检索结果-南通市图书馆

作者：周青华中科技大学

学位级别：硕士

兼顾信息的保密性和访问便捷性一直是密文检索领域试图达到的目标，其实现与优化也是一个循序渐进的过程。当前已有的密文检索方案都将检索操作本身作为重点，没有考虑多个密文拥有者(多个密文文档上传者)的情况，而这种多用户需求在实... 详细信息

兼顾信息的保密性和访问便捷性一直是密文检索领域试图达到的目标，其实现与优化也是一个循序渐进的过程。当前已有的密文检索方案都将检索操作本身作为重点，没有考虑多个密文拥有者(多个密文文档上传者)的情况，而这种多用户需求在实际应用中非常普遍。另外，在密文检索中考虑检索结果排序的方案更加稀少，且使用的排序策略往往过于简单。如何利用不完全可信的服务器替用户安全地保存文档并且在基本不损失安全性的情况下帮授权用户实现检索和结果排序，以及如何支持多个授权用户上传和检索密文是重点需要解决的问题。基于Lucene的倒排索引结构，将GentryC提出的全同态加密实现方法以及密钥策略的基于属性的加密方案相结合，建立一种带有相关性打分参数的安全倒排索引(SecureInvertedIndex,SII)，进而实现一个安全高效的支持结果相关度排序的密文检索方案(SecureRankedSearchableEncryptionScheme,SRSES)。SRSES允许多个数据拥有者将其文档加密后上传到服务器，且允许多个授权用户对密文进行检索。检索时，授权用户提供检索语句的陷门，服务器根据此陷门和安全索引替授权用户执行检索和计算相关度等操作，最后将排序后的检索结果返回用户客户端。 SRSES将全同态加密、基于属性的加密、公钥加密、对称加密相结合以实现多数据拥有者、多检索者和支持检索结果排序的应用目标。全同态加密用于安全索引中相关度参数的安全存储和计算，使得服务器在不知道检索结果文档的相关度值的条件下进行相关度排序。基于属性的加密可以实现多用户细粒度的访问控制。公钥加密用于权限分配时的身份认证，对称加密用户加密文档数据，以有效的降低密文长度和提升加密速度。为了方便多用户随时上传文档，文档的索引由服务器负责维护。

关键词：相关性排序安全倒排索引多拥有者全同态加密密钥策略的基于属性的加密

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数字水印的电子印章系统设计与实现

基于数字水印的电子印章系统设计与实现

作者：谢江鸿华中科技大学

学位级别：硕士

在计算机技术与数字网络的快速发展的今天,信息化的电子政务已经成为世界各国政府政务活动的一种新模式。在电子政务的建设中,信息和数据的安全性与完整性是电子政务中的一个研究技术难点,如何保证其的真实性、完整性和用户行为的不可... 详细信息

在计算机技术与数字网络的快速发展的今天,信息化的电子政务已经成为世界各国政府政务活动的一种新模式。在电子政务的建设中,信息和数据的安全性与完整性是电子政务中的一个研究技术难点,如何保证其的真实性、完整性和用户行为的不可否认性等问题受到了广泛的关注。在这一背景下,运用当前成熟的公开密钥加密技术和数字水印技术,并将两者者进行有机的结合,给出了安全可靠的一套电子印章系统方案。该方案可以很好地解决电子公文的合法性、唯一性、可追溯性、防非法篡改等问题。通过对数字水印技术和加密技术的深入学习和研究,基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)水印算法,给出了一套水印嵌入和提取方案。该方案的主要思路是:利用密钥产生一个伪随机序列,将水印信息进行置乱,将置乱后信息嵌入图像中频部分。只有持有解密密钥的人才可以正确提取水印,提高了非法篡改水印信息的难度,保证了水印信息的安全性。研究电子印章的设计原理,并设计了一套基于数字水印技术的电子印章系统方案。该方案将电子印章与数字证书进行绑定,解决了电子印章的防非法篡改问题。签章时,对电子文档进行Hash运算得到文档的摘要,并对摘要进行签名,将签名作为水印嵌入印章图像中,形成电子印章。验证文档时,分解经过签章文档得到印章图像与电子文档,提取印章图像中的水印信息,然后计算出水印对应的摘要,并与电子文档生成的摘要比较。根据上述方案,给出一个基于Word 2003的电子印章系统的实现。

