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对DSA数字签名和电子选举方案安全性的研究

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对DSA数字签名和电子选举方案安全性的研究

作者：乔贝山东大学

学位级别：硕士

20世纪以来,随着信息科学技术的快速发展,互联网在全球范围的应用渗入到了人们生活的方方面面。与此同时,人们对信息安全的关注程度也在逐渐加深。本文主要展开了对信息安全领域中的两个重要方面——数字签名及电子选举方案的安全性的... 详细信息

20世纪以来,随着信息科学技术的快速发展,互联网在全球范围的应用渗入到了人们生活的方方面面。与此同时,人们对信息安全的关注程度也在逐渐加深。本文主要展开了对信息安全领域中的两个重要方面——数字签名及电子选举方案的安全性的讨论：（1）在数字签名中,常常使用杂凑函数来代替随机预言产生“消息摘要”或“消息指纹”,但是由于杂凑函数不能完全的满足随机预言的性质（例如抗碰撞性）,影响了这些数字签名方案在现实应用中的安全性。对于这种问题,Liskov提出弱杂凑函数的概念,在使用随机预言的基础上增加了一些辅助预言的预言模型。这些辅助预言的功能是返回破坏随机预言某种很强的性质的值,如返回第一原根。本文给出了DSA签名方案的一种变形,并应用Liskov提出的第一原根预言模型证明了其正确性。相较原方案,论文中的签名方案在使用了影响原方案安全性的弱杂凑函数下,仍是安全的。（2）现在多数应用了VSS的电子选举方案,其安全性可行性多是基于恶意的敌手控制的参与方个数t与总参与方个数n之间的关系是t＜n/2的条件下。那么当大多数参与方不诚实时应用这些电子选举方案将不安全。针对这个问题,我们在现有的基于VSS的电子选举方案的基础上,对方案进行变形,使其在t＜n/2的条件下对恶意敌手满足“完全安全”的前提下,在恶意敌手控制s＞t个参与方时满足“允许中断安全”,使其更为符合现实情况。

关键词： DSA签名方案变形第一原根预言模型杂凑函数可验证的秘密分享电子选举方案

基于心流体验的云竹湖景区智慧旅游APP与门票设计研究

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基于心流体验的云竹湖景区智慧旅游APP与门票设计研究

作者：乔贝东北石油大学

学位级别：硕士

随着新型信息化技术逐步深入到旅游行业中,智慧旅游正在进入高质量发展的新阶段,人们对于旅游服务的需求已经从过去的单一化服务转变为能在旅游体验过程中快速获取旅游信息、进行精准化与个性化旅游服务。而APP在提供信息和服务方面具... 详细信息

随着新型信息化技术逐步深入到旅游行业中,智慧旅游正在进入高质量发展的新阶段,人们对于旅游服务的需求已经从过去的单一化服务转变为能在旅游体验过程中快速获取旅游信息、进行精准化与个性化旅游服务。而APP在提供信息和服务方面具有不可替代的优势,现阶段旅游市场的发展也越来越依赖APP。在智慧旅游背景下,为更好地提升游客的旅游体验,通过对米哈里·契克森提出的心流理论进行分析研究,探索其对云竹湖景区APP与门票设计的指导作用。首先通过用户调研挖掘用户旅游过程中的痛点和需求,提取景区旅游过程中影响心流体验的要素。其次以Schmitt战略体验模块和PAT心流理论模型为基础,分析得到基于心流体验的智慧旅游PAT衍生模型,结合影响用户心流体验要素分析,得到影响用户心流体验的APP设计策略为物理层的多感官设计、视觉化设计、简洁化设计、直观化设计、实用性设计,数字层的定制化设计、引导性设计、流畅性设计、逻辑性设计、反馈性设计,情感层的互动性设计、社交性设计、挑战性设计,以此构建景区智慧旅游APP设计模型。最后细分云竹湖景区的用户群体,构建用户画像,制作用户体验地图,挖掘需求点,指导完成云竹湖景区智慧旅游APP设计与前端开发。针对云竹湖景区未来的智慧化建设,提出智慧门票的设计方案,将智慧门票与APP配合使用,并结合景区的硬件设施,构建完整的云竹湖景区智慧旅游服务系统,可以解决游客不能及时获取景区信息,无法定制化游览路线,缺少分享互动等问题,帮助游客在旅游过程中快速获取旅游信息、进行精准化与个性化旅游服务,达到心流体验的巅峰,同时促进景区旅游可持续发展,最后运用问卷调研和脑电波测试的方式对APP与门票进行满意度评价。

