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Wang Xiaoyun等(2005)給出了MD5能產(chǎn)生碰撞的一個充分條件集，并首次成功對MD5進(jìn)行了碰撞攻擊。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分條件集中有16個條件是冗余的，并給出了其中14個條件冗余的原因。Liang Jie和Lai Xuejia(2005)指出Wang Xiaoyun等給出的充分條件集并非總能產(chǎn)生碰撞，并增加新的條件使之總能產(chǎn)生碰撞，同時提出了一個新的碰撞攻擊算法。本文證明了Yuto Nakano等給出的16個冗余條件中有兩個并不冗余，且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新條件中有兩個是冗余的，指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻擊算法在消息修改時忽視了被修改條件之間的制約性，因而未必總能產(chǎn)生碰撞，本文對此進(jìn)行了修正，給出新的充分條件集，并通過實驗驗證了該充分條件集總能產(chǎn)生碰撞。

通過對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。

針對目前圖像隱寫檢測模型中線性卷積層對高階特征表達(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)隱寫檢測模型對高階特征的表達(dá)能力；同時引入通道加權(quán)模塊，實現(xiàn)根據(jù)全局信息對每個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)模型提取檢測特征的質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，該檢測模型針對不同典型隱寫算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測準(zhǔn)確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準(zhǔn)確率提高1.95%～6.15%。