分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于深度学习的跨模态哈希方法都使用小批量训练方式来训练模型,然而小批量方式在每次更新参数时获取样本数量有限,不能得到很好的梯度,影响最终训练的模型的检索性能。针对此问题,提出了一个新的跨模态哈希方法,该方法使用大批量方式进行训练,并引入正交正则化来增加大批量训练的稳定性,同时考虑了哈希码的离散性,将哈希码与特征之间的距离加入到目标函数中,使得哈希码能够更加真实的表示数据。在两个广泛使用的跨模态检索数据集上的实验表明该方法比现有的几种哈希方法具有更好的性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 口令认证一直是最主要的身份认证方式。考虑到口令要满足口令策略和易记忆的要求,用户常常会将个人信息组合起来作为口令。因此,为了调查此类口令的比例,以2011年泄露的4种真实口令集为实验素材,预先设定口令的组合结构和格式,使用程序统计使用个人信息组合作为口令的比例。实验结果表明,使用姓名、电话号码、特殊日期等信息组合而成的口令比例约为12.41%到25.53%。根据这一规律,提出了动态字典攻击。攻击者可以在获得用户部分个人信息后,生成具有针对性的动态字词典,并以此来破解用户口令。最后,还讨论了如何选择口令以防止攻击者通过动态字典破解用户口令。