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基于深度学习的轻量级分组密码安全性分析

基于深度学习的轻量级分组密码安全性分析

作者：岳晓腾河北大学

学位级别：硕士

5G技术和物联网技术（Internet of Things,Io T）的快速发展为人们的日常生产生活带来了便利的同时,也面临着大量个人隐私数据未经授权被传播的问题。因此,如何保障物联网时代下的信息安全成为了社会广泛关注的焦点。轻量级分组密码正... 详细信息

5G技术和物联网技术（Internet of Things,Io T）的快速发展为人们的日常生产生活带来了便利的同时,也面临着大量个人隐私数据未经授权被传播的问题。因此,如何保障物联网时代下的信息安全成为了社会广泛关注的焦点。轻量级分组密码正是在此背景下诞生的分组密码学分支,由于其轮函数简单、占用资源少等特点,被广泛应用于资源受限设备,然而这些特点会导致轻量级分组密码容易受到攻击,使得对其安全性分析逐渐成为研究热点。差分密码分析作为一种选择明文攻击,正逐渐成为衡量分组密码是否安全的重要指标。针对轻量级分组密码的差分密码分析,2019年Gohr首次采用卷积神经网络中的残差网络结构构建了神经差分区分器,证明了神经差分区分器的有效性,也为深度学习辅助密码分析开辟了新的方向。受Gohr等人工作的启发,本文对神经差分区分器进行了优化,并对Speck密码算法开展了安全性分析,具体内容如下:（1）针对神经差分区分器,提出了新的数据格式（7）Cr1,Cr2,dl,Cl1,Cr1,Cl2,Cr2（8）,它可以帮助区分器识别Speck算法中前一轮密文的特征。其次借鉴Inception模块修改了残差网络中残差块的卷积层,使其更适合于识别Speck密码算法的数据格式。对于Speck32,7轮神经差分区分器的准确度是95.40%。此外本文将构建的神经差分区分器对8轮Speck32进行了密钥恢复攻击。通过对比实验表明,新提出的数据格式可以有效提高区分器的准确度。最后,本文简要讨论了样本中密文对的数量对神经差分区分器训练结果的影响。（2）基于Blending的思想提出了集成差分区分器。首先将多个神经差分区分器作为基区分器,然后基于多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）构建的元学习器,通过使用Blending集成算法集成获得了集成差分区分器。与单个神经差分区分器相比,集成差分区分器可以有效提高区分器识别的准确度。最后,使用集成差分区分器对8轮Spcek密码算法进行了50次密钥恢复攻击实验,实验显示,集成差分区分器成功筛选到了49个子密钥。若将子密钥中排序中得分最高的子密钥为正确子密钥,则成功率提高了185%。（3）基于多重差分密码分析技术提出了多差分神经区分器。多差分密码分析技术可以识别到密文集合和多个密文差值之间的特征,这有助于神经区分器更好的识别。根据多重差分密码分析技术,提出了包含Speck密码算法更多特征的数据格式,并创建了多差分神经区分器。与传统的神经差分区分器相比,该区分器可以识别到8轮Speck密码算法的特征,准确度为67.49%。最后利用多差分神经区分器9轮Speck32进行了密钥恢复攻击实验,成功率达到了72%。

关键词：深度学习集成学习差分密码分析 Speck密码算法密钥恢复攻击

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生物学试卷设计多维细目表的开发与应用研究

生物学试卷设计多维细目表的开发与应用研究

作者：叶寅腾曲阜师范大学

学位级别：硕士

普通高中生物学课程标准(2017年版2020年修订)着眼于学生适应未来社会发展和个人生活的需要,从生命观念、科学思维、科学探究和社会责任等方面发展学生的学科核心素养,强调评价应指向学生生物学学科核心素养的发展,检测学生生物学学科... 详细信息

