【摘 要】
：
为提高物联网感知层设备身份识别效率，降低运算成本，有效保护数据隐私，提出基于轻量级国密算法的设备指纹提取方法。首先，引入设备内嵌模块的特征信息，构建全面的特征集合，基于专家信息加权机制的特征选择策略，确定合理的特征子集；其次，选择安全性高的轻量级国产商用密码算法，将特征子集数据转换为设备指纹；最后，基于电力物联网中电能采集设备进行实验，所提取的设备指纹值满足唯一性和不可伪造性要求，与相关文献对比，
论文部分内容阅读
为提高物联网感知层设备身份识别效率，降低运算成本，有效保护数据隐私，提出基于轻量级国密算法的设备指纹提取方法。首先，引入设备内嵌模块的特征信息，构建全面的特征集合，基于专家信息加权机制的特征选择策略，确定合理的特征子集；其次，选择安全性高的轻量级国产商用密码算法，将特征子集数据转换为设备指纹；最后，基于电力物联网中电能采集设备进行实验，所提取的设备指纹值满足唯一性和不可伪造性要求，与相关文献对比，具有节省存储资源、响应快速、保密性强等特点，验证了该方法的可行性。
其他文献
手写汉字评价推动了计算机辅助教学的快速发展，如何通过手写汉字评价技术，在无教师帮助的情况下实现手写汉字的等级/规范性评价是当前研究的重点。该文首先对手写汉字评价相关概念以及发展趋势进行阐述；其次对手写汉字评价的不同研究方法进行详细介绍，包括基于规则、特征相似度计算、模糊矩阵以及机器学习等方面，并对各种方法的优缺点进行总结归纳；然后对手写汉字评价的反馈形式进行介绍，包括数据到文本生成、字形匹配与图形
针对道路提取过程中特征维数过高的问题，本文提出了一种基于ReliefF过滤式和Wrapper封装式的特征选择方法。将粒子群优化算法（PSO）作为Wrapper的搜索算法，优化过的随机森林算法（OPRF）作为Wrapper的分类器构成PSO＿OPRF封装式子集评估器，对ReliefF预选后的特征子集进行评估，降低特征维度，选出最优特征集，根据选择的特征对影像进行多层次分割分类提取城市道路网。以山西省
针对低质量虹膜图像分割精度低问题，提出一种基于SRN-UNet(SEResNext-UNet)的虹膜分割算法。在编码阶段增加SE-ResNext模块，该模块在RexNext模块后级联SENet模块，以聚焦目标特征，在不增加网络参数的情况下提升分割精度和网络性能。在解码阶段的上采样层降低模型参数量，以提升训练速度。为解决图像类别不均衡问题，结合两种损失函数Dice Loss和Focal Loss训练
近年来，乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康，乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段。乳腺X线图像计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis， CAD）运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术，自动分析处理乳腺X线图像，可为医生在临床中提供重要的诊断参考。本文主要面向肿块和微钙化病变检测、分割和分类等问题，从传统方法和深度学习方法两个角度，综述乳腺X线图像计算机辅
逆向联合稀疏表示算法可充分利用跟踪过程中的时间相似性和空间连续性，但由于遮挡、光照变化等的影响，容易出现跟踪漂移.为解决上述问题，提出一种基于局部模板更新逆向联合稀疏表示目标跟踪算法，其通过逆向局部重构目标模板集完成逆向联合稀疏表示.首先，在首帧初始化目标模板集，利用粒子滤波获取候选图像，并对它们分块处理，同时获取逆向联合稀疏表示模型；然后，利用交替方向乘子法求解出稀疏编码矩阵，并通过两步评分机制
视觉目标跟踪任务中的遮挡问题是最具挑战的场景属性之一，研究有效的抗遮挡模型学习方案，对构建适应复杂场景的长期鲁棒跟踪模型具有重要意义。首先剖析了遮挡影响跟踪性能的本质原因，而后以抗遮挡性能较好的先进跟踪算法为研究对象，系统分析了模型学习中有效抗遮挡机制，并对其改善长短期遮挡问题的有效性进行比较分析，包括以硬负样本挖掘、有效样本管理、类遮挡硬正样本生成的训练样本提质策略，提供模型充足判别信息；以时间
我国新一代载人飞船试验船研制过程中发展了一套组合式缓冲气囊。文章以新飞船返回舱为研究对象，通过流体力学和热力学理论推导，建立了含有内囊的组合式气囊缓冲过程动力学模型，并通过MSC-Dytran对其有效性进行了验证。之后通过仿真计算，分析了影响气囊缓冲特性的两项气体固有参数——气体自由度与摩尔质量，对气囊缓冲过程的影响。研究结果表明，相比气体自由度，摩尔质量对气囊缓冲特性影响更大，气体摩尔质量越小，
打印文书与印章交线先后顺序的判断是鉴定文件真伪和相对制成时间的关键内容，论文利用中心波长为900nm的谱域OCT系统对激光打印机和喷墨打印机与油性和水性两种印油印章制成的若干相交线样本进行检测，通过获取的交线区域二维断层成像和三维立体图像，比较两类打印机制成的样本在OCT检验下的成像特征，进而判断朱墨时序。论文对120个样品，包括30组激光打印机与印油的朱墨时序样品和30组喷墨打印机与印油的朱墨时
人体动作识别是智能监控、人机交互、机器人等领域的一项重要技术，基于人体骨架序列的动作识别方法在面对复杂背景以及人体尺度、视角和运动速度等变化时具有先天优势。时空图卷积神经网络模型（ST-GCN）在人体行为识别中具有卓越的识别性能，针对ST-GCN网络模型中的分区策略只关注局部动作的问题，本文设计了一种新的分区策略，通过关联根节点与更远节点，加强身体各部分信息联系和局部运动之间的联系，将根节点的相邻
欠压实/构造抬升背景下附加生烃增压是形成页岩气储层异常高压的主要成因机制，单一成因机制的压力评价方法无法准确解决这类储层压力评价难题。本研究以页岩孔隙组分测井评价为基础，分析页岩储层压力与不同类型孔隙的成因关系，依据压实平衡原理，评价欠压实/构造抬升作用形成的“背景孔隙压力”，进而推导I型高-过熟干酪根生烃附加增压测井评价模型，评价生烃作用形成的“附加孔隙压力”，通过两部分孔隙压力叠加，实现上述双