基于事件要素加权的新闻摘要提取方法

为帮助读者从海量新闻报道中快速了解某一事件的来龙去脉,分析了新闻事件中事件要素对生成摘要的影响,结合新闻事件演变式发展的特点,提出了一种基于事件要素加权的新闻摘要提取方法。通过对事件要素的加权,对转移概率矩阵进行改进,有效地按时间顺序提取出摘要信息,使得最后生成的摘要包含更多的新闻要素细节信息,增加了输出时间轴摘要的细节性和可读性。实验结果证明了所提算法的有效性。

基于整体性的隐密分析特征提取和融合方法研究

在Simmons的"囚犯问题"模型和Cachin的安全性理论模型下,如何提取并融合统计特征是隐密分析技术亟待解决的关键问题之一.基于对已有隐密分析技术及其所涉及的图像统计特征的分析,本文将隐密分析技术所涉及的统计特征定义为载体数据固有特征和隐密方法引入特征,并分别讨论了这两类特征的重要性.在阐述隐密分析技术的整体性研究方法的基础上,提出了一种基于整体性思想的特征提取及融合方法,并以研制的图像隐密分析系统(StegDetect)验证了此整体性特征提取及融合方法的有效性.

面向隐私安全的联邦决策树算法

根据用户信息进行资质审查是金融领域的一项重要业务,银行等机构由于用户数据不足和隐私安全等原因,无法训练高性能的违约风险评估模型,从而无法对用户进行精准预测.因此,为了解决数据不共享情况下的联合建模问题,本文提出一种基于联邦学习的决策树算法FL-DT(Federated Learning-Decision Tree).首先,构造基于直方图的数据存储结构用于通信传输,通过减少通信次数,有效提升训练效率;其次,提出基于不经意传输的混淆布隆过滤器进行隐私集合求交,得到包含各参与方数据信息的联邦直方图,并建立联邦决策树模型.最后,提出多方协作预测算法,提升了FL-DT的预测效率.在四个常用的金融数据集上,评估了FL-DT算法的精确性和有效性.实验结果表明,FL-DT算法的准确率比仅利用本地数据建立模型的准确率高,逼近于数据集中情况下模型的准确率,而且优于其他联邦学习方法.另外,FL-DT的训练效率也优于已有算法.

信息隐藏的层次安全性

近年来,信息隐藏作为一门新兴学科得到了迅速的发展。但人们对信息隐藏的本质仍缺乏深刻的认识。以分析现有的信息隐藏性能评价方法为基础,将信息隐藏与物理学进行类比,提出信息隐藏的"层次性"概念,并从层次性角度探讨了信息隐藏的安全性。

基于Tri-training半监督学习的JPEG隐密分析方法

提出了一种基于半监督学习机制的JPEG隐密分析方法。通过三类DCT域统计特征和多超球面OC-SVM算法构建三种独立的隐密分析方法,并以Tri-training学习方式迭代地对未标记图像样本进行标记,来扩充原训练样本集,进而可以利用大量未标记属性的图像样本提高隐密分析算法的泛化能力。由JSteg、F5、Outguess、MB1含密图像与载体图像所组成的混合图像库上的仿真实验结果验证了此方法的有效性。

基于共生特征和集成多超球面OC-SVM的JPEG隐密分析方法

隐密是指将秘密信息以不可察觉的方式隐藏于其他载体之中的技术。隐密分析的目的是检测秘密信息的存在并最终提取秘密信息。目前基于二类或多类分类器的盲隐密分析方法可有效检测已知隐密算法,但无法对未公开隐密算法的生成图像进行检测。该文提出了一种新的JPEG盲隐密分析方法,对已知或未公开隐密算法都可检测。基于共生特征和多超球面OC-SVM分类器,本方法利用能有效对载体JPEG图像的统计分布边界建模。为进一步提高检测性能,还应用Bagging集成学习算法提高分类器的泛化能力。实验结果表明,该文方法能较为准确地检测出典型JPEG隐密算法生成的含密图像,性能优于已有的同类隐密分析方法。

基于多元回归的JPEG隐密分析方案

为解决JPEG图像隐密分析算法的设计问题,在DCT域共生矩阵的基础上构建了JPEG图像共生特征空间,并将定量隐密分析算法看成多元共生特征与含密量之间的回归模型,提出了一种JPEG图像定量隐密分析算法设计方案.此方案以已知含密量的JPEG图像为研究对象,而无需分析对应的JPEG隐密机制,因此具有较强的通用性.实验结果表明,对安全性较高的MB1隐密算法,本文方案仍可设计出高检测能力的定量隐密分析方法.