普通高中生物学课程标准(2017年版2020年修订)着眼于学生适应未来社会发展和个人生活的需要,从生命观念、科学思维、科学探究和社会责任等方面发展学生的学科核心素养,强调评价应指向学生生物学学科核心素养的发展,检测学生生物学学科核心素养的发展水平。而在实际教学过程中,我们最常采用的评价方式——纸笔测试,为了满足课程标准要求下的教学评价新导向,其测试内容与试卷设计必须经过慎重的考量。传统的试卷设计工具——双向细目表,由于其简单的知识-技能(K-S)连结存在单一性,显然落后于课程标准的教学评价要求。因此,以核心素养为测量与评价设计的最根本导向,设计更科学的试卷设计与评估工具,具有重要的现实意义。研究采用了文献法、访谈法、问卷调查法、层次分析法、德尔菲法与因子分析法。从时代的导向与选择出发,充分考虑真实教学下的困境与需求,结合当今各类试卷设计与分析工具的研究现状,确定了研究目的、意义、思路与方法。使用问卷调查法,通过设计问卷并交由多名一线教师进行问卷评价,收集资料后使用SPSS25.0软件分析数据,得出如下结论:目前大部分教师在课程标准的要求下都开始注重核心素养层面的考察,但受限于双向细目表,在纸笔测验的设计与评估上难以直接针对核心素养开展工作,因此对一种能指向核心素养的试卷设计工具表现出较高期待。基于此,以核心素养为测量与评价设计的最根本导向,基于层次分析法设计了一种新的试卷设计与评估工具——多维细目表。首先使用层次分析法设计了多维细目表的结构,包括目标层、措施层、要素层与准则层,依据结构从多维细目表的评价依据和内容,并结合问卷调查结果,初步设计了多维细目表的具体内容。然后将初步设计的多维细目表交由专家共同探讨分析,根据建议改进后确定了多维细目表的具体内容,包括考察内容、试题、测验目的、统计信息、使用说明五大部分,并对每一部分的设计意图进行阐释,说明量表的使用信效度可达到较高水平。最后结合真实的使用环境进行多维细目表的应用性分析,以验证设计的多维细目表可达目的。将多维细目表从初中到高中、从设计到分析、从整卷到例题进行应用检验,直观地从“多维”去评估多维细目表设计的可应用程度。经过应用验证说明使用多维细目表能够满足课程标准的教学评价要求。它通过将概念、试题、核心素养进行连结,达到“多维”的设计目的,能够有效检测核心素养的达成情况。

关键词：试卷设计多维细目表双向细目表核心素养层次分析法

中国银行业金融空间结构与工业企业全要素生产率

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上海经济研究 2024年第3期 89-109页

作者：吴虹仪上海师范大学商学院 200234 华东师范大学经济与管理学院 200062

提升金融资源配置的空间效率是促进金融服务实体经济的重要方面。本文阐明了距离、密度、分割三要素通过竞争效应、本地化效应以及多元化效应影响金融资源配置的理论机制。基于成本视角引入金融发展中的空间因素,拓展新经济地理学经典... 详细信息

提升金融资源配置的空间效率是促进金融服务实体经济的重要方面。本文阐明了距离、密度、分割三要素通过竞争效应、本地化效应以及多元化效应影响金融资源配置的理论机制。基于成本视角引入金融发展中的空间因素,拓展新经济地理学经典“中心-外围”模型,揭示出优化空间效率是推动金融与工业协同发展的关键路径。以1998-2014年中国工业企业数据库为样本,实证考察我国银行业空间结构影响全要素生产率的效应与机制。研究发现,工业企业邻近范围内商业银行数量与全要素生产率存在“倒U型”关系,这一现象主要是由国有银行主导的。机制分析表明,我国市场化进程下银行业金融空间结构显著提升了企业负债规模,降低了企业融资成本,但与企业投资效率呈“倒U型”关系。进一步的研究发现,银行业金融空间结构对企业生产率的影响具有制度门槛效应,在人均收入水平、对外开放程度、知识产权保护制度超越第二门槛值之后,企业邻近范围内商业银行数量增长会显著促进企业生产率水平增长。中小、民营以及较少获得政府补助的企业,其生产率更容易受银行业金融空间结构变动的负面影响,而提升地区市场化水平能够优化金融资源的空间配置。本文为破解我国金融发展结构性矛盾、优化金融资源空间配置效率提供了有价值的参考。

关键词：银行竞争金融空间结构全要素生产率资源配置效率门槛效应

小组工作介入民族地区老年人城市生活适应问题研究 ——以凯里市S易地搬迁社区为例

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小组工作介入民族地区老年人城市生活适应问题研究 ——以凯里市S...

