基于CRITIC权与灰色关联的隐写分析算法综合评估

在基于灰色关联分析的隐写分析算法评估过程中,针对权值分配不合理的问题,采用标准间重要性相关性方法确定各指标的初始权重,结合决策情况对待主动修改的指标权重进行增减,并将这些增减的权重平均分配给被动变化的指标,从而实现对权重的调整,得到各指标的最终权值。运用灰色关联分析法计算各个待评价对象与最优序列之间的加权灰色关联度,并依据加权关联度的大小完成对隐写分析算法的评估。仿真结果表明,与其他隐写分析算法相比,该方法能更加有效地评估各类隐写分析算法的优劣。     

基于熵权法与灰色关联分析的WSNs路由算法

针对路由协议链路质量不高与能耗较大的问题,提出了一种基于熵权法与灰色关联分析的无线传感器网络(WSNs)路由算法(BEGRA).首先建立下一跳节点的评价指标,其次引入熵权法确定各指标的权重,通过关联度分析法确定节点指标向量与参考向量间的加权关联度,最后由节点关联度的大小确定下一跳节点并确立路由路径.仿真结果表明:算法有效提高了网络生命周期,降低了网络能耗,且在网络数据传输效率方面具有良好性能.     

基于灰色层次分析法的隐写分析算法评估磁

隐写分析算法性能评估的研究具有重要意义,可以对某种隐写分析算法性能进行评价,也可以对不同算法性能进行评估比较。文中提出运用灰色层次分析法的隐写分析算法性能评估,建立以可靠性、检测误差、检测速率为指标的层次指标体系结构和灰色层次分析模型,实现对隐写分析算法的比较及评估。实验表明,灰色层次分析法评估隐写分析算法性能是有效的。     

基于熵权法与灰色关联度法的煤矿企业信息化水平评价

针对常用的信息化水平评价方法采用专家打分方式确定指标权重而导致评价主观性过强的问题,提出一种基于熵权法与灰色关联度法的煤矿企业信息化水平评价方法。该方法根据煤矿企业的特点以及信息化对煤矿企业的作用,将煤矿企业信息化评价指标体系划分为5个一级指标和19个二级指标;采用熵权法确定指标权重大小,并采用灰色关联度法计算评价对象与参考数列的关联度,根据关联度大小确定信息化水平等级。运用该方法对某煤矿信息化水平进行评价,结果表明,该方法能客观、准确地反映煤矿企业信息化水平的实际情况。     

基于多层次灰色综合评价法的工业设计方案优选决策模型及其应用

为辅助企业在产品设计方案评估阶段进行合理地决策,减少设计的盲目性和主观性,基于多层 次灰色综合评价法构建了工业产品设计方案优选决策模型。在评价流程中,首先依据层次分析法(AHP)与熵权 法通过定性、定量分析,合理地进行评价指标权重系数的确定。其次,采用灰色关联度分析法对各设计方案进 行灰色加权关联度的计算,确定其排序,并依据结果完成对设计方案的综合评价与优选工作。基于该模型完成 了对某款多旋翼无人机的 5 个设计方案的优先级排序,并将结果依据熵权 TOPSIS 法进行验证,以证明其可行 性。最后,基于指标权重与方案得分完成了对优选方案的优化,并对方案进行三维建模视觉化展示,有效地表 明了基于多层次灰色综合评价法的无人机产品评价优选决策模型的设计辅助作用。     

基于FCM算法的隐写分析算法综合评估

从与图像隐写分析算法评估相关的问题入手,分析隐写分析算法评估的指标,利用FCM算法实现对各种隐写分析算法的性能评估和比较。该评估算法不仅能对现有隐写分析算法进行评价,以选出最优算法,也适合对新的隐写分析算法进行性能评价。实验结果表明,该评估算法是有效的。     

基于灰熵绝对关联分析在嵌入式计算机性能评价中的应用

为了克服传统的灰熵关联度不具有唯一性和对称性等问题,建立了一种新的评价模型—灰熵绝对关联分析模型,并将该模型用于嵌入式计算机性能评价中.该算法主要是将灰熵理论与灰色绝对关联度相结合,保证了灰熵绝对关联度具有唯一性和对称性,有效地避免了误判的可能性.算例表明,该算法提高了嵌入式计算机性能评估的有效性和准确性,为嵌入式计算...     

基于多层次灰色评价法的配电网不停作业风险评估研究

在传统配电网不停作业风险评估过程中,评估指标的层次性差,导致风险评估准确性与效率下降,为此提出基于多层次灰色评价法的配电网不停作业风险评估方法。建立配电网不停作业风险评估指标体系,采用层次分析法(AHP)确定风险指标权重,进而利用灰色评价法确定评价样本矩阵,建立灰类白化权函数,计算灰度评价系数,计算灰色评价权向量及权矩阵,实现配电网不停作业风险评估。实验结果表明,提出的方法能够更为准确地得到配电网不停作业风险评估结果,且评估效率高。     