基于联邦学习的Gamma回归算法

在水文学、气象学以及保险理赔评估等领域中,通常假设因变量服从Gamma分布,相比多元线性回归,在Gamma分布假设下建立起的Gamma回归具有更出色的拟合效果。以往获得Gamma回归模型的方法是将数据集中起来进行训练,当数据是由多方提供时,在不交换数据的情况下训练满足隐私保护的Gamma回归模型成为需要解决的问题。为此,提出了一种多方安全的纵向联邦Gamma回归算法,该算法首先使用迭代法推导出纵向联邦Gamma回归模型的对数似然估计表达式,然后结合工程实际确定模型的连接函数,进而构造损失函数建立参数的梯度更新策略,最后对同态加密后的各方参数进行融合更新,获得联邦学习后的Gamma回归模型。在两种公开数据集上进行性能测试,实验结果表明,所提联邦Gamma回归算法在不交换数据的前提下,可有效利用多方数据的价值生成Gamma回归模型,该模型对数据的拟合效果逼近数据在集中情况下学习到的Gamma回归模型,优于单方独立学习获得的Gamma回归模型。

基于微观模板的多类JPEG图像盲隐密分析方法

为准确判断一幅JPEG图像使用了何种隐密软件,针对JPEG隐密软件可能采用的DCT域隐密操作,建立了基于微观模板的统计特征空间,并在此基础上提出了一种多类JPEG图像盲隐密分析方法。实验结果表明:对JSteg、F5和Outguess 3种典型JPEG图像隐密软件各自生成的、含密量大于20%的JPEG隐密图像,该方法的隐密软件识别正确率均在97%以上。基于微观模板的统计特征提取方案可有效区分不同的DCT域隐密操作,有助于对JPEG隐密软件的检测判决。

基于混合字典学习的失配隐写分析方法

近年来,图像隐写分析技术与机器学习的结合越来越紧密.字典学习作为机器学习中的一个重要研究方向,在解决众多实际问题时展现了其独特的优势,但在隐写分析领域中的研究成果却十分有限.针对隐写方法失配和嵌入率失配2个隐写分析领域亟待解决的问题,提出了基于混合字典学习的隐写分析算法.该算法为实现对载体图与隐密图之间的差异进行编码,分别为2类图像学习各自的子字典,同时为表示载体图与隐密图之间的相同之处,单独学习一个共享字典.此外,该算法同时学习出综合型字典和解析型字典,分别以重构数据和编码分类.实验结果表明,所提出的基于混合字典学习的隐写分析方法具有很好的性能.

局部保持“字典对”学习算法及其应用

字典学习(DL)方法近年来被广泛应用于解决各种计算机视觉领域的问题.现有的大部分字典学习算法均旨在学习一个综合型字典来表示输入信号,并使表示系数或表示误差具有一定的判别能力.这些字典学习算法大都需要对稀疏表示系数采用l_0或者l_1范数的约束,所以学习过程比较耗时。解析型字典学习的提出较为有效地解决了字典学习算法效率低的问题.在分类识别任务中,联合学习一个综合型字典和一个解析型字典正在成为一个热门的研究趋势,这不仅很大程度上降低了学习过程中的计算复杂度,而且在分类识别性能上也能有一定的提升。借鉴了最新提出的"字典对"学习思想,利用训练数据的局部结构信息,提出了局部保持的综合型-解析型"字典对"学习算法.在3个国际公开测试数据库(人脸识别库Extended YaleB、AR和图像分类库Caltech101)上的实验结果表明,局部保持的综合型-解析型"字典对"学习算法在准确率和效率方面都具有很好的性能.

