时间自动机两种模型的构造互模拟研究

基于时间自动机不同模型的验证被工业界广泛应用，本文形式描述了两种这样的模型，给出了从事件时钟自动机到双向时间自动机的构造方法，证明了二者识别语言之间的包含关系。     

基于统计差分的轨迹隐私保护

随着车联网不断地发展,车联网为驾乘者提供便捷服务的同时,也带来了相应的隐私保护问题.轨迹数据发布将可能泄露用户位置隐私,从而危害用户人身安全;为改变已有差分隐私保护方法中添加随机噪音的弊端,提出一种基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法.车辆行驶轨迹具有Markov过程的特点,根据车辆轨迹的特征计算轨迹中位置节点敏感度;并根据位置敏感度,统计阈值和敏感度阈值添加适量Laplace噪音;使用平均相对误差评价轨迹数据的可用性大小.实验证实了基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法的可用性和有效性.     

基于Uppaal的时延Petri网到时间自动机等价模型验证*

时延Petri网和时间自动机都可以有效地对实时系统的行为进行模拟和性能分析。利用时延Petri网到时间自动机等价转换算法（简记作TPN-to-TA 转换）,将一个描述实时系统的时延Petri网模型转换成与其语义等价的一组时间自动机模型。使用时间自动机中成熟的模型验证工具Uppaal对此时延Petri网的模型进行验证。     

求解爱因斯坦谜题的一种形式系统及推理方法

针对求解爱因斯坦谜题的现有人工智能方法的不足,构建了一个基于一阶逻辑的形式系统Γ。首先,通过定义Γ公理集和Γ推理规则集给出了谜题的形式化描述;然后,通过有穷次交替选择使用Γ公理和Γ规则推导出一系列Γ定理,从而得到谜题的解。与现有方法相比,新方法给出了分析、推理的过程,并且不存在状态空间爆炸问题。     

基于FPGA的7-Zip加密文档高能效口令恢复方法

随着7-Zip压缩软件的广范使用,破解7-Zip加密文档的口令对信息安全有着非常重要的意义。目前,破解7-Zip加密文档主要采用CPU和GPU平台,而潜在的口令空间大,计算复杂度高,在有限的时间内找到正确的口令需要更高性能的计算平台。因此,文中通过分析解密算法的PMC特性,采用可重构的FPGA硬件计算平台,使用流水线技术来实现数据拼接和SHA-256算法,并利用预计算和CSA方法优化SHA-256算法的关键路径,同时使用双端口RAM存储校验数据,从而满足算法的计算需求和存储需求,实现高效能的7-Zip解密算法。实验数据表明,文中提出的优化方法能大幅提升SHA-256算法的性能,使其吞吐量达到110.080 Gbps,并且通过多种方法对解密算法进行优化,最终破解10位长度口令的速率达到了10608个/s,是CPU的226倍,GPU的1.4倍,且能效比是GPU的8倍,极大地提升了算法的性能,降低了高功耗需求。     

混合拓扑结构的粒子群算法及其在测试数据生成中的应用研究

粒子群算法(PSO)的拓扑结构是影响算法性能的关键因素,为了从根源上避免粒子群算法易陷入局部极值及早熟收敛等问题,提出一种混合拓扑结构的粒子群优化算法(MPSO)并将其应用于软件结构测试数据的自动生成中。通过不同邻域拓扑结构对算法性能影响的分析,采用一种全局寻优和局部寻优相结合的混合粒子群优化算法。通过观察粒子群的多样性反馈信息,对每一代种群粒子以进化时选择全局拓扑结构模型(GPSO)或局部拓扑结构模型(LPSO)的方法进行。实验结果表明,MPSO使得种群的多样性得到保证,避免了粒子群陷入局部极值,提高了算法的收敛速度。     

几类ω－凸语言族的分层

本文对作者几年来先后在ω－语言族中定义的五类ω－凸语言进行了相应的分层，其结果是：     

面向OpenCL架构的Harris角点检测算法

Harris角点检测算法是计算机视觉领域中使用非常广泛的点特征提取算法,它计算简单,稳定性强,但运算速度慢。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台,它们很难实现在不同平台上的高效运行。为此提出一种基于开放式计算语言(OpenCL)设计思想的Harris角点检测并行算法,其采用图形处理器(GPU)中共享存储器、常量存储器和锁页内存机制在OpenCL框架下完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于OpenCL的Harris角点检测并行算法相比CPU上的串行算法可获得的加速比高达77倍,执行效率明显提高,对于大规模数据处理表现出良好的实时处理能力。     

一种基于投影时序逻辑模型检测的入侵检测方法

基于时序逻辑模型检测的入侵检测技术降低了误用检测的漏报率,然而却几乎不能描述并发攻击和分段攻击,因而对这些复杂的攻击模式漏报率仍很高。本文针对该问题,提出了一种基于投影时序逻辑模型检测的入侵检测方法。对若干复杂攻击实例的检测表明,新方法可有效降低对并发攻击和分段攻击的漏报率。