检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第1期47卷 271-278页

作者：张润莲范欣赵昊武小年韦永壮桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541000

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针... 详细信息

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针对Draco算法存在的安全缺陷等问题,该文提出一种基于状态位索引和动态初始化的改进算法Draco-F算法。首先,Draco-F算法通过使用状态位索引的方法增加了选择函数的周期并降低硬件成本;其次,在保障非线性反馈移位寄存器(NFSR)状态位使用均匀性的前提下,Draco-F算法通过简化输出函数进一步降低算法的硬件成本;最后,Draco-F算法引入动态初始化技术以防止密钥回溯。对Draco-F算法的安全性分析和软硬件测试结果表明:相对于Draco算法,Draco-F算法避免了Draco算法的安全漏洞,可以以128 bit的实际内部状态提供128 bit的安全级别;同时,Draco-F算法具有更高的密钥流吞吐率和更小的电路面积。

关键词：流密码初始向量和密钥前缀组合 Draco 状态位索引动态初始化

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静电聚焦脉冲展宽分幅相机中的空间电荷效应

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光学学报 2024年第23期44卷 282-289页

作者：白雁力黄国纯秦兴国桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

静电聚焦脉冲展宽分幅相机是具有长漂移区、电子光学成像系统和超快时间分辨率的二维超快诊断设备,而空间电荷效应引起的时空弥散,是影响其性能提升的重要因素。为研究静电聚焦中的空间电荷效应,采用双静电透镜设计成像系统,分析成像电... 详细信息

静电聚焦脉冲展宽分幅相机是具有长漂移区、电子光学成像系统和超快时间分辨率的二维超快诊断设备,而空间电荷效应引起的时空弥散,是影响其性能提升的重要因素。为研究静电聚焦中的空间电荷效应,采用双静电透镜设计成像系统,分析成像电场中的电子脉冲动态特性;基于电子脉冲电势分布、电场力方程和平均场理论,推导动态空间电荷效应计算方法,分析不同成像电场分布对空间电荷效应时空弥散的影响,并采用与最大值的平均相对误差(MRE)进行量化评价。研究结果显示,由不同间距透镜构成的成像电场分布,不仅引起漂移过程中的电子脉冲发散和聚焦最佳位置变化,而且也对空间电荷效应时空弥散及其均匀性具有显著影响。随着透镜间距由70 mm增加至370 mm,电场分布均匀度逐渐提升,电子脉冲受到的发散和聚焦力逐渐均衡,动态半径变化逐渐平缓。当间距为370 mm时,离轴25 mm区域内的时空弥散在数值上最小,范围分别为0.28~0.45 ps(MRE为22.13%)和2.09~6.34μm(MRE为43.17%);而当间距为310mm时,时空弥散均匀性达到最优,范围分别为0.33~0.44ps(MRE为10.99%)和4.11~8.78μm(MRE为22.94%)。本研究为分析静电聚焦脉冲展宽分幅相机中的空间电荷效应时空弥散及其均匀性,提供了理论参考。

关键词：超快光学超快诊断技术脉冲展宽分幅相机静电聚焦成像系统空间电荷效应

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分幅相机的皮秒高压脉冲控制系统研究

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光子学报 2024年第12期53卷 126-136页

作者：帅浩明白雁力秦兴国桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

微通道板和脉冲展宽分幅相机是应用于研究惯性约束聚变等离子体时空演化过程的超快诊断设备,通常其控制系统包括条纹相机的工控系统和分幅相机的群控系统,虽然两者都能实现电源的开启和关闭,直流电压档位的选择和相关环境参数的监控,但... 详细信息

