小小说隐藏艺术浅论——小说“镂空”技巧研究之一

小小说是以短小的篇幅描绘平凡细小的生活场景来反映和揭示深刻的思想主题的文学样式。它借鉴中外优秀小说的“镂空”技巧 ,“不写而写” ,善于以隐藏艺术去创造含而不露、言尽而意未尽的“艺术空白” ,让读者运用想象去填补从而获得一定的美感。隐藏艺术是小小说作者有意将要表达的意思隐藏于一定的描写或叙述当中 ,让读者自己去想象、去体味的一种艺术。小小说的隐藏艺术包括复义隐藏 ,淡描隐藏、悬念隐藏、细描隐藏、拈来隐藏 。

S-粗集与F^--隐藏知识发现

S-粗集具有三类形式:单向S-粗集,双向S-粗集,单向S-粗集对偶。S-粗集具有动态特性,遗传特性,记忆特性。利用单向S-粗集对偶与它的隐藏特性,本文给出f-隐藏知识,F-隐藏知识,隐藏度,隐藏依赖的概念,提出隐藏知识的隐藏定理,隐藏知识的隐藏依赖定理,给出F-隐藏与F-隐藏依赖在系统状态识别中的应用。

F-知识与它的隐藏-依赖特征

S-粗集(singular rough sets)存在三种形式:单向S-粗集(one direction singular rough sets),单向S-粗集对偶(dualof one direction singular rough sets)和双向S-粗集(two direction singular rough sets)。S-粗集具有动态特性,遗传特性,记忆特性和隐藏特性。利用S-粗集,给出了f-隐藏知识,F-隐藏知识,隐藏度和隐藏-依赖度的概念,提出了关于隐藏知识的隐藏定理和隐藏-依赖定理,并给出应用。

信息隐藏研究展望

网络信息有3类,分别用于描述客观世界、记录人类行为、描述虚拟世界.现有信息隐藏技术大多以第1类信息为载体,以轻微修改载体数据的方式进行隐蔽通信,并保证感知逼真与统计逼真.该文在总结载体修改式信息隐藏的基础上,重点探讨以后两类信息为伪装的非载体修改式的新型信息隐藏方法,介绍了适合于特定载体类型的半构造式信息隐藏、完全构造式信息隐藏及行为信息隐藏的基本形式与代表性方法.信息隐藏的形态在新的网络环境下将不断发展变化,各种信息媒介均可作为秘密信息的伪装,因此努力开展新型信息隐藏研究将大大有助于占据新时期信息战的主动地位.

多通道运动矢量排序的可逆视频信息隐藏

针对现有基于运动矢量排序的视频可逆信息隐藏算法无法根据视频帧视觉特性自适应调节嵌入容量且容量有限的问题,提出一种多通道矢量排序的可逆视频信息隐藏算法.该算法通过计算参考帧的纹理复杂度和运动复杂度情况决定后续帧是否嵌入信息,从而实现后续帧的自适应信息嵌入,算法同时对多通道像素值排序(multi-pass pixel value ordering, multi-pass PVO)技术进行改进,将其应用于视频信息隐藏,有效提升可逆隐藏算法嵌入容量.实验结果表明,相较于同类算法,PSNR和SSIM的变化值分别降低14.5%和8.5%,嵌入容量提升7.4%,在视觉质量和嵌入容量方面有显著提高.

差异化授权型领导与知识型员工知识隐藏——基于跨层分析

基于团队和个体视角构建两个中介模型,探讨差异化授权型领导对知识型员工知识隐藏的内在作用机制。通过对67个团队的358位员工进行跨层检验,分析发现:在团队层面,差异化授权型领导通过降低团队信任,从而增强知识型员工知识隐藏动机;在个体层面,差异化授权型领导通过对知识型员工角色负荷、情绪耗竭的链式影响而诱发知识隐藏行为。上述结论丰富了差异化授权型领导影响后果研究,为促进团队成员知识分享与流动提供了重要的实践启示。

