【摘 要】
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针对不法分子通过篡改移动终端设备代码获取利益的问题,提出了一种融合加密与水印的移动终端代码防篡改方法.对移动终端代码遭受篡改的原因、代码篡改攻击技术,以及风险评估方面分别进行分析,作为加密与水印算法的设计依据.修改AES算法中的轮边界,对其进行拆分和补充,将密钥信息藏于查找表中,并对乱码进行混淆处理,从而增强密钥信息的保护效果.通过代码的加密和自解密机制,将代码转换成不可阅读的密钥代码,采用自检技术检验代码是否被篡改,将加密算法与混沌序列相结合,利用不敏感段的代码哈希值,对敏感代码段进行保护,防止攻击者对
【机 构】
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河南工业大学漯河工学院,河南 漯河462000;河南科技学院信息工程学院,河南 新乡453003
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针对不法分子通过篡改移动终端设备代码获取利益的问题,提出了一种融合加密与水印的移动终端代码防篡改方法.对移动终端代码遭受篡改的原因、代码篡改攻击技术,以及风险评估方面分别进行分析,作为加密与水印算法的设计依据.修改AES算法中的轮边界,对其进行拆分和补充,将密钥信息藏于查找表中,并对乱码进行混淆处理,从而增强密钥信息的保护效果.通过代码的加密和自解密机制,将代码转换成不可阅读的密钥代码,采用自检技术检验代码是否被篡改,将加密算法与混沌序列相结合,利用不敏感段的代码哈希值,对敏感代码段进行保护,防止攻击者对移动终端代码的恶意篡改.实验结果表明,采用融合加密与水印算法处理后的程序与原始程序相似度很高,隐蔽性很好,攻击者很难对程序代码进行有效的篡改攻击.
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交通标志识别是无人驾驶系统和智能驾驶系统不可少的关键技术之一,为了提高交通标志的识别准确率,进一步提高无人驾驶汽车在行驶过程中的安全性,提出了一种基于深度残差网络的交通标志识别方法,利用不同尺寸的残差模块进行堆叠,构建了具有100层卷积层的网络模型.以比利时交通标志数据集BTSC作为实验数据,优化网络模型后得到的识别准确率达到99.3462％.实验证明,上述方法在比利时交通标志数据集BTSC上表现很好,识别准确率高于现有的交通标志识别主流方法.
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多通道视觉界面信息操作手势多样化,为满足不同用户需求,提出一种基于多重触控的多通道视觉界面信息传达方法.使用神经网络对原子手势建模,引入逻辑、时序和空间关系描述符分析组合手势架构,运用BP网络分类器检测原子手势,触发组合手势模型转移,实现多重触控手势识别;定义交互界面与程序主体功能不同路径,划分交互设备与信息处理过程,实现多通道信息整合与交互控制;最后将初始数据材料变换成信息模式,变量删除网络界面,把所有删除变量安置在删除树内组建连接树,将观测变量似然函数进行势更新,完成视觉界面信息传达全部过程.仿真结果
传统车辆非线性悬架预测控制方法存在车身垂直加速度和能量消耗较大、悬架动扰度和车轮动载荷较高问题,悬架控制效果不理想.于是提出基于RBFNN观测器的车辆非线性悬架预测控制方法.构建四分之一非线性悬架模型,通过改进粒子群算法中的数据聚类和参数辨识,构建线性非段仿射(PWA)模型.结合RBFNN观测器和多模型控制理论研究PWA模型的滚动时域优化控制问题,获取最优控制信号,实现车辆非线性悬架预测控制.仿真结果表明,所提方法能够有效降低车身垂直加速度和能量消耗,悬架动扰度和车轮动载荷均较低.
为分析高速铁路站台接触网周围空间电场的影响,建立站台接触网与列车及建筑物的等效模型,通过模拟电荷法计算并分析AT供电方式站台区域工频电场的分布规律,运用MATLAB绘制出不同高度及有无建筑、有无列车等多种情况的电场强度变化曲线.分析得出垂直方向上距地面高度越高,场强越大;水平方向上以接触线为中心向远处衰减.列车对站台上场强屏蔽效果显著,在白色安全线处达到了86％;而建筑由于距离较远对电场屏蔽效果仅为6％,站台上电场强度的极大值出现在人体头部区域,无建筑无列车停靠时场强在头部已经接近5000V/m,所以旅客
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