一种IBE机制下的端到端密钥管理方案

密钥管理是基于移动通信系统进行端到端加密的核心问题,现有方案大多依赖于密钥管理中心,并存在不在同一加密组内的终端要进行端到端加密通信时通信消耗大、效率低等问题。为解决这些问题,提出一种基于IBE（Identity Based Encryption）的三级密钥管理方案。该方案适于在资源有限的移动终端上使用,采用IBE机制生成和管理主密钥,简化了密钥协商过程,降低了对密钥管理中心的依赖,使用对称加密算法加密通信信息,确保通信的高效性。通信双方可进行双向认证,具有前向安全性,可抵抗选择密文攻击。     

基于密钥中继的广域量子密钥网络路由方案

针对现有基于密钥中继的 QKD 网络路由方案存在适用范围有限、不能满足广域环境路由需求的问题,分析了广域 QKD 网络路由特点并提出了相应的路由需求,进而设计了基于虚链路的分域量子密钥网络路由方案。将广域 QKD 网络划分为多个小规模的密钥路由域,降低了域内密钥路由的复杂度,通过建立跨越密钥路由域的虚链路缩短了域间路由长度,从而提高了广域环境下密钥路由效率。理论分析表明,该方案具有路由更新收敛快、路由时延小、密钥资源消耗少的优点。     

Dijkstra算法中的多邻接点与多条最短路径问题

Dijkstra算法是图论中求取最短路径的经典算法。列举并分析了Dijkstra算法及其伪码,为了深刻理解Dijkstra算法,列举了几种错误观点并加以纠正。分析发现,根据Dijkstra算法,最短路径上的某个顶点的前面,可能有多个邻接点;从开始点到某个顶点之间,可能存在多条权重相同的最短路径。对于上述多邻接点问题与多条最短路径问题,Dijkstra算法并没有涉及。分析了多邻接点问题与多条最短路径问题的成因,提出解决方案,对Dijkstra算法进行了改进,给出了改进之后的算法与伪码,分析了算法的时间复杂度,并用c语言编码实现。实验结果表明,改进之后的Dijkstra算法可以有效解决多邻接点问题与多条最短路径问题。     

QKD网络中组密钥协商的研究

传统组密钥协商方法很难满足QKD(Quantum Key Distribution)网络的实用需求。针对这种情况,提出一种适用于多种QKD网络结构的复合式量子组密钥协商方案。该方案将不同结构的QKD网络归为统一的形式,充分利用密钥缓存池中的密钥,在经典信道上完成安全协商过程,最终参与组播通信的QKD设备都能获得一致的组密钥,并将这些密钥分发给用户。与几种传统组密钥协商方案对比,该方案具有很好的安全性和可扩展性,并在绝大数应用环境下具有很高的效率。     

无线传感器网络密钥分配方法研究

研究无线网络安全设计,应优化加密方法.密钥分配是无线传感器网络的安全基础.传统密钥管理方案使传感器节点之间共享密钥,传感器节点之间出现能量消耗不均衡现象,引起整个网络安全性降低.为了提高网络安全性,提出一种基于能量均衡的网络密钥分配方案.方案首先根据传感器节点的能量建立源和目的传感节点之间的多条不相交路径,根据传能量最小和最大原理为源和目的传感器节点之间建立一条最优传感器节点不相交路径作为协商路径密钥的通道.仿真结果表明,改进密钥分配方案使网络能量更加均衡,提高了网络的安全性,是一种低能耗、安全性好的密钥管理方案.     

量子密钥分发网络组密钥服务节点选址算法

针对量子密钥分发QKD(Quantum Key Distribution)网络组密钥协商中的组密钥服务节点选址问题,根据组密钥服务节点数量确定和不确定两种不同情况,构建了常规的p-median选址模型和改进的p-median选址模型,并就每种选址模型分别设计了枚举法和贪婪算法两种选址算法。通过仿真模拟实验比较了两种算法的性能,并结合两种算法的不同性能特点阐述了各自的应用场景。结果表明,该算法步骤清晰,操作简单,易于掌握,具有一定的实际意义和参考价值。     

基于分层的智能导航组合算法

最短路径算法问题是计算机科学、运筹学、地理信息系统和交通导航系统等领域研究的一个热点。Dijkstra算法用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,得出最短路径的最优解,但它的效率是一个很大的问题。组合算法在Dijkstra算法的基础上,利用层次策略与准备算法,计算出最短路径,解决了常用最短路径算法中相关数据量大、耗用资源多、执行效率低等关键问题。     

密钥协商协议进展

密钥协商协议允许两个或多个用户在公开网络中建立一个共享密钥,是最基本的密码原型和公钥密码学的基础.本文综述密钥协商协议的研究进展,包括密钥协商的安全模型、传统离散对数环境下的密钥协商协议、最近发展起来的基于双线性对的密钥协商协议以及基于口令的密钥协商协议,指出了密钥协商协议中的公开问题和未来可能的发展方向.     

