【摘 要】
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区块链上的身份体制是不健全的.如何在区块链上认证某个用户的身份、如何确保身份的背书机构是真实的一直是一个挑战.运行在区块链上的分布式公钥基础设施可以在某种程度上解决上述问题,但是属性密码结合区块链可以提供更贴近于真实社会的身份模型.提出一种基于区块链和去中心属性密码的访问控制身份方案,利用用户和组织之间相互授权、背书身份属性实现信任成本的链接,利用属性密码对链上数据进行访问控制和共享达到细粒度的访
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区块链上的身份体制是不健全的.如何在区块链上认证某个用户的身份、如何确保身份的背书机构是真实的一直是一个挑战.运行在区块链上的分布式公钥基础设施可以在某种程度上解决上述问题,但是属性密码结合区块链可以提供更贴近于真实社会的身份模型.提出一种基于区块链和去中心属性密码的访问控制身份方案,利用用户和组织之间相互授权、背书身份属性实现信任成本的链接,利用属性密码对链上数据进行访问控制和共享达到细粒度的访问控制和隐私保护.设计了可多用户协同的属性密码,为身份模型中的机构提供背书能力.通过实验仿真和对比分析,
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由于城市近年来的高速发展,使其大气下垫面的物理性质和地气相互作用发生了改变,进而影响了该地区的气候及环境的变化,如何通过合理的时空尺度对我国城市化进程进行监测和认知,这成为我国城市化发展的迫切需求。本文对成渝城市群2001至2012年的城市化发展过程进行监测,建立了改进的夜间灯光指数(VANUI),并且将VANUI指数与传统夜间灯光指数进行对比,分析它们对城市化区域的监测能力的差异及优势所在,为川
针对传统船舶遥感图像信息提取方法提取时间较长的问题,提出可完全重构的船舶遥感图像信息高效率提取方法。通过设计基于数字信道化的可完全重构框架,自动处理失真信号,将船舶图像信息的样本空间与特征空间进行联合,增强船舶遥感图像的目标数据,运用船舶遥感图像特征的计算公式,实现船舶遥感图像信息高效率提取。实验结果表明,在船舶图像尺寸均为320×320的前提下,所提方法的提取时间明显缩短,仅需3.92 s,能够
生态环境质量关乎人类生存及各行业的发展。为准确、客观了解古浪县生态环境变化情况,本文选取2005与2016年两期Landsat遥感影像数据,利用遥感生态指数(RSEI)对古浪县2005—2016年的生态环境状况作出评价与变化分析,结果表明:(1) 2005—2016年古浪县生态环境质量呈上升趋势,全县RSEI均值由2005年的0.421上升到2016年的0.439,整体上升4.3%;(2)通过空间
目的针对当前空谱融合方法应用到高光谱图像融合时,出现的空间细节信息提升明显但光谱失真,或者光谱保真度高但空间细节信息提升不足的问题,本文提出一种波段自适应细节注入的高分五号(GF-5)高光谱图像(30 m)与Sentinel-2多光谱图像(10 m)的遥感影像空谱融合方法。方法首先,为了解决两个多波段图像不便于直接融合的问题,提出一种波段自适应的融合策略,对多光谱图像波谱范围以外的高光谱图像波段,
横断山脉地形起伏复杂,以垂直投影面积作为地表真实面积进行定量计算会产生较大误差。本文以横断山脉中部雅江县为例,基于DEM数据和地表覆盖产品数据集,利用地表粗糙度的地学意义,计算了雅江县不同土地利用类型地表真实面积,并分析了地表真实面积与垂直投影面积之间的差异。结果表明:雅江县地表面积与投影面积的差异与DEM分辨率呈正相关,与海拔呈负相关;坡度是地表面积与投影面积差异的主要影响因素,坡度越大,差异越
本文以梅州市大罗村为例,结合精准扶贫与乡村振兴等工作的实际需求,整合倾斜影像、点云、全景影像等多源遥感数据以及专题业务等数据,设计并搭建了三维地理信息系统管理平台,集成数据集成与展示、信息查询管理以及规划设计等功能,实现了贫困户、贫困村的精细化、可视化管理与应用,解决了传统管理系统功能简单、缺少空间分析与辅助决策功能,数据源单一、可视化和智能化程度低等问题,为精准扶贫以及乡村振兴提供数据和技术支撑
当前的行业共识认为数据是驱动数字经济发展的核心动力。以数据为基础的云计算、物联网、区块链、人工智能等经济生态及相关产业链,在智慧城市升级、国家重大基建产业发展等方面发挥着积极的作用。与之相对的是,因数据安全和隐私保护水平有限,重要数据和个人信息的泄露和滥用问题依旧突出,极大地限制了我国数字经济的健康发展和国际竞争力。
曲面拟合是最有效的图像放大方法之一,其关键是构造对图像拟合的曲面.图像细节和边缘等特征对图像的视觉效果起着关键作用,因此,构造拟合曲面的关键之一是保持图像细节和边缘.基于样条和多项式方法构造的拟合曲面不能有效地保持图像的边缘信息,从而使放大图像在边缘处锯齿状明显.本文提出了以边缘和距离为特征约束的图像放大新算法.算法以边缘和距离为约束,在每个像素的邻近区域上构造一张对邻域上像素点拟合的二次多项式曲
在计算机视觉中,群体分析越来越受到人们的关注,对图像中复杂人群进行分组是群体分析领域的基础技术需求.现有的人群社交分组方法只针对固定人数的小范围场景,不能处理真实世界中的大场景图像.本文提出首个面向十亿像素大场景图像的基于深度学习的细粒度人群社交分组框架,由一种图引导的全局到局部的划分策略与一个学习隐函数表示社交对交互模式的深度社交分组网络组成.该框架可在大范围场景图像上实现准确的人群分组.本文方
本文针对一类时滞非线性信息物理系统,研究虚假数据注入攻击下基于记忆型事件触发的安全状态估计问题.不同于现有事件触发机制只考虑系统的瞬时信息,本文提出一种基于历史测量输出的记忆型事件触发机制.该机制可以有效减少输出信号随机波动导致的事件触发机制误触发次数,减少不必要的网络资源浪费.采用一个满足Bernoulli分布的随机变量来描述虚假数据注入攻击的随机过程.构造新的包含Legendre多项式的Lya