【摘 要】
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基于图像最优小波包分解,提出了一类具有较高检测正确率的信息隐写通用型检测方法.首先基于Shannon熵计算信息代价函数,对图像进行最优小波包分解,并从分解得到的子带系数以及图像像素中提取直方图特征函数多阶绝对矩作为特征,然后对提取的特征进行预处理并设计BP神经网络分类器进行分类.针对不同的背景和应用环境,文中给出了3种不同的检测算法.针对LSB、PMK、LTSB、Jsteg、F5及JPHide等典
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基于图像最优小波包分解,提出了一类具有较高检测正确率的信息隐写通用型检测方法.首先基于Shannon熵计算信息代价函数,对图像进行最优小波包分解,并从分解得到的子带系数以及图像像素中提取直方图特征函数多阶绝对矩作为特征,然后对提取的特征进行预处理并设计BP神经网络分类器进行分类.针对不同的背景和应用环境,文中给出了3种不同的检测算法.针对LSB、PMK、LTSB、Jsteg、F5及JPHide等典型隐写算法的实验表明:此方法相比现有的典型通用检测方法,正确检测率提高约6.4%～15.4%,且具有更好
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可信计算已经成为国际信息安全领域的新热潮,可信计算平台产品开始走向应用.对于信息安全产品,不经过测评用户是无法放心应用的.本文围绕可信计算平台的测评问题,从建立适合测试的可信计算平台形式化模型入手,建立了一种基于SPA的信任链数学模型,并给出了其复合特性的分析验证方法,通过分析发现远程证明过程存在对可信系统发生安全性危害的潜在因素.针对可信软件栈,研究了其测试用例自动化生成问题,提出一种改进的随机
在高速骨干网环境中,由于受到计算和存储资源的限制,准确、及时地识别大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义.文中使用相对流量大小定义大流,即对于一个给定的阈值φ(0<φ<1),将所有与链路实际传输总流量的比值超过φ的流定义为大流.在该定义下,大流量对象的识别问题等价于带权值数据流中的频繁项挖掘问题.由于骨干网链路速度快,对单个数据包的处理必须在纳秒级完成,因此对算法的实时性要求更高.在带权