关键词：公开密钥数字签名数字水印电子印章

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于超曲面的图像自动分类

基于超曲面的图像自动分类

作者：杨毅华中科技大学

学位级别：硕士

在当今社会,图像文件增长速度惊人,如何对这些文件进行有效的分类和管理成为越来越受关注的问题,这一问题的应用背景也很广,包括阻止某些不健康的图片传输,对大量图片的自动分类管理等等。我们的目的就是实现海量图片的自动分类。因为... 详细信息

在当今社会,图像文件增长速度惊人,如何对这些文件进行有效的分类和管理成为越来越受关注的问题,这一问题的应用背景也很广,包括阻止某些不健康的图片传输,对大量图片的自动分类管理等等。我们的目的就是实现海量图片的自动分类。因为要做海量处理,所以图像大小对于图像处理的效率至关重要,有鉴于此,我们对图像进行了分割预处理,其中提出的兴趣块概念是通过预处理来缩小图像的关键,然后对图像进行分割处理来得到多个相连的块,我们认为这些块中的每一个是单个物体的几率很大,所以之后对各个块进行分类识别出具体的物体:首先提取出每块的特征值,把这些特征值投影到特征空间中去,然后运用经过改造的超曲面方法来训练和识别出各个单个物体,这是识别单个物体的关键。因为开始的时候所提取的特征值比较多,其中难免有些特征值对于块属于哪个类别关系不大或者这些特征值与其他特征值相关,可以用其他特征值来代替,基于减少计算量方面的考虑,我们采用了数据挖掘方法来删除这部分特征值。针对传统识别方法存在的用于图像检测的颜色,纹理等低级特征值与人类所能理解和识别的高级概念间有很大差距的情况,我们使用了多层次图像识别框架,在已经识别出图像中各单个物体的基础上,对整幅图像进行分类。实验中我们运用了目前在图像处理方面比较流行的Corel图像库以及近来用得比较多的LableMe数据库,实验表明我们的方法在训练样本量不大的情况下,识别的正确率比较高,而且在对海量图像数据进行分类识别方面有比较高的效率。

关键词：超曲面分类器图像分割兴趣块特征向量层次框架图像库

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

量子数字图像识别及其可视化研究

量子数字图像识别及其可视化研究

作者：高晓峰华中科技大学

学位级别：硕士

图像识别技术有着广泛的应用场景,在应对大数据时代海量数据的处理和分析时,传统的图像识别技术经常会遇到性能问题,而量子计算具有独特的性质,可以利用量子计算来解决传统算法的运算效率问题。本研究致力于利用量子计算来加速图像识别... 详细信息

图像识别技术有着广泛的应用场景,在应对大数据时代海量数据的处理和分析时,传统的图像识别技术经常会遇到性能问题,而量子计算具有独特的性质,可以利用量子计算来解决传统算法的运算效率问题。本研究致力于利用量子计算来加速图像识别技术,由于量子计算的相关研究尚不成熟,所以主要关注了图象识别领域的一个基本任务即数字图像识别,进行量子数字图像识别的研究。现有的量子计算研究及算法通常是使用量子线路表征的,这与经典计算有着很大的区别,可视化量子计算特别是可视化量子线路有着重要的意义,所以在量子数字图像识别理论研究的基础上,同时进行了量子数字图像识别可视化的研究。量子数字图像识别的研究首先要进行数字图像特征的提取及处理,而数字图像的特征是由经典数据形式储存的,在进行量子计算前需要将其转换为量子形式,可以使用振幅编码的方式对经典数据进行量子编码。在构造量子数字图像识别的量子线路时,首先构造了量子线路的表达式,然后使用量子逻辑门模拟实现了量子线路。在这些理论研究的基础上,构建了一个量子数字图像识别可视化平台,对量子数字图像识别的研究进行了可视化展示,主要包括了量子线路的可视化和量子计算过程的可视化。最后在采集到的数字图像样本上进行了实验,设置的三组实验均取得了98%以上的识别准确率。与此同时进行了每组实验对应的可视化展示实验,构建的可视化平台针对量子图像识别问题有着良好的可视化效果,能够将量子线路可视化展示,并且有着量子计算过程可视化这一优势,动态展示了量子计算过程中量子比特状态的变迁。

关键词：量子计算图像识别量子线路可视化

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的互联网文本敏感信息检测

基于深度学习的互联网文本敏感信息检测

作者：郑召作华中科技大学

学位级别：硕士

伴随着互联网的快速发展,网络数据和信息资源日益增加,大量涉及暴恐、邪教、色情、暴力、攻击等主题的敏感信息在互联网上进行传播,破坏了社会正常秩序。为了创建健康安全的网络环境,需要建立有效的敏感信息检测模型,从敏感信息传播途... 详细信息