关键词：智慧旅游心流体验 APP设计智慧门票

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航空发动机组合式喷嘴高温高压雾化特性研究

航空发动机组合式喷嘴高温高压雾化特性研究

作者：乔卿贝中国科学院大学(中国科学院工程热物理研究所)

学位级别：硕士

随着航空事业的发展,对环境友好的要求越来越高,低污染燃烧室得到广泛研究和运用。燃烧室污染物的形成与头部空气分配与雾化掺混密切相关,中心分级的燃烧室以能够提高雾化质量和减少污染而被广泛应用。为了理清新的燃烧组织方法与新的... 详细信息

随着航空事业的发展,对环境友好的要求越来越高,低污染燃烧室得到广泛研究和运用。燃烧室污染物的形成与头部空气分配与雾化掺混密切相关,中心分级的燃烧室以能够提高雾化质量和减少污染而被广泛应用。为了理清新的燃烧组织方法与新的雾化技术之间的联系,其研究方法从最初的接触式测量进步到如今的光学测量方法,这为现代低污染燃烧室雾化特性的研究提供了新思路。本论文借助先进光学诊断技术开展受限空间内预膜与射流组合式燃油喷嘴高温高压雾化综合性能研究,分析了气动参数和工况条件对组合式燃油喷嘴雾化特性的影响规律。利用PLIF技术分析旋流器压降、油气比、进气温度、进气压力对组合式燃油喷嘴雾化特性的影响规律,利用PIV技术测试四个典型工况下的流场结构分布。建立了组合式燃油喷嘴在高温、高压条件下的雾化综合性能数据库,支撑了组合式燃油喷嘴气动方案的优化设计。本文主要研究内容如下:(1)研究了不同布置类型燃油喷嘴的雾化机理,讨论了雾化过程所受到的影响因素,其中包括喷嘴结构、气液物性参数、气动参数、进气温度及压力和旋流器压降等影响,确定了本文将针对旋流器压降、油气比、燃烧室进气温度及压力开展雾化特性研究。对试验件进行设计加工优化,针对某工程型号的旋流器,采用中心预燃级+周围主燃级的组合布置方式,预燃级燃油采用离心压力雾化方式,主燃级燃油采用横向射流雾化方式。采用雾化细度、雾化均匀度以及雾化锥角等指标对雾化质量进行了分析,为了全面评价喷嘴雾化性能,本文针对雾化均匀度、雾化锥角、穿透深度等进行试验研究。(2)针对商用航空发动机燃烧室低污染发展方向的特性做了设计方向讨论。根据旋流器设计特征、雾化特性测量参数和测量设备的特点,进行航空煤油组合式燃油喷嘴高温高压光学可视单头部燃烧室试验件设计。对光学测量方法进行了更深入的研究,从流场及雾化场两方面出发,利用PIV设备测量燃烧室速度场分布,研究回流区结构,利用PLIF设备测量燃烧室内的燃油分布,研究雾化场,雾化锥角等。采用PIV测量技术,根据燃烧室速度场影响因素给出了针对燃烧室进气压力、进气温度、旋流器压降等参数的测量方案,采用PLIF测量技术,根据燃烧室雾化场的影响因素给出了针对燃烧室进气压力、进气温度、旋流器压降、油气比等参数的测量方案。(3)在燃烧室的地面点火、慢车、模拟进场、模拟循环工况条件下,利用光学可视模型燃烧室试验件上,借助雾化特性光学诊断方法,针对组合式燃油喷嘴开展了雾化特性试验,验证了高温高压环境下雾化特性测量方法及可视化试验件设计的可行性,同时得到了组合式燃油喷嘴试验件在不同工况条件下的燃油空间分布数据以及流场结构。以地面点火工况为基准研究旋流器压降,燃烧室油气比对雾化特性的影响,研究结果表明:随旋流器压降的增大,燃油质量流量随旋流器压降增加而增加,使旋流器下游的局部燃油浓度增加,燃油的射流深度增大,预燃级旋流器下游的局部燃油浓度先减小再增加,雾化锥角保持不变;随旋流器的压降增加,由此引起的空气速度增加对液滴粒径的影响变小,此时气动力对雾化过程中液膜破碎和对液滴的卷吸作用共同影响燃油浓度场。(4)以慢车工况与模拟巡航工况为基准,研究燃烧室进气温度、压力对雾化特性的影响。分别采用PIV光学设备测量燃烧室中的速度场,采用PLIF光学设备测量燃烧室中的燃油分布场,分析所测数据,研究气动参数对高温高压下组合式喷嘴雾化特性的影响。研究结果表明:随着燃烧室进气压力的增大,燃油穿透深度与宽度增加,燃油雾锥角、雾锥宽度逐渐减小,燃油浓度峰值点向燃烧室下游移动;随着燃烧室进气温度的增加,燃油蒸发率变大,随着流动方向的发展,燃油逐渐相变为气态。相变作用导致雾化颗粒变小,雾化均匀度变好,雾锥角度逐渐变小,穿透深度变小,雾化效果变好。(5)加入主燃级喷嘴后,随着压力的增大,燃烧室供油量的增加,主、预燃级燃油分配比例增大,主、预燃级燃油射流区别逐渐变得模糊,在800kPa情况下已无法分辨主、预燃级射流;随着温度的增加,主、预燃级燃油射流区别逐渐变的清晰,由于温度升高加速了燃油的蒸发,在544K时可以非常明显的识别出两级射流的燃烧室燃油分布图像。

