基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析

图片、语音、视频等多媒体形式的信息交流在网络通信中占有重要地位，同时也有很多非法信息的传播隐匿于此。隐写分析是甄别隐秘信息是否存在的有效手段，提出了一种通用的基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析算法。网络主体由残差计算、特征提取和二分类3部分构成，其中在特征提取部分针对性地提出了残差卷积层、多尺度残差卷积模块及隐写分析残差块。实验结果表明:所提算法基于视频像素域分析网络的检测率高达99.75%，比传统的手工提取特征方法具有更大的优势。      

具有欺骗攻击的主从神经网络混合 事件触发同步控制

文章提出了一种针对受到欺骗攻击的主从神经网络的混合事件触发同步控制方法。所提出的方法采用以伯努利分布为特征的混合事件触发方案，通过仅在必要时传输数据来减轻通信负担并处理不可预测的网络环境。记忆事件触发机制可以在系统响应状态的峰值和低谷期间传输更多的数据。通过考虑实际情况中的不确定性，将网络诱导时滞和随机发生的欺骗攻击纳入一个统一的框架，并构建了相应的李雅普诺夫泛函。其次，使用李雅普诺夫理论，推导出一个稳定性判据。最后，通过数值算例验证了所提出方法的有效性。