N维2阶Hadamard矩阵

本文找到了一种适用于研究一般 n 维2阶 Hadamard 矩阵的系统性较强的新方法——H-布尔函数法.并且借助于此新法我们用十分简单的推理解决了国际上近十年来一直末能解决的几个有关 n 维2阶 Hadamard 矩阵的难题.     

伪随机序列研究Ⅱ——频谱特性

本文是系列文章“伪随机序列研究”的第二部分.主要给出了伪随机序列的 Fourier,Hartley,W,Sine 和 Cosine 等正交变换的频谱特性.这些结果有助于密码分析设计和其它信号处理问题.     

线性复杂度可控的新型密钥流生成器

本文利用布尔函数的真值表,给出了一类全新的密钥流生成器.它具有实现简单和所产生的密钥流,可根据不同的需求,调节其线性复杂度等优点.此外,利用该新思想还得到了一个求2~n 长序列线性复杂度的快速算法.     

关于循环哈达玛猜想的讨论

本文介绍了完全循环Hadamard矩阵、Barker序列和1维最佳2元阵列之间的等价关系,并指出目前出现的几种循环Hadamard猜想的“证明”的错误,表明了这一猜想至今仍未被解决.     

一种可用于非线性码译码神经网络模型研究

本文提出一种非线性码神经网络译码方案,在纠错能力范围内对满足码距特性的一般非线性码以零错误概率进行纠错译码,并在检错能力范围内检错。文中具体描述了神经网络模型构造、学习算法及其理论依据。最后通过非线性等重码的译码实例表明此方案的有效性及理论和应用价值。     

分裂认证码与纠错码

引入I-t-分裂认证码的概念。由有分裂的认证码得到纠错码,说明了当替换攻击成功的极大概率等于冒充攻击成功的极大概率时,信源数随编码规则数增大成线性增加,这一结论在无分裂认证码的情况下也成立。     

一个新的二进前向多层网学习算法及布尔函数优化实现

本文首先给出二进前向多层网几何学习算法的一个改进策略,提高了原算法的学习效率,然后同个新的神经网络启发式遗传几何学习算法。ＨＧＧＬ算法采用面向知识的交叉算子和变异算子对几何超平面进行优化的划分,同时确定隐层神经元的个数及连接权系数和阈值,对任意布尔函数,ＨＧＧＬ算法可获得迄今为止隐节点数量少的神经网络结构。     

具有完善机密性的可证实电子邮件协议

本文提出了一个具有完善保密性的可证实电子邮件协议ＰＣＣＭＰ,它不仅具有文（１）中协议的安全性,而且为电子邮件提供了完善的机密性,使包括邮局在内的任何第三方都不能了解电子的邮件的内容。     

基于前向多层神经网络的分组码译码器设计

把最大相关译码与神经网络神经元的内积特性及吸引域有机地联系起来,连接权决定译码码字,阈值设定决定神经元的纠错范围,从而形成一种可用于硬判决及软判决译码的神经译码器,并在理论上证明了此译码器可在ＤＭＣ信道的纠错能力范围内实现零错误概率硬判决译码,也可实现与最小欧几里德距离译码相当的软判决译码,并能在检错范围内检错。     

高效的基于身份的(受限)部分盲签名

提出了一个新的基于身份的部分盲签名方案,其安全性基于q-强Diffie-Hellman困难问题,证明了该方案在随机预言模型下能防止伪造攻击。该方案不需要低效的MapToPoint哈希函数,仅使用了1个配对运算,效率高于其他基于身份的部分盲签名方案。在此方案基础上提出了一个高效的基于身份的受限部分盲签名体制,证明了该方案的正确性、不可伪造性、限制性和部分盲性。