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基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析 被引量:2
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作者 田晖 吴俊彦 +2 位作者 严艳 王慧东 全韩彧 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1308-1325,共18页
网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,... 网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,摒弃了“手工”寻找特征的传统方式,通过采用深度神经网络获取编码参数的相关性,分别设计了基于局部相关性的检测模型、基于全局相关性的检测模型以及基于特征融合的检测模型;最后,以上述3种模型为基础,结合基于线性回归的多模型融合思想,给出了7种检测模式,即3种单一模型检测模式和4种多模型融合检测模式.通过大量的语音样本,对方案进行了性能评估,并与相关工作进行了实验对比分析.实验结果表明,方案中提出的各种检测模式均是可行和有效的,其中三模型融合检测模式整体性能最优.此外,本文工作填补了基于小数基音延迟隐写检测的空白,且较之已有方案对于各类基音延迟隐写方法在任意的嵌入率和样本长度下均具有更好的检测性能和更低的时间开销,从而实现了更为实时高效的检测. 展开更多
关键词 隐写分析 深度学习 多元线性回归 网络语音流 自适应多速率语音编码 小数基音延迟
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联邦学习在边缘计算场景中应用研究进展 被引量:15
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作者 张依琳 陈宇翔 +1 位作者 田晖 王田 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第12期2645-2653,共9页
随着物联网设备迅猛激增,其收集的数据上传至云计算中心会造成网络延迟、计算资源浪费等问题.为了解决上述问题,边缘计算作为新的计算范式应运而生,但也面临用户隐私、数据安全等诸多挑战.联邦学习作为时下热点人工智能技术,可以解决隐... 随着物联网设备迅猛激增,其收集的数据上传至云计算中心会造成网络延迟、计算资源浪费等问题.为了解决上述问题,边缘计算作为新的计算范式应运而生,但也面临用户隐私、数据安全等诸多挑战.联邦学习作为时下热点人工智能技术,可以解决隐私数据以及"数据孤岛"问题,将联邦学习应用在边缘计算领域能够有效地处理隐私数据等难题.通过大量调研,本文介绍了边缘计算场景中的联邦学习技术和训练模型,对比分析了联邦学习在边缘聚合、边缘缓存和计算卸载中的应用方案,指明现有方案存在的问题并提出解决思路,探讨了联邦学习在边缘计算中应用的未来研究方向和挑战. 展开更多
关键词 联邦学习 边缘计算 边缘缓存 计算卸载 物联网
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失败停止属性基群签名方案
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作者 廖东旭 程小刚 《计算机工程与应用》 2025年第23期286-296,共11页
属性基群签名在隐私保护和细粒度签名中发挥着重要作用,然而现有方案未能充分考虑计算能力无限敌手和撤销属性的场景,安全性和实用性存在不足。为解决上述问题,通过与失败停止签名结合,提出了失败停止属性基群签名方案(FSABGS),使计算... 属性基群签名在隐私保护和细粒度签名中发挥着重要作用,然而现有方案未能充分考虑计算能力无限敌手和撤销属性的场景,安全性和实用性存在不足。为解决上述问题,通过与失败停止签名结合,提出了失败停止属性基群签名方案(FSABGS),使计算能力有限的签名者能够检测计算能力更强敌手的攻击,这种机制安全性基于信息论,不依赖于任何困难性问题。为了提高方案的灵活性,采用动态聚合器通过对证书动态聚合的形式实现了身份和属性的撤销,这种机制在计算开销上具有优势。此外,方案最终生成的签名大小保持恒定,计算开销独立于撤销列表,满足成员匿名性和属性匿名性,在随机预言机模型下可证明安全。通过与同类方案进行分析和实验比较,结果表明该方案开销较小且更为实用。 展开更多
关键词 属性基群签名 失败停止签名 随机预言机模型 动态聚合器 成员证书撤销
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