摘要：ZNS SSD是近年来提出的一种新型固态硬盘(solid state drive,SSD),它以分区(Zone)的方式管理和存取SSD内的数据.相比于传统SSD,ZNS SSD可以有效提升SSD的读写吞吐,降低写放大,减少SSD的预留空间.但是,ZNS SSD要求Zone内必须采用顺序写模式,并且Zone上的空间分配、垃圾回收等任务都需要用户自行控制.ZNS SSD的这些特性对于传统数据库系统的存储管理、索引、缓存等技术均提出了新的挑战.针对如何使传统的B^(+)-tree索引结构适配ZNS SSD的问题,提出了一种ZNS SSD感知的新型索引结构——ZB^(+)-tree(ZNS-aware B^(+)-tree).ZB^(+)-tree是目前已知的首个ZNS SSD感知的索引,它以B^(+)-tree为基础,利用ZNS SSD内部支持少量随机写的常规Zone(conventional zone,Cov-Zone)和只支持顺序写的顺序Zone(sequential zone,Seq-Zone),通过常规Zone来吸收对ZNS SSD的随机写操作.ZB^(+)-tree将索引节点分散存储在常规Zone和顺序Zone中,并为2种Zone内的节点分别设计了节点结构,使ZB^(+)-tree不仅能够吸收对索引的随机写操作,而且又可以保证顺序Zone内的顺序写要求.在实验中利用null_blk和libzbd模拟ZNS SSD设备,并将现有的CoW B^(+)-tree修改后作为对比索引.结果表明,ZB^(+)-tree在运行时间、空间利用率等多个指标上均优于CoW B^(+)-tree.

摘要：目的文档水印技术是一种用以解决文档泄密溯源的信息隐藏技术。传统的基于字库的文档水印方案需要手动生成字库,极大地影响了水印的使用效率。为此本文设计了一种基于自动生成字库的鲁棒文档水印方案。方法该方法由一个端到端的编码—解码器结构的自动字库生成网络、一个字符筛选嵌入端和一个神经网络提取端组成,可自动完成变形字库的生成,而后进行水印的嵌入和提取。为了抵抗传输过程中可能存在的失真,在编码器和解码器之间加入可导噪声层用以模拟失真过程,使得水印模型获得对应的鲁棒性。结果本文方法在含252个中文字符的真实文档中嵌入252 bit水印信息,与其他文档水印方法的视觉质量和鲁棒性进行了对比。结果表明,相对于现有的基于字符特征的中文文档水印方法,本文方法的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity,SSIM)和主观质量评分分别提升了11.68 dB、0.08和5.8%,说明其有更好的视觉质量。对于数字信道传输场景,本文方法达到了与其他方法大致相当的性能;对于打印扫描场景,本文方法在三号、四号、小四号和五号字体下的水印提取率分别提升了2.4%、3.07%、1.34%和0.02%,在打印、扫描分辨率失配的场景下也具有较好性能,说明其在抗打印扫描上具有更高的鲁棒性。结论与基于人工设计字库的中文字符水印相比,本文方法充分利用了字符的几何特征并且能够自动生成字库,降低了中文文档水印方案的复杂度。

摘要：本文提出了一种基于分形透射超表面的X波段小型化宽带高透射率平面透镜天线.单元设计依照天线-滤波-天线的设计思想,满足巴特沃斯响应,实现单元宽带和高透射率特性.利用分形和堆栈结构,进一步扩大天线带宽,同时实现单元小型化.基于上述设计思想,设计了两种同时具有小型化、宽带、高透射率特性的三层透射超表面单元,单元周期仅为4.5 mm(0.15λ_(0)).为验证单元特性,设计、仿真、加工、测试了基于两种设计单元的频率选择表面.仿真和测试结果表明,提出的两种频率选择表面带宽分别为40%和64%,与入射角在60°以内条件下的反射系数(S_(11))和透射系数(S21)的3 dB带宽对应.此外,为了实现透射相位在满足要求特性的尺寸可变范围内的相位360°覆盖,并进一步提高平面透镜天线效率,本文对第二种超表面结构进行改进,提出了一种基于七层透射超表面单元的平面透镜天线,并给出等效电路模型辅助验证.仿真结果表明,本文提出的平面透镜天线的法向最大增益为12.5 dBi,相比馈源高5.25 dB,且具有20%的相对带宽,口径效率高达78%,证明了该天线具有良好的辐射特性.

