基于Hénon映射与魔方变换的图像加密算法

提出一种基于改进的Hénon映射与魔方变换的图像加密算法。该加密算法采用改进的Hénon映射序列,使其具有更为理想的统计与分布特性,更适用于图像加密。算法首先利用获得的整数序列与图像的像素值运算而使其改变,再将图像分解为三维数据矩阵,在三维空间沿每一轴向对各平面中的数据按环作循环移位操作,即采用魔方旋转变换完成对图像数据的置乱。该加密算法具有运算量低、密钥空间大与图像普适性等优点。仿真实验结果表明该算法具有良好的图像加密效果,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力。     

SPIN在无线网络安全认证协议建模中的应用

为确保无线网络安全认证,应用模型检查工具SPIN对EAP-TLS认证协议进行建模,根据SPIN给出攻击轨迹,指出EAP-TLS可能存在双向认证失败的安全隐患,从抵抗攻击和协议改进提出了基于隧道的认证方法。使用SPIN PROMELA语言对通信各方建模,用线性时态逻辑LTL表示安全属性,提出了将SPIN应用于认证协议的验证方法。     

基于物联网的校园能源管控方案设计

针对当前快速发展的物联网技术,分析了其基本结构和特性;在此基础上提出了一种基于物联网的校园节能源管控方案,对架构中的各层及关键技术进行了剖析。阐述了校园内如何获得水、电等能源的使用情况,及如何采集与传输数据,以实现对校园内能源的使用进行高效、安全、智能的控制,促进智慧校园的发展。     

基于Authorware的B/S模式在线考试系统的设计与实现

Authorware具有强大的交互功能与较强的编程能力,可以通过ODBC接口实现对数据库的操作。本文介绍了一种B/S模式下基于Authorware和ODBC技术的在线考试系统的设计与实现,该系统具有注册登录管理、随机抽题、自动阅卷等功能。     

一种基于扩展ZigZag与位交换的图像置乱算法

对标准ZigZag变换进行改进,提出一种基于扩展ZigZag变换与位交换的图像置乱算法.算法在将图像作扩展ZigZag变换后,根据图像行的奇偶性采用不同的位交换运算方案,通过迭代完成图像置乱.仿真实验结果表明该算法具有良好的图像置乱效果,亦可适用非方阵图像,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力.     

高职计算机专业校内生产性实训教学模式研究

校内生产性实训是培养具有高素质技能人才的重要手段与教学形式．其对于提升高职教育内涵、服务经济与社会发展具有重要的意义。分析当前高职院校校内生产性实训的现状、特点与类型,在笔者所在学院的实践基础上,构建计算机专业校内生产性实训的“教、学、生产一体化”的教学模式．     

基于Logistic混沌系统与魔方变换的图像加密方案

设计了一种基于Logistic映射与魔方变换的图像加密方案。该方案采用改进的混沌序列二值化方法,并借用魔方变换的思想,将二值序列转换所得的整数序列与图像像素值运算后,对图像的行列分别作循环移位完成对图像的加密。实验结果分析表明,该加密方案具有良好的图像加密效果,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力。     

基于多粒度区域相关深度特征学习的行人重识别

在对行人重识别的研究中,联合使用从图像中提取的全身与局部特征已经成为当前的主流方法.但是许多基于深度学习的重识别模型在提取局部特征时忽略了它们在空间上的相互联系,当不同行人具有局部相似的外观时,这些局部特征的辨别能力会受到很大影响.针对该问题,提出了一种学习多粒度区域相关特征的行人重识别方法.该方法在对骨干网络提取的卷积特征张量作不同粒度的区域划分后,设计了区域相关子网络模块来学习融入空间结构关系的各局部区域特征.在区域相关子网络模块中,为了赋予局部特征与其他区域相关联的空间结构信息,综合利用了平均池化运算的空间保持能力与最大池化运算的性能优势.通过对当前特征和其他各区域的局部特征进行联合处理,使各局部特征间产生很强的空间相关性,提升了特征判别能力.在区域相关子网络模块的设计上,采用了与深度残差网络相同的短路连接结构,使得网络更易于优化.最后,由全身特征与使用区域相关子网络增强后的各局部区域特征联合实现行人重识别.Market-1501,CUHK03,DukeMTMC-reID 3个公开数据集上的实验结果表明,所提算法取得了优于当前主流算法的行人身份匹配准确率,具有非常优秀的重识别性能.     

基于混合混沌与位分解的图像置乱改进算法

针对当前基于混沌系统的图像置乱算法中所存在的“平凡密钥”现象,对一种基于Logistic混沌序列与位交换的图像置乱算法进行了分析,给出了改进算法。算法采用Logistic与Chebyshev混合混沌映射交替迭代生成混沌序列,在完成像素点重新散布后,根据其位置信息截取混沌二值序列实现对像素灰度值的加密。仿真实验结果表明,该算法具有良好的图像置乱效果及更好的安全性。