基于口令的鉴别密钥交换协议设计

网络用户的身份鉴别和密钥交换问题是网络安全的核心问题,目前最常见的鉴别密钥交换协议为基于口令的鉴别密钥交换(PAKE)协议。论文讨论了PAKE协议的设计目的、基本模式及其安全需求,并给出了双方模式和三方模式PAKE协议的交互过程,为网络安全协议的设计提供了参考。     

基于最小化星座点离散度的MPSK定时盲同步

针对突发通信中定时同步问题,提出了一种基于最小化星座点离散度(MCD)的MPSK定时盲同步方法.该方法结合模式识别理论的概念,定义了MPSK的星座点离散度作为代价函数,并设计了基于该代价函数的近似线性的定时偏差分量提取函数(TED).最后采用插值技术,通过迭代MCD来达到定时同步.该方法不需要训练序列,不受固定载波相位偏移的影响,仿真表明该方法可使MPSK快速达到定时同步状态.     

酸性白土在菱锰矿精矿球团中的应用

本文介绍用酸性白土作菱锰矿精矿球团粘结剂的工业试验结果,重点论述酸性白土对生球质量和成品球强度以及焙烧制度的影响,并与以往用省外皂土作粘结剂的使用情况进行产品产质量和经济效益比较,指出用本地产的酸性白土完全可以满足菱锰矿精矿球团生产对粘结剂的质量要求.     

基于视觉误差与语义属性的零样本图像分类

在图像分类的实际应用过程中,部分类别可能完全没有带标签的训练数据。零样本学习（ZSL）的目的是将带标签类别的图像特征等知识迁移到无标签的类别上,实现无标签类别的正确分类。现有方法在测试时无法显式地区分输入图像属于已知类还是未知类,很大程度上导致未知类在传统设定下的ZSL和广义设定下的ZSL（GZSL）上的预测效果相差甚远。为此,提出一种融合视觉误差与属性语义信息的方法来缓解零样本图像分类中的预测偏置问题。首先,设计一种半监督学习方式的生成对抗网络架构来获取视觉误差信息,由此预测图像是否属于已知类;然后,提出融合属性语义信息的零样本图像分类网络来实现零样本图像分类;最后,测试融合视觉误差与属性语义的零样本图像分类方法在数据集AwA2和CUB上的效果。实验结果表明,与对比模型相比,所提方法有效缓解了预测偏置问题,其调和指标H在AwA2（Animal with Attributes）上提升了31.7个百分点,在CUB（Caltech-UCSD-Birds-200-2011）上提升了8.7个百分点。     

不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法

高质量的图像生成一直是计算机视觉等领域探索的难点和热点。通过使用循环一致损失,CycleGAN在无监督图像生成任务中取得了良好效果。但是面对不同纹理复杂度的图像生成任务,CycleGAN的循环一致损失系数是默认不变的,使得生成图像存在纹理变形甚至消失等弱点,不能很好地保证生成图像的质量。文中融合图像的空间维度和时间维度来度量图像的纹理复杂性,阐明循环一致损失函数在优化目标函数中的重要性,发现并解释循环一致损失系数的大小与不同纹理复杂度图像生成质量的关联性:纹理复杂度越高,应选择越大的循环一致损失系数;反之,应取越小的循环一致损失系数。文中使用基准和自采集的图像数据集,引入了基于迁移学习的分类准确性等生成图像质量评估指标。实验结果表明,优化选择大小合适的循环一致损失系数,可有效提高生成图像的质量。     

基于BioHashing和密钥绑定的双重可删除指纹模板方法

针对指纹识别中自身生物特征信息的安全保护问题,提出了一种基于BioHashing和密钥绑定的双重可删除指纹模板(DCFT)方法。DCFT方法首先通过BioHashing方法将提取出的原始指纹特征信息不可逆地转化成一串固定长的二进制序列,而后利用FuzzyCommitment绑定密钥,生成一个可删除的指纹模板。验证时利用存储模板和待验证指纹,采用纠错码解码恢复出密钥。采用该方法,即使数据库中存储的模板数据被盗取,甚至密钥被破解,入侵者也不能恢复出原始指纹特征信息;且通过更改BioHashing中的随机矩阵或绑定的密钥,就能改变数据库中的模板,使入侵者无法利用先前已泄露的数据通过验证,避免了因为指纹的不可更改性造成永久性安全威胁,从根本上保证了指纹信息的安全。最后,仿真测试说明了DCFT方法的有效性。