基于区块链与CP-ABE策略隐藏的众包测试任务隐私保护方案

为完善云环境下众测(众包测试)数据共享体系,解决众测领域存在的数据安全与隐私保护问题,提出基于区块链与基于密文策略的属性加密(CP-ABE)策略隐藏的众测任务隐私保护(CTTPP)方案。将区块链和属性基加密相结合,以提高众测数据共享的隐私性。首先,利用末端内部节点构造访问树表达访问策略,配合CP-ABE中的指数运算和双线性配对运算实现策略隐藏,以提高众测场景下数据共享的隐私保护能力;其次,调用区块链智能合约自动化验证数据访问者的合法性,与云服务器共同完成对任务密文访问权限的验证,进一步提高众测任务的安全性。性能测试结果表明,与同类型访问树策略隐藏算法相比,平均加密解密时间更短,加解密的计算开销更小;另外,当解密请求频率达到每秒1000笔时,区块链的处理能力开始逐渐饱和,数据上链和数据查询的最大处理时延为0.80 s和0.12 s,适用于轻量级的商业化众测应用场景。

支持访问策略部分隐藏的CP-ABE方案

针对现有支持外包解密的基于密文策略的属性加密(CP-ABE)方案大多未考虑对密文访问策略的隐私保护,而部分支持策略隐藏的方案又存在访问策略匹配效率低的问题,提出一种支持访问策略隐藏且访问策略匹配效率较高的CP-ABE方案。该方案对属性值进行盲化处理并构造隐藏策略访问树,实现了访问策略的隐私保护;采用布隆过滤器对属性进行过滤与成员认证,从而快速找到满足访问策略的最小属性集,减少解密测试中的大量无效计算;利用强算力的云服务器进行外包计算,减少本地的解密开销。理论分析和实验结果分析均表明,所提方案可兼顾计算效率与策略隐私保护,访问策略匹配效率和加解密速度显著提升,本地解密时间被减少至常数级。安全性分析表明,所提方案不仅保护了外包访问策略的隐私性,还能抵御选择明文攻击。

基于分层结构的匹配量隐藏加密多重映射方案

匹配量隐藏的加密多重映射(EMM)方案可以防止攻击者利用匹配量泄露推理搜索的明文,但是现有方案存在查询计算开销较大的问题。基于被检索数据的匹配量往往服从齐夫定律的特性,设计了一种分层结构的匹配量隐藏EMM方案。相对将全部键值匹配量填充至相等的朴素设计,所提方案将对整体数据的填充转为对多块子数据的填充,减少了存储开销,并实现了常数复杂度的查询开销。安全性分析表明,所提方案能够在查询结果无损的情况下实现匹配量隐藏。仿真结果表明,与当前最高效的方案XorMM相比,所提方案能够以增加10%的存储开销为代价,减小90%的查询计算开销,显著提高查询效率。

分享还是沉默?参与型领导对员工知识隐藏的非线性影响研究

在工作组织中,面对领导、同事的知识请求,员工故意隐藏知识的现象十分常见,而知识隐藏行为并不利于组织发展。虽然参与型领导能够鼓励员工建言和参与管理,但同时该领导风格赋予员工相应的角色期望与角色压力。参与型领导能否有效抑制员工的知识隐藏行为,以及存在何种边界机制有待揭示。基于角色理论和激活理论,以327份员工有效问卷作为样本,运用Mplus3.0和Tableau进行数据分析。研究结果表明,参与型领导显著降低员工的知识隐藏行为,但当参与型领导风格过于凸显时,员工感知的角色压力持续上升,员工知识隐藏行为被重新激活;组织支持感在参与型领导与员工角色压力、知识隐藏之间起负向调节作用。研究结果揭示了参与型领导对员工知识隐藏的非线性影响机制,以期在组织管理中提供参考。

