0 引言

计算机网络技术和大数据业务的快速发展标志着信息时代的到来,这对信息传输与交互的安全性提出了更高的要求[1-2].作为海上移动信息传输与接收的主要载体,舰船承担着远程指挥、情报控制、导航监视等多种职能,因此舰船信息平台也极容易受到威胁和恶意攻击[3-4].舰船信息通信在整个海上信息平台中发挥着神经网络中枢的职能,海上船舶之间各种类型信息传输及海陆之间的信息互动,都是通过舰船信息系统作为媒介才得以实现,因此舰船信息通信的安全性是保证海上信息平台安全运转的关键.舰船通信信息传输包括内部信息传输、外部信息传输和内部管理控制等组成部分,其中内部通信通过语音、视频等交流方式;外部通信采用无线网络、短波、微波等通信方式[5-6];舰船信息内部控制管理工作包括各种协议、路由规则的制定、系统参数的设定与调整、及对内部外部通信子网络运行状态的监控.由于受到通信基站布置及天气的影响,海上通信信息传输在安全性和稳定性方面弱于陆上通信,也更容易受到恶意数据的威胁和攻击,因此数据的加密传输和隐写技术对于海上信息系统而言更为重要.对于海上数据传输的隐写算法研究,国际学术界已经取得了阶段性的成果,如YASS算法基于盲检测技术和像素分割实现舰船信息的隐匿传输[7-8];IRB算法基于迭代随机技术完成信息的嵌入[9],进而实现信息的隐匿传输.但上述算法的复杂度较高,易造成通信信息质量的下降,在海上复杂的环境下极易导致信息失真.针对当前信息隐写算法的弊端,本文提出基于贝叶斯预测网络模型的舰船信息隐写算法研究,能够提高海上信息传输的便捷性和安全性.

1 贝叶斯网络预测模型研究

贝叶斯网络预测模型是一种概率分布模型,可以描述出各概率因素之间的依存关系,在贝叶斯网络预测模型结构中,如果用BN代表贝叶斯模型,该模型可以基于一个二元组表示为:

1.2.7.4 规范医疗废物处置 （1）将ICU内负压传输通道进行全面整修，对通道进行分类，设置MDRO专用传递通道；（2）规范MDRO感染医疗废物标识；（3）规范医疗废物处置流程。

 

其中G=＜N,L,A＞代表无环网络结构图,L为弧边集合、N为网络节点、因素A能够反映出预测模型弧边之间的因果关系.p代表贝叶斯网络模型中的网络参数,是条件概率的集合.无环网络结构G中的任一个节点都可以用一个条件概率表示,那么任一个节点N i与其父节点之间的关系表示为p(N 1|p A(N i)).贝叶斯网络节点N i与其非父节点N j之间的关系可以表示为:

 

基于变量之间的独立性分析,贝叶斯网络中n个变量之间的联合概率表示为:

Step2:从最小的奇异值集合中提取出相关的参数,并确定迭代次数.

 

这样就能够确定出贝叶斯网络模型中各个变量的随机概率分布.在基于贝叶斯网络模型对舰船信息进行隐写传输中,首先进行态势估计模型的构建,提取信任值,该模型能够在相对稳定的变量集合基础上,对变量之间的关系进行梳理.由于舰船网络系统的复杂性和特殊性,需要基于系统的要求进行单元组合与匹配,进而提高隐写算法的性能,模块化贝叶斯网络模型,可以表示为:

  

图1 贝叶斯网络模型框架图Fig.1 Bayesian net work model frame diagram

Step2:分解置乱后的子模块,并进行平面分解和低四位处理,将舰船通信信息分解为互不重叠的子块,子块的数量由通信信息的嵌入量和载体的大小决定,并对每一个损坏的模块进行修复处理,这一步骤可以保证包含密文信息的载体的奇异值保持稳定.基于阈值确定算法的不可预见性及抗噪性,当k=0时算法的不可预见性最佳.

 

其中,节点N 1,N 2,…,N n互相排斥,影响节点N i证明节点集合表示为

 

载体信息经过修复和预处理之后,将待传输信息分为若干个子块依次嵌入密文,嵌入的规则如下:首先对每一个子模块的进行奇异值分解,得到节点奇异值差的集合,对加密后的信息进行置乱处理.然后基于贝叶斯模型给出了模型的置信度,如果加密安全性计算过于复杂会直接导致算法过于烦琐,隐写技术不具有全局寻优的功能,这样在写入信息时要控制信息传递的帧数和长度.如果改变变量的取值,会导致贝叶斯模型内部的条件概率发生变化.