微通道板和脉冲展宽分幅相机是应用于研究惯性约束聚变等离子体时空演化过程的超快诊断设备,通常其控制系统包括条纹相机的工控系统和分幅相机的群控系统,虽然两者都能实现电源的开启和关闭,直流电压档位的选择和相关环境参数的监控,但却无法实现对皮秒高压脉冲的动态控制。为此,采用STM32和继电器设计多通道控制系统,并将其融入皮秒高压脉冲发生器,在实现动态皮秒高压脉冲的同时,分析脉冲性能与分幅相机时间分辨率的关系。研究结果表明,通过融入多通道控制系统,一台皮秒高压脉冲发生器,能实现8种V型皮秒高压脉冲的输出,其幅值、半高宽和上升沿斜率的范围分别为-1.212~-1.887 kV、245~327 ps和3.61~10.01 V/ps。将动态性能的皮秒高压脉冲用于MCP分幅相机,获得时间分辨率的范围为95.23~121.79 ps;而用于脉冲展宽分幅相机时,结合阴极电压和漂移距离的影响,获得的时间分辨率波动范围为1.5~31.4 ps。研究结果不仅为弥补超快诊断设备控制系统的空缺功能提供参考途径,也为在超快诊断和高功率脉冲领域,融入自动控制技术提供一种参考方法。

关键词：超快诊断技术分幅相机皮秒高压脉冲发生器动态控制时间分辨率

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基于复合混沌系统的S盒构造与优化方法

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 1095-1104页

作者：武小年吴庭黄昭文张润莲桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

S盒是分组密码算法的唯一非线性部件,其优劣决定了密码算法的安全强度。为高效构造密码学性质优良且稳定的S盒,提出一种基于复合混沌系统的8比特S盒构造及优化方法。通过扩展tent混沌映射的值域给出扩展的tent映射,并与扩展的logistic... 详细信息

S盒是分组密码算法的唯一非线性部件,其优劣决定了密码算法的安全强度。为高效构造密码学性质优良且稳定的S盒,提出一种基于复合混沌系统的8比特S盒构造及优化方法。通过扩展tent混沌映射的值域给出扩展的tent映射,并与扩展的logistic映射结合构造了一个具有优秀混沌特性的复合混沌系统;在迭代50次消除混沌系统暂态效应后,利用复合混沌系统产生随机序列构造初始8比特S盒;进一步地,针对密码学性质较差的初始S盒,设计一个用于权衡S盒差分均匀度和线性度的优化目标约束函数,分别根据S盒的差分分布和线性分布情况,搜索使得S盒差分分布和线性分布更均匀的数据进行迭代优化,尽可能地降低S盒的差分均匀度和线性度,提高S盒抵抗差分分析和线性分析的能力。实验测试结果表明,该方法能够对所有密码学性质较差的初始S盒进行性质优化提升,优化后的差分均匀度可以达到8,非线性度达到102;该方法的优化速度快,最少仅需要33次迭代就可以完成优化。

关键词： S盒混沌映射差分均匀度非线性度线性度

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基于深度学习的SM4密码算法新型区分器

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通信学报 2023年第7期44卷 171-184页

作者：王慧娇张鑫韦永壮李灵琛桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对大状态分组密码区分器的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度较高的问题,提出了一种建立长分组和长密钥分组密码算法深度学习区分器模型的方法,构建了SM4算法的神经区分器。借鉴密文差分能够提升区分器性能的思想,将密文对之间的部... 详细信息

针对大状态分组密码区分器的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度较高的问题,提出了一种建立长分组和长密钥分组密码算法深度学习区分器模型的方法,构建了SM4算法的神经区分器。借鉴密文差分能够提升区分器性能的思想,将密文对之间的部分差异信息作为训练数据的一部分,设计了神经区分器新数据输入结构,采用残差神经网络模型建立神经区分器,对长分组的训练数据集进行数据预处理。同时,针对所构建的区分器存在高特异度和低敏感度的现象,提出了一种模型再学习的改进策略。实验结果表明,基于深度学习的区分器模型获得了9轮SM4神经区分器,其4~9轮区分器的准确率最高可达100%、76.14%、65.20%、59.28%、55.89%和53.73%,所获得的差分神经区分器的复杂度和准确率远优于传统差分区分器,也是目前已知针对SM4密码算法最好的神经区分器,证明了深度学习方法在长分组密码安全性分析上的有效性和可行性。

