抗合谋攻击码的构造及其追踪算法设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11301098
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0408.组合数学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Constructing anti-collusion codes (t-ACCs in short) and designing their related tracing algorithms are not only the fundamental problems of Copyright Protection of multimedia contents, but also the important research topics of Combinatorial Design Theory, Graph Theory and Probability Theory. Both of t-separable codes (t-SCs in short) and t-expanded separable codes (t-ESCs in short) can be used as t-ACCs to resist collusion attacks when the number of colluders is less than or equal to t. The performance of t-ESC is weaker than that of t-SC due to its weaker requirements. During the project, we plan to take advantage of several structures of Combinatorial Design Theory (such as difference families, difference matrices, packings, projective spaces, affine spaces, generalized quadrangles and so on) and Graph Theory (such as bipartite graphs, tripartite graphs and so on) to construct t-SCs and t-ESCs respectively. Based on t-ACC, if the number of colluders is less than or equal to t, we can capture all of them easily by deterministic tracing algorithms. If the number of colluders is larger than t, we can not capture any colluder by these deterministic tracing algorithms. Furthermore, there always exists additional noise due to unintentional signal processing and/or intentional attacks to hinder the detection of the ACCs. We plan to propose probabilistic tracing algorithms based on Bayesian inference, which can extract as much information as possible from the underlying ACC and the pirate copies. We will carry on the numerical experiments using Markov chain Monte Carlo method to check whether these probabilistic tracing algorithms have good tracing abilities even if the number of colluders is larger than t, and can handle the additional noise due to the effect of compression and/or from an attack mounted by colluders, and compare whether our probabilistic tracing algorithms are better than the known tracing algorithms.
抗合谋攻击码的构造及其追踪算法的设计是多媒体文件版权保护领域研究的重点,也是组合设计理论、图论和概率论研究的重要内容。t-可分码和 t-扩展可分码虽然其构造方法和追踪算法都不相同,但是都可作为抗合谋攻击码来抵抗不大于t个合谋者的攻击(扩展可分码的抗攻击性能比可分码的抗攻击性能弱)。本项目拟利用差族、差矩阵、Packing、射影空间、仿射空间、广义四边形等组合结构和二部图、三部图等图论方面的知识分别来构造 t-可分码和 t-扩展可分码。考虑追踪算法时,由于多媒体文件在传输过程中,可能会遭受各种故意或无意噪音的干扰,并且参与合谋攻击的用户数是不确定的,当利用基于t-可分码等抗合谋攻击码的追踪算法时,一旦参与合谋攻击的用户数大于t 时,就不能追踪到任何一个参与合谋攻击的用户。本项目拟充分利用抗合谋攻击码的信息,运用贝叶斯推断,马尔可夫链方面的知识设计更实用的追踪算法。

结项摘要

本项目利用组合设计理论、图论和概率论方面的知识,侧重于对多媒体文件版权保护的核心问题,即抗合谋攻击码的构造及其追踪算法的设计,进行系统地研究,并得到如下结果:. 1) 估计出 t-(N, M, q) 可分码的上界, 并构造相应最优或好的 t-(N, M, q) 可分码的无穷类,其中 (t, N)=(2,2), (2,4), (3,3), (3,4);. 2) 估计出 t-(N, M, q) 扩展可分码(后改名为多媒体父辈认证码)的上界, 并构造相应最优或好的 t-(N, M, q) 扩展可分码的无穷类,其中 (t, N)=(3,2), (3,3), (3,4), (4,2);. 3) 对于其它多媒体文件保护环境,提出了两类新的抗合谋攻击码,即强可分码和强多媒体父辈认证码,并对它们展开了初步的研究。. 4) 利用最小角回归法设计了概率追踪算法。 通过仿真验证了该算法不仅可以抵抗用户数大于 t 的合谋攻击,同时还能抵抗各种故意或无意噪音的干扰。. 此外本项目也对与多媒体指纹码密切相关的、目前最热的编码缓存做了一定的前期研究工作,并得到了如下结果:. 1) 提出了一个组合结构,即放置-分发表(简记为 PDA),从而将设计编码缓存方案的问题转化为构造一个 PDA 的问题,从而大大降低了研究难度;. 2) 从应用出发给出了最优 PDA 的定义,并从组合设计角度构造了一些最优 PDA 的无穷类。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Finding Motifs in DNA Sequences Using Low-Dispersion Sequences
使用低分散序列在 DNA 序列中寻找基序
  • DOI:
    10.1089/cmb.2013.0054
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    Journal of Computational Biology
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Xun Wang;Ying Miao;Minquan Cheng
  • 通讯作者:
    Minquan Cheng
Strongly separable codes
强可分离代码
  • DOI:
    10.1007/s10623-015-0050-1
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    Designs, Codes and Cryptography, DOI: 10.1007/s10623-015-0050-1
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jing Jiang;Minquan Cheng;Ying Miao
  • 通讯作者:
    Ying Miao
Asymptotically optimal 2-separable codes with length 4
长度为 4 的渐近最优 2 可分离码
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Cryptography and Communications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Minquan Cheng;Jing Jiang;Xiaohu Tang
  • 通讯作者:
    Xiaohu Tang

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

程民权的其他基金

动态编码缓存中若干重要问题研究
  • 批准号:
    62061004
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    39 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码