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1.
安全组播的Huffman层次密钥管理   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
屈劲  葛建华  蒋铭 《软件学报》2003,14(1):151-156
密钥管理系统是安全组播的重要组成部分,而用户密钥存储量和密钥更新代价又是衡量密钥管理系统性能的关键因素.一个高性能的密钥管理系统应具有较小的用户密钥存储量和密钥更新代价.利用信源编码理论深入研究了基于用户概率模型的密钥管理问题,证明了采用密钥Huffman层次结构的密钥管理系统的平均密钥更新代价和用户密钥存储量最小,同时还推导得出了密钥层次结构的理论平均密钥更新代价和用户密钥存储量的下限.  相似文献
2.
一种不用建造Huffman树的高效Huffman编码算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频压缩及通信、密码等领域得到应用。为了更有效地利用内存空间、简化编码步骤和相关操作,首先研究了重建Huffman树所需要的信息,并提出通过对一类一维结构数组进行相关操作来获取上述信息的方法,然后利用这些信息,并依据提出的规范Huffman树的编码性质,便能直接得到Huffman编码。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比,由于该方法不需要构造Huffman树,不仅使内存需求大大减少,而且编码步骤和相关操作更简洁,因而更利于程序的实现和移植。更重要的是,该算法思路为Huffman算法的研究和发展提供了新的途径。  相似文献
3.
关于HUFFMAN树数据结构的新设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文提出了一种表示静态二叉树脂单指针数组的方法,和传统方法相比,这一方法节省空间,而且作查找操作并不费时。  相似文献
4.
哈夫曼树在多重判定程序中的运用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文首先介绍了哈夫曼算法及多重判定结构程序设计原理,并以教务管理系统为例讨论了在多重判定程序设计中,如何运用哈夫曼算法优化程序设计.实例运行结果表明,利用哈夫曼算法可以写出优质的多重判定程序,提高程序的执行效率.  相似文献
5.
混沌权值变异的Huffman树图像加密算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种采用混沌权值变异的Huff man树的图像加密算法.此算法在熵编码过程中,以基本的Huffman树为标准,利用双耦合混沌序列1对DC系数进行树的结构未变异、路径值变异的加密;再利用双耦合混沌序列2对AC系数进行码字序号的加密.论文对算法进行了仿真,并对安全性、计算复杂度、压缩比性能进行了分析.实验结果表明,该算法基本上不影响压缩效率,且计算复杂度低、安全性高和实时性好,可用于网络上的图像服务.  相似文献
6.
基于Huffman树的多类SVM方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法.二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力.为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二又树,使易于分割的类处于上层结点.实验结果表明,该方法与One-vs-One和DAGSVM方法的分类效果相当.  相似文献
7.
目前X.509v3是广泛使用的数字证书标准,但是依然存在着安全缺陷。基于该标准的现实意义,简单介绍了相关背景知识和存在的缺陷。也分析了已经存在的解决方案,并针对其需要较多存储空间的不足,用Merkle树方法加以改进。同时也分析了Merkle树方案的不足。利用数字证书字段出现的概率,用Huffman树方法做了改进。最后对3种方案做了简单的比较。  相似文献
8.
何志兰  崔杜武 《计算机工程》2005,31(21):176-178
电子词典西文只有26个大小写字母,而汉字成百上千,利用此数据特点提出分别对中文和西文采用不同的压缩算法,此算法是对传统电子词典采用Huffman编码,将中文和西文不加区分混合进行压缩编码,对所存在缺陷进行改进。使电子词典的压缩率和压缩速度大大提高,同时在保证压缩率相等的情况下,使编码均匀分布减少预分配内存空间和增强抗误码的能力。最后通过实例比较了两种压缩的效率,说明新压缩方案的正确性和可行性。  相似文献
9.
基于成员离开概率对TGDH协议进行优化.证明当密钥树为Huffman时,改进后的PTGDH协议中,平均成员密钥更新量和平均指数运算时间开销均可达到最优.  相似文献
10.
We present parallel algorithms to construct binary trees with almost optimal weighted path length. Specifically, assuming that weights are normalized (to sum up to one) and error refers to the (absolute) difference between the weighted path length of a given tree and the optimal tree with the same weights, we present anO (logn)-time andn(log lognl logn)-EREW-processor algorithm which constructs a tree with error less than 0.18, andO (k logn log* n)-time andn-CREW-processor algorithm which produces a tree with error at most l/n k , and anO (k 2 logn)-time andn 2-CREW-processor algorithm which produces a tree with error at most l/n k . As well, we describe two sequential algorithms, anO(kn)-time algorithm which produces a tree with error at most l/n k , and anO(kn)-time algorithm which produces a tree with error at most . The last two algorithms use different computation models.The first author's research was supported in part by NSERC Research Grant 3053. A part of this work was done while the second author was at the University of British Columbia.  相似文献
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