 

式中,τ为贝叶斯网络模型的归一化因子,探讨网络模型的前一代和后一代对网络诊断的支持,若用函数к(N i)和γ(N i)分别表示模型前一代和后一代对贝叶斯模型的支持度,那么贝叶斯网络模型的置信度可以改写为:

 

从贝叶斯网络算法模型的描述中能够分析和总结出,基于贝叶斯网络预测模型对舰船信息进行隐匿传输,就是使用模型的置信度去解决隐匿算法的动态推理问题,提高舰船网络通信信息传输的安全性和工作效率.

2 基于贝叶斯模型的舰船信息隐写传输的实现

有学者对EKC实证检验中的数据来源也提出了质疑。首先，EKC“倒U形”上升段的数据主要来自发展中国家或正处于工业化进程中的国家，而下降段的数据则主要来自发达国家或已完成工业化建设的国家。这实际上是将发展中国家和发达国家的数据进行简单的“拼接”，隐含着所有经济体都是同质的假设，忽略了不同经济体之间资源禀赋、经济结构、发展进程以及政治体制等方面的差异，因此研究方法和研究结论值得怀疑。

  

图2 基于贝叶斯网络模型的信息隐写算法实现流程Fig.2 Steganography algorith mi mplementation process based on Bayesian net work model

2.1 贝叶斯模型下舰船信息隐藏区域设计

基于贝叶斯网络模型选取鲁棒性较好的区域进行舰船信息的写入,但在信息解密时部分区域会遭受到网络攻击,需要对这部分信息进行剪切和修复,提取出隐藏其中的密文.贝叶斯网络推测算法基于输入因素与输出因素间的关系,通过概率推算和置信度的计算实现对受损信息的恢复,并减少与原含密文信息之间的差异性,载体的自我修复过程可以描述为:

  

图3 基于贝叶斯网络模型信息修复Fig.3 Information restoration based on Bayesian net work model

和分别代表节点N的数据信息和非节点 i N j的数据信息,则网络模型的贝叶斯置信度B(N i)可以表示为:

2.2 信息加密解密与通信信息隐写的实现

基于贝叶斯网络模型对舰船通信信息进行编码之后,划分为帧组集合:

 

Step1:基于帧组集合内的数量对密文信息分组,实现了对舰船通信信息传输的加密处理.对密文载体的图像或语音进行一阶变换得到清晰的子模块图像,基于贝叶斯网络模型和数据传输时的能量分布,选取中间区域和高能量区域进行隐藏.分别对子模块图像进行置乱处理,消除对相邻对子模块的相关性.

贝叶斯模型是一种动态化的结构,随着网络结构规模的增大,模型的复杂程度也不断地提高,同一个节点可能会归属于不同的网络模块,容易造成模块结构的混乱,不利于舰船信息隐匿算法的写入.针对这一问题以模块之间的组合关系作为推理过程的输入项,并在网络中寻找与其对应的节点,从而完成网络推理过程.贝叶斯网络中的节点集合表示为一个有限集合:

Step4:经过GH M变换得到含有密文的舰船通信信息.

大多数舰船通信信息隐写算法都过于依赖随机数确定嵌入信息的位置,而并未对传输信息的大小、内容之间的关系进行研究,进而影响了信息的嵌入率和信息的解码率.在原始信息的平坦区域加入隐匿信息,会不可避免地降低信息传输的质量和清晰度,而选择在信息的复杂区域嵌入密文会增加信息的安全性,而基于贝叶斯的网络预测模型能够改善数据传输的隐匿性,贝叶斯网络模型环境下,舰船信息的隐写算法实现流程,可以表示为:

Step3:分解奇异值并对加密信息进行置乱处理,确定信息的序列,并基于奇异值编码形成通信信息的比特序列.

信息的接收方得到载密信息后,对舰船通信信息进行解密处理,密文信息的提取过程是信息加密的逆过程,具体如下所示:

Step1:提取舰船通信信息传输奇异值的差值集合.