关键词： PIV PLIF 雾化特性组合式喷嘴高温高压试验

基于深度卷积编解码器和对抗学习的图像语义分割

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基于深度卷积编解码器和对抗学习的图像语义分割

作者：游乔贝厦门大学

学位级别：硕士

计算机视觉研究如何让计算机能够自动化地完成以往需要人类视觉才能完成的任务,也是当今的热门研究领域之一。图像语义分割是计算机视觉领域的一个重要课题,它的目标是让机器能自动的从图像中分割出对象区域,并识别其中的内容。通过图... 详细信息

计算机视觉研究如何让计算机能够自动化地完成以往需要人类视觉才能完成的任务,也是当今的热门研究领域之一。图像语义分割是计算机视觉领域的一个重要课题,它的目标是让机器能自动的从图像中分割出对象区域,并识别其中的内容。通过图像语义分割,计算机获取图像包含的语义信息,为进一步理解图像打下基础。图像语义分割也是一个极具挑战性的问题。由于自身的局限,传统的图像语义分割算法在大数据时代不能满足实际应用的需求,其性能也不如基于深度学习的算法。本文针对深度学习图像语义分割进行了研究,主要工作如下:1、本文总结了图像语义分割所面临的三大难点,介绍了图像语义分割的评价指标及常用的数据库。本文首先回顾了传统的图像分割方法和主流的深度学习图像语义分割模型,由编码器-解码器结构研究深度学习模型。然后在一个深度学习图像语义分割模型LinkNet的基础上,探讨其解码器结构设计的不足,并做出了可行的改进。随后在数据库上对改进模型和原模型进行了实验。实验表明,本文提出的改进模型相比原模型在图像语义分割的性能上明显提升,同时也更易于训练,收敛速度更快。2、本文提出了一个完整的基于对抗学习的算法框架,将带条件约束的对抗学习引入深度学习图像语义分割。本文阐述了对抗学习下深度模型的训练优化过程,并在数据库上对比了对抗学习对几种深度学习图像语义分割模型的影响。从直观角度看,对抗学习能帮助训练出分割结果更精细、对象区域更连续自然的深度学习图像语义分割模型。从评价标准角度看,对抗学习能明显提升深度学习图像语义分割模型的性能指标。对比实验还表明,对抗学习结合本文提出的改进LinkNet模型,可以在多数情况下取得最佳的图像语义分割结果。基于编码器-解码器结构和对抗学习的思路,本文设计并实现了一个完整的图像语义分割解决方案。本文的工作在图像语义分割乃至图像理解领域中具有一定的实用价值和研究意义。

关键词：图像语义分割编码器-解码器对抗学习