秦晓宏
- 作品数：8 被引量：18H指数：3
- 供职机构：北京电子科技学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 基于小波变换的抗退化混沌图像加密算法被引量：4
- 2020年
- 针对图像加密普遍存在高复杂度和安全性差的问题,结合抗退化混沌系统和小波变换,设计一种图像加密算法。利用Lorenz混沌系统,进行抗退化处理,生成混沌序列;使用小波变换,通过混沌序列对各子带系数进行置乱处理,同时对低频子带系数做扩散处理,小波逆变换后得到初始加密图像;对初始加密图像进行像素值的扩散和像素间耦合加密得到最终加密图像。仿真结果表明,该算法的密钥空间大,密钥敏感性强,可以抵抗各种攻击,具有较高的安全性和实用性。
- 赵耿李建新马英杰秦晓宏
- 关键词：小波变换图像加密混沌置乱
- 基于特征值的黑盒下的不经意传输协议
- 2019年
- 不经意传输协议可以有效保护通信双方的隐私安全。经典的不经意传输协议要么是基于单向函数构造的,要么是基于大整数分解困难问题、椭圆曲线上离散对数问题或者是其他的传统数论困难问题构造的。真正意义上的单向函数并不存在,而基于传统数论困难问题设计的不经意传输协议计算复杂度较高。矩阵运算简单高效,利用矩阵特征值与特征向量的对应关系,提出了一种基于特征值的黑盒下的1选1不经意传输协议,并将其分别扩展为2选1、n选1、n选k的不经意传输协议。经分析,协议在保证安全的前提下,降低了算法计算复杂度,提高了协议通信效率。
- 张艳硕李万玉赵阳秦晓宏
- 关键词：不经意传输特征值黑盒
- 可证安全的ISRSAC密码体制的设计与分析
- 2024年
- 本文讨论了可证安全的ISRSAC密码体制的设计与分析。在对ISRSAC算法的流程和ISRSAC的正确性和安全性进行研究和分析的基础上,对ISRSAC方案的缺陷做出改进,并设计了ISRSAC-OAEP和ISRSAC-PSS两种可证明安全的密码算法方案。文章结尾分析了ISRSAC-OAEP和ISRSAC-PSS方案的优势,并进行总结得出,在随机预言机模型中,ISRSAC-OAEP和ISRSAC-PSS被证明在抵御适应性选择密文攻击的情况下是安全的。
- 袁煜淇隋吉达张艳硕秦晓宏
- 关键词：密码体制
- 《密码学》教学中的思政教育探索被引量：3
- 2022年
- 根据密码学在专业培养中的地位和作用,以及密码学的教学目标和教学内容,将整个教学内容分成8大模块。根据不同模块的教学内容挖掘思政元素,开发思政教学案例,分别从爱党爱国教育、红色传统革命教育、辩证唯物主义、科学素养四个方面对学生进行思政教育。结合不同密码科技发展历史,加强对学生的科学素养和专业精神的培养,提高学生自豪感、荣誉感,激发学生学习的兴趣。
- 谢绒娜秦晓宏李宗俞
- 关键词：密码学思政教育教学目标教学内容
- 离散动力系统无退化-配置N个正Lyapunov指数被引量：7
- 2019年
- 针对离散时间混沌动力学系统,该文提出一种基于矩阵特征值以及特征向量配置Lyapunov指数为正的新算法。计算离散受控矩阵的特征值以及特征向量,设计一类具有正Lyapunov指数的通用控制器,理论证明系统轨道的有界性和Lyapunov指数的有限性。对线性反馈算子以及微扰反馈算子进行数值仿真分析,验证了算法的正确性、通用性和有效性。性能评估表明,与Chen-Lai算法相比,该方法可以构建较低计算复杂度的混沌系统,并且运行时间较短,其输出序列也具有较强的随机性,实现了无退化、无兼并的离散混沌系统。
- 赵耿李红马英杰马英杰
- 关键词：混沌系统LYAPUNOV指数矩阵特征值
- 斐波那齐数列的整除性质研究
- 2011年
- 给出了斐波那齐数列的若干基本整除性质:(1)任意正整数整除斐波那齐数列中无穷多个项;(2)对于任意正整数n,am是斐波那齐数列a0后第一个被n整除的项,则m不超过n2;(3)被任意正整数n整除的斐波那齐数列中的项恰好为a0,am,a2 m,a3 m,…,其中am是斐波那齐数列后第一个被n整除的项;(4)任意一个素数p,必然整除斐波那齐数列中的ap,ap-1或ap+1。
- 李晓东秦晓宏
- 关键词：整除素数
- 面向应用系统的安全呼叫模型研究与实现
- 2007年
- 在分析面向应用系统的安全呼叫模型工作原理和体系结构的基础上,重点探讨基于SOAP协议的WebService服务的接口调用、基于分布式数据库的数据交换等应用集成模式,分析了分层与模块化设计方法、基于公钥基础设施(PKI)和密码设备的安全保障技术、应用数字签名的信任体系、基于Web服务和XML数据交换应用集成等关键技术,最后给出了安全呼叫模型的具体应用实例。
- 许盛伟李正阳方勇秦晓宏
- 关键词：呼叫模型数字签名分布式数据库公钥基础设施身份认证
- 基于3D双流卷积神经网络和GRU网络的人体行为识别被引量：4
- 2020年
- 针对基于双流卷积神经网络的人体行为识别准确率不高,不能充分利用时间维度的信息问题,提出一种基于3D双流卷积和门控循环单元(GRU)网络的人体行为识别模型。将3D卷积神经网络引入到双流卷积神经网络中,在双流卷积神经网络的空间流和时间流中分别使用3D卷积神经网络提取视频的时空信息;融合3D双流卷积神经网络提取到的时空特征,形成有时间顺序的时空特征流;将时空特征流输入到具有记忆信息能力的GRU网络中递归学习时间维度的长时序列特征并利用线性SVM分类器进行人体行为识别。在行为识别数据集UCF101上的实验结果表明,该模型充分地利用了视频的时间维度信息,识别率为92.2%,优于其他人体行为识别算法。
- 陈颖陈颖周志全周志全秦晓宏
- 关键词：人体行为识别