有限先验情景下的隐写分析技术研究

作为隐写技术的对抗手段,隐写分析主要致力于检测、阻止甚至破坏互联网上可能存在的基于隐写的隐蔽通信行为.实用隐写分析技术的研究,对打击恐怖组织及不法分子对隐写技术的滥用、维护国家安全和社会稳定具有重要的意义.首先阐述了隐写分析技术的研究意义及研究现状,然后,从需求极为迫切的图像隐写分析切入,针对有限先验信息的情境,提出新的隐写分析研究框架.以海量多样代表性样本数据为研究对象,重点研究具有超完备性的隐写分析特征基构造方法,利用超完备特征基对测试样本进行表示,根据表示系数对隐写方法进行预测,为研制准确性更高、实用性更强的隐写分析方法提供理论和技术支撑.

重要信息系统信息安全保障能力评价研究

重要信息系统安全是国家经济社会平稳运行的重要保障。在当前复杂的政治、军事、社会和信息网络安全形势下,把握关键行业重要信息系统安全保障能力成为一项紧迫任务。文章研究了重要信息系统信息安全保障的特性和要求,分析比较了基于最佳实践的信息安全评价方法和基于能力测试的信息安全评价方法。基于综合集成的系统科学思想,提出了重要信息系统信息安全保障能力评价指标体系框架,以期为重要信息系统安全保障能力考察提供参考。

松黄星象的危险性综合评价

根据森林有害生物松黄星象 Pissodes nitidus Roelofs的生物学特性 ,从该虫的潜在危险性、寄主的经济重要性等方面 ,采用有害生物危险性分析方法 ,对该害虫进行了有害生物危险性综合评价。评价结果认为松黄星象属中度危险的森林有害生物 ,建议列为补充检疫对象 ,以控制其传播蔓延。

信息安全课程在高校教学中的几点思考

在数字化、信息化、网络化和移动化越来越普及的今天,信息安全问题已经成为了一个在世界范围内形势日趋严峻的问题。尽管国内已经有超过百所高校开设了信息安全相关专业或者信息安全特色专业方向,但如何针对新的信息安全形势与时俱进地进行信息安全人才的培养,仍然需要不断地探索和改进。针对高校中的信息安全课程设置与教学,从教学方法以及教学效果评价等方面进行了思考和分析。

多媒体信息安全实践平台建设和启发式教学模式探索

结合多年多媒体信息安全的科研成果,设计了信息安全技术实践教学平台。该平台包括五个模块,分别为信息隐藏,信息隐藏分析,数字水印,数字媒体取证和生物特征识别等方面。具体实践过程中,采用启发式教学手段,结合信息安全系统中的"攻-防"战略,引导学生分别从攻击方和防御方设计保障信息内容安全的系统。激发学生建立知己知彼百战不殆的信息安全意识,增加实践教学的趣味性。

关于国家级森林病虫鼠害中心测报点建设情况的调查

1999年国家林业局在各省重点测报点的基础上 ,有计划、分步骤开展了国家级森林病虫鼠害中心测报点建设工作 ,目前已建设了 5 10个国家级森林病虫鼠害中心测报点。该文报道了国家级中心测报点的建设情况 。

面向大学生创新训练的基于加权汉明距离的图像重排方法

近年来,大规模图像检索问题已经成为学术界和企业界的一个研究热点,以大学生创新训练计划项目为契机,阐述大规模图像检索技术在大学生创新性实验的综合应用,引导学生研究互联网时代大数据搜索的关键技术。提出一种基于加权汉明距离图像重排方法,该方法根据查询图像哈希编码前特征值与阈值的距离来设计权值,通过计算加权汉明距离对图像进行重排。在微软PI100图像库的重排准确率相对于汉明距离重排方法有明显提升。

点线面一体化的信号课程群实验教学研究

针对目前电子信息工程专业中信号类课程实验教学中存在的问题,以培养解决复杂工程问题和创新能力为目标,研究了点线面一体化的信号类实验教学体系。面向工程教育认证的阶梯式培养层次:基础技能、综合应用能力和工程实践与创新能力,分别设计了问题驱动的设计型实验、任务驱动的综合型实验和项目驱动的研究型实验,将毕业生能力培养有机地导入到分层计划中。结合科教融合的教学理念和人工智能的行业应用,将科研成果转化为研究型实验项目,提高学生解决复杂工程问题的能力。

太原地区大花蕙兰栽培技术

简要介绍了在山西太原地区进行大花蕙兰生产的栽培技术,总结出了大花蕙兰生产过程中必须控制好栽植、换盆、留芽、打芽、温度、光照、湿度、施肥、浇水、通风、病虫害防治等技术要点。