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通過對Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進行分析，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)簽名方案進行了改進，改進后的方案在最強的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

通過對Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進行分析，指出了這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認(rèn)性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實際簽名者或冒充別的成員進行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了長度為2m的分離基2/4哈脫萊變換算法。本文將分離基算法推廣到長度為pm的哈脫萊變換,并證明基p2算法實乘次數(shù)比基p算法少,而基p/p2算法實乘次數(shù)比前兩者都少。作為例子,給出了長度為N=3m的基3/9哈脫萊變換快速算法和流圖。

頻譜彌散(SMSP)干擾與線性調(diào)頻雷達信號之間存在大量的時頻域耦合，干擾效能突出。該文提出一種信息域的抗SMSP干擾的信號處理算法，根據(jù)SMSP干擾信號的形式與特點，通過自適應(yīng)改變壓縮感知的干擾基字典，同時匹配雷達信號與干擾信號的調(diào)頻率，構(gòu)建壓縮感知求解模型并基于凸優(yōu)化算法完成信號重構(gòu)，最終實現(xiàn)干擾信號的識別及雷達信號的提取。該算法中冗余字典的構(gòu)造采用了Pei型分?jǐn)?shù)階傅里葉快速分解方法，不需要反復(fù)對信號進行時頻域解耦，并且迭代次數(shù)較少，運算效率較高。

由于基于最壞情況困難假設(shè)等優(yōu)點，基于格的密碼被認(rèn)為是最具前景的抗量子密碼研究方向。作為格密碼的常用的兩個主要困難問題之一，含錯學(xué)習(xí)(LWE)問題被廣泛用于密碼算法的設(shè)計。為了提高格密碼算法的性能，Zhang等人(2019)提出了非對稱含錯學(xué)習(xí)問題，該文將從理論上詳細研究非對稱含錯學(xué)習(xí)問題和標(biāo)準(zhǔn)含錯學(xué)習(xí)問題關(guān)系，并證明在特定錯誤分布下非對稱含錯學(xué)習(xí)問題和含錯學(xué)習(xí)問題是多項式時間等價的，從而為基于非對稱含錯學(xué)習(xí)問題設(shè)計安全的格密碼算法奠定了理論基礎(chǔ)。

本文介紹了一種用于研究砷化鎵材料中的缺陷(比如EL2吸收特性等)的新方法:將一束波長為1.11.5m的近紅外光穿過一塊厚度為48mm,直徑為50mm的砷化鎵材料,用紅外攝象機TOSHIBA 8844攝取圖象,并直接送入計算機圖象處理系統(tǒng)DATASUD,材料中的非均勻性缺陷圖象,即材料中的缺陷(EL2,位錯等)在截面上的分布結(jié)構(gòu)形狀(十字形,網(wǎng)狀,球粒形等)就可從屏幕上觀察到。本文給出了為研究這類材料設(shè)計的ZHIMAG(ZHang IMAGe)圖象處理軟件包和應(yīng)用ZHIMAG所獲得的一些結(jié)果。ZHIMAG也適用于其它類型的圖象處理。

Gu-Zhang-Yang(2005)提出了一個不需要可信第三方參與的匿名代理簽名方案，由于該方案的簽名驗證數(shù)據(jù)中沒有回避孤懸因子這一現(xiàn)象，因此并不滿足強不可偽造性，原始簽名人可以偽造一個有效的代理簽名通過驗證，并成功地在代理簽名者身份揭示階段向公眾證明該偽造的代理簽名是由合法的代理簽名者產(chǎn)生的。本文在分析該方案安全性的基礎(chǔ)上提出了改進的匿名代理簽名方案，克服了原方案的不足。

環(huán)簽名是提供匿名發(fā)布信息的巧妙方法，該文首次給出了基于身份的可鏈接環(huán)簽名和可鏈接可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的概念與安全的形式化定義。以Zhang和Kim的環(huán)簽名方案為例，給出了為某些基于身份環(huán)簽名添加可鏈接性的方法。并分別提出了高效的基于身份的可鏈接環(huán)簽名和可鏈接可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案，方案除滿足完備匿名性和適應(yīng)性選擇消息攻擊下的不可偽造性外，還分別滿足可鏈接性和對非簽名者的不可轉(zhuǎn)換性。

該文在現(xiàn)有譯碼算法的基礎(chǔ)上提出一種高效的非二進制低密度奇偶校驗碼(NB-LDPC)譯碼方法，充分利用了分層譯碼算法與Min-max算法的優(yōu)點，不但譯碼復(fù)雜度低、需要的存儲空間小，而且可將譯碼速度提高一倍。應(yīng)用該算法，對一種定義在GF(25)上的(620,509)碼進行了仿真。該碼的仿真結(jié)果表明：在相同誤碼率下，該文譯碼算法所需最大迭代次數(shù)僅為Zhang的算法(2011)的45%。

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，增強隱寫檢測模型對高階特征的表達能力；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，增強有用特征并抑制無用特征，增強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%。