25、基于循环直方图调制的关系数据库无损水印认证控制

基于循环直方图调制的关系数据库无损水印认证控制

1. 引言

如今,得益于高效数据挖掘工具等的发展,数据库在决策过程中占据重要地位,且共享和远程访问日益频繁。然而,这种便捷的操作也可能危及数据安全,数据可能在未经授权的情况下被重新分发或修改,即使在医疗等敏感领域,每年报告的数据泄露和欺诈事件数量也不容小觑。

为保护关系数据库,已部署了多种安全机制,如访问控制和加密,它们主要在授予访问权限之前保护数据;数字签名可验证数据完整性,但一旦访问限制被绕过或辅助安全属性被移除,数据就不再受保护。

水印技术可以作为一种补充方案,它是一种“事后”保护方法,基于可控失真原则,将消息(如安全属性)“不可察觉”地嵌入到多媒体宿主文档(如图像或数据库)中。水印应使用户难以察觉,且与数据存储格式无关,这样既能保证数据的正常使用和访问,又能保护数据安全。自2002年Agrawal等人的开创性工作以来,提出了多种数据库水印方法,主要分为两类:
- “鲁棒”方法 :常用于版权保护、指纹识别或追踪叛徒等场景,嵌入的消息应能在数据库的善意或恶意修改后仍能保留。
- “脆弱”方法 :引入的水印在数据修改后将无法保留,主要用于数据库认证。本文主要关注脆弱水印技术。

不同的水印方法在插入消息时都会对数据造成一定的失真,但大多数最新方案会考虑失真约束。例如,一些方案在嵌入过程中不修改不满足数据质量条件(以均方误差衡量)的数值属性;Shehab等人还考虑了属性值和统计信息(如均值、标准差)的约束,并通过优化技术调整水印幅度;Gross - Amblard和Lafaye等人则着眼于保留对先验已知聚合查询的响应,并

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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