基于混沌的恩尼格玛加密方法

    公开(公告)号:CN102412960A

    公开(公告)日:2012-04-11

    申请号:CN201110373139.7

    申请日:2011-11-21

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 基于混沌的恩尼格玛加密方法,涉及加密系统,用于数据与信息保护,本发明方法,改善了Enigma具有的周期性问题,通过混沌映射来扩大周期,每次每位明文加密时映射的输入值由混沌映射的状态值来决定,那样即使很长的明文也很难出现周期性特征;密码的分布更好,本发明在Enigma加密方法中结合了非线性混沌映射,使其过程完全非线性化,生成密文随机性更好;由于每位密文都与前面加密过的明文相关,所以即使对明文微小的修改也会带来密文极大的改变,有很好的雪崩效应,并且在文字、图像等多种媒介上都能广泛应用。其加密结果在加密效果及其直方图、相邻像素相关性分析、差分攻击分析和对文本加密上都有很好的表现。

    一种基于场景片段和多模态特征增强的短视频分类方法

    公开(公告)号:CN114741556B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202210196211.1

    申请日:2022-03-01

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于场景片段和多模态特征增强的短视频分类方法,涉及短视频分类技术领域;抓取短视频平台的短视频及其附加信息,对短视频数据进行标注以构建一个短视频数据集;将视频按照场景分割成多个场景片段,并提取出每个场景片段中的多模态信息,包括关键帧、音频和字幕;利用预训练的深度学习模型提取出各个模态特征;动态选择出短视频多个场景片段的同一类型模态中的信息密集型特征和信息稀疏型特征,并利用前者来增强后者语义,通过与原始特征连接获得视频粒度上增强后的模态特征;将视觉模态作为主导模态,其他模态作为辅助模态,将辅助模态中的特有性特征与主导模态连接,得到短视频分类结果。

    基于目标检测的选择性加密方法

    公开(公告)号:CN112541854B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202011432547.0

    申请日:2020-12-10

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于图像处理领域,公开了基于目标检测的选择性加密方法。本发明首先为了增大加密系统的密钥空间,使用两轮logistic映射,利用两次混沌映射产生的序列做差取其绝对值,得到新的混沌序列。利用新的混沌序列对图像进行加密。同时利用残差网络解决网络退化问题,通过连接一个“捷径”,将原有的非线性映射近似转换成恒等映射,避免随着网络层次的增加出现的梯度消失或者是梯度爆炸等问题。

    基于真实信息种子特定选择的抑制社交网络谣言传播方法

    公开(公告)号:CN116797396A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310339282.7

    申请日:2023-03-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供了基于真实信息种子特定选择的抑制社交网络谣言传播方法,涉及复杂网络谣言传播抑制领域。该方法包括:对初始网络数据集构建无向无权网络来模拟社交网络传播过程;设计谣言传播模型:为网络中的每一个体节点随机赋予一种预设的初始状态并确定状态转换方式;基于演化博弈论设计个体节点的收益矩阵并推导节点的总收益计算公式;利用个体节点的邻域熵表示个体节点在网络中携带谣言信息和真实信息的情况,并根据个体节点的邻域熵确定核心节点集;基于核心节点集对网络中的个体节点进行社区划分;根据网络的社区划分信息、网络中个体节点的状态信息及个体节点的总收益,选择真实信息种子节点;按照设计的谣言传播模型模拟竞争信息的传播。

    基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法

    公开(公告)号:CN112541855B

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202011432797.4

    申请日:2020-12-10

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法,涉及图像加密领域。该图像加密方法,包括将灰度图像转换成比特级图像的步骤,根据相关算法将图像分成若干层,生成确定性的随机网络的步骤,以及使用SIR传染病模型进行扩散,最后合成加密图像的步骤。本发明采用比特级加密具有可同时改变像素位置和值的优点,和像素级加密相比更能改变明文的统计信息,有利于提高加密效率并提高加密安全性。本发明方法使用确定性随机网络和SIR传染病模型的构建了新的加密框架,获得了较高的图像加密效果,该方法能够更好的用于信息安全领域的信息隐藏、加密传输等应用过程,具有安全可靠的优点。

    一种基于优化观察点选择策略的单信息源点定位方法

    公开(公告)号:CN114297484A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111609952.X

    申请日:2021-12-27

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明公开一种基于优化观察点选择策略的单信息源点定位方法,该方法利用Jordan中心性,将网络中的感染节点按重要性排序后,将重要的感染节点设置为观察节点,并利用所选观察节点得到的方向信息,删除网络中未参与到传播过程中的边,从而缩减了网络的规模。在缩减的网络上,利用观察节点获取的时间信息,即该观察节点的被感染时间,通过时间可逆的反向传播算法,计算方差最小的节点即该方法所求得的传播源节点。本发明的方法与在网络中随机选择观察节点相比,提高了定位源节点的准确率。另外,该方法基于时间可逆的反向传播算法,不需要将网络重构为树形网络,且在缩小了网络的规模的基础上,降低了单信息传播源节点检测的复杂度。

    一种基于不等差错保护在线喷泉码的分级视频传输方法

    公开(公告)号:CN113890683A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111182186.3

    申请日:2021-10-11

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于不等差错保护在线喷泉码的分级视频传输方法,在建立阶段采用偏移编码的机制,减少连通分支个数,减少前期发送度为1的输出符号数量,加速建立阶段最大连通图的构建,进而加速恢复重要符号。在建立阶段,采用新的不等差错保护机制,将选择符号的过程分为三种情况,对不同情况赋予不同概率,实现不等差错保护的同时,也能完成部分非重要符号的译码工作,减少扩展窗技术造成的冗余,提升后期对非重要符号的恢复速率。在完成阶段采用选取参与编码次数最少的输入符号进行编码的方案,减少因随机选择符号造成的重复编码,同时使连通分支数量以较快的速度减小,结合建立阶段的部分已译码的非重要输入符号,提高整体译码成功概率。

    IG TF-IDF文本特征向量生成及文本分类方法

    公开(公告)号:CN109271517B

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN201811147525.2

    申请日:2018-09-29

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明具体涉及一种IG TF‑IDF文本特征向量生成及文本分类方法,属于文本挖掘和机器学习领域。所述方法包括:1)生成文本特征向量;2)训练分类器;3)评估分类性能;4)对目标文本集进行分类;本发明计算所得权重更能真实的反映不同词条对文本分类的重要程度,使得具有强类别区分能力的词条被分配更大的权重,使得权重计算更加合理,从而提高了文本分类的准确度;而且计算所得词条权重无需知道具体所述类别,克服了TFADF等有监督方法在多类别文本中分类的不足。

    Android动态权限申请的缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN113127367A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110472345.7

    申请日:2021-04-29

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种Android动态权限申请的缺陷检测方法,首先获取待检测程序使用到的所有危险权限以及使用每个危险权限的方法,寻找每个危险权限使用方法的完整调用链路,然后判断每个危险权限是否缺失权限声明,判断每个危险权限是否缺失检查和申请权限的步骤,并判断危险权限的使用方法所使用到的危险权限与应用内检查和申请的权限是否一致,最后针对存在不同版本之间演化的文件MethodToPermissionsMap,判断开发者是否处理好了存在不同版本之间演化的情况,本发明能为开发者同更多关于动态权限处理缺陷的信息,不仅仅可以提示哪些权限没有正确被声明,而且会根据应用程序的类和方法之间的关系去评估是否存在步骤的缺失,将每种缺陷的情况更清晰的输出给开发者。

Patent Agency Ranking