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基于多层感知卷积和通道加权的图像隐写检测
叶学义, 郭文风, 曾懋胜, 张珂绅, 赵知劲
2022, 44(8): 2949-2956. doi: 10.11999/JEIT210537  刊出日期:2022-08-17
关键词: 隐写检测, 卷积神经网络, 多层感知卷积, 通道加权
针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限,以及各通道特征图没有区分的问题,该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积,增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力;同时引入通道加权模块,实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重,增强有用特征并抑制无用特征,增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明,该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率,相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率,与最优的Zhu-Net相比,准确率提高1.95%~6.15%。
两种环签名方案的安全性分析及其改进
王化群, 张力军, 赵君喜
2007, 29(1): 201-204. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574  刊出日期:2007-01-19
关键词: 环签名;双线性对;伪造攻击;GDP(Gap Diffie-Hellman)
通过对Xu(2004)和Zhang(2004)提出的两种环签名方案进行分析,指出了这两种环签名方案都容易受到群成员改变攻击(group-changing attack),并给出了攻击方法;另外,Zhang的方案还容易受到多已知签名存在伪造(multiple-known-signature existential forgery)攻击。为防范这两种攻击,对这两种环签名方案进行了改进,改进后的方案在最强的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。