密码芯片中抗差分功耗分析攻击的DES方案设计

功耗分析攻击是当前密码芯片中各类数据加密算法的主要安全威胁,尤其是对于迄今应用最为广泛的数据加密标准算法造成了严重的危害。通过分析数据加密标准算法遭受功耗分析攻击的原理,并结合针对数据加密标准算法关键防御技术,给出了一种基于互补电路的中间值掩码DES方案设计。主要是利用双电路进行互补输出,以保证寄存器翻转保持功耗恒定,从而最大限度地降低功耗差异。根据算法性能分析结果表明：该方案可以抵抗差分功耗分析攻击,且实现简单,能够直接应用于密码芯片的电路设计中。     

卷积深度神经网络的手写汉字识别系统

针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题,提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型,基于频度统计生成相似子集,进一步提高识别率。实验表明,相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法,该方法的识别率有一定的提高。     

基于布尔向量内积的最大频繁项集算法研究

针对Apriori算法的不足,从重构布尔矩阵出发,论文给出了布尔向量内积的定义,并设计了基于最大频繁项集的改进算法,简化了频繁项集的寻找过程,提高了算法的效率。