研究生MOOC试点课程实践——以解放军信息工程大学软件定义网络为例

为深化研究生课程教学改革,选择Coursera平台上开设的Software Defined Networking作为MOOC资源,面向全校所有层次、所有类型研究生开设第一批研究生MOOC试点课程软件定义网络,对以学生为主体、以教师为主导、网络课程与传统课程相融合的新型教学模式进行了初步尝试和探索。文章介绍上述过程和取得的教学成果,并对教学中发现的问题进行总结。

基于互信息最大化的特征选择算法及应用

该文以互信息最大化原则为指导,经过推导和分析后提出了一种基于信息论模型的新的特征选择算法,称之为基于互信息最大化的特征选择算法(MaxMI)。基本思想就是特征选择后,应当尽可能多地保留关于类别的信息。该算法与传统的信息增益、互信息和交叉熵在表达形式上具有一定的相似性,但是并不完全相同。从实验上验证了基于互信息最大化的特征选择算法优于其它三种算法。

基于图象DCT域的信息隐藏盲提取算法

基于信息隐藏在隐蔽通信等应用中的特点,该文提出了一种新的信息隐藏盲提取算法,该算法根据人眼对图象DCT域的感知特性,对图象的DCT域系数进行特定的量化处理,将秘密数据隐藏在隐秘图象的DCT系数量化结果的奇偶特性上,提取时不需要覆盖图象,实现了秘密数据的盲提取。实验结果表明,该算法不仅能实现盲提取,而且具有较强的鲁棒性。该文提出的盲提取算法还可以应用于JPEG图象中,由于JPEG图象具有有效性高、应用普遍的特点,该算法的这一特性对于提高网络隐蔽通信的效率和隐蔽性具有重要意义。

PDF文件中关键信息的提取与组织方法研究

在PDF的各种应用中,对于文档的理解与处理是非常重要的。首先要从文档中提取相关的关键词和短语,以便于在文档内部或外部建立超链接,方便建立电子文档。因此提出了一种新的方法,将关键信息(关键性的单词、词组或区域)从PDF文件中提取出来,经过组织后,保存在称为KIU的文件中,这样可以在实际上不接触PDF文件的情况下,自动生成超链接。分区域的方法有利于提取过程,找到文本的位置和范围后,可以借助于光学字符识别(OCR)软件来提取文本中的关键性词语或词组。

信息安全专业主干课程设置初探

随着信息技术的发展，特别是互联网的迅速普及和广泛应用，信息安全的地位越来越重要。信息安全关系到国家安全、经济发展和社会稳定等各个方面。提高信息安全水平的关键在信息安全人才的培养，把握信息安全人才培养需要，明确信息安全人才培养思路，构建合理的信息安全专业课程体系，是每一个信息安全专业的教育工作者义不容辞的责任。

层次分析法在信息安全风险评估中的应用

信息安全风险评估是进行信息安全风险管理的第一步。风险评估中指标之间的权重分配是进行评估的一个关键问题。对风险评估的准则和指标进行了分析,提出了运用层次分析法进行指标权重的计算方法。利用该方法计算的结果可以直观地掌握各类风险的危害程度,为信息安全风险管理决策提供科学依据。

基于.NET的计量信息管理系统的设计与实现

针对目前计量单位在计量信息管理上的不足,利用Microsoft.NET、SQLServer2000等软件工具构建了基于.NET的计量信息管理系统。主要针对系统体系构成、数据库结构,以及系统的程序实现技术展开讨论,并给出了系统结构框图和数据库结构框图。该系统采用B/S模式,利用ASP.NET、ADO.NET数据库访问等Web数据库应用系统先进技术,实现了计量信息的网上统计、维护、查询和发布等功能。

基于距离矢量的多下一跳路由信息协议

针对传统单下一跳路由协议总是选择最优路径进行路由,容易导致网络拥塞的问题,提出多下一跳路由信息协议。在邻居节点之间交换最优路由信息并构建路由有向图,为节点建立多下一跳路由表,以实现无环并行传输。基于扩展SSFNet的仿真结果表明,该协议可以降低网络拥塞风险。

一类可抵御SPA分析的动态补偿LSB信息隐藏方法

针对常用的LSB信息隐藏,SPA(Sample Pair Analysis)分析方法能以很高的精度估计出图像中隐藏信息的比率.文章通过对隐藏信息后的图像进行动态补偿,给出了一类可抵御SPA分析的LSB信息隐藏方法.该方法使得即使嵌入比率接近于100%,使用SPA方法分析仍将得到一个接近于0的低于判决门限的估计值,从而做出错误的判决.同时,将动态补偿的相关参数作为密钥的一部分,进一步提高了隐藏系统的安全性.实验表明:该方法同时还能有效抵抗RS分析及SPA和RS的多种改进方法的攻击.

一种可抵御RS统计分析的图像信息隐藏方案

通过动态补偿隐藏信息后的图像,给出一种可抵御RS分析的LSB隐藏方案.该方案基于混沌系统产生随机序列选择嵌入位置并进行LSB嵌入,对嵌入信息后的图像进行动态补偿,补偿后的图像即使信息嵌入率接近于100%,RS方法得到的估计值仍将低于判决阈值,从而作出错误判决.混沌系统初值和动态补偿参数可进一步提高系统的安全性.实验表明,该方案可有效抵抗经典RS方法及其多种改进方法的分析.

