分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 将秘密图像隐藏在一幅基于点扩散或误差扩散的半色调图像中,实现基于点扩散和误差扩散的半色调自隐藏算法;以基于点扩散的双向共轭信息隐藏算法为基础实现基于点扩散的灰度半色调自隐藏算法,将该算法扩展到基于误差扩散的灰度半色调图像,提出基于误差扩散的灰度半色调自隐藏算法;以最新的基于点扩散和误差扩散的新共轭数据隐藏算法为基础,提出基于点扩散和误差扩散的彩色半色调自隐藏算法。将四类自隐藏算法进行实验验证,对不同半色调自隐藏算法的性能进行了比较。结果表明在相同参数下,基于误差扩散的彩色半色调自隐藏算法具有最好的性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对安全多方计算(MPC)中大部分参与者不诚实情况下无法获得公平性这一问题,基于区块链智能合约构造惩罚机制,提出了公平的安全MPC协议。协议分为两个阶段,分别为基于可验证秘密共享的MPC阶段和公平的秘密重建阶段,参与方只要收集t+1个正确份额即可得到最终输出。协议利用同态承诺来验证秘密份额的正确性,使用超时机制来判别恶意参与方的提前终止行为,并对恶意方进行经济惩罚。安全性分析表明诚实参与方能够获得最终输出,否则将得到经济补偿;性能分析表明参与方只需缴纳一轮押金并且大量复杂的秘密份额验证工作都在链下,协议的执行效率得到保证。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 目前,破解WinRAR传统方法是使用CPU和GPU,而潜在的密码空间非常大,需要更高性能计算平台才能在有限的时间内找到正确的密码。因此,采用四核FPGA的硬件平台,实现高效能的WinRAR破解算法。通过在全流水架构下增加预计算和保留进位加法器结合的方法优化SHA-1算法,提升算法吞吐率;利用状态机的控制优化数据拼接,提升算法并行性;同时,采用异步时钟和多个FIFO缓存读写数据优化算法整体架构,降低算法内部的耦合度。实验结果表明,最终优化后的算法资源利用率为75%,频率达到200 MHz,4 bit长度的密码破译速度为每秒102 796个,是CPU破解速度的100倍,是GPU的3.5倍。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于属性加密的位置分层访问方案允许用户依据自身的情况灵活设置自己的位置访问信息,不仅解决了社交网络中位置共享问题,还在算法上进行改进使解密效率得以提升。但在系统运行过程中,存在用户有更正自己属性信息的需求或运行过程中部分私钥遭泄露的可能,因此支持撤销对于系统安全非常必要。基于此提出了一种支持撤销的位置分层属性加密方案,将部分解密运算外包给解密服务器,并结合了双因子身份认证的方法。该方案在减少用户的计算代价的同时,提高了算法的安全性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了提高多服务器环境身份认证的安全性,降低计算复杂度,提出一种基于双线性映射的三因子认证协议,这些因子包括生物信息、智能卡和双线性映射密码。所提协议包括系统设置、服务器注册、用户注册、登录、认证和密钥协商,以及密码更新六个阶段,其中,生物因子和智能卡作为核心因子涉及注册、登录和认证和更改阶段。Oracle形式化证明验证了所提协议的安全性,攻击者无法得到标志、密码、生物特征信息等,可以实现密钥协商和双向身份认证。与其他相关协议相比,所提协议在安全特征、智能卡存储成本、通信成本等方面具有一定优势。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 现有的基于网络编码的匿名系统,由于转发节点的不稳定性以及匿名消息的多路径转发,使得数据发送的成功率较低,提出了一种基于网络编码与数据冗余方法的新的匿名通信机制ACSNC(anonymous communication system based on network coding)。首先采用数据冗余机制对要发送的数据进行冗余分片并沿多条路径发送;然后中间转发节点对信息进行随机编码后转发,使信息通过节点前后的统计特性发生变化;最后,目的节点根据收到的数据片与编码系数恢复匿名信息。仿真结果表明,该机制在显著提高数据发送成功率的基础上,能够有效地保障通信的匿名性与安全性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对群智感知网络数据融合传输过程中隐私泄露、信息不完整、数据窜改等安全问题,提出了一种基于分布式压缩感知和散列函数的数据融合隐私保护算法。首先,采用分布式压缩感知方法对感知数据进行稀疏观测,去除冗余数据;其次,利用单向散列函数求取感知数据观测值的散列值,将其和不受限的伪装数据一起填充到感知数据观测值中,达到隐藏真实感知数据的目的;最后,在汇聚节点提取伪装数据之后,再次获取感知数据的散列值并验证数据的完整性。