factual information. Third, patients with AD and older adults did not differ in the intensity of their reported emotional responses to the attacks, whereas patients with MCI reported relatively less intense emotional responses. Last, distortions of memory for personal information were frequent for all participants but were more common in patients with AD. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

基于双阶段多尺度生成对抗网络的图像复原方法

针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题,提出一种基于双阶段多尺度生成对 抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net 粗重构网络,利用跳连接减少原始图像信息的丢失,融合3种不同 的损失函数提高生成器的重构能力,采用双判别器考虑全局信息和局部信息,并提出一种混合域注意力机制用于关注图像的 空间和通道信息。第2阶段的精修复网络构建了全新的特征增强模块,增强网络对细节信息的提取能力和对结构的表达能 力,引入相对判别器,用于关注生成样本与真实样本之间的相对真实性,提高了生成质量和训练稳定性。实验结果表明,该方 法能够复原各类图像缺失的情况,并能够有效复原佩戴眼镜的人脸图像,与其他方法相比,该方法的峰值信噪比、结构相似性 和感知相似度评估等指标分别提升了3.81%、2.65%和0.45%。     

EnGAN：医学图像分割中的增强生成对抗网络

原始采集的医学图像普遍存在对比度不足、细节模糊以及噪声干扰等质量问题,使得现有医学图像分割技术的精度很难达到新的突破。针对医学图像数据增强技术进行研究,在不明显改变图像外观的前提下,通过添加特定的像素补偿和进行细微的图像调整来改善原始图像质量问题,从而提高图像分割准确率。首先,设计引入了一个新的优化器模块,以产生一个连续分布的空间作为迁移的目标域,该优化器模块接受数据集的标签作为输入,并将离散的标签数据映射到连续分布的医学图像中;其次,提出了一个基于对抗生成网络的EnGAN模型,并将优化器模块产生的迁移目标域用来指导对抗网络的目标生成,从而将改善的医学图像质量知识植入模型中实现图像增强。基于COVID-19数据集,实验中使用U-Net、U-Net+ResNet34、U-Net+Attn Res U-Net等卷积神经网络作为骨干网络,Dice系数和交并比分别达到了73.5%和69.3%、75.1%和70.5%,以及75.2%和70.3%。实验的结果表明,提出的医学图像质量增强技术在最大限度保留原始特征的条件下,有效地提高了分割的准确率,为后续的医学图像处理研究提供了一个更为稳健和高效的解决方案。     

Web项目中的SQL注入问题研究与防范方法

基于B/S模式的网络服务构架技术的应用被普遍采用,许多该类型的应用程序在设计与开发时没有充分考虑到数据合法性校验问题,因此使其在应用中存在安全隐患.在横向比较SQL注入攻击模式的基础之上,分析了SQL注入攻击的特点、原理,并对常用注入途径进行了总结.提出在主动式防范模型的基础上,使用输入验证,sQLserver防御以及使用存储过程替代参数化查询相结合的形式构建出一种有效防范SQL注入攻击的思路和方法.测试结果表明该防范模型具有较高的实用性和安全性.     

双向时域特征流盲去运动模糊方法

便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在,但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体,所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象,造成图像重要细节丢失。为了将模糊的视频图像恢复到清晰的状态,结合近年来的研究热点——生成对抗网络,本文提出了一种新颖的端到端的双向时域特征流盲去运动模糊方法。该方法充分利用时空连续特征信息,在三连帧图像间建立双向的时域特征传输通道。多阶段自编码去模糊网络结构和并行编码-混合解码融合方案能够融合三连帧图像多通道内容信息,并恢复出更加清晰的视频图像。实验结果表明,在不牺牲较大时间代价前提下,本文提出的方法在传统的质量评价指标（峰值信噪比和结构相似性）和视觉质量上均优于现有的去模糊算法。