无线传感器网络密钥分配方案改进与仿真研究

研究无线传感器网络安全中的密钥分配问题.由于传感器网络规模大、节点能源非常受限等特点,传统网络中使用的密钥分配策略并不适用于无线传感器网络.为了提高网络的安全性能,在预共享密钥和随机密钥分发方案的基础上,提出一种改进的随机密分配方案.首先通过传感节点的能量大小建立源传感节点到目的传感节点的多条传感节点不相交路径,然后根据传感节点的最小最大能量原理选择一条合适的传感节点不相交路径作为源传感节点和目的传感节点协商路径密钥的通道.仿真结果表明,改进后的方案保留了原方案的网络高安全性等优点,而且进一步节省了节点通信能量,延长了网络的生存周期,更加适用于能量非常受限的无线传感器网络.     

基于分层的智能导航组合算法

最短路径算法问题是计算机科学、运筹学、地理信息系统和交通导航系统等领域研究的一个热点。Dijkstra算法用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,得出最短路径的最优解,但它的效率是一个很大的问题。组合算法在Dijkstra算法的基础上．利用层次策略与准备算法,计算出最短路径,解决了常用最短路径算法中相关数据量大、耗用资源多、执行效率低等关键问题。     

基于交通方向的较优路径选路算法

Dijkstra算法是计算最短路径的典型算法,它能得出最短路径的最优解,但因为遍历计算的节点很多,所以效率低下.针对此局限性,提出一种基于方向判别的较优路径选择算法.该算法利用交通网络的方向特性,能够快速收敛找到较优路径,提高选路算法的性能.引入偏差率和吻合率等概念来描述算法,对其设计与实现过程进行详细的阐述,并利用MATLAB进行仿真实验.实验结果表明该算法在性能上优于Dijkstra算法,尽管得出的路径不一定是最优路径,会存在偏差,然而这些偏差是可以容忍的,不会影响算法的价值.     

Multiple stochastic paths scheme on partially-trusted relay quantum key distribution network

Quantum key distribution (QKD) technology provides proven unconditional point-to-point security based on fundamental quantum physics. A QKD network also holds promise for secure multi-user communications over long distances at high-speed transmission rates. Although many schemes have been proposed so far, the trusted relay QKD network is still the most practical and flexible scenario. In reality, the insecurity of certain relay sections cannot be ignored, so to solve the fatal security problems of partially-trusted relay networks we suggest a multiple stochastic paths scheme. Its features are: (i) a safe probability model that may be more practical for real applications; (ii) a multi-path scheme with an upper bound for the overall safe probability; (iii) an adaptive stochastic routing algorithm to generate sufficient different paths and hidden routes. Simulation results for a typical partially-trusted relay QKD network show that this generalized scheme is effective. Supported by the National Fundamental Research Program of China (Grant No. 2006CB921900), the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60537020 and 60621064), the Knowledge Innovation Project of the Chinese Academy of Sciences, and the Chinese Academy of Sciences International Partnership Project     

基于优先队列的时变网络最短路径算法

提出了基于优先队列的时变网络最短路径算法,能克服传统最短路径算法难以对时变网络求解最短路径的缺陷。提出的时间窗选择策略能够在算法求解过程中为节点选择合适的时间窗以降低路径长度,从而求得精确解。进一步地,算法使用了优先队列组织节点集合以提高计算效率。在随机生成的网络数据以及美国道路数据上的实验表明,基于优先队列的时变网络最短路径算法与经典方法相比,不仅能够求得精确解,运算速度也有所提高。     

