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彭安杰

作品数:8 被引量:12H指数:2
供职机构:西南科技大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省自然科学基金四川省教育厅资助科研项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 4篇数字图像
  • 4篇数字图像取证
  • 4篇图像
  • 4篇图像取证
  • 3篇自回归模型
  • 2篇取证技术
  • 2篇取证算法
  • 2篇线性码
  • 2篇滤波
  • 1篇虚拟机
  • 1篇图像滤波
  • 1篇中值滤波
  • 1篇重采样
  • 1篇秘密共享
  • 1篇密钥存储
  • 1篇密钥管理
  • 1篇局部二值模式
  • 1篇可公开验证
  • 1篇可验证秘密共...
  • 1篇二值模式

机构

  • 6篇西南科技大学
  • 4篇中山大学
  • 1篇成都航空职业...
  • 1篇广东省信息安...

作者

  • 7篇彭安杰
  • 2篇康显桂
  • 1篇陈立伟
  • 1篇黄晓芳
  • 1篇曾辉
  • 1篇曾辉
  • 1篇王晨
  • 1篇李明富

传媒

  • 2篇计算机光盘软...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇半导体光电
  • 1篇中国科学:信...
  • 1篇信息安全学报

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 2篇2010
  • 1篇2007
8 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于多方向差分的重采样取证技术被引量:2
2016年
重采样操作常用于数字图像篡改,重采样的盲取证受到了研究者的关注.已有的重采样取证算法主要关注取证检测器的有效性,而忽略了检测器的安全性,即恶意攻击者对检测器的攻击.目前,针对重采样取证的攻击已出现.该攻击使得基于周期性"指纹"的重采样取证检测器失效.本文提出了一种基于多方向差分的重采样取证技术.它同时考虑了重采样取证的有效性与安全性.首先根据方向性和对称性将多方向差分分组,然后分别建立自回归模型(auto-regressive model,AR)并提取出自回归系数和直方图特征,最后将所有分组特征组合成重采样检测特征.在由多个图像数据库组成的混合图像库上的测试结果表明所提出的算法既能有效地检测重采样操作,也能检测已有的恶意攻击.此外,本文提出的算法也大幅度地提升了下采样操作的检测准确率以及针对JPEG压缩的鲁棒性.篡改图像上的检测结果也证实所提算法兼顾了有效性与安全性.
彭安杰曾辉康显桂
关键词:数字图像取证重采样自回归模型
一种基于线性码的可公开验证密钥共享方案
密钥共享是现代密码学的一个重要分支,它有效地解决了密钥的存储和管理问题。Shamir 在分发者(庄家)和参与者(受托人)都诚实可信以及参与者权限都相同的假设条件下,提出了(t,n)门限体制。(t,n)门限体制较好地解决了...
彭安杰
关键词:线性码可公开验证密钥存储密钥管理
文献传递
虚拟机在反病毒实验中的应用
2010年
为了适应反病毒实验的复杂性,本文利用IBM刀片服务器和VMware Lab Manager(以下简称VLM)搭建了反病毒实验平台。该平台既能虚拟出多种操作系统,也能构造复杂的网络环境。通过将虚拟机限制在隔绝的网络里,有效地降低了病毒的未知危害。
彭安杰
关键词:虚拟机
基于滤波残差多方向差分的中值滤波取证技术被引量:9
2016年
图像处理中应用广泛的中值滤波可用于图像反取证技术、隐秘通信技术,因此中值滤波取证受到了研究者的关注.文中提出了一种基于中值滤波残差及其差分(Median Filtering Residual Difference,MFRD)的鲁棒中值滤波取证技术.首先根据方向性和对称性将多方向MFRD分组,然后分别建立自回归模型(Auto-Regressive model,AR)并提取其模型参数和直方图特征,最后将所有分组特征组合成中值滤波检测特征.作者证明了在一定条件下p阶AR模型等价于一个p阶马尔科夫模型,因而采用AR参数代替转移概率可以大大降低信息取证特征的维数.MFRD减少了来自图像内容和JPEG压缩块效应痕迹的干扰,因而增强了提出方法的鲁棒性.在多个图像数据库组成的混合图像库上的测试结果和多个图像库之间的泛化测试结果都表明作者提出的算法能有效地辨别JPEG压缩图像及小尺寸图像是否经过中值滤波操作,其检测错误率远低于现有的一些中值滤波取证技术,并且检测结果不依赖于训练图像.
彭安杰康显桂
关键词:数字图像取证中值滤波自回归模型
一个基于线性码的可验证秘密共享方案
2010年
利用单向HASH函数SHA-1构造了基于线性码的可验证秘密共享方案(Verifiable Secret Sharing Scheme,以下简称VSS),既实现了秘密的安全管理,也能防止分发者和参与者的欺骗行为。
彭安杰
关键词:可验证秘密共享SHA-1线性码
一种检测C&W对抗样本图像的盲取证算法
2020年
对抗样本图像能欺骗深度学习网络,亟待对抗样本防御机制以增强深度学习模型的安全性。C&W攻击是目前较热门的一种白盒攻击算法,它产生的对抗样本具有图像质量高、可转移、攻击性强、难防御等特点。本文以C&W攻击生成的对抗样本为研究对象,采用数字图像取证的思路,力图实现C&W对抗样本的检测,拒绝对抗样本输入深度学习网络。基于对抗样本中的对抗扰动易被破坏的假设,我们设计了基于FFDNet滤波器的检测算法。具体来说,FFDNet是一种基于深度卷积网络CNN的平滑滤波器,它能破坏对抗扰动,导致深度学习模型对对抗样本滤波前后的输出不一致。我们判断输出不一致的待测图像为C&W对抗样本。我们在ImageNet-1000图像库上针对经典的ResNet深度网络生成了6种C&W对抗样本。实验结果表明本文方法能较好地检测C&W对抗样本。相较于已有工作,本文方法不仅极大地降低了虚警率,而且提升了C&W对抗样本的检测准确率。
邓康罗盛海彭安杰曾辉曾辉
关键词:数字图像取证图像滤波
数字图像模糊滤波盲取证算法被引量:3
2017年
数字图像模糊滤波操作常用于美化润饰"伪造"图像。针对常用的均值滤波、空域高斯低通滤波与中值滤波,提出了一种能同时检测上述3种操作的盲取证算法。首先将高频残差作为特征提取域,然后分别基于二值局部模式LBP和自回归模型提取特征,最后使用支持向量机构造模糊滤波检测器。实验结果表明,所提算法能有效地检测模糊滤波操作,对抗JPEG压缩的鲁棒性能较好。
李明富王晨彭安杰陈立伟
关键词:数字图像取证局部二值模式自回归模型
共1页<1>
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