基于混沌和脆弱水印的图像篡改检测算法

针对现有基于脆弱水印方法的不足,提出了一种新的结合混沌系统和脆弱水印的图像篡改检测算法。算法首先利用Arnold cat映射对原始图像进行k次置乱,然后选取置乱图像的最低有效位(LSB)平面作为水印嵌入位置,实际嵌入的水印由Logistic混沌映射产生的随机二进制序列与原始水印异或得到,通过LSB替换算法嵌入。最后对LSB替换后图像进行T-k次的Arnold cat映射得到水印图像。实验结果表明,混沌系统的引入大大增强了脆弱水印的安全性;另外,针对不同种类的攻击,算法具有良好的篡改检测和定位精确性。     

高效的基于身份签名方案的安全性分析

基于身份的签名方案是许多密码协议的基础。通过对谷科等(谷科,贾维嘉,姜春林.高效安全的基于身份的签名方案.软件学报,2011,22(6):1350-1360)提出的基于身份的高效签名方案进行分析,提出了两种等价的签名生成算法,指出该方案不满足基于身份签名方案的基本安全性质。分析表明,任何攻击者都可以利用所提出的等价的私钥和签名生成算法来伪造任意用户的私钥以及任何用户对任意消息的有效签名。同时也分析了原方案不安全的原因,并指出设计比经典方案更加高效的基于身份签名方案是几乎不可能的。     

LBA：轻量级区块链架构

针对现有区块链架构在面临垂直结构型的轻量级应用时存在着结构冗余、性能不足的缺点,提出一种轻量级区块链架构(lightweight blockchain architecture,LBA).在数据层,提出按行存储机制提高数据读写效率,并增加基于MongoDB的存储方式,支持海量数据的线下隔离存储.在共识层,设计分层共识机制,将节点按事务粒度划分为决策层和执行层,减少参与共识的节点数量,提升共识效率.在网络层,提出分布式结构化网络模型,提高网络中数据的广播效率.在应用层,设计自定义事务接口,支持不同场景下的区块链系统功能定制,采用自定义的有限状态机取代图灵机,提高智能合约的可控性和降低复杂度.实验仿真结果表明,LBA架构能有效提高区块链系统中的数据存储效率、网络通信和共识效率,适用于区块链的轻量级中小型应用.     

基于多混沌系统的医学图像加密算法

针对医学图像数据量大、同色像素连续性高的特点,提出了一种基于混沌理论的图像加密算法。算法通过在多个一维混沌系统间的随机切换产生加密序列,在加密过程中对图像本身引入了双重反馈,从而有效延长了混沌序列的周期,提高了算法的安全性。实验证明,本算法具有较好的运行效率与加密效果。     

一种基于身份的签名方案密码分析与改进

对李继国等人提出的基于身份的高效签名方案(计算机学报,2009年第11期)进行分析,以一个具体的攻击方法,证明任何攻击者都可以伪造任意消息关于任意身份的有效签名,因此方案不满足存在不可伪造性。通过将原方案中签名的一个分量值固定,并将其作为用户的公钥,使方案在保证效率的同时,满足存在不可伪造性。     

面向资源所有者访问控制模型的设计与实现

传统访问控制模型由于其主体的单一性,其策略的制定和实施均无需考虑其他主体,因此当资源所有者和使用者是两个主体时,传统模型无法同时体现两者的安全需求.以区域医疗信息共享系统为应用背景,针对系统中资源使用者与资源所有者分离时传统访问控制模型仍然是一种粗粒度管理的缺陷,在RBAC模型基础上构造一种面向资源所有者的访问控制模型O-RBAC,引入客体类和角色域等概念,使资源所有者和资源使用者能够共同对资源进行有效权限管理,从而达到资源在所有权使用权分离下的细粒度管理.     

RB-Raft:一种抗拜占庭节点的Raft共识算法

针对Raft算法无法抵抗拜占庭节点的攻击和日志易窜改等问题,设计了一种抵抗拜占庭节点的RB-Raft（resist Byzantine-Raft）算法。首先采用哈希链的方式对每一块日志进行迭代哈希处理,通过动态验证机制对日志进行验证,使得对leader节点的恶意行为具有一定的容错率,解决了日志伪造与验证的问题。其次,提出基于门限加密的遗书机制,使得candidate节点拉取选票具有合法性,防止拜占庭节点随意拉取选票更换leader节点的攻击,解决了拜占庭节点影响系统一致性的问题。实验结果表明,提出的RB-Raft算法具有抗拜占庭节点的能力,其日志识别率可以达到100%。同时,相比PBFT,该算法共识时延降低了53.3%,并且吞吐量提高了61.8%。其适用于在不可信联盟链中进行共识。     

结合注意力机制和句子排序的情感分析研究

针对传统的深度学习算法作情感分析未充分考虑文本特征和输入优化的问题，提出了结合注意力机制和句子排序的双层CNN-BiLSTM模型（DASSCNN-BiLSTM）。利用情感词典对文档数据进行情感极性排序，得到优化的文档数据；将优化的文档数据输入第一层模型（由CNN和BiLSTM组成）生成句子表示；将句子表示输入第二层模型（由BiLSTM和注意力机制组成）生成文档表示，作为分类的依据，由此解决了输入优化的问题并且充分捕获了句子之间的语义信息，提升了情感分类精度。实验结果表明，该模型在分类精度上相对于现有的方法有明显的提升，且拥有较好的MSE值，能够较好应用于一般的情感分析任务。     

基于图像块分类的篡改定位和恢复水印算法

针对现有方法所提取的特征值不能灵活适应图像 的纹理变化导致被篡改图像恢复质量不高的问题, 提出一种根据图像块纹理特征进行块类型划分的篡改定位和恢复水印算法。首先把宿主图像 分3×3大小的 子块,再利用方差和Canny边缘检测算子将图像子块划分为简单块、复杂块和边缘块;然后 根据图像子块 类型,自适应地生成水印信息;最后采用Torus自同构映射方式找到水印嵌入位置,并且对 篡改区域进行恢 复时根据图像子块类型自适应的恢复。当图像遭到篡改时,采用本文算法恢复图像的平均峰 值信噪比(PSNR)较现有方 法提5.60%左右。实验表明,本文算法能够对图像纹理复杂区 域生成更精确的 恢复信息,有效提高了图像篡 改区域的恢复质量,同时降低含水印图像失真。算法适用于医学、军事和卫星等领域。     

灰度共生矩阵纹理特征选块的可逆图像水印

针对当前灰度共生矩阵(GLCM)的4个主要特 征参数与图像子块纹理复杂度之间没有准确的数学关系和隐蔽 图像遮蔽性上不足的问题,提出一种GLCM纹理特征选块的可逆图像水印。首先把原宿主 图像分成 128×128大小的子块;然后利用均方误差(MSE)给 4个纹理特征参数赋予权值,建立特征参数与图像子块复杂度 的数学关系;最后计算得出各个子块的复杂度,选择复杂度最大和次大的子块,采用基于预 测误差对扩展 的可逆算法进行数据隐藏。提出的特征参数与纹理复杂度之间的数学关系,能够准确计算图 像子块复杂度, 嵌入水印后的自然图像和医学图像平均峰值信噪比(PSNR)值较 现有方法分别高出2.65%和0.93%左右。本文算 法能准 确反映子块内部的纹理复杂度并具有更好的隐蔽性,适用于医学、军事和卫星等领域。