关键词：分组密码深度学习神经区分器 SM4算法复杂度

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面向数据要素流通的区块链数据加速交换方法

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2554-2569页

作者：李振宇丁勇易晨梁海桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 港专学院中国香港999077

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题.从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力.但区块链技术在面对海量的... 详细信息

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题.从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力.但区块链技术在面对海量的数据要素交换时仍需进一步研究以提升效率.因此,针对当前基于区块链的数据要素流通过程中效率偏低问题,提出区块链数据加速交换方法.首先,提出数据要素流通动态位置模型,方便数据交易所进行数据流通方向管理.其次,提出数据要素聚合上传方法,实现针对数据要素附带流通目的地的深层次聚合,以进一步加速区块链数据交换.随后,提出可选自动去重下载方法,以解决数据经区块链流通面临的应用问题.最后,通过一系列实验验证,提出的区块链数据加速交换方法能在已启用区块链交易打包等技术的条件下,进一步提升数据要素交换的效率,其相比于区块链框架所提供的异步数据交换方法,能获取约9.24倍的额外数据交换性能.

关键词：数据要素区块链数据流通数据聚合加速交换

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完全图高阶关系驱动的链接预测

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1825-1835页

作者：张惠鹃黄钦阳胡诗彦杨青张敬伟广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

图卷积网络(graph convolutional network,GCN)因其在处理图数据方面的独特优势而被广泛应用于推荐系统中,它通过利用图中节点之间的依赖关系传播节点属性信息,极大地提高了节点表示的准确度从而提升推荐性能.然而现有基于GCN的推荐方... 详细信息

图卷积网络(graph convolutional network,GCN)因其在处理图数据方面的独特优势而被广泛应用于推荐系统中,它通过利用图中节点之间的依赖关系传播节点属性信息,极大地提高了节点表示的准确度从而提升推荐性能.然而现有基于GCN的推荐方法仍因过平滑问题而难以进行更深层的建模,从而限制了用户与项目间高阶关系的表达.为此,提出了一种基于项目间关系的完全图高阶关系驱动的链接预测(link prediction driven by high-order relations in complete graph,LinkCG)方法.LinkCG通过用户-项目交互图与项目间隐式关联关系全局图组成的异构图预测用户到项目的链接,跳过了中间的用户节点直接利用完全图建模每个用户历史交互的项目间的局部隐式关联关系,获得项目间的高阶关系从而缓解数据稀疏性问题;此外,不同于基于节点嵌入的推荐方法,LinkCG通过赋予项目间的链接权重来表示项目间关系的紧密程度,并根据紧密程度进行链接预测,优化了模型的训练过程.在3个公开数据集上的实验结果表明,LinkCG作为只包含2个超参数的非深度学习模型,与一些先进的基于深度学习的基线方法相比提供了更好的性能.在社交关系数据上的应用进一步表明LinkCG能够从用户历史交互项目中获取足够丰富的用户偏好信息.

关键词：推荐系统链接预测完全图高阶关系关联关系

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三元组约束的类通用扰动人脸图像去识别方法

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中国图象图形学报 2024年第12期29卷 3644-3656页

作者：王慧娇熊卓管军霖蔡鼎王丽桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

目的人脸图像去识别是保护人脸隐私的一种手段,类通用扰动作为人脸图像去识别的一种方法,为每个用户生成专属扰动来抵御深度人脸识别系统的恶意分析行为。针对现有类通用扰动方法存在用户训练数据不足的问题以及进一步提升扰动保护效果... 详细信息