摘要：目的自然隐写是一种基于载体源转换的图像隐写方法,基本思想是使隐写后的图像具有另一种载体的特征,从而增强隐写安全性。但现有的自然隐写方法局限于对图像ISO(International Standardization Organization)感光度进行载体源转换,不仅复杂度高,而且无法达到可证安全性。为了提高安全性,本文结合基于标准化流的可逆图像处理模型,在隐空间完成载体源转换,同时通过消息映射的设计做到了可证安全的自然隐写。方法利用目前发展迅速的基于可逆网络的图像处理方法将图像可逆地映射到隐空间,通过替换使用的隐变量完成载体源的转换,从而避免对原始图像复杂的建模。同时,改进了基于拒绝采样的消息映射方法,简单地从均匀分布中采样以获得需要的条件分布,高效地将消息嵌入到隐变量中,并且保证了嵌入消息后的分布与原本使用的分布一致,从而实现了可证安全的自然隐写。结果针对图像质量、隐写容量、消息提取准确率、隐写安全性和运行时间进行了实验验证,结果表明在使用可逆缩放网络和可逆去噪网络时能够在每个像素值上平均嵌入5.625 bit消息,且具有接近99%的提取准确率,同时隐写分析网络SRNet(steganalysis residual network)和Zhu-Net的检测准确率都在50%附近,即相当于随机猜测。结论本文提出的隐写框架利用可逆图像处理网络实现了可证安全的自然隐写,在隐写容量和安全性上都具有很大优势。

摘要：近年来,社交网络中的“换脸”视频层出不穷,对说话者进行唇型篡改是其中的视频代表之一,这给大众生活增添娱乐的同时,对于网络空间中的个人隐私、财产安全也带来了不小隐患。大多数唇型篡改检测方法在无损条件下取得了较好的表现,但广泛存在于社交媒体平台、人脸识别等场景中的压缩操作,在节约像素和时间冗余的同时,会对视频质量造成影响,破坏空域上像素与像素、帧与帧之间的连贯完整性,导致其检测性能的下降,从而引发对真实视频的错判情况。当空域信息无法提供足够有效的特征时,能够抵抗压缩干扰的频域信息就自然而然地成为重点研究对象。针对这一问题,通过分析频率信息在图像结构和梯度反馈上的优势,提出了空域频域相结合的唇型篡改检测方法,有效利用空域、频域信息的各自特点。对于空域上的唇型特征,设计了自适应提取网络和轻量级的注意力模块;对于频域上的频率特征,设计了不同分量的分离提取与融合模块。随后,通过对空域上的唇型特征和频域上的频率特征进行有侧重的融合,保留更多关键纹理信息。此外,在训练中设计细粒度约束,分开真假唇型特征类间距离的同时,拉近类内距离。实验结果表明,得益于频率信息,所提方法能有效改善压缩情况下的检测准确性,并具备一定的迁移性。另外,在对核心模块开展的消融实验中,相关结果验证了频率分量对于抗压缩的有效性,以及双重损失函数在训练中的约束作用。

摘要：计算安全的隐写理论很早就被提出,但一直不能用于主流的以多媒体数据为载体的隐写术。原因在于计算安全隐写的前提是可以获得载体的精确分布或可以按照载体分布精确采样,而自然采集的图像、音/视频无法满足这个前提条件。近几年,随着深度学习的发展,多媒体生成技术逐渐成熟且在互联网上的应用越来越普遍,生成媒体成为合理的隐写载体,隐写者可以用正常的生成媒体掩盖秘密通信,即在媒体生成过程中隐写信息,并与正常的生成媒体不可区分。一些生成模型学到的分布是可知或可控的,这将为计算安全隐写推向实用提供契机。以当前广泛应用的合成语音模型为例,设计并实现了计算安全的对称密钥隐写算法,即在音频生成过程中,根据样本点的条件概率,按算术编码的译码过程将消息解压缩到合成音频中,消息接收方拥有相同的生成模型,通过复现音频合成过程完成消息提取。在该算法的基础上进一步设计了公钥隐写算法,为实现包括隐蔽密钥交换在内的全流程隐蔽通信提供了算法支撑,在保证隐写内容安全的同时,还可以实现隐写行为安全。理论分析显示,所提隐写算法的安全性由嵌入消息的随机性决定,隐写分析实验进一步验证了当前技术下攻击者无法区分合成的载体音频与载密音频。

