置换再交叉运算的所有权转移协议

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户:boluoxj
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对标签生命周期中归属权转变过程中存在的隐私信息易泄露问题,设计一种基于置换再交叉运算的所有权转移协议。协议为保证隐私信息的安全性,采用基于大数分解难题的二次剩余定理对部分信息加密;同时协议为保证尽可能降低系统的计算量,引入基于位运算的置换再交叉运算对部分信息加密。为抵抗常见类型攻击方式,协议采用先认证再操作的机制。将该协议与其他协议进行安全性和性能分析,该协议具备安全性高、计算量小等优势。
其他文献
图像描述是一项融合了自然语言处理和计算机视觉的综合任务,现有方法不仅存在描述性能不佳、缺失语义信息等问题,还存在模型结构与图像特征之间语义信息关联性不足的问题。针对这些问题,提出一种使用门控循环单元和卷积注意力模块进行优化的基于多模态神经网络的图像描述方法。为了验证方法的有效性,在MSCOCO2014数据集上进行实验对比,结果表明,改进方法在各项评价标准下的性能均优于原方法和其他经典算法,并且能够
传统的图像关键点检测算法大都基于人工设计,不能适应场景变换,泛化性能较差。对此提出一种基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法,通过融合网络中多尺度特征使得检测出的关键点具备尺度不变性,能够提取可重复的、鲁棒的关键点。为了提高算法的性能,并提出一种有效的方法产生训练数据集,训练数据集包括室内和室外的各种复杂场景。在多个公开数据集上对该算法进行测试,并与其他关键点检测算法进行对比,实验结果表明,该算法
传统的交通量预测多利用单点附近的交通流信息,未能拓展至区域网络。针对这种情况,提出一种基于时空相关性的高速路网短时交通量预测模型。模型利用实际路网的静态与动态数据计算路段间的等效距离,通过高斯加权函数选择最近邻。将相关路段的交通量预测作为目标预测的额外任务,通过构建多任务循环神经网络(MTL-RNN)模型实现目标路段交通量的协同预测。实验结果表明,MTL-RNN模型在路网交通量预测中的平均预测误差
提出一种新型基于通信数据分组到达时间的拥塞避免算法,以数据分组的到达时间差异来判断网络带宽的拥塞情况,为发送端速率控制提供拥塞控制的依据。在模型控制中建立VTP虚拟传输协议,实现拥塞避免和实时传输协议之间解耦合。该算法通过对拥塞控制建模和优化,较好地解决了针对ad hoc网络的实时流媒体传输的带宽适应性难题。
针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法。该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题。将卷积前后的特征进行轻量级网络融合,形成新的金字塔特征层,对形成的特征层进行层级特征融合,形成最终的金字塔特征层,在最终的金字塔特征层上执行目标检测任务。在PASCAL-VOC2007的训练集和验证
以计入表面微凹坑的动压滑动轴承为研究对象,基于凹坑流量平衡建立了油膜特性数学模型,采用差分法离散求解得到了轴承静、动特性及稳定性参数随微凹坑深度、面积率、形状和排布方式的变化规律,对比了光滑表面的轴承特性计算结果。结果表明,凹坑形状、分布、尺寸等因素显著影响油膜承载力、流量、偏位角、平均温升等静特性参数和刚度、阻尼等动特性参数;其中,最优的微凹坑深度使得油膜承载能力最大提高了15.3%,失稳转速最大提升了6.9%。针对计入表面微凹坑动压轴承的研究具有参考价值。
常规非局部均值算法易受噪声对图像的自相似度计算精度的影响,去噪结果对原始图像的边缘细节信息损伤较多。采用改进的Facet算子提取图像的边缘特征,根据图像内部像素分布情况,在不同的区域采用不同的自相似度计算方法,设置一种变尺寸的搜索窗口,最大限度地搜寻相似性邻域,降低噪声对自相似度计算精度的影响,有效保持图像边缘信息。数据测试结果表明,改进的非局部均值滤波算法能够有效保持边缘纹理信息,去噪效果要优于
为了实现海洋牧场典型物种(海参)的自动识别,利用多尺度retinex算法对其进行处理。在此算法的基础上,针对水下图像的成像特点,提出改进型多尺度retinex的计算方法。对亮度分量做多尺度增强处理,求出原图各彩色通道与亮度分量的比值;根据比值重新确定各彩色通道的灰度值;为了改善对比度,对每个通道进行分段线性拉伸;经过对比度受限的自适应直方图均衡化。利用建立的新算法对水下图像进行处理。结果表明,该算
针对云计算和大数据融合应用背景下软件定义弹性光网络(SD-EON)在实施多波长业务调度期间存在资源偏好等风险问题,研究一种纵向部署管控策略为业务调度提供稳健性保障。该策略将优先权差异化的部署机制嵌入至SD-EON对不同逻辑层实施立体化集中管控以突破指令冲突的束缚。为立体化网元设计科学的管控资源配置方案用于把控指令失效的风险,以时延代价优势应对自愈率。经对比考察表明,立体化设计不仅解决了主流研究的可
不平衡数据集是指在数据集中,某一类样本的数量远大于其他类样本的数量,其会影响分类结果,使基本分类器偏向多数类。合成少数样本过采样技术(SMOTE)是处理数据不平衡问题的一种经典过采样方法,以两个少数样本对应的线段为端点生成一个合成样本。提出一种基于SMOTE的少数群体过采样方法,改进生成新样本的方式,在合成样本的过程中参考两个以上的少数类样本,增加合成样本的多样性。实验结果表明,在不同的基本分类器