目的人脸图像去识别是保护人脸隐私的一种手段,类通用扰动作为人脸图像去识别的一种方法,为每个用户生成专属扰动来抵御深度人脸识别系统的恶意分析行为。针对现有类通用扰动方法存在用户训练数据不足的问题以及进一步提升扰动保护效果的需要,提出基于三元组损失约束的类通用扰动生成方法,同时引入一种基于特征子空间方法扩充训练数据构建三元组所需的负样本。方法首先将深度神经网络提取的用户人脸图像特征作为正样本,然后对单个用户所有正样本进行仿射组合构建特征子空间,再结合凸优化方法训练样本远离特征子空间,生成负样本扩充训练数据。之后对原始图像叠加随机扰动,提取特征得到待训样本。利用三元组函数约束扰动训练过程,使待训样本远离正样本的同时靠近负样本,并以余弦距离作为指标计算损失值。对训练生成的扰动施加一个缩放变换,得到用户的类通用扰动。结果针对具有不同损失函数(ArcFace、SFace和CosFace)和网络架构(SENet、MobileNet和IResNet)的6个人脸识别模型在2个数据集上进行实验,与相关的4种方法进行比较均取得了最优效果。在Privacy-Commons和Privacy-Celebrities数据集上,相比已知最优的方法,扰动训练效率平均提升了66.5%,保护成功率平均提升了5.76%。结论本文提出的三元组约束扰动生成方法,在兼顾扰动生成效率的同时,既缓解了训练样本不足的问题,又使类通用扰动综合了梯度攻击信息和特征攻击信息,提升了人脸隐私保护效果。

关键词：类通用扰动三元组约束人脸图像去识别数据扩充人脸隐私保护

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多智能体系统基于自适应控制下的二分-分量一致性

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控制与决策 2024年第5期39卷 1754-1760页

作者：华彩凤马忠军李科赞桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西应用数学中心广西桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

二分-分量一致性是指网络系统中部分具有相似特性智能体的某些分量随时间推移趋于相同的值,而剩余智能体的某些分量则随时间趋于相反的值,是一种弱于恒同一致和二分一致的动力学行为.为此,对符号网络上非线性多智能体系统的二分-分量一... 详细信息

二分-分量一致性是指网络系统中部分具有相似特性智能体的某些分量随时间推移趋于相同的值,而剩余智能体的某些分量则随时间趋于相反的值,是一种弱于恒同一致和二分一致的动力学行为.为此,对符号网络上非线性多智能体系统的二分-分量一致性问题展开研究.首先,针对多智能体系统中各智能体之间存在的合作关系或竞争关系,设计有效的自适应牵制控制器;随后,基于Lyapunov稳定性理论和矩阵理论,导出该非线性系统二分-分量一致性得以实现的充分条件;最后,通过数值模拟验证理论结果.

关键词：网络系统非线性多智能体系统自适应控制二分-分量一致

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基于离散扩散模型的序列到序列文本生成方法

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计算机科学与探索 2025年第3期19卷 764-773页

作者：蒋航蔡国永李思慧桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型,有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型,实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常遇到的实际应... 详细信息

扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型,有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型,实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常遇到的实际应用场景,如何更好更快地实现序列到序列的文本生成一直是自然语言处理领域的研究重点。为了实现上述目标,通过推导离散扩散模型训练目标的上界简化了扩散模型的训练过程,随后引入并改造了条件掩码语言模型的遮掩-预测解码策略作为扩散模型的推理算法,提升了模型的生成质量。为了进一步提升离散扩散模型在推理的前几轮生成文本的质量,还提出了正弦噪音调度,相比于原来的线性噪音调度,时间步中高噪音区间变得更大了,模型将更专注于学习如何从高噪音数据中恢复数据,从而提升在推理的前几轮中生成文本的质量。受到课程学习策略的启发,设计了新的时间步采样分布,通过操纵时间步的采样实现由易到难的学习。在公开数据集上的实验表明,提出的方法能有效提升模型的性能,在WMT16 EN-RO数据集上,扩散模型仅用自回归基线一半的推理时间,就能推理出相同生成质量的文本。

关键词：扩散模型语言模型文本生成序列到序列非自回归模型

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