HIV/AIDS的实验室检测主要包括HIV抗体检测、HIV核酸定性和定量检测、CD4+T淋巴细胞计数、HIV耐药检测等。HIV-1/2抗体检测是HIV感染诊断的金标准，HIV核酸检测（定性和定量）也用于HIV感染诊断；HIV核酸定量（病毒载量）和CD4+T淋巴细胞计数是判断疾病进展、临床用药、疗效和预后的两项重要指标；HIV耐药检测可为HAART方案的选择和更换提供指导。

情况 3.1 {4,5}是Y中顶点色集合,则C2∪C3中至多有6个集合,设为C1,C2,C3,C4,C5,C6不是Y中顶点色集合。由{4,5}是Y中顶点色集合,可得:C(ui), i=1,2,…,10,或C(ui), i=1,2,…,10,不妨设前者成立。由于C(ui)≠C(vj),从而每个C(ui)只能是以下集合之一:{1,4},{2,4},{3,4},C1,C2,C3,C4,C5,C6,矛盾。

Step3:根据规则对奇异值进行编码和解码,并生成比特序列,即嵌入的秘密信息.

Step4:基于贝叶斯网络模型对比特序列进行逆变换提取密文信息.

在隐蔽性方面提出算法基于比特序列理论分解载体信息,并确定出密文的隐藏区域.当对舰船通信信息在低四位条件下进行修改,具有较好的不可见性.在隐藏区域设计中选择能量较强的区域,提高奇异值的稳定性,并提高系统的自我修复能力.在信息修复过程中要减少解密图像与源图像的差异保证奇异值的稳定性,并提高算法的鲁棒性.在对信息载体预处理中,选择隐蔽性较好的嵌入区域,增强了算法的抗分析性能.提出算法在对舰船信息进行预处理时,利用了置乱技术,并对通信信息进行了加密处理,提高了算法的安全性.

3 实验结果与分析

对提出的基于贝叶斯网络模型的信息传输隐写算法进行仿真验证,相关的仿真实验参数设置如表1所示:

该垃圾焚烧发电项目规模为3×750 t/d，NOx排放限值为75 mg/m3（11%O2，标态干基，小时均值），采用SNCR+SCR系统脱硝，设备投资成本约为4 000万元，脱硝还原剂采用20%氨水，烟气净化工艺为：“SNCR+半干法+干法+活性炭喷射+袋式除尘器+SGH+SCR系统+GGH+湿法系统”，工艺流程如图3所示，其中袋式除尘器出口烟气温度为150℃，SGH将袋式除尘器出口150℃烟气加热至180℃后进入SCR系统脱硝，脱硝后烟气经过湿法脱酸系统处理后通过引风机排放。

 

表1 实验参数选择Tab.1 Selection of experi mental parameters

  

项目 数值仿真环境 Matlab 8.0载体图像大小 512×512载体图像数量 100隐藏图像大小 45×45载体语音数量 2000

3.1 通信信息的不可见性检测

将模拟舰船通信信息在100幅载体图像中进行隐藏,信息的嵌入量用2k bit表示,本文提出基于贝叶斯网络模型的隐写算法与传统IRB算法的信息不可见性效果对比,如图4所示.图4中曲线数据变化显示,在不同k值条件下文中算法的不可见性信息都优于传统算法,其中在k值12时两者的差距最大为20.

  

图4 嵌入量信息不可见性结果分析Fig.4 Analysis of invisible results of embedded quantity information

3.2 语音信息的抗检测性对比

再选择2000个语音片段,作为舰船通信信息隐写技术的载体,以随机比特流作为密文,分别利用文中提出的基于贝叶斯网络模型的隐写算法与基于YASS的隐写算法进行抗检测试验,计算载体和载密体之间的安全性测度值和安全性测度均值,检测结果分别如图5和图6所示.

  

图5 安全测度值对比Fig.5 Comparison of securitymeasure values

  

图6 安全测度值均值对比Fig.6 Comparison of mean values of safetymeasures

图5 中的安全测度值变化显示,随着嵌入载体数量的增加,两种算法的安全测度值都有所增加,但文中算法相对于传统算法在每一组嵌入值条件下都具有一定优势.而两种算法下安全测度值均值的变化都更为敏感,但YASS算法出现了均值的波动,文中隐写算法相对稳定.这主要得益于文中基于贝叶斯网络模型具有较高的嵌入效率,在同等的条件下会具有更高的通信信息传输安全性.统计了不同载体容量下上述三种算法的抗检测性,统计结果如表2所示.

从不同载体数量的环境下,三种算法的抗监测性能够分析出,本文基于贝叶斯网络模型的隐写算法性能最优,具有最好的安全性表现,而且随着载体容量的不断增大,优势更为明显.这中变化趋势说明本文算法最大限度地减少了对语音载体统计特性的破坏,保持了加密信息的完整性.

