智能家居场景下基于SM2的门限群签名方案

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近几年来,智能家居产业和研发正在呈指数级增长,但传统的安全策略往往不适用于智能家居设备.由于目前智能家居设备普遍具有分散拓扑网络和自身资源受限的特点,智能家居设备在身份认证和密钥管理等方面存在巨大安全风险.针对以上问题,提出一种新型的智能家居设备门限群签名方案.该方案将SM2密码算法和门限群签名技术相结合,可实现设备的安全可靠认证,并大大提高密钥在使用过程中的安全性.同时证明了系统的正确性和安全性,包括匿名性、可追踪性和保密性.最后对系统进行仿真测试,结果表明该在满足安全特性的前提下该系统表现出良好的性能.
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针对现有图像增强算法中存在过度增强和欠增强、边缘光晕效应、由于细节增强导致信噪比降低等问题,提出一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术.利用引导图像过滤器将图像背景和细节分离,避免边缘过度增强带来的光晕效应;利用多级直方图形状分割方法,将直方图中出现频率相近的强度值区域分割出来,实现图像背景的个体均衡化;采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中噪声,保持图像的信噪比.实验结果表明,与其他算法相比,该增强方法的效果更优,能够有效避免图像增强中常见的不利问题,同时产生足够的整体增强效果.
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根据图上节点所在位置与邻居节点特征,可以使用不同策略为每个图上节点进行区间编码,基于区间编码,许多在大型图上的应用如知识图谱查询、智能问答等的处理可以加速或得到准确性上的提升.针对此种情况,提出一种基于树分解算法的图上点区间编码方法,并在大型知识图谱上通过智能问答歧义消除的应用验证该方法的有效性.实验结果表明,该方法能够有效地表达出图上节点的位置特征,并帮助智能问答中的实体消除歧义.
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