受限环境下委托握手DTLS协议的形式化分析与改进

物联网设备有着资源受限的特性,往往处于受限的网络环境中,在这之上又面临着安全的挑战。目前常见的受限网络协议栈为CoAP-DTLS/UDP-6LoWPAN,传输层使用UDP,其安全性由DTLS协议维持。但DTLS协议作为TLS在UDP上的扩展,基于PKI连接建立的方式使其在直接应用到受限环境下会产生诸多性能上的问题。针对DTLS协议在受限环境下的性能问题,国内外的研究学者提出了诸多解决方式,包括但不限于改进加密算法、使用特定硬件、优化证书链、委托可信三方进行密钥协商(即将DTLS握手委托给第三方)。因此,对委托握手的DTLS协议使用Scyther进行形式化分析,得出其交付密钥材料时使用长期预共享密钥存在的安全问题,并提出重用TLS/DTLS协议中PRF函数的改进方式,对改进后的方法进行分析,证明了该方法能有效降低交付密钥材料时存在的风险。

基于自适应高斯滤波的超声斑点降噪

医学超声图像存在的斑点噪声降低了图像的质量,给临床诊断和图像的后续处理带来了困难。为了有效地去除噪声,本文提出了一种自适应高斯滤波的超声斑点降噪算法。该算法利用局部特征匹配计算出图像的处理窗口区域与参考区域的相似度,再根据相似度将整幅图像区分为斑点噪声区域和组织区域。同时利用相似度调整高斯滤波器的宽度值,使高斯滤波器对图像的不同区域进行不同程度的过滤。物理体模实验和人体超声肝脏实验结果表明,该算法可以有效地去除超声图像中的斑点噪声并保留组织结构,并且可使迭代次数大大减少,是一种有效的医学超声图像降噪方法。

超声弹性图像去噪方法研究

超声弹性成像能直观展现各组织的弹性信息,已经成为肿瘤检测的重要工具。由于成像系统中的固有特性,使得图像遍布着大量伪影噪声,降低了图像的可辨读性。为了获取伪影噪声较少且组织边缘结构清晰的弹性图像,本文提出一种分数阶偏微分图像去噪方法,并通过各向异性算法有效平衡了梯度阈值k与微分阶数v的关系。人体体模弹性图像和仿真弹性图像的测试结果表明,该算法能有效改善弹性图像质量,增强边缘结构信息,且去噪后图像的信噪比及噪声比例差得到显著提升。

基于层叠条件随机场的高棉语分词及词性标注方法

针对高棉语分词及词性标注问题,提出一种基于层叠条件随机场模型的自动分词及词性标注方法。该方法由三层条件随机场模型构成:第一层是分词模型,该模型以字符簇为粒度,结合上下文信息与高棉语的构词特点构建特征模板,实现对高棉语句子的自动分词;第二层是分词结果修正模型,该模型以词语为粒度,结合上下文信息与高棉语中命名实体的构成特点构建特征模板,实现对第一层分词结果的修正;第三层是词性标注模型,该模型以词语为粒度,结合上下文信息与高棉语丰富的词缀信息构建特征模板,实现对高棉语句子中的词语进行自动标注词性。基于该模型进行开放测试实验,最终准确率为95.44%,结果表明该方法能有效解决高棉语的分词和词性标注问题。