基于多尺度注意力的生成式信息隐藏算法

针对现有生成式信息隐藏算法嵌入容量低且提取的秘密图像视觉质量欠佳的问题,提出基于多尺度注意力的生成式信息隐藏算法。首先,设计基于多尺度注意力的双编码-单解码生成器,载体图像与秘密图像的特征在编码端分两个支路独立提取,在解码端通过多尺度注意力模块进行融合,并利用跳跃连接为解码端提供不同尺度的细节特征,从而获得高质量的载密图像。其次,在U-Net结构的提取器中引入自注意力模块,以弱化载体图像特征、增强秘密图像深层特征,并利用跳跃连接弥补秘密图像细节特征,提高秘密信息提取的准确率;同时,多尺度判决器与生成器的对抗训练可以有效提升载密图像的视觉质量。实验结果表明,所提算法在嵌入容量为24 bpp的情况下,生成的载密图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)平均可达到40.93 dB和0.9883,且提取的秘密图像PSNR和SSIM平均可达到30.47 dB和0.9543。

基于同态加的压缩感知加密域信息隐藏算法

信息隐藏可为云和物联网环境中的海量数据提供必要的安全保护,传统的加密技术虽然有效保护了图像的隐私,但是无法同时提供版权、完整性等方面的保护,因此,在加密域进行信息隐藏面临着较大的需求和挑战。提出了一种在压缩感知同态加密域进行信息隐藏的算法。首先,对压缩感知的同态性进行探索,发现对压缩感知获得的测量值进行加倍,与直接扩展原始信号后再进行压缩感知具有相同的效果。然后,利用同态加运算实现基于差分扩展的压缩感知加密域的信息隐藏。实验仿真结果表明,该算法具有较好的隐私保护性能和信息隐藏性能,并且与最新的加密域信息隐藏算法相比,具有更高的嵌入容量。

汉明码信息隐藏实验仿真系统设计

现有信息隐藏仿真实验过程抽象、可视化效果差,难以满足实验教学需求。针对这类问题,采用QT5和Python设计开发汉明码信息隐藏实验仿真系统。系统实现3种汉明码信息隐藏算法,展示汉明码信息隐藏结果,将汉明码信息隐藏算法具体过程可视化,引入性能分析方法对各类汉明码信息隐藏算法进行性能评测。实验教学结果表明,该系统界面设计简单明了、易理解,化抽象为具体,有助于提高学生学习兴趣,辅助教师的课程讲解。

带隐藏约束昂贵黑箱问题的自适应代理优化方法

针对带隐藏约束的昂贵黑箱全局优化问题,提出采用自适应转换搜索策略的代理优化方法。在转换搜索子步中采用与已估值点个数相关的标准差在当前最优点附近通过随机扰动生成候选点,以更好地平衡局部搜索和全局搜索。为更好地近似真实黑箱目标函数,采用了自适应组合目标代理模型。在50个测试问题上进行了数值实验,计算结果说明了所提算法的有效性。

BIM应用下知识隐藏对虚拟协作有效性的影响机理——流程双元能力的中介作用

虚拟协作已经成为工程项目团队突破空间限制、进行实时交互的有效途径,因此缓解成员知识隐藏行为对协作过程的负面影响是一个亟需解决的问题。基于社会交换理论和资源基础理论构建综合性概念框架,分析建筑信息模型(BIM)应用下团队成员知识隐藏行为对虚拟协作有效性的影响机制,并探究流程双元能力(流程标准性、流程敏捷性)的中介作用和团队稳定性的调节作用。对325份工程项目团队调研数据的统计分析表明:知识隐藏对虚拟协作有效性存在显著负向影响;流程双元能力在知识隐藏与虚拟协作间发挥部分中介作用;团队稳定性不仅负向调节知识隐藏与流程双元能力关系,而且会削弱流程双元能力的中介作用,存在被调节的中介效应,进一步影响虚拟协作有效性。

