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软件水印技术研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-20页
 1.1 软件保护措施第12-13页
  1.1.1 软件加密第12-13页
  1.1.2 软件水印第13页
  1.1.3 软件迷乱第13页
  1.1.4 软件防篡改第13页
 1.2 软件水印系统的攻击第13-15页
 1.3 软件水印的分类第15-16页
  1.3.1 水印是否可见第15页
  1.3.2 嵌入时机第15-16页
  1.3.3 使用目的第16页
 1.4 软件水印系统模型第16-18页
  1.4.1 水印嵌入和提取函数第17页
  1.4.2 水印检测函数第17-18页
  1.4.3 防篡改算法第18页
  1.4.4 水印的攻击第18页
  1.4.5 迷乱变换第18页
 1.5 研究现状和发展方向第18-19页
 1.6 总结第19-20页
第二章 软件水印算法第20-36页
 2.1 软件水印算法简介第20-21页
 2.2 动态图水印第21-29页
  2.2.1 标识第21-22页
  2.2.2 追踪第22页
  2.2.3 嵌入第22页
  2.2.4 构造水印图第22-26页
  2.2.5 提取第26页
  2.2.6 性能分析第26-29页
 2.3 线程水印第29-34页
  2.3.1 线程的并发执行第29页
  2.3.2 基于线程的水印第29-34页
  2.3.3 抗攻击能力第34页
 2.4 总结第34-36页
第三章 软件迷乱技术第36-46页
 3.1 迷乱技术概述第36-37页
  3.1.1 定义第36页
  3.1.2 分类第36-37页
  3.1.3 性能度量第37页
 3.2 控制流变换第37-40页
  3.2.1 构造不透明分支第38页
  3.2.2 插入无关代码第38-39页
  3.2.3 扩展循环条件第39页
  3.2.4 变简化流图为非简化流图第39-40页
 3.3 构造不透明结构第40-44页
  3.3.1 对象及别名的使用第40-42页
  3.3.2 利用并发控制构造分支第42-44页
 3.4 性能衡量第44-45页
  3.4.1 迷乱力度第44页
  3.4.2 迷乱代价第44-45页
 3.5 总结第45-46页
第四章 软件防篡改技术第46-55页
 4.1 相关工作第46-47页
 4.2 常量编码方案第47-49页
  4.2.1 算法属性第47页
  4.2.2 应用举例第47-49页
  4.2.3 实施步骤第49页
 4.3 编码函数举例第49-52页
  4.3.1 函数的特征第49-50页
  4.3.2 深度优先子树第50-51页
  4.3.3 屏蔽函数第51页
  4.3.4 边界函数第51-52页
 4.4 安全性分析第52-54页
  4.4.1 攻击第53页
  4.4.2 静态分析第53页
  4.4.3 动态分析第53页
  4.4.4 解释分析第53-54页
  4.4.5 模式匹配攻击第54页
 4.5 总结第54-55页
第五章 基于动态图的防篡改水印实现方案第55-62页
 5.1 引言第55页
 5.2 动态图水印第55-58页
  5.2.1 基于二叉树的基数编码第56-57页
  5.2.2 水印的嵌入第57页
  5.2.3 水印的提取第57-58页
 5.3 水印的防篡改第58-60页
  5.3.1 编码算法的特性第58页
  5.3.2 编码函数的实现第58-59页
  5.3.3 防篡改实施步骤第59-60页
 5.4 性能分析第60-61页
 5.5 总结第61-62页
第六章 一种并发控制的鲁棒水印实现方案第62-71页
 6.1 引言第62页
 6.2 防篡改的动态图水印第62-65页
  6.2.1 动态图水印第62-64页
  6.2.2 水印的防篡改第64-65页
 6.3 并发控制的鲁棒水印第65-69页
  6.3.1 线程的并发执行第65-66页
  6.3.2 基于线程的动态水印第66-69页
 6.4 性能分析第69-70页
 6.5 总结第70-71页
第七章 基于中国剩余定理的动态水印方案第71-80页
 7.1 引言第71页
 7.2 中国剩余定理和抽象水印第71-73页
  7.2.1 中国剩余定理第71-72页
  7.2.2 抽象水印方案第72-73页
 7.3 基于中国剩余定理的动态水印方案第73-76页
  7.3.1 构造水印信息第73-74页
  7.3.2 嵌入水印第74-75页
  7.3.3 提取水印第75-76页
 7.4 应用举例第76-78页
 7.5 性能分析第78-79页
  7.5.1 隐藏信息量第78页
  7.5.2 隐蔽性第78页
  7.5.3 鲁棒性第78-79页
 7.6 总结第79-80页
第八章 基于神经网络的软件水印实现方案第80-87页
 8.1 引言第80页
 8.2 现有的水印算法第80-81页
  8.2.1 动态图水印第80-81页
  8.2.2 线程水印第81页
  8.2.3 虚构条件水印第81页
  8.2.4 矢量提取水印第81页
 8.3 基于神经网络的水印方案第81-85页
  8.3.1 追踪阶段第81-82页
  8.3.2 嵌入阶段第82-84页
  8.3.3 识别阶段第84-85页
 8.4 性能分析第85-86页
  8.4.1 隐藏信息量第85页
  8.4.2 隐蔽性第85页
  8.4.3 鲁棒性第85-86页
 8.5 总结第86-87页
结论第87-89页
参考文献第89-93页
攻读学位期间发表论文第93-94页
独创性声明第94-95页
致谢第95页

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