伴随着互联网的快速发展,网络数据和信息资源日益增加,大量涉及暴恐、邪教、色情、暴力、攻击等主题的敏感信息在互联网上进行传播,破坏了社会正常秩序。为了创建健康安全的网络环境,需要建立有效的敏感信息检测模型,从敏感信息传播途径进行拦截。然而,目前主流的敏感信息检测方法大多存在一个问题,即没有深入探讨中文汉字和互联网文本的特点,导致同样的敏感信息检测模型在面对中文互联网文本信息时的检测效果较差。因此,设计能够更精准地应对中文汉字和互联网文本的检测算法已成为当前研究的重点。本文主要内容如下:(1)提出了一种融合多粒度表征和交互注意力机制的敏感文本信息检测方法,旨在提取深度语义信息。该方法从拼音、偏旁部首、汉字本身三个角度来综合对中文字粒度进行表征建模,通过融合字粒度和词粒度的表征向量来捕获更多语义信息。在交互注意力机制的引导下,该模型完成特征的对齐与融合,增强了特征的非线性表达能力。(2)为了对抗互联网文本的变体字,提出了一种基于对抗训练的敏感信息检测算法,该算法能够从局部特征和全局结构之间捕获相关性和差异性。第一阶段,建立近体字的搜索空间和对抗样本生成模型,并定义了新的关键词定位评分指标,通过决策网络选择干扰字的替换策略;第二阶段建立对抗样本判别模型,从局部特征和全局结构两个层次学习敏感文本信息的共有特征。实验表明,使用融合多粒度表征和交互注意力机制的敏感文本信息检测方法能够提取出汉字更丰富的语义特征;同时,使用基于对抗训练的敏感信息检测算法能够有效地解决互联网文本不规范性的问题,提升了敏感信息检测的效果。

关键词：自然语言处理对抗训练敏感信息检测多粒度汉字嵌入交互注意力

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向垂直领域的文本生成方法研究

面向垂直领域的文本生成方法研究

作者：马兴宇华中科技大学

学位级别：硕士

文本生成任务一直是自然语言处理领域的一个重难点任务,在搜索系统、对话系统中都有广泛的应用。而垂直领域的文本生成任务难度往往比通用领域的难度更大,所谓垂直领域是指专门面向某个特定行业或某个专业领域,例如金融领域、医疗领域... 详细信息

文本生成任务一直是自然语言处理领域的一个重难点任务,在搜索系统、对话系统中都有广泛的应用。而垂直领域的文本生成任务难度往往比通用领域的难度更大,所谓垂直领域是指专门面向某个特定行业或某个专业领域,例如金融领域、医疗领域等。因为垂直领域往往数据量少、专业词汇多,模型不能得到充分的训练,因此在训练过程中会出现很多难点。针对垂直领域的文本生成任务进行了详细的分析主要总结了以下三个问题,并提出相应的优化方案。首先垂直领域的专有词汇词频相较于其他常用词汇词频过低,很多专有词汇没有被收录到构建的词表中,这将会导致模型预测出未登录词汇问题即不在词表中的词汇,影响生成结果的语义信息;其次由于数据量少,专有词汇可以学习到的语义信息较少,导致专有词汇训练不充分及语义信息稀疏影响模型训练效果,以及模型无法全面的学习到各种可能的情况,导致鲁棒性差,对数据进行一定的微小干扰将导致模型的预测出现很大的错误。针对上述提到的三个问题,分别提出了对应优化方案。对于模型预测出未登录词汇问题,提出了Copy Former模型,该模型利用Transformer结合指针网络并进行一定的改进,实现从输入序列中复制词汇到输出序列中来缓解未登录词汇问题,使得基于召回率的摘要评估指标ROUGE和双语评估指标BLEU平均提升了2.08,未登录词汇率平均下降了0.88%;对于专有词汇语义信息稀疏问题,提出Copy Former引入How Net义原知识进行专有词汇与义原知识的知识融合,达到专有词汇语义信息增强的效果,使得ROUGE指标和BLEU指标在Copy Former基础上平均提升了0.88,并且在垂直领域数据集上未登录词汇率下降了0.19%;最后针对鲁棒性差的问题,提出了一种动态的显隐式数据增强方法,利用显示数据增强和隐式数据增强结合使得每条样本在每轮训练中所使用的数据增强方法都是随机的,从而有效的提升了模型的鲁棒性,在干扰样本上与原始样本上ROUGE和BLEU指标几乎一致。

