25、基于增强模运算的多秘密图像共享方案

基于增强模运算的多秘密图像共享方案

1. 引言

随着技术的发展,数字媒体迅速增长,人们对数字媒体安全的关注度也日益提高。为了隐藏秘密信息,出现了诸如水印、隐写术和密码学等多种数据隐藏技术。然而,密码学在密钥共享方面存在安全隐患,若入侵者获取密钥,就能轻易破解发送方和接收方之间的安全信息。

为解决这一问题,秘密共享方案应运而生。该方案由 Shamir 和 Blakley 首次提出,它将秘密图像加密成多个共享图像,单个共享图像不包含秘密图像的任何信息,而解密时只需堆叠足够数量的共享图像即可。

秘密共享方案具有诸多应用领域,如访问控制、高度机密信息保护、导弹发射代码管理以及在不可信信道上的数据共享等。多秘密图像共享(MSIS)方案是一种在通信信道上传输多个秘密图像的安全方法。传统上,一次只能在信道上共享一个秘密图像,但随着技术的进步,对共享多个秘密图像的需求日益增加。(n, n)-MSIS 方案可将 n 个秘密图像加密成 n 个无意义的共享图像,恢复这些秘密图像时需要所有 n 个共享图像。

目前的 MSIS 方案存在一些局限性,例如部分方案会从少于 n 个共享图像中泄露部分秘密信息,异或(XOR)操作在处理两个秘密图像时无法生成随机的共享图像,且异或操作逐位进行,耗时较长。为克服这些问题,提出了一种基于模运算的 (n, n)-MSIS 方案,该方案使用模运算替代传统的异或运算,以减少计算时间,并结合位移位(Bitshift)和反转位(Reversebit)函数来增加共享图像的随机性。

2. 相关工作
  • (k, n)-RG 基于的 VSS 方案 :由 Chen 和 Tsao
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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