基于Android的隐私数据安全保护系统

随着移动互联网的快速发展,移动支付、移动办公融入人们生活,商业机密、个人隐私等敏感信息保护变得至关重要。然而主流的移动平台Android系统却频频发生各种信息泄露、恶意篡改、系统破坏等恶意行为。为了弥补Android系统在隐私数据保护上存在的不足,文章设计了一种基于Android安全策略的手机隐私数据安全保护方案,并实现了本地隐私数据及远程隐私数据的保护机制。该系统可以有效保护用户的隐私数据安全,给用户提供了一个安全的手机环境。     

基于EPON技术的矿用综合数据接入网关设计

针对煤矿监测监控系统数据接口众多,无法实现数据的统一通信和共享的现状,结合EPON技术的优势,设计了一种基于EPON技术的矿用综合数据接入网关。该网关可实现煤矿井下不同接口数据的综合接入和不同系统之间的数据共享。井下实际测试结果表明,该网关主干网络通信速率达到了750Mbit/s,主干网络传输距离达15km,线路冗余切换时间小于100ms。     

一种基于投影的特征选择方法

以轴承故障诊断为应用背景,基于低维投影能够反映原高维数据某些特征的思想,提出了一种基于投影的特征选择方法。该方法利用遗传算法找到最能反映样本分类特性的投影方向,并利用该方向剔除与投影值无关的特征指标,克服了传统特征选择方法在高维空间中计算复杂的缺点,有效避免了"维数灾难"。仿真结果表明,该方法能够在不降低投影值类别特性的情况下,有效降低样本数据维数,完成特征选择,提高了分类效率及准确率。     

高精度磁测在圈定旅游开发区中的应用

随着新测量方法的开发和利用,以及新的数据处理和资料解释技术[1]的提高,使得高精度磁法勘探的应用范围越来越广,本文利用磁异常研究岩脉的赋存状态[2],确定了溶洞存在的范围,为圈定旅游开发区提供了重要依据。     

基于LabView的GPS信号处理与分析

通过虚拟仪器技术,介绍了LabVicw的图形化编程语言技术,并分析GPS接收的数据通过使用LabView软件进行实时的分析与显示,利用LabView环境下串口通信的具体实现方法更加形象化地展示出分析的结果和接收状态。     

云存储服务中数据完整性审计方案综述

云存储是由云计算提供的一个重要服务,允许数据拥有者将数据远程存储到云服务器上,同时又能够从云服务器上便捷、高效地获取这些数据,没有本地存储和维护数据的负担。然而,这种新的数据存储模式也引发了众多安全问题,一个重要的问题就是如何确保云服务器中数据拥有者数据的完整性。因此,数据拥有者以及云存储服务提供商亟需一个稳定、安全、可信的完整性审计方案,用于审核云服务器中数据的完整性和可用性。不仅如此,一个好的数据完整性审计方案还需满足如下功能需求：支持数据的动态操作,包括插入、删除、修改;支持多用户、多云服务器的批量审计;确保用户数据的隐私性;注重方案的执行效率,尽量减少数据拥有者和云服务器的计算开销与通信开销。为了促进云存储服务的广泛应用与推广,文章重点对云数据完整性审计方案的研究现状进行综述,描述云存储以及数据完整性审计的相关概念、特点,提出云计算环境下数据完整性审计模型和安全需求,阐述云存储数据完整性审计的研究现状,并重点分析部分经典方案,通过方案对比,指出当前方案存在的优点及缺陷。同时,文章还指出了本领域未来的研究方向。     

异构 WSN 中基于参考值的可恢复隐私保护数据融合

文章介绍了无线传感网络的安全数据融合技术,针对当前数据融合算法安全性不高、开销过大以及融合精度低等问题,提出了基于参考值的可恢复隐私保护数据融合算法。该算法利用公钥同态加密机制为数据提供端到端的机密性和完整性认证。此外,该算法动态地为网络中的每个节点设定下次传输的参考值,并通过传输采样值和参考值之间的差值来减少网络中的数据传输量。仿真结果表明,该算法可以有效地减少数据传输量,提高整个网络的能量和带宽效率。     

基于流形学习的人体动作识别

目的 提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法 从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE（Lalpacian eigenmaps）流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果 用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论 实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。     

针对全空子数据体的GPU体绘制方法

体绘制是三维数据可视化的主要方法之一。用于体绘制的数据体中包含有大量的空体素,导致光线投射算法进行没有意义的重采样计算,必然降低绘制算法效率。针对全空子数据体体绘制低效问题,本文提出基于GPU体高效绘制方法。利用八叉树数据结构组织数据,有效管理包含许多空体素的子数据体。通过绘制八叉树非全空叶子结点子数据体表面,使光线投射算法中起始和终止重采样位置更接近数据体中的可视部分,同时根据八叉树全空结点子数据体判定纹理查询结果,计算合适的跳跃步长,快速跳过八叉树中全空结点子数据体,减少无效重采样点。当数据体中空体素较多时,实现对原基于体包围盒表面绘制的GPU光线投射算法的加速。设计不透明度函数,凸显数据体中层位面,并将算法成功应用于地震数据可视化,取得很好应用效果。     

基于知识本体提纯的无人机故障数据采集仿真

无人机在飞行的过程中,采集的故障信号数据会随着飞行环境的随机性变化而改变,造成异常信号数据关联性降低.利用传统算法进行异常信号数据挖掘的过程中,建立的关联规则过于复杂,加入过多约束条件分析环境特征,导致挖掘过程耗时较长.为解决上述问题,提出基于知识本体提纯的无人机采集实时数据挖掘方法.针对无人机异常信号数据知识本体表示方法进行了详细阐述.利用贝叶斯概率方法计算当前状态信号属于某类别异常信号的最大概率,从而为异常信号的提纯提供了准确依据.针对相似度较高的两个异常信号进行提纯处理,在提纯过程中充分考虑到信号采集时间间隔和时延,从而保证了实时性要求.实验结果表明,利用改进算法进行无人机异常信号挖掘,能够提高异常信号挖掘的及时性和准确性.