仿真结果表明,该算法兼顾了数据的机密性和完整性保护,同时大大降低了通信开销,在实际应用中具有很强的适用性和可扩展性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: PRIDE和RoadRunneR是近几年提出的两种轻量级分组密码算法,在2016 亚密会上,向泽军等提出利用基于比特可分性的MILP (混合整数线性规划)模型搜索积分区分器。利用该思想,针对两种不同类型的轻量级分组密码算法,为了评估该算法积分性质,验证新方法的实用性,根据其不同密码算法结构分别建立MILP模型,利用Gurobi优化器求解此模型,搜索可用的积分区分器。结果分别得到9轮和5轮的积分区分器,是PRIDE和RoadRunneR目前已知最长的积分区分器,利用该区分器可进行更多轮的积分攻击。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对无线体域网MAC协议自适应性不高且能效低的问题,提出一种基于IEEE 802.15.6的无线体域网自适应MAC协议(A-MAC)。协议对IEEE 802.15.6的超帧结构进行改进,竞争接入阶段和非竞争接入阶段的长度根据产生各优先级数据的节点所占的比例进行调整。竞争接入阶段又被划分为三个子阶段,子阶段的长度根据数据优先级情况进行动态调整。所有节点在竞争接入阶段按照信道接入策略竞争接入信道。最后仿真结果表明,在吞吐量、能耗和网络时延方面,使用A-MAC协议的网络性能明显优于使用IEEE 802.15.6 MAC协议和CA-MAC协议的网络性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决现有学习推荐算法中存在的忽略对学生知识点掌握情况的分析、不能将知识掌握程度概率化等问题,提出一种基于多重因素的学习推荐方法。该方法综合考虑知识点的综合权重、错误率和失分率多个因素构建知识点掌握概率模型,并应用所提出的策略实现一个在线的个性化学习推荐系统。系统评估上对200名高中生进行了一项调查,本系统推荐top-8知识点的准确率达到91.2%,F1达到78.4%。系统调查的结果显示了提出策略的有效性和可靠性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 降低互联网的能耗成为亟待解决的一个科学问题。然而已有的路由节能方案存在都会不同程度的降低网络性能,如网络拥塞、路由振荡、路由可用性和流量分布不均匀等问题,以及需要网络的实时流量信息,从而导致算法复杂度较高的问题。设计一种基于快速重路由的绿色节能方案EEIPFRR,兼顾节能、网络性能和算法复杂度。实验结果表明,与DLF算法比较,EEIPFRR不仅可以降低网络能耗,并且具有较小的路径拉伸度、较低的算法复杂度和的较小的最大链路利用率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统基于用户的博文内容和共同好友数在计算微博用户的相似度时存在潜在误差过大的问题,而基于用户多源背景信息的相似度计算模型,有计算复杂度高且忽略了用户的兴趣等问题,提出了一种结合用户兴趣和背景信息的综合相似度计算方法(BIBS)。首先从用户的标签中提取用户的兴趣,当用户的标签缺失时,通过对用户关注关系网络中的重要用户聚类来间接获取用户的兴趣点,以此计算用户的兴趣相似度;其次根据用户的性别、年龄和地点等背景属性计算用户的背景相似度,层次化的挖掘出最相似的用户;最后基于新浪微博的数据进行实验分析。结果表明,与基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)相比,该方法在用时更少的情况下,准确率、召回率和F值分别提高了8.1%、16.7%和13.6%,证明了提出的BIBS方法的有效性和准确性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了提升Ad hoc云中任务卸载的效率,针对节点随机移动性及资源异构性对任务卸载的影响,提出一种基于移动预测的多准则任务卸载算法,根据时间序列分析预测节点逃离时间,并将其作为节点移动性衡量指标。运用层次分析法得到CPU速度、核心数、负载及移动性的权重,最后根据任务大小及计算得到的组合权重进行任务卸载,仿真结果表明,相比于随机任务分配算法和Min-Min调度算法,该算法能够有效降低任务执行时间和能量消耗。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对大规模MU-MISO系统中频谱效率受信道和功率分配影响,研究在空间相关信道下的频谱效率问题。