基于采样预测的安全可逆水印算法

针对可逆水印安全性问题,提出一套高容量低失真的实现方案.通过选择图像的参考子集,利用密钥控制下的自适应插值算法,有效预测参考子集的补集,形成相关性较高的估计图像.估计图像与真实图像的差形成差值图像,此差值图像直方图峰值点可以达到较大高度,通过移位操作能隐藏高容量水印,并保持较低的视觉失真.由于预测算法本身由密钥控制,能满足水印嵌入的Kerckhoffs安全准则,提高安全性能.

巧借“密码本”设置不同密码

对于密码的有效制定和管理历来是保障系统安全的重中之重,同时也是个难题。密码过于简单无法确保账户安全,而过于复杂又将影响用户使用体验。本文介绍了一种有效且有趣的"密码本"设置密码的方法。

数据中心老旧设备风险评估模型研究与实践

当前,传统大型数据中心由于云化程度不足、基础设施与应用系统耦合度高等原因,每年都产生大量到龄老旧设备,不仅降低了数据中心的能效水平,也为应用系统稳定运行带来了安全隐患。对此,本文结合设备特点提出了老旧设备风险评估模型,并针对不同设备风险级别提出了应对策略。

最小均方预测高容量无损水印方案

提出一种高容量无损水印方法。选择相关性较高的观测集合和预测集合,利用先验知识计算全局优化插值权重系数,恢复全分辨率图像。预测集合与真实图像点的差值,其直方图峰值点可以达到较大高度,通过移位操作隐藏高容量水印,并保持良好的视觉质量。预测算法本身由先验知识解出插值系数,对不同的测试图像,自适应设定插值权重,插值算法能够高度还原真实值,使得水印的负载量大大提高。