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通過(guò)對(duì)Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進(jìn)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(duì)這兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案在最強(qiáng)的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

文中在B.Zhou提出的直接概率計(jì)算(DC)和近似概率計(jì)算(AC)算法基礎(chǔ)上提出了一種新的近似多傳感器多目標(biāo)聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。近似概率法是以一個(gè)目標(biāo)為中心的近似聚為構(gòu)造互聯(lián)事件的起點(diǎn)，并在計(jì)算中將DC和AC結(jié)合得到的一種全鄰的點(diǎn)跡-航跡關(guān)聯(lián)算法。它能有效地提高目標(biāo)點(diǎn)跡-航跡的關(guān)聯(lián)正確率，在計(jì)算時(shí)耗上較完全聯(lián)合概率法快得多，能滿(mǎn)足工程中實(shí)時(shí)性的要求，將其在雜波下目標(biāo)密集、航跡復(fù)雜的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)關(guān)聯(lián)正確率，關(guān)聯(lián)耗時(shí)等與最近鄰法進(jìn)行了比較，效果較好。

針對(duì)傳統(tǒng)時(shí)序邏輯LTL，CTL及CTL*等把協(xié)議看成封閉系統(tǒng)進(jìn)行分析的缺點(diǎn)，Kremer博士(2003)提出用一種基于博弈的ATL(Alternating-time Temporal Logic)方法分析公平電子商務(wù)協(xié)議并對(duì)幾個(gè)典型的協(xié)議進(jìn)行了公平性等方面的形式化分析。本文討論了ATL邏輯及其在電子商務(wù)協(xié)議形式化分析中的應(yīng)用，進(jìn)一步擴(kuò)展了Kremer博士的方法，使之在考慮公平性等特性的同時(shí)能夠分析協(xié)議的安全性。最后本文用新方法對(duì)Zhou等人(1999)提出的 ZDB協(xié)議進(jìn)行了嚴(yán)格的形式化分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該協(xié)議在非保密通道下存在兩個(gè)可能的攻擊：保密信息泄露和重放攻擊。

針對(duì)目前圖像隱寫(xiě)檢測(cè)模型中線(xiàn)性卷積層對(duì)高階特征表達(dá)能力有限，以及各通道特征圖沒(méi)有區(qū)分的問(wèn)題，該文構(gòu)建了一個(gè)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(xiě)檢測(cè)模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線(xiàn)性卷積，增強(qiáng)隱寫(xiě)檢測(cè)模型對(duì)高階特征的表達(dá)能力；同時(shí)引入通道加權(quán)模塊，實(shí)現(xiàn)根據(jù)全局信息對(duì)每個(gè)卷積通道賦予不同的權(quán)重，增強(qiáng)有用特征并抑制無(wú)用特征，增強(qiáng)模型提取檢測(cè)特征的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)模型針對(duì)不同典型隱寫(xiě)算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準(zhǔn)確率提高1.95%～6.15%。