首先通过发射信号的的波程差确定导向矩阵得出用户发射相关矩阵,并结合大尺度阴影衰落和具有高斯分布的散射环境,建立空间相关信道;然后基于空间相关信道下,通过预编码减少多用户之间的干扰,并仿真预编码对频谱效率的影响;最后在发射功率受限、各用户接收信号具有一定信干比场景下提出一种功率分配算法,使得系统的频谱效率总和最大化。仿真结果表明,RZF预编码在空间相关信道的频谱效率优于MRT预编码频谱效率;与平均功率分配方式相比,提出的算法在频谱效率有了明显的提升,并具有较强的理论价值和实践意义。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 目前许多移动群智感知应用要求参与者收集一段时间内连续的感知数据,而现有研究在这方面却考虑不足。针对上述应用场景提出了时间窗口相关的参与者选择机制,主要包括基于动态规划算法设计了一种时间窗口相关的参与者选择方法,目标为覆盖任务时间段的同时最大化数据效益;参与者信誉值更新机制,根据参与者参与任务的意愿程度和数据质量更新参与者的信誉值。最后通过仿真实验与两种普遍应用的参与者选择方法比较,实验证明所提出的参与者选择机制在数据可靠性、数据效益和感知成本等方面具有更好的效果,因此所提出的参与者选择机制在时间窗口相关的任务中有更好的应用前景。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了改善粒子群优化算法的求解性能,提出了一种基于单纯形搜索和粒子群优化的混合算法。该算法一方面自适应地确定惯性权重、认知以及社会参数来达到免参数目的,另一方面利用单纯形搜索来引导部分粒子的搜索方向,从而加速算法收敛。数值实验结果表明,与传统的粒子群算法和其他基于单纯形的粒子群算法相对比,该算法在评估次数、求解精度方面表现良好。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 距离度量会影响微聚集算法的聚类效果,为了提高算法的隐私保护能力,采用灰关联分析中的均衡接近度替代V-MDAV算法中的欧氏距离度量记录间的距离,提出基于灰关联分析的V-MDAV算法,即V-GRAV(variable-size grey relation to average vector)算法。由于均衡接近度既包含灰关联度对整体接近性的测度,又具有均衡度对序列均衡性测度的特点,克服了欧氏距离受局部奇异值影响较大的问题。因此V-GRAV算法在保证信息损失与V-MDAV相近的同时,较大程度地降低隐私泄露风险,实验证明算法的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 协同过滤是信息过滤和推荐系统中应用最广泛的技术,但是在数据处理中存在数据稀疏问题,影响推荐算法的准确性。提出融合协同过滤和XGBoost的推荐算法,根据用户对项目的评价以及项目本身所具备的自身特点,挖掘项目和用户的潜在关系,提高算法的推荐准确性。采用百度深度学习框架PaddlePaddle在Book-Crossings数据集上进行实验,实验结果表明,提出的算法和文献中两种算法相比,准确性有显著提升。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了解决多源异构民航旅客服务数据集成过程中存在多模式匹配的效率不高、精确性不足、完整模式信息获取难度较大等问题,提出了一种基于SimHash和混合相似度的多模式匹配方法。该方法首先基于PMI计算特征单元权重,并通过SimHash算法构造属性列的签名来表示属性特征,以降低特征维度,进而引入K-means++算法对属性聚类并生成候选匹配集。最后基于属性的混合相似度构建属性映射图,以直观的方式展示属性间的匹配关系,同时提高多模式匹配效率。实验结果表明该方法具有可行性,为高效的解决多源异构民航旅客服务数据集成中的模式冲突问题提供新的解决方案。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于循环神经网络结合句法结构的方法被广泛运用于关系分类,利用神经网络对输入的编码信息自动获取特征并实现关系分类;然而,目前已有的方法主要是基于单一特定句法结构的模型,而特定句法结构的模型不能够迁移到其他句法结构类型上。针对该问题,提出一种融合多句法结构的叠层循环神经网络模型。该叠层循环神经网络分为两层进行网络构建,首先在序列层进行实体预训练,通过Bi-LSTM-CRF融合Attention机制,提高模型对文本序列上实体信息的关注度,从而获取更加准确的实体特征信息,促进关系层阶段更好地分类;其次在关系层,将Bi-Tree-LSTM嵌套在序列层之上,并将序列层的隐状态与实体特征信息传入关系层,利用共享参数对三种不同的句法结构进行加权学习,通过端到端的模型训练并实现语义关系分类。实验结果表明,该模型在SemEval-2010 Task8语料库上的marco-F1值达到了85.9%,并进一步地提升了模型的鲁棒性。