一种小波域内的鲁棒脆弱图像水印技术

目前的水印算法有鲁棒水印和脆弱水印两类,分别可以用于图像的版权保护和篡改检测,但很少有算法能够结合两者,同时实现这两种功能。为了解决这一问题,该文提出一种鲁棒-脆弱水印算法：首先在小波变换图像的逼近子带中,利用系数间的关系构造特征水印;然后根据小波零树思想,结合主分量分析,采用抖动调制方法嵌人到重要小波树的第一主分量中;水印检测时,将提取的特征水印与嵌入水印进行比较,不仅可以确定图像的版权,还可以证明内容的完整性。实验结果表明,此算法能够抵抗滤波、压缩、叠加噪声等处理,同时还可以很好的定位图像的篡改,是一种很有效的水印算法。     

响应面试验优化动物源性食品中呋喃西林代谢物ELISA检测的衍生条件

利用响应面法优化酶联免疫吸附法(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)检测呋喃西林代谢物前处理的衍生条件。根据Box-Behnken试验设计原理,在单因素试验基础上,以呋喃西林代谢物回收率为响应值,应用响应面分析法研究衍生剂体积、衍生剂浓度、衍生温度和衍生时间各因素间的交互作用及对呋喃西林代谢物回收率的影响。最终确定ELISA方法线性检测范围为0.13~10.51 ng/m L,IC50为1.17 ng/m L;在选取样品质量为2 g时,最佳衍生条件为衍生剂体积415μL、衍生剂浓度15 mmol/L、衍生温度57℃、衍生时间50 min,实际回收率为98.57%~103.76%;衍生产物与呋喃西林原药交叉反应率为7.63%,与其他结构类似物、功能类似物及衍生剂交叉反应率均小于0.17%;加标回收率为93.45%~103.21%,批内变异系数为1.86%~6.15%,批间变异系数为3.88%~8.84%。该衍生条件高效,检测方法准确可靠,适用于动物源性食品中呋喃西林代谢物的快速筛查。     

基于小波树的鲁棒—脆弱图像水印技术

为了实现数字图像的版权保护和篡改检测功能,提出一种鲁棒-脆弱水印算法.在小波变换后的图像中,由逼近子带的系数构造特征水印,并根据小波零树思想,嵌入到重要小波树的第一主分量中.提取的特征与水印进行比较不仅可确定图像的版权,而且可证明内容的完整性.实验表明,此算法不仅可以抵抗滤波、压缩、加噪、重量化等常见的图像处理操作,且在人的参与下,可以较好的定位图像的篡改.     

利用小波零树结构和PCA构造图像零水印

为了解决水印图像的鲁棒性和透明性之间的矛盾,提出一种利用小波零树结构和主分量分析提取图像特征,构造零水印的算法。在小波变换后的图像中,利用小波零树思想选取重要的系数树作为特征,用主分量分析方法作降维处理,构造出水印信息。由于水印嵌入过程并不修改图像,所以水印图像与原始图像相同。实验结果表明,本算法对抗各种常见攻击的鲁棒性很好,尤其是可以抵抗bpp=0.05的JPEG2000压缩、bpp=0.1的JPEG压缩以及缩放8倍等攻击。     

一种基于孤立点检测的入侵检测方法

孤立点检测在入侵检测中有着重要的意义,故将基于RNN的孤立点检测方法应用于网络入侵检测当中.先将数据集用于神经网络的训练,然后使用训练后的RNN对网络数据进行孤立度测量,根据度量结果判定是否为入侵行为.实验表明,该算法取得了很好的效果.     

基于重要小波树的图像水印技术

为了实现数字图像的版权保护,给出一种基于重要小波树的图像水印算法,利用小波零树思想,在小渡变换后的图像中构造重要系数树;水印信号是代表用户版权的二值图像,每位信号采用不同的混沌序列调制后,嵌入到一棵重要小渡树中;水印的提取不需要原始图像。实验结果表明,算法不仅具有良好的不可见性,并且对常见的图像处理操作具有较好的鲁棒性。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统研究

基于数据挖掘技术的入侵检测系统能够无监督地实现网络行为模型的生成,解决了传统入侵检测系统在此方面的不足.对基于数据挖掘技术的入侵检测系统进行概括与分析,并提出一种基于数据挖掘的入侵检测系统通用框架.     

一种DT-CWT域内的图像零水印算法

为了实现数字图像的版权保护,基于双树复小波变换,提出了一种新的零水印算法.该算法由于不改变图像的任何信息,因此在兼具不可见性和鲁棒性的同时,还可以解决常规的冗余变换域水印算法的能量损失问题.该算法先借用实小波变换的零树结构思想,在变换后图像中选择重要的系数树,并利用主分量分析提取它们的第一主分量,然后经过量化编码构造零水印信息,再到认证中心注册后,即可作为用户的版权标志.实验结果表明,该算法不仅具有很好的鲁棒性,而且可以抵抗滤波、加噪、有损压缩等各种攻击.