(4)通过红枣聚拢姿态试验表明：红枣在聚拢区以“平躺”和“侧卧”姿态为主，最终确定集果装置部分设计为仿形伞状。

本次暴雨是由来自北方的冷气团与来自孟加拉湾暖湿空气和“黑格比”台风的高低空急流相互交汇共同作用的结果。降雨期间的水汽供应主要分为两支:第一支为孟加拉湾水汽输送带,这条水汽输送带贯穿了整个降水过程,是最主要的水汽供应渠道;第二支为来自南海的“黑格比”台风水汽输送带,经华南地区影响四川成都,这条水汽带开始较强,到后期随着台风的减弱而减弱,但是为降雨的强度和维持的时间提供了强有力的条件。

共享营销和直销一样，产品从生产商出发，通过销售人员直接到达消费者手中，降低产品的流通环节成本。共享营销不同于直销，共享营销是双向营销行为，没有上下线之分，双方都是买方或卖方，互为营销资源，双方互相针对另一方开展市场营销活动。共享营销整合买卖双方市场营销资源，让消费更省钱、推广更省力、销售更赚钱。

 

表2 抗检测性统计Tab.2 Anti-detection statistics

  

载体容量bps 抗检测性%文中算法 YASS算法 IRB算法400 62.56 56.25 55.24 800 68.24 58.64 56.36 1200 72.54 62.22 59.21 1600 83.20 63.54 67.47 2000 86.54 77.54 74.12

3.3 通信信息的解码延迟检测

为进一步验证算法解码延迟的性能,从2000段语音载体中随机抽取了10段作为检查对象,验证上述三种隐写算法在解码时间和解码延迟方面的表现,实验结果如表3所示.

法谚有云：杀人偿命，天经地义。这是法律报应理念最直接的体现。在中国传统的伦理观念——亲亲尊尊与忠孝节义的影响下，对杀害“尊亲”的人复仇是一种义务，更是一种责任。这样的血亲复仇的观念导致民众采用私刑的方式来解决纠纷，从而不利于社会的稳定，也会威胁到统治者的统治。故国家创设了死刑制度以代替血亲复仇，由国家作为公权力机关行使执行死刑的权力，从而将报应观念落实到行动中。

 

表3 不同算法下的解码延迟检测Tab.3 Decoding Delay Detection under Different Algorith m

  

算法 嵌入容量 解码时间ms 解码延迟ms YASS算法 5 82.63 0.152 60 83.51 0.164 260 85.44 0.166 500 85.64 0.174 780 86.41 0.186 1200 87.63 0.191 1360 88.60 0.196 1740 89.21 0.203 1860 90.34 0.245 1930 90.64 0.264

 

续表3 不同算法下的解码延迟检测

  

算法 嵌入容量 解码时间ms 解码延迟ms IRB算法 5 81.31 0.153 60 81.66 0.154 260 82.36 0.155 500 85.88 0.166 780 87.69 0.177 1200 87.98 0.180 1360 88.32 0.195 1740 88.96 0.196 1860 91.32 0.224 1930 91.23 0.237本文算法 5 80.01 0.133 60 80.24 0.114 260 81.36 0.152 500 82.36 0.164 780 82.64 0.131 1200 83.32 0.166 1360 83.66 0.132 1740 84.55 0.219 1860 85.35 0.220 1930 86.14 0.223

加密信息的嵌入以舰船通信信息的帧组为单位展开,信息的解码和提取与载体的长度相关.从解码时间上分析,本文算法在不同的嵌入载体规模方面都具有优势,平均的解码延迟相对于YASS算法降低8.75%,相对于IRB算法降低了9.45%.实验分析结果表明本文提出的基于贝叶斯网络模型的舰船通信信息传输隐写算法,在信息传输的不可见性、抗检测性及信息解码延迟方面相对于传统算法都具有优势,能够从根本上提高舰船通信的安全性.

4 结语

通信信息加密技术确保了舰船海上通信信息的安全性,本文提出了一种基于贝叶斯网络预测模型的通信传输隐写算法研究,能够保证舰船通信系统的各个子模块稳定、安全运行,进而保证海上信息平台的通信安全.在目前面向大数据的海上信息时代,提出的信息隐写算法能够确保舰船远洋任务的高效完成.

[参 考 文 献]

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[4]曾凡培.粗集神经网络在网络入侵中的应用研究[J].计算机仿真,2011,28(7):161-164.

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