集成GPRS服务的嵌入式车载地理信息系统

相对于传统桌面地理信息系统,嵌入式地理信息系统具有携带方便、抗震性能好、适应长时间工作的特点,适合在移动环境下实时提供地理信息服务,在车载导航领域具有广泛的应用前景。该文针对本领域应用的特殊要求,结合GPRS技术、中间件技术和地图匹配技术,研制了由地理信息处理平台、GPS/INS组合定位模块和GPRS无线通信模块组成的嵌入式车载地理信息系统,实现了基本地理信息服务、定位导航服务与无线通信服务。

基于二值图像的信息隐藏算法

针对二值图像修改痕迹明显的特点,提出一种失真较小的二值图像信息隐藏算法。给出翻转点选择标准,定义二值图像所有适合翻转的像素点集合。考虑视觉特性,提出可翻转像素点修改得分的计算方法,设定可翻转点选取的门限值,将含有可修改像素点的图像块视为隐藏消息的载体块。对二值图像进行分块,利用STC编码,在载体块序列中选择一条信息嵌入的最佳修改路径,实现信息的嵌入。实验结果表明,该隐藏算法能够减小载密图像的失真度,提高视觉隐蔽性,保持二值图像中L型的方差统计特性,抵抗相关的隐写检测。

基于信息粒度的交叠类文本分类方法

从信息粒度的角度分析了文本分类中出现样本错分的原因,同时结合人类认知方式,提出一种基于信息粒度的交叠类文本分类方法。新方法通过转换描述训练样本集合的粒度空间,对训练样本进行重新划分,加大训练样本之间的差异性,以此增加分类的先验知识;根据人类认知方式的特点,在划分后的训练样本集合上构建层次分类器进行分类。实验中采用了不同领域、不同类型的语料库,定量分析了类交叠程度对分类性能的影响并对新方法进行了测试。实验结果表明,新方法能够有效地提高分类性能,尤其适合于类交叠程度较高的情况。

一种新的湿纸码自适应信息隐藏方法

基于湿纸码"不依靠载体元素本身传递信息"的特性,提出一种新的以图像位平面为载体的湿纸码自适应信息隐藏算法(wet papercode adaptive steganography,WPCAS).通过研究图像中载密位平面小块复杂性的统计特性,建立了符合人眼视觉遮蔽效应的自适应选择规则.使用该选择规则能精确分割位平面的类噪声区和平滑区,将秘密数据隐藏在视觉隐蔽性好的位平面类噪声区,从而增强了秘密信息的不可觉察性.同时,采用湿纸码使该方法的选择规则和载密元素集对接收者完全透明,基于规则的攻击对WPCAS完全失效,因而抗攻击性能得以提高.与经典位平面复杂度分割(bit-plane complexity segmentation,BPCS)以及基于BPCS的改进算法的比较实验表明,WPCAS在增人嵌入容量、改善载密图像质量以及提高信息隐藏安全性方面具有优势.

基于和谐管理的信息安全风险管理研究

阐述了信息安全风险的特点,分析了传统风险管理策略在信息安全风险管理上的局限性,提出用和谐管理理论的思想来解决信息安全风险管理问题,立足双规则耦合机制设计信息安全风险的管理策略,并构建出信息安全风险管理模型。

基于m序列的信道编码信息隐藏算法

信道编码信息隐藏技术是一门新兴的信息隐藏技术。该文提出了一种基于m序列的信道编码信息隐藏算法。该算法采用m序列对秘密信息进行伪随机加扰,并利用m序列来选取秘密信息在码字载体中的嵌入位置。实验结果表明该隐藏算法具有较好的不可检测性和较高的安全性。

基于音位属性和边界信息的音素识别

在检测出音位属性的基础上,提出了一种基于音位属性后验概率的音素边界检测算法,并将音位属性与边界信息应用于基于条件随机场的音素识别。该方法首先计算得出相邻帧音位属性后验概率向量间的夹角,然后将夹角的极大值点所在的帧选为侯选边界,最后通过约束条件去除极值点中的错误边界。本文将音素边界与音位属性信息进行组合,作为基于条件随机场模型的识别系统的观测特征,实验结果表明,增加边界信息后,音素正确识别率有了显著提升。

视频信息伪装技术综述

介绍了视频信息伪装技术的一般原理,分析了其特点,阐述了所采用的一些主要方法,并对视频信息伪装的攻击手段进行了探讨;最后指出了目前视频信息伪装技术值得进一步研究的问题。

一种基于语音和噪声统计信息改进相位估计的语音增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种改进相位估计的语音增强算法。算法首先根据语音和噪声频谱的统计模型的对称性得到用先验信噪比倒数形式表示的噪声频谱估计值,然后通过分析低信噪比条件下(0dB)相位估计对于幅度估计的重要性,利用噪声频谱估计值估计每一个频点的相位修正值,并给出了一种优化的先验信噪比估计算法,得到一种新的语音增强算法。由仿真实验给出的客观测试和非正式听音测试表明:该算法处理后取得了较好的效果,在抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声的前提下,相比未改进相位估计的算法处理后的信号,语音失真度更小,语音质量有明显提高。

基于小波包分解的图像信息隐写盲检测

基于小波包分解，提出了一类新的具有较高检测正确率的图像信息隐写盲检测方法。首先对图像进行小波包分解得到多个子带，从子带系数以及图像像素中提取直方图特征函数多阶绝对矩作为特征，然后对提取的特征进行预处理并设计BP神经网络分类器进行分类。针对LSB、SS、Jsteg、F5及MB等典型隐写的实验表明：此方法相比现有的典型盲检测方法，正确检测率提高约7．5％～17．2％，且具有更好的通用性。此外，还讨论了整数和非整数小波包分解对检测结果的影响。