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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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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高校电池专业教育的产学研合作机制

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电池 2025年第2期55卷 414-417页

作者：王学锋桂林电子科技大学计算机工程学院广西桂林541004

随着新能源产业的发展,电池专业人才需求日益增长,高校电池专业教育无法满足产业发展的需求,面临重大挑战。分析高校电池专业教育的现状,包括教育模式和存在的问题;探讨产学研合作的内涵、定义、模式分类及特点,强调产学研合作在提升电... 详细信息

随着新能源产业的发展,电池专业人才需求日益增长,高校电池专业教育无法满足产业发展的需求,面临重大挑战。分析高校电池专业教育的现状,包括教育模式和存在的问题;探讨产学研合作的内涵、定义、模式分类及特点,强调产学研合作在提升电池专业教育质量中的重要性。在此基础上,提出高校电池专业产学研合作机制的构建,包括合作目标、原则、模式框架及具体实施策略。构建有效的产学研合作机制,可促进电池专业教育内容的更新、实践教学的强化,以及学生创新能力和职业素养的提升。

关键词：电池专业高校教育产学研合作机制实施策略

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一种用于数据流分类的递归反向传播算法

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济南大学学报(自然科学版) 2025年第03期 396-403页

作者：刘展华文益民刘祥桂林电子科技大学计算机与信息安全学院/软件学院

针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题，为了增强深度神经网络模型的学习能力，提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速... 详细信息

针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题，为了增强深度神经网络模型的学习能力，提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收敛特性，当数据流发生概念漂移时，首先利用递归最小二乘法逐步训练神经网络模型，达到一个相对稳定的状态后切换至在线梯度下降算法，进一步训练深度神经网络模型，实现更深层次的数据流学习，优化深度神经网络模型的分类性能，并在多个人工数据集和真实数据集中实验验证所提算法的有效性。结果表明：所提算法具有优异的概念漂移适应能力，数据流分类准确率超越仅使用在线梯度下降算法或递归最小二乘法训练神经网络模型的多种算法。

关键词：在线深度学习在线梯度下降算法递归最小二乘法反向传播深度神经网络概念漂移

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对1K-AES结构的量子滑动攻击

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 129-139页

作者：申洲张凤荣韦永壮王保仓西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安710071

随着量子技术的不断发展,对称密码算法的量子安全性受到人们的广泛关注.聚焦1K-AES的安全性,分别利用量子滑动攻击和经典滑动攻击对1K-AES进行了安全性分析.一方面,对最后一轮包含列混淆的1K-AES,在无需量子随机存储的条件下,利用CNS算... 详细信息

随着量子技术的不断发展,对称密码算法的量子安全性受到人们的广泛关注.聚焦1K-AES的安全性,分别利用量子滑动攻击和经典滑动攻击对1K-AES进行了安全性分析.一方面,对最后一轮包含列混淆的1K-AES,在无需量子随机存储的条件下,利用CNS算法能够在查询复杂度为O(2^(2n/5))和经典存储规模为O(2^(n/5))的条件下将成功率由63%提升到74%,其中n表示分组大小.若使用量子随机存储,利用通用量子claw查找算法能够在查询复杂度为O(2^(n/3))和量子存储规模为O(2^(n/3))的条件下将成功率提升到100%.同时,在经典选择明文攻击条件下,本文将经典滑动攻击的成功率也提升到了100%.另一方面,对最后一轮无列混淆的1K-AES,利用通用量子claw查找算法实施量子滑动攻击,其查询和存储复杂度均为O(2^(n/3)).与经典滑动攻击相比,该方法实现了亚指数加速;与Grover搜索相比,查询复杂度从O(2^(n/2))降低至O(2^(n/3)).