摘要：随着多媒体技术的发展与完善,数字产品的版权保护需求逐步增大。数字水印是一种保护数字产品版权的有效手段,它一般是通过在数字载体(如文本、图像等)中添加重要标识信息(即数字水印),使载体带有标识信息,但又不影响载体的正常使用。常见的数字水印嵌入方案是通过采用特定算法对载体进行修改来嵌入水印信息的。而在实际的应用场景中,有很多待保护的图像或物件(如艺术画作等)是不允许修改的。基于此背景,提出了一种新的载体独立的深度光照水印算法,在嵌入端通过可见光调制的方法来表达水印信息,从而实现在不对原始载体进行修改的前提下进行水印信息嵌入,并达到版权保护的目的。通过对人眼视觉系统进行分析,提出了基于交替式投影的水印模板图案来嵌入水印信息,使嵌入过程既不需要对原始载体进行修改,也不会影响人眼的视觉感官。而在提取端,设计了基于残差连接的水印提取网络,对采集的水印图像经透视变换后送入该网络来进行水印信息提取。实验在多种条件下进行,并与3种基准算法进行了对比。实验结果表明,所提算法生成的水印图像具有较小的视觉失真,且对“投影−拍摄”过程具有很强的鲁棒性。在不同距离、角度、光照等条件下,水印提取网络具有很高的水印信息提取准确率,且相比其他通用网络具有一定的优越性。

摘要：在计算机图形学中,3D形状可有多种表示形式,包括网格、体素、多视角图像、点云、参数曲面和隐式曲面等。3D网格是常见的表示形式之一,其构成3D物体的顶点、边缘和面的集合,通常用于表示数字3D物体的曲面和容积特性。在过去的20年中,基于3D网格载体的虚拟现实、实时仿真和交叉3维设计已经在工业,医疗和娱乐等场景得到广泛应用,以3D网格为载体的水印技术、隐写和隐写分析技术也受到研究者的关注。相比于图像与音视频等载体的隐写,3D网格具备嵌入方式灵活与载体形式多变等其自身的优势。本文回顾了3D网格隐写和隐写分析的发展,并对现有研究工作进行了系统的总结和分类。根据嵌入方式和嵌入位置将隐写算法分成4类:两态调制隐写、最低位隐写、置换隐写和变换域隐写;根据特征提取角度将隐写分析算法分为2类:通用型隐写分析和专用型隐写分析。随后,介绍了每个类别的技术,综合安全性、鲁棒性、容量以及运算效率分析了各类算法的优劣性,总结当前的发展水平,并提供了不同嵌入率下两种数据集上隐写分析算法之间的性能比较。最后讨论了3D隐写和隐写分析现有技术的局限性,并探讨了潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动3D隐写和隐写分析技术提供指导。

摘要：提出一种面向DCT域的扩展SIFT特征(即D-SIFT特征),以提高JPEG图像的匹配速度.D-SIFT特征首先在DCT域对图像进行不同尺度的高斯滤波,构建出图像的尺度空间;然后,把滤波后的图像划分为大小为2×2的图像块,并通过检测出极值图像块来估计关键特征点位置;最后,利用当前块周围16×16个子块的DCT直流系数来统计主方向,提取每个极值块的描述子.实验结果表明,D-SIFT特征可以有效地提高JPEG图像的匹配效率.

摘要：随着云计算的日益普及,为实现共享计算资源、节约经济成本等目的,越来越多的重要数据被从本地外包迁移至云端.出于对保护云端数据安全和用户隐私等方面的考虑,数据所用者一般倾向对敏感数据进行加密处理,在此基础上,如何能够对数据开展有效检索处理成为关注的重点.为此,提出一种改进的密文数据多关键字检索机制,一方面,基于BloomFilter数据结构设计一种新的关键字转换方法,能够在保持模糊搜索功能及识别率的同时,有效降低数据索引规模;另一方面,基于动态混淆参数调节的思路改进相似度评估算法,以提高数据的加密强度,并且能很好地反映用户的检索偏好.实验结果验证了所提机制是可行和高效的.