当前,对等计算(Peer to Peer)引起了广泛的关注,其典型应用有文件共享、即时通信等.为了保证P2P网络的有效运行和部署,在现有的混合式P2P网络中,以现有的P2P网络路由协议为基础,针对路由攻击和安全隐患,结合分组密钥管理机制,提出了一...
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当前,对等计算(Peer to Peer)引起了广泛的关注,其典型应用有文件共享、即时通信等.为了保证P2P网络的有效运行和部署,在现有的混合式P2P网络中,以现有的P2P网络路由协议为基础,针对路由攻击和安全隐患,结合分组密钥管理机制,提出了一种过滤虚假路由信息和提供消息认证的机制.与传统的PKI密钥管理机制不同,该混合式P2P网络分组密钥管理机制提供了一种基于分组密钥的P2P安全路由机制,能够有效过滤虚假路由信息,为路由机制提供可靠消息认证算法.
典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。
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