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为满足实际应用中对于安全高效代理盲签名的需要,基于双线性对映射提出了一个新的无证书代理盲签名方案。方案中对相关参数进行预先计算,并作为系统公开参数发布,签名生成过程无须进行双线性对的运算,与现有同类算法比较,具有更高的计算效率,在实际应用中更具优势。在随机预言机模型和双线性Diffie-Hellman困难性假设下,证明了本文方案在两类攻击者适应性选择消息攻击和身份选择攻击下是存在不可伪造的。 相似文献
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根据低压气体放电管发光的特点,建立了它的统计模型,由统计模型计算得到它的统计自相关函数,经过付里对变换,得到该类光源的功率谱密度,最后对此类光源的时间相干性及光增特点作了简要的讨论。 相似文献
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以神经网络为代表的人工智能技术在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等诸多应用领域取得了巨大的成功,包括谷歌、微软在内的许多科技公司都将人工智能模型部署在商业产品中,以提升服务质量和经济效益。然而,构建性能优异的人工智能模型需要消耗大量的数据、计算资源和专家知识,并且人工智能模型易于被未经授权的用户窃取、篡改和贩卖。在人工智能技术迅速发展的同时,如何保护人工智能模型的知识产权具有显著学术意义和产业需求。在此背景下,本文主要介绍基于数字水印的人工智能模型产权保护技术。通过与传统多媒体水印技术进行对比,首先概述了人工模型水印的研究意义、基础概念和评价指标;然后,依据水印提取者是否需要掌握目标模型的内容细节以及是否需要和目标模型进行交互,从“白盒”模型水印、“黑盒”模型水印、“无盒”模型水印3个不同的角度分别梳理了国内外研究现状并总结了不同方法的差异,与此同时,对脆弱模型水印也进行了分析和讨论;最后,通过对比不同方法的特点、优势和不足,总结了不同场景下模型水印的共性技术问题,并对发展趋势进行了展望。 相似文献
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提出了一种新的基于图遍历的自适应调色板图像 密写方案。将调色板中各颜色视 为图节点,利用颜色间的亮度差和欧氏距离,构建颜色图。应用图的遍历为颜色节点,分配 秘密比特。嵌入秘密信息的过程中,利用相邻像素颜色间的相关性,建立自适应嵌入准则。 对比实验结果表明,提出的密写方案具有较大的嵌入容量,并保持很好的图像质量,与其他 的密写方案相比,提出的方案更能抵抗直方图特征函数(HCF)统计分析。 相似文献
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深度神经网络由于其出色的性能,被广泛地部署在各种环境下执行不同的任务,与此同时它的安全性变得越来越重要。近年来,后门攻击作为一种新型的攻击方式,对用户构成严重威胁。在训练阶段,攻击者对少量样本添加特定后门模式并标记为目标类以学习后门模型。后门模型可以以很高的概率将加入后门模式的测试样本识别为目标类,同时不影响正常样本的识别。用户通常无法掌握后门的先验信息,因此很难察觉后门攻击的存在。该文提出一种预训练模型辅助的后门样本自过滤方法,以防御后门攻击,包括目标类检测与后门样本自过滤两个部分。在第一部分,利用预训练模型提取样本特征,采用k近邻算法进行目标类检测;在第二部分,从非目标类样本中学习部分分类模型,之后多次执行“后门样本过滤”与“模型学习”的交替计算,在较好过滤后门样本的同时,也得到了完整的良性模型。 相似文献
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提出了一种在开环外的量化离散余弦变换(QDCT )系数上的H.264视频信息隐藏算法。在抑制漂移失真的条件下,对 邻块所需参考像素进行多组分类。其次,充分挖掘帧 内4×4亮度可用QDCT系数对,结合9进制方向调整(EMD)嵌入算法和 矩阵编码,实 现秘密信息的高容量嵌入。同时,通过最多修改一组QDCT系数保证了含密视频的质量。 此外,本文的信息提取算法不需要对含密视频完全解码,只需得到QDCT系数和帧内预测 模式,即可完全提取秘密信息。实验结果表明,本文算法在大幅度提高嵌入容量的同时,对 比特率和视频的质量影响不大。 相似文献
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