趋利避害:工作不安全感对推脱型知识隐藏的差异化影响

作为个体的私有资产,知识拥有者不愿意分享知识的同时,常常会表现出推脱型知识隐藏行为。深入探究引发员工推脱型知识隐藏行为的前因和机制,探寻控制这种反生产工作行为的有效措施,将助益企业的知识管理。基于工作要求的视角,分析了工作不安全感对推脱型知识隐藏的差异化影响作用以及任务互依性的适用范围,同时基于JDR理论的“损耗路径”假设,探讨了工作压力的中介作用。通过三时点问卷调查的方式,对收集的308份有效样本数据进行实证分析,结果发现:认知工作不安全感与推脱型知识隐藏之间存在U形的曲线关系;情感工作不安全感正向影响推脱型知识隐藏;任务互依性正向调节情感工作不安全感和推脱型知识隐藏之间的关系;工作压力在情感工作不安全感和推脱型知识隐藏之间存在中介作用。研究结论丰富了工作不安全感的研究视角,阐述了任务互依性不适用的条件和工作要求促发员工反生产工作行为的作用机制,为企业在知识管理中遇到的问题提供了有价值的启示。

智能座舱方向盘收纳隐藏系统功能设计

随着汽车智能技术的发展,人们对驾乘体验的智能化需求日益增多,智能座舱和智能底盘是实现这一需求的关键总成。方向盘迎宾功能是智能座舱体现舒适性和体验性的核心功能,同时,未来高等级智能驾驶汽车实现完全自主驾驶后方向盘还应具有收纳隐藏功能,以进一步拓展良好的驾乘舒适性和体验性。文章研究一种既有传统方向盘迎宾功能,又有收纳隐藏功能的智能座舱方向盘收纳隐藏系统,通过对方向盘收纳隐藏系统的构成、工作原理、控制逻辑等方面的研究,进行方向盘收纳隐藏系统的功能设计,包括电动调节功能、迎宾功能、方向盘翻转功能、电调管柱长距离收纳功能、可拓展功能等,满足了未来智能线控转向系统中的路感模拟装置需具备收纳隐藏的新技术要求。

领导—员工关系对旅游企业员工知识隐藏行为的影响研究

基于中国旅游企业实践,文章认为领导—员工关系并非单一维度的社会交换关系,而是涵盖信任支持、理性契约和被动执行3个维度的复杂关系。在此基础上,文章援引资源保存理论,引入内部人身份感知为中介变量、心理安全感为调节变量,构建了领导—员工关系对员工知识隐藏的影响机制模型,并运用SPSS 26.0,对479份旅游企业员工问卷数据进行分析,结果发现:信任支持关系和理性契约关系与员工知识隐藏显著负相关,而被动执行关系与知识隐藏不显著相关;内部人身份感知分别在信任支持关系和理性契约关系影响知识隐藏的过程起到部分中介作用;心理安全感正向调节内部人身份感知与知识隐藏的关系。

针对顶点策略优化的三维模型可逆数据隐藏算法

随着3D打印技术和云计算的普及发展,三维模型的数据安全和隐私安全日益受到重视,研究模型无损恢复和存储海量数据的隐藏方法具有重要意义。基于此,以三维网格模型为载体,提出一种顶点策略优化的可逆数据隐藏方法。首先,对网格模型顶点进行划分,在全邻域中生成新的重心集合,根据改进的预测策略预测所有顶点集合的MSB以确定最大嵌入位;其次,在接受端应用顶点处拉普拉斯算子得到光滑恢复模型;最后,采用平均曲率可视化分析。为证明该算法的有效性,选取不同大小的网格模型与其他传统算法的嵌入率、SNR以及恢复模型进行对比。结果表明,该算法不仅提高了嵌入率,还在保留恢复模型局部细节特征的同时有效去除噪声,提高了模型恢复质量和视觉效果,进一步达到数据隐私安全的目的。

在线问答社区学生用户信息资源隐藏行为的影响因素研究

[目的/意义]研究信息资源付费如何影响学生用户信息资源隐藏行为,为减少在线问答社区信息资源隐藏行为的相关理论与实践提供参考。[方法/过程]针对在线问答社区学生用户,采用问卷调查法收集了216份有效问卷,构建信息资源付费影响在线问答社区学生用户信息资源隐藏行为的链式中介模型,基于资源保存理论探究其内部影响机理,并探讨感知成本和感知损失在该模型中的双中介作用。[结果/结论]信息资源付费直接正向影响在线问答社区学生用户信息资源隐藏行为;信息资源付费分别以感知成本和感知损失为中介变量来正向影响在线问答社区学生用户信息资源隐藏行为。