基于组合混沌的伪随机数算法研究

为了克服常见混沌映射在生成伪随机数过程中出现的缺点,在分析了常用混沌映射方法优缺点的基础上,提出了一种基于Logistic混沌映射与Tent混沌映射的组合混沌映射算法。经过分析验证表明该算法生成的伪随机数具有更好的随机性。     

一种基于LSB的鲁棒音频水印算法

针对传统最低有效位水印算法鲁棒性差的特点,提出一种改进的新算法。用一维Logistic变换对秘密水印信息进行置乱预处理,使水印信息变成乱码;对公开的载体语音进行离散小波变换;采用一种新颖的LSB嵌入方案,以不同的分辨率将秘密信息嵌入到选定的小波系数中。提取水印信息时不需要原始音频,是一种盲提取算法。实验结果表明该算法的容量较大,并且在受到重采样、裁剪等攻击时具有良好的鲁棒性。     

基于经验小波变换的基因关联隐私保护实验研究

为了解决某类风湿性关节炎与致病基因单核苷酸多态性(Single-Nucleotide Polymorphism,SNP)的相关度研究中,针对病人隐私保护强度与数据可用性的权衡问题,提出一种新型的基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的隐私保护方法.该方法通过对差分隐私加噪机制产生的数据进行EWT变换和分解,然后计算各EWT分量的峭度值并筛选出可能的噪声分量,去除一定的噪声分量后对信号进行重构得到新数据,基于该数据进行致病基因相关度排序.实验结果表明使用该方法能在保证差分隐私保护强度的情况下提高数据可用性,实现了隐私保护强度与数据可用性的合理权衡.     

基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法与研究

根据神经网络(NN)的特点，利用Logistic混沌映射和特定的适应度函数，在限制近亲数量在种群库中所占比例的前提下，及时吸收新的随机个体，提出了基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法．根据该算法写出了MATLAB程序文件main．m，给出了应用实例，还研究了混沌参数与训练误差的关系，提出了混沌参数的调整步骤及应用。     

基于暹罗网络的云计算隐私保护算法

针对云计算难以在准确性和隐私性之间取得可接受的折衷问题,提出一种基于暹罗网络的云计算隐私保护移动分析算法.该算法通过暹罗网络对特征提取模块进行微调来选择适用于主要任务,但不适用于其他辅助任务的专有特征,采用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)法对专有特征进行降维,增加其私密性,...     

基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案

为了兼顾共享位置数据的可用性和隐私保护需求,针对第三方收集的用户共享位置信息,提出了一种基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案.首先,对共享位置数据集进行预处理,使用字典查询方式构建位置事务数据库,采用Trie树结构存储位置数据和频率,提高查询效率,减少加噪次数;其次,在Trie树上进行频繁位置选取,并使用差分隐私下...     

基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法

近年来,图像哈希算法在多媒体安全领域引起了广泛的关注,已成功应用于社会事件检测、复制检测、数字水印等领域,但许多算法在鲁棒性和唯一性之间没有达到很好的平衡,针对这个问题,本文提出了一种基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法。该算法首先通过GBVS模型构造预处理后图像的视觉显著图,然后通过Logistic混沌映射生成位置映射数组,最后对数组数据进行哈希加密并得到最终的哈希值。利用公开的数据集去验证该算法的性能,结果表明该算法可以抵抗常见的数据操作,其分类性能也优于某些文献算法。     

一种基于复合混沌动力系统的序列密码算法

基于二维Logistic映射和分段线性混沌映射,提出了一种新的序列密码算法.该算法用二维Logistic映射的输出作为分段线性映射的分段参数P.再用带有参数P的分段线性混沌映射构造加密算法.对算法进行了仿真实验和安全性分析,并对由二维Logistic映射和分段线性混沌映射产生的序列的随机性、初值敏感性等性质进行了研究.安全性分析表明,该算法加密效果良好,密钥、明文与密文之间关系均十分敏感,而且密文和明文的相关度也很小,可以有效地抵御统计分析,防止密文对密钥和明文信息的泄露.     

