論文元數(shù)據(jù)搜索，找到相關(guān)信息共 3 條：
2007, 29(1): 201-204.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574
刊出日期：2007-01-19
通過對(duì)Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行分析，指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack)，并給出了攻擊方法；另外，Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊，對(duì)這兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案在最強(qiáng)的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。
2015, 37(4): 881-886.
doi: 10.11999/JEIT140831
刊出日期：2015-04-19
目前基于標(biāo)簽的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩陣型算法的文獻(xiàn)往往是為了進(jìn)行復(fù)雜度分析，而不考慮實(shí)際的效率。該文從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，給出矩陣型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一個(gè)實(shí)例，提出算法層次的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。同時(shí)，該文還給出一個(gè)高效的約化準(zhǔn)則。通過實(shí)驗(yàn)，該文比較了算法可用的各項(xiàng)準(zhǔn)則及策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文的矩陣型GVW實(shí)例在準(zhǔn)則和策略的選取上是最優(yōu)的。并且，矩陣型GVW在某些多項(xiàng)式系統(tǒng)(例如，Cyclic系列和Katsura系列多項(xiàng)式系統(tǒng))下比Buchberger型GVW要快2~6倍。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期：2022-08-17
針對(duì)目前圖像隱寫檢測(cè)模型中線性卷積層對(duì)高階特征表達(dá)能力有限，以及各通道特征圖沒有區(qū)分的問題，該文構(gòu)建了一個(gè)基于多層感知卷積和通道加權(quán)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)隱寫檢測(cè)模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性卷積，增強(qiáng)隱寫檢測(cè)模型對(duì)高階特征的表達(dá)能力；同時(shí)引入通道加權(quán)模塊，實(shí)現(xiàn)根據(jù)全局信息對(duì)每個(gè)卷積通道賦予不同的權(quán)重，增強(qiáng)有用特征并抑制無用特征，增強(qiáng)模型提取檢測(cè)特征的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)模型針對(duì)不同典型隱寫算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準(zhǔn)確率提高1.95%～6.15%。
