【摘 要】
：
针对数据隐藏算法在携带信息时容易被检测工具SPAM侦测出来这一现象,将随机嵌入和直方图修正技术应用到数据隐藏中,提出一种随机嵌入抗SPAM检测的可逆数据隐藏算法。该方法通过对采样子图与参照子图间的差值直方图进行平移空位来嵌入信息。在信息嵌入过程中,用随机函数产生的伪随机序列来标志待隐藏信息的位置,使嵌入的信息分布更不规律,从而更好地逃脱检测工具SPAM的侦测。实验结果表明,相比Kim算法,该算法抗
【机 构】
：
厦门理工学院计算机科学与技术系,台中科技大学资讯工程系
【基金项目】
：
台湾省国科会计划资助项目（100-2221-E-025-014-MY2）,福建省教育厅JK类科技项目（JK2012044）,厦门市科技计划资助项目（3502Z20103036）
论文部分内容阅读
针对数据隐藏算法在携带信息时容易被检测工具SPAM侦测出来这一现象,将随机嵌入和直方图修正技术应用到数据隐藏中,提出一种随机嵌入抗SPAM检测的可逆数据隐藏算法。该方法通过对采样子图与参照子图间的差值直方图进行平移空位来嵌入信息。在信息嵌入过程中,用随机函数产生的伪随机序列来标志待隐藏信息的位置,使嵌入的信息分布更不规律,从而更好地逃脱检测工具SPAM的侦测。实验结果表明,相比Kim算法,该算法抗SPAM检测的安全性更好,更适合进行信息传递。
其他文献
利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性,不利于邮件过滤模型的建立,需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization,MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类,而图正则化NMF能保持数据空间的几何结构。基于以上两种NMF改进模型,提出了图正则化MNMF(graph regularized MNMF
为了保护网络中关键信息资产,评估分析网络的整体安全性,提出了一种基于攻击图节点概率的网络安全度量方法。该方法改进了原子攻击节点自身概率的计算模型,引入累积可达概率,在此基础上,研究了网络安全风险评估模型。实验结果表明,所提评估方法能够准确地评估目标状态的安全级别和网络的整体风险。
提出用分布式哈希表(DHT)为每台云服务器产生一个唯一的节点编号,该编号作为网络拓扑结构、检索信息存储和信息查询共同的标志符,从而形成一个适合分布式计算的结构化P2P覆盖网。设计了新的拓扑和路由协议来解决云资源的常数跳定位问题。仿真实验表明,经典的P2P算法平均查找跳数与网络规模成正相关,无法依据云计算的实际需要人为地控制查找跳数;该算法的平均查找跳数与网络规模无关,随着网络规模的增大而趋向于设定
针对网络安全数据高维度的特征,对传统离群点检测不能有效发现的网络数据中入侵行为细节进行检测。提出一种基于频繁模式的算法,通过检测数据项的频繁模式和关联规则,剥离数据流中或安全日志数据中的噪声和异常点,计算安全数据的加权频繁离群因子,精确定位离群点,最后从中自动筛选出异常属性。实验证明,该方法在较好的空间复杂性与时间复杂性下,能有效地发现在高维安全数据中异常的属性。
提出一种基于稀疏表示的单帧运动盲复原方法,它充分利用自然图像中存在的各种先验知识进行求解。该方法分为模糊核估计和图像修复两个阶段。在估计模糊核时,它运用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰边缘,以此指导全局图像的复原,并运用多尺度策略来解决大模糊核问题。在图像修复阶段,运用稀疏表示理论对复原图像进行降噪和重建,最终提高图像复原质量。实验结果表明,在不同噪声和模糊核条件下,该算法能有效消除运动模糊
由于复杂网络的规模越来越大,在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构是当前该领域研究的热点问题。目前社区结构挖掘常用的基于快速Newman算法的社区结构挖掘算法之一是一般概率框架方法。以规模日益增大的复杂网络为研究对象,提出了基于GPGPU的一般概率框架并行算法,有效地解决了在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构问题。实验证明,随着节点数的增加,该并行算法在不损失准确性的
针对随机分布系统采用数值优化算法设计的控制器不稳定的问题,研究了可靠保性能控制算法。该控制算法可实现将随机分布系统的值优化算法转换为线性矩阵不等式的可行解问题,并通过线性矩阵不等式的方法给出可靠保性能控制算法的充分条件,采用凸优化技术进行优化。通过实例仿真,证明该算法能够实现输出概率密度函数渐进追踪目标概率密度函数,并使随机分布系统的鲁棒性和稳定性有较好的改善。
传统的频域恒模盲均衡算法通常与星座图硬判决相结合,而硬判决方法会引起判决符号错误,导致收敛慢、稳态误差大。为解决这一问题,将软判决引导与恒模算法相结合,提出了一种半盲联合频域均衡算法。仿真表明,与采用单一恒模算法相比,该算法的误码率性能明显提高,在信噪比为25 dB时就可达到10-5,有效地实现了对时变信道的跟踪和均衡。
针对传统的自动测试图形向量生成采用逐个求解单一故障模型导致生成测试向量数据量巨大的缺点,提出一种基于布尔满足性(boolean satisfiability,SAT)的多目标故障测试向量动态压缩方法,同时论证多目标故障测试生成问题为布尔满足性问题。该方法将具有鲁棒性的SAT算法嵌入经典的动态压缩流程中,首先利用经典动态压缩算法求解最小测试向量检测大部分失效故障,然后采用SAT求解器对未测出的多故障
对于含有类似经验参数C的地形校正模型而言,确定经验参数的抽样方法是影响地形校正模型校正效果的一个关键因素。为此,比较分析了简单随机抽样、坡向分层抽样、坡度分层抽样和cos i分层抽样四种抽样方法分别计算的参数C的地形校正效果。基于cos i分层抽样和坡度分层抽样拟合的线性回归方程的相关系数R2比简单随机抽样和坡向分层抽样的高。实验表明,cos i分层抽样和坡度分层抽样确定的参数C的校正效果较好。