基于Lorenz混沌加密的DWT音频水印算法

将混沌理论引入到音频水印系统的设计中,提出一种基于Lorenz混沌系统的小波域数字音频水印算法。先将图像水印进行Logistic混沌加密,再利用三维Lorenz混沌吸引子在一定初值条件下产生的矩阵二次加密图像水印。把加密后的水印图像作为载体嵌入到音频信号的小波域。因为高维混沌的系统结构更为复杂、不可预测性更强,若没有初始值便无法得到加密矩阵,因此保障了水印的安全性;而在水印检测时,只要提供混沌加密的密钥和产生加密矩阵的初始值,就可完成水印的提取。仿真实验采用多种攻击方法,证明此方法具有很强的安全性和鲁棒性。     

基于个性化隐私需求的查询隐私保护算法研究

现有大多数基于位置服务（location based service,LBS）的隐私保护算法都将对用户位置隐私的保护等同于对整个LBS查询服务隐私的保护. 但是,在用户位置信息已知的前提下,这些算法有可能面临推断攻击. 在考虑用户个性化隐私需求的情况下,基于四分树结构提出了能够避免此类推断攻击的隐私保护算法;为了有效的减小隐惹区域的大小基于半象限的定义对该算法进行了进一步优化. 最后,通过仿真实验验证了算法抵御推理攻击的有效性.     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

用概率统计方法评价网络信息资源

网络信息资源以海量存储、迅速增长、动态变化为其主要特征,对网络信息资源的科学评价,不仅有助于更加有效地组织、开发、利用网络信息资源,给用户以指导性建议,而且也可以促进网络信息资源的良性发展.近年来国内外对网络信息资源定性评价大多集中于评价指标的确定,且有些指标之间难免有包含或不十分恰当之处.针对以上问题,提出了定性评价的6个方面的指标以及用概率统计中的期望值与方差对网络信息资源进行评价的观点,并给出了具体的数学计算方法.     

基于时间权重因子的隐私保护推荐算法

用户兴趣是随时间变化的,若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的隐私保护,容易引入不必要的噪声,降低数据效用.为此,提出一种基于时间权重因子的差分隐私保护推荐算法.首先,设计时间权重因子,用于衡量数据重要性.然后,根据时间权重因子划分隐私预算,对不同时间段的数据施加不同强度的隐私保护.在此基础上,构建基于差分隐私...     

基于Matlab的概率统计教学研究

为了在概率统计教学中重点培养学生的随机性思维,掌握该课程的基本理论和方法,以及解决实际问题的能力,借助Matlab统计工具箱和符号数学工具箱,给出了求解随机变量的分布,随机变量函数的分布和随机变量数字特征的一般方法.     

基于密度的噪声应用空间聚类算法的差分隐私轨迹保护机制

目前大多数的轨迹隐私保护方法对轨迹的形状相似性考虑并不充分,并且容易忽略各轨迹点之间的时序相关性,导致生成的干扰轨迹可用性不高。为了解决这些问题,提出了一种基于密度聚类算法(density based spatial clustering of application with noise, DBSCAN)的差分隐私轨迹保护机制。首先,使用DBSCAN算法对数据进行聚类分析,降低数据集中噪声点对聚类效果的影响;其次,根据用户活动轨迹点的时序关系,生成位置转移概率矩阵,利用差分隐私的方法确保生成的干扰轨迹点与真实轨迹点具有相似的位置转移概率;最后综合考虑差分隐私预算和弗朗明歇距离(Fréchet distance)对轨迹相似性的影响,选取位置干扰点。通过仿真实验分析,本文的方案在效率上具有明显的优势,并且生成的干扰轨迹与真实的位置轨迹相比具有较高的形状相似性。     

基于Excel的概率统计实验教学研究

为了提高学生使用计算机解决数学问题的意识和能力,将Excel与概率统计实验教学相结合,使学生掌握处理随机数据的基本方法,提高解决与概率统计相关实际问题的能力,深刻理解和应用概率统计的基本思想和方法,以促进概率统计课程的实验教学改革.     

数据库隐私保护技术研究

由于数据库系统正面临越来越多的隐私信息泄露的威胁，如何在数据库中保护用户隐私成为一个研究热点。这里概速了数据库隐私保护研究的现状，分析了常用的隐私保护技术，包括用户认证、访问控制和推理控制等，并介绍了其最新研究进展。对数据挖掘中的隐私保护进行了探讨，展望了数据库隐私保护技术研究的发展方向。研究认为，权衡安全性和可用性两方面的合理需求是构建隐私保护数据库的技术关键。     

基于推理控制的数据库隐私保护

文章综述了基于推理控制的数据库隐私保护技术,分析了常见的数据库推理通道,归纳了推理控制的常用方法,举例说明了推理控制在隐私保护中的应用,展望了数据库推理控制与隐私保护技术研究的发展方向.研究认为,推理控制是实现数据库隐私保护的有效手段,权衡安全性和可用性两方面的合理需求是构建隐私保护数据库的技术关键.