隐私保护技术是当前信息安全领域的研究热点。然而，现阶段集合并集运算中的隐私保护技术侧重理论研究，在实验模型的开发上较为欠缺。针对该问题，该文首先设计了保护隐私的集合合并运算电路、去重电路和混淆电路，并应用YAO氏通用混淆电路估值技术提出了一种布尔电路上保护隐私的集合并集协议。然后，该文使用模拟器视图仿真法证明了协议的安全性。最后，基于MightBeEvil中的YAO氏混淆电路估值框架，开发了该文理论方案对应的实验模型。实验结果表明，在安全计算稀疏集合的并集时，所提算法效率优于当前布尔电路上的其他算法。

借鉴变色龙视觉的高度独立性、对称性、全局性与选择性兼顾等特点，该文提出一种基于双PTZ (Pan-Tilt-Zoom)相机的主从跟踪方法。由于两个相机的对称性和参数可变性、可控性，这种方法相对于静止加主动相机的主从跟踪系统，可以增大监控范围；相对于多静止加主动相机的系统，可减小硬件开销；相对于全向加主动相机的系统，更有利于信息融合。该文设计了基于球面坐标模型的主从控制方法，可方便实现两相机在任意pan-tilt-zoom参数下的主从模式跟踪，实现对目标的多尺度视觉关注。在室外场景中进行的多组实验验证了所提方法的有效性。

组播是一种被广泛应用的通信技术。组播源认证是组播安全中的重要问题，特别是在有扰信道中实现组播源认证具有很大的挑战性。该文提出一种基于门限密码的链式组播源认证技术，以解决有扰信道上的组播源认证问题。基于组播源认证的安全需求和Dolev-Yao模型，该文首先给出链式组播源认证的安全假设和安全模型；然后结合Shamir的门限秘密共享技术，设计一种适合于有扰信道的组播源认证协议并进行了安全性分析。对协议的仿真结果表明，该文设计的组播源认证在保证较好的通信性能前提下具有良好的抗丢包能力。

针对目前深度学习单阶段检测算法综合性能不平衡以及在嵌入式设备难以部署等问题，该文提出一种面向嵌入式平台的高性能目标检测算法。基于只看1次5代 (YOLOv5)网络，改进算法首先在主干网络部分采用设计的空间颈块代替原有的焦点模块，结合改进的混洗网络2代替换原有的跨级局部暗网络，减小空间金字塔池化 (SPP)的内核尺寸，实现了主干网络的轻量化。其次，颈部采用了基于路径聚合网络 (PAN)设计的增强型路径聚合网络 (EPAN)，增加了P6大目标输出层，提高了网络的特征提取能力。然后，检测头部分采用以自适应空间特征融合 (ASFF)为基础设计的自适应空洞空间特征融合 (A-ASFF)来替代原有的检测头，解决了物体尺度变化问题，在少量增加额外开销情况下大幅提升检测精度。最后，函数部分采用高效交并比 (EIoU)代替完整交并比 (CIoU)损失函数，采用S型加权线性单元 (SiLU)代替HardSwish激活函数，提升了模型的综合性能。实验结果表明，与YOLOv5-S相比，该文提出的同版本算法在mAP@.5，mAP@.5:.95上分别提高了4.6%和6.3%，参数量降低了43.5%，计算复杂度降低了12.0%，在Jetson Nano平台上使用原模型和TensorRT加速模型进行速度评估，分别减少了8.1%和9.8%的推理延迟。该文所提算法的综合指标超越了众多优秀的目标检测网络，对嵌入式平台更为友好，具有实际应用意义。