基于DSP的障碍物环境的簇状传感网络路由算法

分簇是延长无线传感网络寿命的有效技术之一,然而现有的簇状传感网络的路由技术没有考虑障碍物环境.为此,提出了面向障碍物的簇状传感网络的Dijkstra最短路径路由DSPR(Dijkstra shortestpath-based routing)算法.DSPR算法首先利用能量有效的同质簇EHC(energy-efficient homogeneous clus-tering)技术周期地选举簇头CH(cluster head).每周期定义一帧,每帧利用EHC技术选举簇头CH.簇头CHs构成数据传输的主干路径,并利用Dijkstra最短路径DSP(Dijkstra shortest path)算法选择最优路径,当遭遇障碍物时,将障碍物的顶点作为中间终点,再运行DSP,从而缩短数据传输路径.仿真结果表明,提出的DSPR有效减少传输路径和能量消耗,并提高了数据传输效率.     

一种基于桶结构的单源最短路径算法

以单源最短路径为主的最优路径问题是众多社会应用领域内选择最优问题的基础。本文分析了不同实现技术求解单源最短路径问题的算法,结合基于标记设定的Dijkstra算法和基于标记修正的BFM算法的思想,提出了一种基于桶结构的单源最短路径算法。实验结果表明,该算法与前两种算法相比,具有好的运行时间复杂度和可并行性。     

Transient chaotic neural network-based disjoint multipath routing for mobile ad-hoc networks

Due to mobility of wireless hosts, routing in mobile ad-hoc networks (MANETs) is a challenging task. Multipath routing is employed to provide reliable communication, load balancing, and improving quality of service of MANETs. Multiple paths are selected to be node-disjoint or link-disjoint to improve transmission reliability. However, selecting an optimal disjoint multipath set is an NP-complete problem. Neural networks are powerful tools for a wide variety of combinatorial optimization problems. In this study, a transient chaotic neural network (TCNN) is presented as multipath routing algorithm in MANETs. Each node in the network can be equipped with a neural network, and all the network nodes can be trained and used to obtain optimal or sub-optimal high reliable disjoint paths. This algorithm can find both node-disjoint and link-disjoint paths with no extra overhead. The simulation results show that the proposed method can find the high reliable disjoint path set in MANETs. In this paper, the performance of the proposed algorithm is compared to the shortest path algorithm, disjoint path set selection protocol algorithm, and Hopfield neural network (HNN)-based model. Experimental results show that the disjoint path set reliability of the proposed algorithm is up to 4.5 times more than the shortest path reliability. Also, the proposed algorithm has better performance in both reliability and the number of paths and shows up to 56% improvement in path set reliability and up to 20% improvement in the number of paths in the path set. The proposed TCNN-based algorithm also selects more reliable paths as compared to HNN-based algorithm in less number of iterations.     

基于强化学习的SDN路由优化算法

针对SDN控制器中网络路由的优化问题,基于强化学习中的PPO模型设计了一种路由优化算法。该算法可以针对不同的优化目标调整奖励函数来动态更新路由策略,并且不依赖于任何特定的网络状态,具有较强的泛化性能。由于采用了强化学习中策略方法,该算法对路由策略的控制相比各类基于Q-learning的算法更为精细。基于Omnet++仿真软件通过实验评估了该算法的性能,相比传统最短路径路由算法,路由优化算法在Sprint结构网络上的平均延迟和端到端最大延迟分别降低了29.3%和17.4%,吞吐率提高了31.77%,实验结果说明了基于PPO的SDN路由控制算法不仅具有良好的收敛性,而且相比静态最短路径路由算法与基于Q-learning的QAR路由算法具有更好的性能和稳定性。     

Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法

针对无线传感器网络移动代理路由问题,提出了Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法。该算法综合了Q学习和蚁群优化算法思想,引入了新的路径选择概率模型,并对最优路径进行了有效的维护。仿真实验结果表明:该算法有效地提高移动代理选路效率,满足不同任务对时延的要求,增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗。     

一种基于改进堆优化Dijkstra算法的最小费用最大流算法

通过最短路径算法在残存网络中搜索汇点的最小费用路径是流网络中求解最小费用最大流的主要方式,而Dijkstra算法是最高效的最短路径算法之一。本文通过证明残存网络中不存在负循环,采用改进的堆优化Dijkstra算法在残存网络中搜索最小费用路径以提升算法的效率。实验结果表明,与经典的基于最短路径快速算法的最小费用最大流算法和基于Bellman-Ford算法的最小费用最大流算法对比,本文提出的改进算法具有更高的时间效率。