基于熵权物元模型的软件产业经济效益评价

软件产业经济效益评价是指导我国软件产业发展的重要依据。针对当前评价方法的不足,结合可拓物元分析理论,建立了多对象物元评价模型。借助熵权评价法对指标权重进行确定,利用关联度函数对各评价指标进行分类量化,通过熵权与关联度矩阵的乘积形成的优度矩阵完成对软件产业经济效益的综合评价,使评价过程的科学性、准确性得到有效提高。     

基于颜色梯度矩阵的通用型RGB图像隐写分析

针对隐写所导致的RGB彩色图像颜色梯度的改变,提出一种基于颜色梯度矩阵的RGB图像隐写分析算法。算法计算RGB图像颜色梯度方向矩阵及梯度和矩阵,提取梯度能量、梯度均值、梯度方差、梯度熵等16维向量构造隐写分类特征,采用支持向量机（SVM）分类器进行隐写判别。实验结果表明,该算法可以较为准确地检测彩色图像JSteg、F5、OutGuess、Steghide、MB1等隐写,适用于RGB图像隐写的检测,具有较好的通用性     

武器系统研制方案的多层次灰关联综合评价

为了更好地解决多层次多目标的综合评价问题,文中将层次分析法和灰关联综合评估法两种系统评价方法结合起来,提出一种多目标多层次加权灰关联综合评估方法。先建立综合评估模型,再通过多层次灰关联评估,获取了加权灰关联度。根据关联度大小,对三种武器系统研制方案进行了优劣排序。实例应用结果证明,该方法综合了两种方法的优点,使用简便,切实可行,适合于解决多方案的优选问题。     

基于优化特征加权支持向量机的隐写分析方法

为解决当前隐写分析中存在的特征选取维数过高、独立性较差的问题, 提出了一种新的基于降维处理的特征加权的支持向量机隐写分析方法。采用主成分分析及信息增益算法进行特征优化及特征加权, 然后提出一种新的支持向量机分类器——优化特征加权支持向量机。通过与目前隐写分析中广泛使用的C-SVM分类器进行对比实验, 结果表明, 该方法能够有效降低分析算法的时间复杂度, 具有高效的隐秘检测能力。     

基于类别加权算子的环形灰靶决策

针对现有灰靶决策方法只有一个靶, 不能科学解决评价信息疏密程度不一致的决策问题, 通过有序增量法将决策者评价信息按信息的差异性分成不同的组别, 并给出类别加权算子的定义. 在此基础上, 定义一个靶心多个靶环的环形灰靶, 并将类别权重赋予相应的环形灰靶, 建立基于类别加权算子的环形灰靶决策方法. 该方法更接近现实灰靶, 且通过对方案评价信息的环内和环间信息的二次集结, 使得评价结果更为实用合理. 最后以一个应急案例进行了验证.

     

隐写分析算法的模糊综合评估

隐写术和隐写分析技术是信息对抗的重要内容。目前，已经有许多隐写分析算法，但这些算法特点各异，在实际应用时，难以取舍。为此，提出了隐写分析算法的模糊综合评估算法，来实现对各种隐写分析算法的性能评估和比较。该评估算法不仅可以用于从已知隐写分析算法中选择出最优算法，也适合对新的隐写分析算法进行性能评估。     

基于差分零系数和索引共生矩阵的通用隐密分析

为提高互联网通信的安全性和可靠性,提出一种针对图形交换格式(graphics interchange format,简称GIF)图像的隐密分析算法.该算法基于差分零系数(differential zero coefficients,简称DZC)和索引共生矩阵(index cooccurrencematrix,简称ICM),提取对图像像素间颜色相关性和图像纹理特征变化敏感的36 维统计特征.结合支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类技术,实现对GIF 图像中隐密信息的有效检测.实验结果表明,相比于同类算法,该算法对最佳奇偶分配(optimum parity assignment,简称OPA)、分量和(sum of components,简称SoC)、多比特分配(multibit assignment steganography,简称MBA)等典型隐密算法以及EzStego,S-Tools4,Gif-it-up 等网络上常见隐密工具的检测效果更佳,时间效率更高,且具备通用隐密分析的能力.     

Detection of Double-Compression in JPEG Images for Applications in Steganography

This paper presents a method for the detection of double JPEG compression and a maximum-likelihood estimator of the primary quality factor. These methods are essential for construction of accurate targeted and blind steganalysis methods for JPEG images. The proposed methods use support vector machine classifiers with feature vectors formed by histograms of low-frequency discrete cosine transformation coefficients. The performance of the algorithms is compared to selected prior art.     

基于多层次属性加权的代码混淆有效性量化评估

为了克服软件保护过程中代码混淆方法选择的偶然性和盲目性,针对代码混淆量化比较和评估困难的问题,提出一种基于多层次属性加权的代码混淆定量评估方法:从攻击者角度出发,采用静态和动态逆向分析手段对混淆前后程序进行分析,量化基于程序属性的评估指标。构建三级层次分析模型,运用专家评分法来比较程序属性之间的重要性,以确定属性权值。在程序属性指标量化值和权值的基础上,运用层次分析法对不同混淆方法进行评估。实验和分析表明,评估方法能够定量地对不同混淆算法的有效性进行比较。