2020, 42(3): 720-728.
doi: 10.11999/JEIT190230
刊出日期:2020-03-19
SIMON系列算法自提出以来便受到了广泛关注。积分分析方面,Wang,Fu和Chu等人给出了SIMON32和SIMON48算法的积分分析,该文在已有的分析结果上,进一步考虑了更长分组的SIMON64算法的积分分析。基于Xiang等人找到的18轮积分区分器,该文先利用中间相遇技术和部分和技术给出了25轮SIMON64/128算法的积分分析,接着利用等价密钥技术进一步降低了攻击过程中需要猜测的密钥量,并给出了26轮SIMON64/128算法的积分分析。通过进一步的分析,该文发现高版本的SIMON算法具有更好抵抗积分分析的能力。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期:2022-08-17
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%。