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該文分析了He等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)簽名方案和Ming等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動(dòng)攻擊，He方案存在KGC被動(dòng)攻擊和KGC主動(dòng)攻擊。該文描述了KGC對(duì)兩個(gè)方案的攻擊過(guò)程，分析了兩個(gè)方案存在KGC攻擊的原因，最后對(duì)Ming方案提出了兩類(lèi)改進(jìn)。改進(jìn)方案不僅克服了原方案的安全性問(wèn)題，同時(shí)也保持了原方案聚合簽名長(zhǎng)度固定的優(yōu)勢(shì)。

通過(guò)對(duì)Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行分析，指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack)，并給出了攻擊方法；另外，Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊，對(duì)這兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案在最強(qiáng)的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

隨著網(wǎng)絡(luò)通信量的急劇增長(zhǎng)，多徑傳輸應(yīng)用日漸普遍。多徑尋由算法是實(shí)現(xiàn)多徑傳輸?shù)幕A(chǔ)。該文結(jié)合路徑相似度目標(biāo)和啟發(fā)式方法，提出一種新的基于A*算法的多徑尋由算法，稱(chēng)為MA*算法。該文為該算法設(shè)計(jì)了一種新的代價(jià)估計(jì)函數(shù)，通過(guò)理論分析證明了該代價(jià)估計(jì)函數(shù)的可行性。利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖晒ぞ邔?duì)MA*算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并與其他多徑尋由算法進(jìn)行了分析比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MA*算法能以較低的搜索次數(shù)獲取多條路徑代價(jià)和路徑相似度合理的路徑；另外通過(guò)合理調(diào)整懲罰參數(shù)，可以取得路徑代價(jià)和路徑相似度的平衡。MA*算法以更小的開(kāi)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)了一種更為通用的多徑尋由算法，能夠應(yīng)用在更廣泛的多徑傳輸環(huán)境。

為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對(duì)性，該文提出了攻擊方案的快速評(píng)估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗(yàn)證平臺(tái)，對(duì)攻擊方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說(shuō)明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時(shí)也證實(shí)了攻擊方案快速評(píng)估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機(jī)初始向量進(jìn)行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時(shí)才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個(gè)初始向量，且攻擊效果更為顯著。

針對(duì)目前圖像隱寫(xiě)檢測(cè)模型中線性卷積層對(duì)高階特征表達(dá)能力有限，以及各通道特征圖沒(méi)有區(qū)分的問(wèn)題，該文構(gòu)建了一個(gè)基于多層感知卷積和通道加權(quán)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)隱寫(xiě)檢測(cè)模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性卷積，增強(qiáng)隱寫(xiě)檢測(cè)模型對(duì)高階特征的表達(dá)能力；同時(shí)引入通道加權(quán)模塊，實(shí)現(xiàn)根據(jù)全局信息對(duì)每個(gè)卷積通道賦予不同的權(quán)重，增強(qiáng)有用特征并抑制無(wú)用特征，增強(qiáng)模型提取檢測(cè)特征的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)模型針對(duì)不同典型隱寫(xiě)算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準(zhǔn)確率提高1.95%～6.15%。

為提高模糊分類(lèi)規(guī)則的有效性和可解釋性，該文提出一種基于最大同類(lèi)球的模糊規(guī)則提取方法。首先，每個(gè)樣本根據(jù)與最近異類(lèi)之間的距離確定一個(gè)最大同類(lèi)球。然后根據(jù)各個(gè)同類(lèi)球中樣本之間的包含關(guān)系和獨(dú)有性對(duì)同類(lèi)球進(jìn)行約簡(jiǎn)。再根據(jù)約簡(jiǎn)后的同類(lèi)球建立MA分類(lèi)器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類(lèi)器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類(lèi)錯(cuò)誤平方最小化為目標(biāo)函數(shù)，采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的12個(gè)10折交叉驗(yàn)數(shù)據(jù)集的對(duì)比分類(lèi)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

OFDM自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)根據(jù)各子載波在頻率選擇性衰落信道中不同的瞬時(shí)增益，動(dòng)態(tài)地分配數(shù)據(jù)比特和發(fā)射功率，可以優(yōu)化系統(tǒng)性能，提高頻譜效率。該文主要研究OFDM系統(tǒng)發(fā)射功率和傳輸比特?cái)?shù)不變時(shí)誤碼率最小化的自適應(yīng)(MA)算法。提出一種以注水門(mén)限為迭代參數(shù)的MA算法，并引入有記憶步長(zhǎng)迭代法，提高算法的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，與過(guò)去的算法相比，該算法能以較低的復(fù)雜度獲得更好的性能。

底層物理節(jié)點(diǎn)或鏈路失效將影響虛擬網(wǎng)服務(wù)提供的連續(xù)性，因此如何實(shí)現(xiàn)虛擬網(wǎng)的可靠性映射是當(dāng)前研究亟待解決的問(wèn)題。文章建立了虛擬網(wǎng)映射(VNM)的數(shù)學(xué)模型，量化分析了虛擬網(wǎng)的可靠性，并歸結(jié)出影響虛擬網(wǎng)可靠性的因素。為了克服這些因素，文章分別提出基于拓?fù)溆绊懚?TID)的虛擬網(wǎng)映射(VNM-TID)算法和基于回溯機(jī)制的遷移算法(MA-Back)。仿真結(jié)果表明，VNM-TID MA-Back算法在虛擬網(wǎng)請(qǐng)求接受率、遷移成功率和有效承載率上具有優(yōu)勢(shì)，提高了虛擬網(wǎng)的可靠性。

本文分析了一種新型恒流器件的特性和原理,由于采用恒流二極管供流和實(shí)現(xiàn)最佳溫度補(bǔ)償獲得了非常穩(wěn)定的輸出電流。器件的動(dòng)態(tài)阻抗大,電流溫度系數(shù)H10-4/℃,恒定電流IH在5--500mA范圍內(nèi)具有連續(xù)可調(diào)等優(yōu)點(diǎn)。

該文提出了一個(gè)基于三階累積量的優(yōu)度準(zhǔn)則。基于此準(zhǔn)則,利用最速下降法,得到一種新的基于三階累積的梯度型自適應(yīng)濾波算法,該算法用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)的MA(Moving Average)模型系統(tǒng)辨識(shí)的計(jì)算機(jī)模擬仿真結(jié)果表明:該算法有良好的收斂性能及對(duì)時(shí)變系統(tǒng)的跟蹤能力。