关键词：文本生成数据增强知识融合指针网络

基于Fabric的网上安全支付钱包的设计与实现

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Fabric的网上安全支付钱包的设计与实现

作者：侯姝冰华中科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的发展,电子支付逐渐开始取代传统现金支付,电子钱包为个人、企业以及社会提供更便捷的支付方式,但是电子钱包存在着极大的安全隐患和诸多瓶颈。同时,近年来,随着区块链技术的兴起与成熟,其去中心化、去风险化、不可篡改... 详细信息

随着互联网技术的发展,电子支付逐渐开始取代传统现金支付,电子钱包为个人、企业以及社会提供更便捷的支付方式,但是电子钱包存在着极大的安全隐患和诸多瓶颈。同时,近年来,随着区块链技术的兴起与成熟,其去中心化、去风险化、不可篡改等特征为支付钱包的发展提供了新的机遇与发展前景。Fabric作为一个领先的商业区块链的联盟链结构,为更快更高效地开发企业级区块链项目提供了可能,可以简化商业支付流程,创建商业信任、透明、可审查支付环境,可供实现更安全可靠的支付钱包。但是Fabric本身不具有代币,无法完成支付功能,本论文通过智能合约扩展了它的支付模块,为应用提供区块链支付服务。本文将Fabric与支付钱包相结合,结合了比特币与Fabric的优势,提出一种新型的支付钱包方案,通过智能合约扩展了Fabric的支付模块,设计与实现了一个基于Fabric的网上安全支付钱包,提供用户注册、转账支付、我的Token、Token溯源、账单管理、登录或支付密码修改、账户地址更新、充值等功能,利用区块链的优势,解决支付钱包中存在的问题。并在电影院购票的应用场景中使用了此支付钱包,保证购票交易的安全。本文仿照比特币的UTXO设计Token结构,使得交易本身既是结果也是交易的证明,更容易地对Token进行溯源,完美地解决了交易过程中的重放和双重花费问题,也提高了Token的隐私性、安全性与可扩展性。本文交易(转账、充值等)具有不可篡改性,保证了Token溯源的准确、真实、可信赖性。本文采用地址匿名技术完成交易,保证了用户身份的隐私性和匿名性。本文通过Fabric CA管理用户身份证书,通过对用户的ECDSA数字签名和用户证书用户权限管理,防止了交易的抵赖,保证交易的不可伪造性与完整性。本文引入Outer DB,避免因频繁与Fabric交互造成的性能影响。本文Fabric中每个peer节点下均有Token备份,提高了Token的安全性。

关键词：电子支付区块链 Fabric 智能合约 UTXO Token 支付钱包

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

内部网络外联监控系统的研究

内部网络外联监控系统的研究

作者：许晋晋华中科技大学

学位级别：硕士

随着办公信息化的不断普及,众多单位都组建了自己的内部网络,通过信息共享等手段大大提高了工作效率。但随之也带来了内网主机信息泄密的安全隐患。一旦内部人员使用不当,将内网涉密主机使用非许可的网络接入方式联入互联网,以及外部主... 详细信息

随着办公信息化的不断普及,众多单位都组建了自己的内部网络,通过信息共享等手段大大提高了工作效率。但随之也带来了内网主机信息泄密的安全隐患。一旦内部人员使用不当,将内网涉密主机使用非许可的网络接入方式联入互联网,以及外部主机没有得到许可就联入内部涉密网络,这些都会破坏内部网络的封闭性,极可能带来涉密信息被黑客窃取而泄密的风险。针对以上给出的内网安全面临的威胁。设计了一个内网外联监控系统。系统采用客户端/服务器架构,由内网主机外联监控端、外部主机联入内网监控端和客户端部分组成,系统运行于内部网和Intenent中,采用集中式管理、分布式控制结构对主机接入网络行为进行实时监控,并提供安全审计功能。在系统的应用上,采用集中管理的思想对每台终端主机进行注册标记。外部主机联入内网监控端探测内网在线主机标记信息,对外部主机联入内部网络行为进行监控;客户端只允许系统内部的计算机之间进行网络数据交换,采用网络驱动技术对内网终端主机的联入互联网行为进行阻断,并在网络驱动底层向内网主机外联监控端发送外联告警数据包。内网主机外联监控端接收告警数据包,进行审计日志的记录和外联即时响应为了保证系统客户端的安全,对客户端驱动文件与注册表参数实施一系列保护措施,防止客户端软件被恶意程序或用户卸载。最后对系统的功能以及稳定性进行了测试,并对不足之处和未来的工作的方向进行了总结。

