摘要：已有的基于文本生成的无约束型自然语言信息隐藏方法主要利用不同的文本生成模型在秘密信息的控制下实现隐写文本的生成,它们生成的隐写文本质量较好且嵌入容量高.但这些方法大都局限于生成短隐写文本,整体的文本质量和句间语义相关性会随着句子长度增加而急剧下降.与无约束型方法不同,已有的约束型自然语言信息隐藏方法能针对特定场景实现长文本生成任务下的信息隐藏,具有更高的语言隐蔽性和安全性.为提高约束型方法面对各类应用场景的普适性,本文提出了一种通用的序列到隐写序列模型框架,该框架包含语言编码器和隐写器两部分,能实现从一种约束信息序列到另一种隐写文本序列的变换.以摘要生成为例,本文以序列到隐写序列模型为基本框架,提出了一种新颖的约束型自然语言信息隐藏方法.该方法在语言编码器中引入注意力优化单元以提升特征学习性能,在隐写器中融合复制机制和新设计的基于多候选优化的自适应隐写编码方法,使得隐写器可以根据候选单词序列的概率分布情况和待嵌入的秘密信息自适应地选择不同的输出优化策略,通过输出多个候选序列以及仅在嵌入时刻选择合适位置嵌入信息的方式来提高隐写文本质量.实验结果表明,本文提出的方法能够通过优化语言编码器和隐写器的设计,提高隐写摘要文本与原始摘要文本的语义相似度以及隐写摘要文本的质量,其质量甚至还优于基于基础语言编码器生成的正常摘要文本的质量,具有极强的隐蔽性.此外,本文方法生成的隐写摘要文本安全性高,利用多种隐写分析方法进行检测的各项指标基本低于60%,难以从正常文本中识别出本文方法生成的隐写摘要文本.

摘要：特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。

摘要：为了解决网络入侵检测中如何迅速有效地检测出未知模式的入侵的问题,通过对人类免疫系统的基本原理的研究,提出了一种基于免疫原理的网络入侵检测新模型。该模型采用了改进的否定选择算法;根据否定选择理论,若与"自我"模式相匹配,则该模式不成为检测者,从而去掉它;否则,该模式成为一个检测者模式,并存入检测系统。实验结果表明,该模型可以准确地识别出未知入侵模式,有效地提高了系统的自适应性。

摘要：提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法。用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配。实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果。

摘要：针对信息家电上网的协议栈移植、地址资源有限等问题,设计并实现了一种可重构的嵌入式TCP/IP协议栈。该协议栈可以根据用户需求重构为***6等多种协议栈,可以为家电上网以及其他嵌入式应用系统的远程网络控制提供一种良好的解决方案。