参数可选的椭圆曲线加密算法的整体设计*

ECC算法的实现比较困难,往往需要通过专门的硬件来加速算法实现。讨论了定义在GF(2n)上的参数可选的椭圆曲线密码体制（ECC）的整体设计,分析了其中的关键算法,给出了几个关键算法的设计问题。该方案适合硬件实现。     

基于最优区分器的多差分密码分析方法

如何利用多个差分特征对分组密码算法进行差分攻击,从而精确地估计出分组密码算法抵抗差分攻击的能力,是一个重要的研究课题.文中基于最优区分器的思想,提出了一种多差分密码分析方法.针对每个实验密钥,构造出基于多个差分特征的统计量,根据统计量的大小判决实验密钥是否为正确密钥.给出了多差分分析方法的计算复杂度,分析了正确密钥、错误密钥对应统计量的概率分布规律,并在此基础上给出了多差分分析方法的成功率和数据复杂度之间的关系.通过具体实例表明,在成功率相同的条件下,基于的差分特征越多,需要的数据复杂度越小.     

完全安全且固定密文长度的分层内积加密方案

分层内积加密方案为内积加密体制提供了私钥分发功能,可有效降低系统根节点的任务量。针对现有分层内积加密方案密文长度过长的问题,首先提出一个完全安全且固定密文长度的内积加密方案,并以该方案为基础,构造了一个新的分层内积加密方案,利用对偶系统加密的新技术,在标准模型下证明了该分层内积加密方案是完全安全的。新方案密文长度达到了固定值,并且解密时只需要7个双线性对运算。与现有方案比,新方案计算效率高,且易于实现,占用通信带宽低,具有一定的优势。     

MDCent:一种高可扩展、高吞吐量的模块间互连结构

近年来,提出的以服务器为中心的新型数据中心网络互连结构部分程度地解决了传统树型结构面临的性能瓶颈和可扩展性难题,同时出现了以集装箱为基本模块构建超大规模的数据中心.然而,如何设计模块之间的互连结构,确保数据中心网络具有高可扩展性、模块之间具有高带宽是一个非常具有挑战性的问题.以BCube为代表的新型数据中心网络,能够将数千台服务器互连在一个集装箱内,且对各种典型流量模式提供较高的带宽.提出了一种常量度数的模块之间的互连结构MDCent.MDCent基于BCube结构进行模块内服务器互连,利用模块内大量未被使用的上行端口,在各个模块保持常量度数的情况下,能够保证模块之间具有高可扩展性,同时模块之间具有较高的带宽.     

基于节点和信息特征的社会网络信息传播模型

随着在线社会网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.虽然有关社会网络中的信息传播模型已经得到广泛研究,但是影响网络中节点之间信息传播的因素有哪些,以及如何刻画信息传播过程,仍然是一个有待深入研究的重要内容.传统的传播模型及其扩展模型更多地从网络结构出发研究信息传播,很大程度上忽视了节点属性和信息内容的影响.从多个维度提取信息传播的特征,包括节点属性特征和信息内容特征,对节点间传播概率和传播延迟进行建模,提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型.利用随机梯度下降算法学习模型中的各个特征的权重.另外,针对模型的传播预测功能,在新浪微博真实数据集上进行了实验,结果表明,在预测准确率方面,所提出的模型要优于其他同类模型,如异步独立级联模型、NetRate模型.     

基于软K段主曲线的信号细微特征识别

为解决同型号电台信号识别问题,针对具有同步头的信号,根据噪声在频域分布于底层的特点,从频域角度出发,建立基于软K段主曲线算法的功率谱骨架模型。将谱骨架作为暂态特征,计算其信息维数和盒维数,将得到的分形维数使用SVM分类器进行训练,实现对不同电台发送的相同数据波形信号的识别。实验结果表明,在信噪比较低的情况下,该方法可以有效识别电台,识别率仍可达到80%以上。     

基于维基知识的微博事件追踪方法

微博文本长度短,网络用语层出不穷,传统方法在微博事件追踪中忽略了博文语义信息,导致追踪效果不够理想。针对该问题,提出一种基于维基知识的微博事件追踪方法。首先,定义维基词条的强相关实体和别名实体,并将维基知识表示为五元组形式。然后,构建词语空间到维基实体空间的映射来表示初始事件向量及后续博文向量。最后,计算博文向量与初始事件向量之间的语义相似度,并依据设定阈值进行判决,从而完成事件追踪。实验结果表明,相比传统方法,该方法可以充分利用维基知识语义信息,有效提高微博事件追踪的性能。     

一个浮点数学函数库测试平台

数学函数库作为CPU软件的重要组成部分,对于高性能计算机平台上的科学计算、工程数值计算起着极为关键的作用.现有的测试工具只能片面地对函数库进行测试,没有从正确性、精度和函数性能这3方面加以考虑,而且往往只针对一类目标体系结构,适用性有限.针对现有测试工具的缺陷,提出了面向多目标体系结构、全面可复用的一体化测试平台BMltest(basic math library test).测试平台结合函数特征值、IEEE-754特殊数以及利用浮点数生成规则实现的全浮点域指数分布的IEEE-754规范数构造了测试集,有效提高了测试集浮点数的覆盖率;提出了基于多精度库MPFR(multiple-precision floating-point reliable library)的精度测试方法,提高了精度测试的可靠性;提出了基于代码隔离的性能测试方法,最大限度地降低了外部环境对性能测试的干扰.针对大量的浮点测试结果,给出了合理的结果评价方案.测试平台使用的测试集数据与函数做到了相关性的极大分离,保证了测试方法的普适性.通过对包括GNU,Open64及Mlib函数库内所有855个函数的测试结果表明:BMltest平台的测试数据集更全面、有效,精度测试方法更可靠;与其他测试平台相比,性能测试结果更准确、稳定.     

一种用于流交换的代理重签名方案

为了解决大规模复杂网络环境下流交换的安全问题,首次将代理重签名技术应用到安全流交换中,提出一种用于流交换的基于陷门Hash函数的代理重签名方案.首先,针对陷门Hash函数在流交换应用中存在的密钥泄露问题,提出一种新的基于椭圆曲线的无密钥泄露的陷门Hash函数(EDL-MTH),并对其安全性加以证明;然后,基于EDL-MTH构造了一个在随机预言模型下可证明适应性选择消息攻击安全的代理重签名方案;最后,通过一个示例分析了该方案在安全流交换中的应用和性能.     

浮点数学函数异常处理方法

异常会造成程序错误,实现完全没有异常的浮点计算软件也很艰难,因此,实现有效的异常处理方法很重要.但现有的异常处理并不针对浮点运算,并且研究重点都集中在整数溢出错误上,而浮点类型运算降低了整数溢出存在的可能.针对上述现象,面向基于汇编实现的数学函数,提出了一种针对浮点运算的分段式异常处理方法.通过将异常类型映射为64位浮点数,以核心运算为中心,将异常处理过程分为3个阶段:输入参数检测(处理INV异常)、特定代码检测(处理DZE异常和INF异常)以及输出结果检测(处理FPF异常和DNO异常),并从数学运算的角度对该方法采用分段式处理的原因进行了证明.实验将该方法应用于Mlib浮点函数库,对库中600多个面向不同平台的浮点函数进行了测试.测试结果表明:该方法能够将出现浮点异常即中断的函数个数从90%降到0%.同时,实验结果验证了该方法的高效性.