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欺骗性函数 图式划分：指引相互之间竞争的定义位为同一集合的一组图式。 如#表示定义位，则H1=*1*0*，H2=*0*1* ，H3=*1*1*， H4=*0*0* 同属于划分*#*#*。 总平均适应度（OAF）：对一个给定图式，OAF即为其成员 的平均适应度。 欺骗性函数——包含全局最优的图式其OAF不如包含局部最优的OAF，这种划分称为欺骗划分，它会使GA陷入局部最优。如最高阶欺骗函数有k个定义位，则此函数称k阶欺骗。

本文首先对 GNSS 的定位原理进行介绍，然后研究分析了多种欺骗干扰的原 理以及所采取的干扰策略，明确了在不同功率策略下欺骗干扰的作用过程，并对 欺骗干扰对接收机的影响进行具体的阐释。

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五、实验目的：使用Kali系统验证ARP欺骗攻击 六、实验内容：使用Kali系统中“arpspoof -i [网卡] -t [目标IP] [网关]”命令实现对虚

脸部活跃度检测 描述 深度学习管道，能够发现人脸与合法人脸，并在人脸识别系统中执行反人脸欺骗。 它是在Keras，Tensorflow和OpenCV帮助下构建的。 样本数据集已上传到sample_dataset_folder中。 方法 检测伪造的面Kong与真实/合法面Kong的问题被视为二进制分类任务。 基本上，给定输入图像，我们将训练一个卷积神经网络，该卷积神经网络能够将真实面Kong与伪造/欺骗面Kong区分开。 该任务涉及四个主要步骤： 构建图像数据集本身。 实现一个能够执行活动检测器（Livenessnet）的CNN。 训练活动度检测器网络。 创建一个能够采用我们训练有素的活动检测器模型的Python + OpenCV脚本，并将其应用于实时视频。 创建一个Web平台以交互方式访问活动度检测算法。 该存储库的内容 sample_liveness_data：包含样本数据集。

二摘代码MATLAB ATP-GTCC功能 该项目包含两个特征提取代码文件。 Acousticternarypatterns.m包含带注释的声学三元模式计算的matlab代码。 GTCC功能代码.m包含带有注释的GTCC功能计算的matlab代码。 如有任何疑问，请随时问我

信息安全技术基础

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