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上传时间: 2021-03-27
详细说明:一些开创性研究以类似于一次性填充对称密码的方式研究了将密码特性嵌入压缩采样(CS)中的方法。 本文解决了在密钥重用的情况下构造基于CS的对称密码的问题,即即使多次使用固定的测量矩阵,该密码也能抵抗普通攻击。 为此,我们建议建立一个双层保护的CS(BLP-CS)模型,该模型利用了测量矩阵构造的优点而没有受限的等距特性(RIP)。 具体而言,研究了两种人工基础不匹配技术,以构建与密钥相关的稀疏基础。 证明了BLP-CS的编码过程只是一个随机的线性投影,与基本CS模型相同。 但是,对线性测量值进行解码需要了解与密钥相关的感测矩阵及其稀疏基础。 所提出的模型通过对图像进行采样来作为资源受限无线传感器的联合数据采集和保护层。 仿真结果和数值分析证明,该新模型可以在测量矩阵可以重用的情况下应用。
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