作者：李梦腾贵州师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国社会的发展和综合国力的提升,脱贫攻坚工作已取得全面的胜利,易地扶贫搬迁政策的实施极大程度上改善了搬迁家庭的生活水平与质量,同时也加快了城乡之间的人口流动。但搬迁过程不只是简单的人口迁入与迁出,还涉及搬迁群... 详细信息

近年来,随着我国社会的发展和综合国力的提升,脱贫攻坚工作已取得全面的胜利,易地扶贫搬迁政策的实施极大程度上改善了搬迁家庭的生活水平与质量,同时也加快了城乡之间的人口流动。但搬迁过程不只是简单的人口迁入与迁出,还涉及搬迁群众原生活环境的变化。因此,如何使搬迁群众搬出原生环境后尽快适应新的生活环境是接下来要关注的重要问题。在民族地区发挥社会工作的力量,促进易地扶贫搬迁的后续发展需充分考虑民族文化的独特性和差异性,特别是民族地区的老年人群体,他们所迁入城市社区的生产生活、语言交流、日常出行等方式都与以往生活习惯有所差异,乡村原有的组织结构与社会关系网络逐渐被削弱,对现有社区缺乏归属感。对此,增强民族地区易地扶贫搬迁社区老年人的城市生活适应能力,不但有利于该群体更好地融入城市社区,增强对新环境的认同感与归属感,成为社区的新主人,而且有利于巩固我国脱贫攻坚成效,构建和谐文明美丽的新社区。论文以贵州省凯里市S易地扶贫搬迁社区作为调研点,通过问卷调查与实地观察的研究方法,收集S社区老年人基本信息,了解其城市生活适应现状,从老年人的生活方式、文化心理、交往方式和文化交融四个维度分析其城市生活适应难的深层次原因,进而探讨具体解决策略。根据社区的实际情况,论文采用互惠小组工作的方法,以文化适应理论和优势视角理论为指导,组建“智时代·悦享夕阳——少数民族老年人城市生活适应互助小组”,将介入过程分为三个阶段,共设计六节小组活动。通过小组工作的介入,更好地挖掘社区老年人自身潜能,缓解内心孤独感,提高其自助互助能力,正向看待城市社区生活,提升晚年幸福感和归属感,从而解决老年人的城市生活适应难的问题。

关键词：民族地区老年人 S社区城市生活适应

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基于深度学习的煤矿井下人体姿态估计研究

基于深度学习的煤矿井下人体姿态估计研究

作者：张之腾太原科技大学

学位级别：硕士

目前,煤矿井下作业环境中监控系统是确保综合采掘作业顺利进行和保障井下工人安全的关键。由于井下环境的复杂性,特别是频繁出现的粉尘和除尘遗留的水雾,以及防爆要求的低亮度照明,为监控设备的正常运行带来挑战。此外,监控室人员长时... 详细信息

目前,煤矿井下作业环境中监控系统是确保综合采掘作业顺利进行和保障井下工人安全的关键。由于井下环境的复杂性,特别是频繁出现的粉尘和除尘遗留的水雾,以及防爆要求的低亮度照明,为监控设备的正常运行带来挑战。此外,监控室人员长时间监视视频容易产生视觉疲劳,极有可能忽视井下工人的操作失误等行为,造成严重安全隐患。伴随着计算机视觉技术对视频监控领域的赋能,煤矿井下的复杂地形和粉尘、水雾对成像质量的影响仍干扰人体姿态估计的准确识别,从而影响井下异常行为识别。基于“智能矿山”概念的提出,以煤矿井下环境作为基础,深度学习技术作为辅助的高效人体姿态估计已成为大势所趋。本文以煤矿井下去雾算法和人体姿态估计任务为主要研究内容,旨在通过计算机视觉的方法,获得高精度人体姿态估计预测结果,为后续基于该结果进行动作识别、行为判断等任务提供基础。具体研究内容以及结果如下:(1)针对大气光强估计不准确导致复原图像亮度失真和初始透射率边缘涂抹严重等现象,本文改进一种煤矿井下去雾算法。采用基于大气散射模型的物理图像复原方法,融合暗、亮通道先验信息重构大气光强,建立全新的加权大气光强估计模型;构造一种规整化因子权重系数增强图像边缘处理效果;实现煤矿井下图片去雾和特征细节突出效果。(2)针对全卷积人体姿态估计网络过分关注局部细节特征,全局特征和整体人体骨架特征捕捉的不足,本文提出一种融合卷积和注意力机制的多并行高分辨率网络模型,称为SW-HRPose。本模型运用高分辨率网络设计策略,保留多并行子网的特征提取通道,轻量化设计网络架构;每个并行子网中设计基于卷积和基于自注意力机制的特征提取器,深入地理解人体的全局和局部特征;设计SW-fusion融合模块,整合高阶局部信息和低阶全局信息,实现对人体姿态的精确预测。本模型的创新之处在于高效结合了卷积和注意力机制的特征信息,提升人体姿态估计任务的准确性,并在COCO数据集平均精度(m AP)达到了75.9的效果。(3)针对视频连续帧作为输入进行人体姿态估计时,采用基于单帧图像的人体姿态估计方法无法对运动模糊、散焦及姿态遮挡等问题进行准确预测,本文采用一种基于合并时间序列信息的深度学习模型。研究关键点时序合并策略,旨在融合相邻帧的特征,增强当前帧内的人体姿态特征表达;研究关键点残差融合机理,细化当前帧关键点定位精度;运用复原网络恢复和优化融合后的特征图,实现人体姿态估计定位精度提升。经过实验表明,本文算法在Pose Track2017和Pose Track2018验证集上平均精度达到81.7和80.2的效果;并在自制的煤矿井下人体姿态估计数据集达到73.7的m AP。

