基于点阵式字符编码与实体颜色的工程图密写技术研究

针对数字工程图的版权保护问题和现有密写技术鲁棒性和实用性不强的特点,提出了一种基于点阵式字符编码与实体颜色的工程图密写技术算法。该算法先对要隐藏的信息进行点阵式编码处理,使字符具有图像的特性,然后根据Logistic混沌系统对该点阵式编码信息进行二值化处理加密,结合HVS将加密后信息和加密信息的校验码嵌入到工程图的实体颜色中,从而实现信息的隐藏和自校验。实验结果显示该算法对平移、旋转和编辑等攻击具有较好的鲁棒性和较高的嵌入量,较好地解决了数字工程图的版权保护问题。

应用机器学习于Chi平方密写分析的研究

回顾当前的密写和密写分析技术,并将机器学习方法应用到经典的χ2密写分析上。给出了方法的框架并进行了实验,然后对实验结果进行分析和比较,得出了应用机器学习方法的χ2密写分析优于简单χ2密写分析的结论从而肯定了机器学习方法的有效性。最后指出了在密写分析技术中进一步应用机器学习方法的方向。