基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法

针对现有两层无线传感器网络范围查询中数据计算效率较低以及感知节点能耗消耗较高的问题,提出一种基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法。首先,利用具有可验证性的优化Paillier方法加密感知数据,在保证数据安全隐私的前提下实现密文下的数据运算,将计算平台从查询节点转移到存储节点,提高数据运算效率。其次,提出一种基于最左0-1编码和HMAC数据摘要算法的低功耗数值比较方法,在保证数据稳定性的前提下,降低感知节点能耗。最后,给出该方法的具体设计与实现,并利用树莓派和温湿度、光照强度传感器构建感知节点,利用英伟达TX2边缘计算平台构建存储节点,以此构建实验平台,将范围查询计算方法在该平台进行移植与实现。与现有方法在感知节点能耗、数据计算效率方面进行对比分析,结果表明,本文方法能够在降低感知节点能耗的基础上提高数据计算效率。     

基于多阶段博弈的轻量化物联网区块链模型研究

“云-边-端”新架构物联网中,数据安全问题凸显。而区块链技术被视为极具潜力的候选方案,在开放的互联网实现了数据的多方共识、隐私保护。但是,其高损耗的无序竞争模式,低效率的无信任机制,导致其无法在物联网资源受限环境下应用。本文提出一种多阶段博弈优化模型,通过物联网节点状态感知和排序过程避免恶性竞争,异步验证过程积累可信度,轻量化激励和优选节点。基于端边云协同优化,实现数据块循环再生机制,减少验证工作量,并且基于博弈论的效用函数,设计多角色智能协同机制,进入相对稳定的动态平衡状态。最后,开展仿真实验验证,并构建物联网区块链原型系统。实验结果表明,轻量化的共识和验证处理提高了效能和适应性。     

基于DCT排序特征加密的人脸图像安全检索系统

在云环境下的内容存储与检索系统中,服务端不再是完全可信.使用常规加密方法,无法针对多媒体密文数据提供快速有效的内容检索服务.针对此问题,结合JPEG编码特点本文提出并实现了一种基于Logistic混沌加密和基于DCT排序的隐私保护内容检索系统.该系统可以实现JPEG图像的视觉加密,同时并不影响用于检索的特征和效率,从而使得服务端可以对密图进行内容检索,并且算法能够忍受一定程度的噪声和压缩.其性能特点得到了实验验证.     

适用于无线传感器网络的数字水印技术

针对无线传感器网络的数据安全问题,提出了一种适用于无线传感器网络的数字水印技术,并设计了水印的生成、嵌入和检测算法.该算法通过水印信息标识发送方节点的身份,将水印信息嵌入到节点采集的数据中进行发送,并在数据融合的过程中保留这种信息.接收方节点通过验证水印信息来判断数据的可靠性,一旦检测到了水印信息则进行存储和转发,使水印信息的数据不被丢弃.通过分析和实验验证,结果表明:该算法可以有效地验证数据的可靠性,水印信息在数据抽样和汇总中不被破坏,具有较好的可行性和实用性.     

基于SEMMA的网络安全事件可视探索

网络安全可视化可直观地提取网络安全特征、全方位感知网络安全态势,但如何宏观把控网络安全的整体分析流程仍是一大研究难题。为此,引入了数据挖掘中经典的示例-探索-修改-模型-评估（sample-explore-modify-model-assess,SEMMA）分析范式,并结合网络安全可视化提出了一套通用的网络安全事件分析模型,将分析过程划分为数据处理、行为特征探索、异常对象定位、异常事件描述与行为模式关联分析等步骤,规范安全事件探索分析流程。在行为特征探索环节,用模糊C均值算法量化主机行为,识别网络资产结构;提出了用基于协议的节点链接图（protocol-based node link diagram,PBNLD）可视化表征形式构建网络通信模型,以提升大规模节点的绘制质量;以安全事件分析模型为指导,面向多源安全日志实例数据,搭建了网络安全事件可视探索系统,通过多视图协同与故事线回溯的方式实现网络资产划分、网络异常事件提取和攻击事件演化。最后,通过实验证明了分析模型的有效性。     

基于改进Mask RCNN和SVR的无接触梭子蟹体质量预测研究

提出了一个改进Mask RCNN目标检测算法用以对养殖梭子蟹进行视觉特征测量. 通过在养殖区域采集梭子蟹图像, 用上位机识别梭子蟹旋转角度以及甲长和甲宽方向, 对输出的Mask进行模板修补, 提高模板内区域的置信度. 通过图像-实景对应关系换算梭子蟹的真实尺寸, 并估算其投影面积、甲宽与甲长, 结果准确率高于85%. 同时, 对视觉算法得到的梭子蟹尺寸特征与其体质量进行拟合, 引入k-means聚类, 实现双模型支持向量回归机(SVR)预测结构. 通过差分进化算法对SVR适应度函数进行寻优, 设计了随迭代次数、寻优效果同步变化的缩放因子, 以及适者更易生存策略的交叉概率因子, 以验证改进算法的寻优能力. 测试时, 对新传入的数据首先进行归一化处理, 然后判断所归属的聚类中心, 再传至相应的SVR模型进行预测. 测试结果相对误差小于18%.     

固态配合物[Nd2(Glu)2(H2O)8](ClO4)4·H2O的非等温热分解动力学研究

用TG-DTG-DTA(热重-微分热重-差热)联用技术研究了固体配合物[Nd2(Glu)2(H2O)8](ClO4)4.H2O在动态氮气气氛中的热分解过程.采用微分法中的Achar法和积分法中的Coats-Redfern法对热分解第三阶段的数据进行非等温动力学分析处理,推测出热分解机理为二级化学反应,求出了热分解反应的表观活化能和指前因子.用Doyle-Zsako法和Satava-Sestak法对所得结果进行了验证,进一步证明所得动力学参数和机理函数的正确性.4种方法求得的表观活化能和指前因子的平均值分别为198.75kJ/mol和1.69×1017s-1.