关键词：煤矿井下去雾算法人体姿态估计注意力机制特征融合

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基于大数据对象存储服务的读写管控框架实现

基于大数据对象存储服务的读写管控框架实现

作者：苏艺腾电子科技大学

学位级别：硕士

基于卷积长短期记忆神经网络的棉花产量预测研究与应用

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基于卷积长短期记忆神经网络的棉花产量预测研究与应用

作者：罗义腾山东农业大学

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棉花是我国重要的经济作物、纺织原料和战略物资,精准的棉花产量预测能为农业决策者提供重要参考依据,从而更好地安排生产和贸易活动,保障棉花产业的可持续发展。本文以新疆地区棉花产量作为研究对象,重点研究棉花产量预测模型的设计和... 详细信息

棉花是我国重要的经济作物、纺织原料和战略物资,精准的棉花产量预测能为农业决策者提供重要参考依据,从而更好地安排生产和贸易活动,保障棉花产业的可持续发展。本文以新疆地区棉花产量作为研究对象,重点研究棉花产量预测模型的设计和应用,以卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）模型为基础,结合注意力机制（Attention）和麻雀搜索算法（SSA）对CNN-LSTM模型进行优化,构建基于SSA-CNN-LSTM-Attention的棉花产量预测模型。主要研究成果如下。（1）构建了棉花产量预测所需数据集。针对目前棉花产量预测研究影响因素选择科学性有所欠缺的问题,通过查阅相关影响因素研究文献选择多种气象、土壤因素共计十二种影响因素,从农业大数据平台采集新疆喀什地区莎车县、巴楚县等七个棉花优势主产县1988年至2020年的相应数据结合地区年度棉花产量数据构建原始数据集。基于斯皮尔曼相关性分析对原始数据集的分析结果确定棉花产量的六项主要影响因素,从原始数据集中筛选出主要影响因素数据构建数据集,为后续棉花产量预测研究提供数据支持。（2）构建了棉花产量预测模型。首先结合CNN和LSTM分别在特征提取和时间序列数据处理方面的优势,构建CNN-LSTM组合模型。然后引入注意力机制优化LSTM,使LSTM更好地聚焦于输入数据的关键部分。最后采用SSA对CNN-LSTM模型进行超参数寻优,构建了基于SSA-CNN-LSTM-Attention的棉花产量预测模型。设置对比实验将本文构建的SSA-CNN-LSTM-Attention模型与常用预测模型支持向量回归（SVR）、门控循环单元（GRU）、时序卷积网络（TCN）以及组合模型CNN-SVR、TCN-LSTM进行对比,采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和拟合优度（R2）三项评价指标对模型性能进行评价,实验结果表明目标模型在三项评价指标上均为最佳,表现出较高的精度和拟合效果。（3）基于软件工程的技术方法研发了棉花产量预测系统。针对目前棉花产量预测领域缺少产量预测系统的问题,采用面向对象的思想以及MVC设计模式,设计并开发了面向县级政府部门的棉花产量预测系统,实现了棉花产量预测、棉花产业相关数据查询等功能,为棉农有效制定生产种植计划、政府部门合理指导棉花生产管理和市场调控提供便利。

关键词：棉花产量预测卷积神经网络长短期记忆网络麻雀搜索算法注意力机制

基于神经控制器的连续混沌系统同步及其图像加密方案

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基于神经控制器的连续混沌系统同步及其图像加密方案

作者：郭鹏腾黑龙江大学

学位级别：硕士