关键词：中间层驱动系统自保护内网外联监控

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

利用动态规则集和协议分析提高入侵检测效率

利用动态规则集和协议分析提高入侵检测效率

作者：许传明华中科技大学

学位级别：硕士

随着网络的普及和黑客的增多,网络安全问题变得日益重要。入侵检测技术作为一种计算机网络安全监测手段,已经成为维护网络安全的主要技术之一。入侵检测通常是抓取数据包然后基于特征逐条模式匹配,匹配成功则说明有入侵发生。随着网络... 详细信息

随着网络的普及和黑客的增多,网络安全问题变得日益重要。入侵检测技术作为一种计算机网络安全监测手段,已经成为维护网络安全的主要技术之一。入侵检测通常是抓取数据包然后基于特征逐条模式匹配,匹配成功则说明有入侵发生。随着网络和攻击的发展,不得不增多规则条目来完善规则库。规则集的膨胀和网络流速的提高,使得事件分析器来不及处理每一个数据包,致使丢包不可避免,所丢的包中的攻击100%被漏报,导致漏报率增大,因此事件分析器的处理能力成为了入侵检测系统的瓶颈。为了解决这一瓶颈问题,降低入侵检测系统的漏报率,结合通用入侵检测框架的思想,以动态规则集和协议分析为基础,设计了一个基于动态规则集和协议分析的入侵检测系统中的事件分析器。在该事件分析器建立一个动态规则调整策略,它可以获得网络流速和入侵检测系统的处理能力,然后根据相应的策略来动态调整规则集的范围,同时也结合协议分析,将规则集分类,这样尽可能的减少匹配规则集的范围,在匹配的过程中,同时也根据规则的概率机制,按照概率顺序,先匹配那些经常匹配成功的规则,后匹配那些很少匹配成功的规则,这样就能减少数据包的平均匹配时间。这样的入侵检测系统使系统资源得到充分利用,也解决了入侵检测系统的瓶颈问题,使入侵检测系统在当前流速下的性能得到提高。结合snort(一种小型的网络入侵检测系统)给出了该事件分析器的实现和原型系统,并进行测试得出了结论,即利用动态规则集和协议分析能提高入侵检测效率。

关键词：入侵检测模式匹配动态规则集协议分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络智能驾驶跟驰设计实现

基于神经网络智能驾驶跟驰设计实现

作者：陈卓华中科技大学

学位级别：硕士

作为未来汽车工业的发展方向,智能驾驶是必然趋势。汽车的驾驶与人工智能的结合越来越紧密,在感知层面对环境进行分类、目标检测、语义分割等是结合的主要运用,在算法运用部分从机器学习到深度学习发生了巨大的变迁。从传统的HOG和SVM、... 详细信息

作为未来汽车工业的发展方向,智能驾驶是必然趋势。汽车的驾驶与人工智能的结合越来越紧密,在感知层面对环境进行分类、目标检测、语义分割等是结合的主要运用,在算法运用部分从机器学习到深度学习发生了巨大的变迁。从传统的HOG和SVM、SIFT等到深度学习的卷积神经网络、循环神经网络、递归循环网络等,因为深度学习带来可见的效果,被广泛运用在自动驾驶的环境感知层面。基于深度学习神经网络的基础上通过将交通拥堵时的车辆低速运动状态抽象为跟驰模型(Car Following Model),在树莓派硬件基础上,通过一系列的数据采集,网络模型搭建,实体模型搭建,训练调优,设计和构建自动跟驰驾驶框架,为车辆在单车道拥堵的路况上提供了一种有条件的自动驾驶思路。主要实现车辆的自适应巡航、对交通信号的识别处理,对车辆的识别以及自适应跟驰三个功能。运用端到端的感知到控制策略,设计搭建了卷积神经网络,通过记录操作者的序列,训练网络模型,直接输出对车辆的控制,作为一级控制策略,实现了车辆的自适应巡航。在DarknetYolov3目标检测网络的基础上模拟车辆在城市交通运行的环境,通过对模型的Finetune重新训练,设计实现了二级控制策略,模拟了车辆在城市单车道交通环境下的自动跟驰驾驶。

关键词：深度学习端到端控制目标检测跟驰