网络空间测绘技术是一种网络共性基础与应用技术，对网络空间测绘相关技术的研究进展进行了综述和讨论。首先，阐述了网络空间测绘的内涵，给出了网络空间测绘一般技术框架；然后，从探测层、映射层和绘制层分别阐述了网络空间测绘相关技术的研究进展；最后，指出了网络空间测绘亟待解决的一些关键问题。
针对云计算环境下的软件知识产权保护需求，提出一种基于非等价语义混淆理论的软件水印方案。方案设计了一种非等价语义混淆方法，用于切割、隐藏代码语义，同时利用混淆规则虚拟映射水印。切割后的语义放置在一个独立的模块中，验证水印信息、恢复程序正常执行。对该方案的反编译实验表明，其逆向工程难度大，保障了水印顽健性，可有效保护放置在云端的代码。
为了解决多模生物认证中生物模板安全传输问题，提出把人脸图像隐藏嵌入到指纹图像中，用于多模生物特征认证，以提高生物体征识别的安全性和准确性。利用指纹图像归一化、中心点检测，获取嵌入区域的几何失真不变域，提出在几何失真不变域基于奇异值分解（SVD）的多重嵌入算法，嵌入相应的人脸图像。检测者通过相关性优化算法，盲提取人脸图像，再结合载体指纹图像进行多模认证。实验结果表明，该算法能够抵抗旋转、缩放、平移等几何失真，也能抵抗压缩、滤波、噪声等攻击，提高了生物模板的传输安全性，指纹与人脸双模生物认证相比于单模认证具有更高的正确识别率。
为了进一步提高HEVC信息隐藏过程中的嵌入效率，提出了一种HEVC帧内预测模式调制的信息隐藏方法。该方法根据密钥生成每个CTU的空间点阵维数N(N=2,3,4)，利用帧内预测模式选取规则选出N个顶角处的帧内预测模式，通过空间点阵映射算法计算出映射值 F；然后从秘密信息比特文件中读取 N 个比特，转换成十进制数D。实现了在N个帧内预测模式中最多改变一个模式即可嵌入N个比特秘密信息。实验验证该方法具有高嵌入效率、小码率增加以及视频质量几乎没有下降的特性，通过抗隐写实验证实所提方法有高隐蔽性。
提出一种采用卷积神经网络对自然图像和文档扫描图像进行分类的方法，通过卷积和池化操作提取两类图像具有高区分度的特征，融合后得到分类判决结果。实验结果表明，所提出的分类方法在 SKL 图像库上分类精度超过93%。图像预处理对模型的精度以及模型训练收敛所需时间具有积极效果，经过图像预处理后训练的卷积神经网络模型对图像文字大小和图像格式顽健。
为实现固定用户安全共享移动终端的加密数据，提出了跨加密系统的非对称代理重加密系统。在该系统中，计算能力有限的移动终端使用相对简单的基于身份的加密系统，而服务器和固定用户使用较复杂的基于身份的广播加密系统。该系统基于密文转换机制，使移动终端简单的IBE密文被代理者转换成复杂的IBBE密文，同时代理者不会得知明文的任何信息。该方案的安全性可以归约到底层的IBE和IBBE方案的安全性。理论和实验分析表明，该方案可实现移动终端只需很少的资源便能让固定用户安全地共享其加密数据。
根据图像JPEG压缩的特点，提出了一种简洁有效的DCT系数选择方案，不仅充分利用了非零交流DCT系数，而且还用到部分零值DCT系数；此外，通过改变系数的嵌入顺序，优先考虑低频系数，改善了算法的安全性。实验表明，将2种典型的空域隐写算法（EPES和APPM）应用到所提出的算法框架，获得了比3种经典压缩域隐写算法（JSteg、F5和nsF5）和新近提出的基于STC框架的DCT域隐写算法（LPD）更大的嵌入容量及更好的安全性。所提出的 DCT 系数选择和嵌入框架可有效提升嵌入容量和抗隐写分析的性能，且所提方案具有通用性，可应用于不同隐写算法。
针对实际取证场景中经网络传输的 JPEG 压缩图像，分析了基于彩色滤波阵列（CFA）插值系数特征、局部二进制模式（LBP）以及图像质量（IQM）和高阶小波统计特征这3种典型的相机型号来源取证方法的性能，评估了社交平台和网络媒体情况下已有来源取证算法的性能。实验结果表明，随着图像压缩质量的下降，相机型号来源鉴别准确率迅速下降，已有方法在实际应用中的性能仍然有待提高。
利用PDF417二维条码其条块边角的特点，提出了一种基于条块边角的PDF417条码水印方法。首先对水印信息整体进行预判，以选择合适的黑白交界区域作为水印嵌入位置，根据水印内容对二维码图像的相关信息进行修改，以实现水印的嵌入和提取。实验结果表明，此算法相比同类空间域水印算法，具有更大的水印嵌入容量和更高的图像品质。同时，具有较好的抗JPEG压缩、高斯噪声和打印扫描功能，具有较强的顽健性。