关键词： 1K-AES 滑动攻击量子claw查找算法 CNS算法

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基于中国剩余定理的可编辑区块链方案研究

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信息网络安全 2025年第1期25卷 36-47页

作者：王勇武一帆万前程桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004

在区块链和智能合约的快速发展过程中,数据和合约的可更新性需求日益突出。为了在不损害区块链的安全性、连贯性和完整性的前提下实现数据修改,人们提出了可编辑区块链的概念。其中,变色龙哈希算法成为了编辑区块数据的一种重要手段。... 详细信息

在区块链和智能合约的快速发展过程中,数据和合约的可更新性需求日益突出。为了在不损害区块链的安全性、连贯性和完整性的前提下实现数据修改,人们提出了可编辑区块链的概念。其中,变色龙哈希算法成为了编辑区块数据的一种重要手段。文章提出一种基于中国剩余定理的可编辑区块链方案,该方案设计了一种基于去中心化权重密钥生成的变色龙哈希算法。通过利用阈值和加权的秘密共享技术,以及多方计算,确保了密钥的安全性和隐蔽性。同时,该方案通过去除可信中心机构与秘密分发者的设置,有效防止了机构单点失效和潜在的恶意行为。此外,该方案还采用了具有隐私保护功能的群签名技术,能够在不主动暴露签名者身份的情况下,确认并追踪编辑者的身份,从而确保了可编辑区块链的匿名性和可靠性。文章对该方案进行了全面的安全性分析和实验评估,并与现有的可编辑区块链方案进行了对比,结果表明,该方案在显著提升安全性的同时,仍然能够保持较高的运行效率。

关键词：可编辑区块链权重去中心化匿名性

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基于特征融合与RCB⁃EffcientNet网络的校园安全声检测方法

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现代电子技术 2025年第7期48卷 79-84页

作者：孙凯玮王玫阚瑞祥刘鑫仇洪冰林桂耀桂林理工大学计算机科学与工程学院广西桂林541006 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而,声音识别领域存在诸多挑战,如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题,文中提出一种基于LM⁃H声学特征和RCB⁃EfficientNet模... 详细信息

声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而,声音识别领域存在诸多挑战,如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题,文中提出一种基于LM⁃H声学特征和RCB⁃EfficientNet模型的改进算法。从原始音频中提取Log⁃Mel和Hilbert谱图特征,融合为全新的LM⁃H特征来描述校园异常声,并提出轻量化音频分类模型RCB⁃EfficientNet。通过减少主要模块的堆叠和模型参数量,并添加特征层间的跳跃连接保证信息传递,同时通过替换注意力模块来避免信息丢失。最后,在基于数个公开数据集重组而成的自建数据集上进行实验,改进后的模型参数量为2.69 MB,减少了1.32 MB,总体下降32%,同时实现了98.70%的精度。证实了该改进算法在维持轻量级计算的同时,具有高准确性和稳健性。

关键词：声音分类特征融合校园异常声声学特征轻量化注意力模块

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光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 55-59页

作者：黄静欧余韬桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过... 详细信息

增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过小波分解得到图像的高频参数和低频参数,分别通过双边滤波算法、软阈值方法和直方图对图像的低频参数和高频参数进行增强,采用小波重构对增强后的图像高频参数和低频参数进行重构,得到增强后的无人机航拍图像。通过实验验证,该方法能够实现一种效果较好的图像增强,在原始图像基础上,通过文中方法增强原始亮度8.14%、对比度提高了37.90%以及清晰度增加了31.01%,使得图像的整体质量得到了显著提升,为后续的图像分析、处理提供了更加准确、丰富的信息。

关键词：无人机航拍低照度图像增强高斯滤波小波分解与重构双边滤波算法软阈值方法

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基于神经网络的四旋翼无人机环绕跟踪控制

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现代电子技术 2025年第5期48卷 135-141页

作者：谭华曹志斌孙山林桂林航天工业学院航空宇航学院广西桂林541004 广西高校无人机遥测重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法,并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学... 详细信息

针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法,并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学模型和跟踪目标对应的坐标建立无人机目标跟踪基本模型。结合导航向量场原理并引入四旋翼无人机位置信息反馈回路,构建基于导航向量场的动态反馈控制器。同时,为了消除四旋翼无人机位置环和姿态环受到的集总扰动影响,引入基于最小参数学习的自适应神经网络干扰观测器进行在线估计与补偿,以构建基于神经网络干扰观测器的轨迹和姿态跟踪控制器。通过仿真验证了该控制方法的有效性,仿真结果表明该控制方法能有效地实现四旋翼无人机对目标的环绕跟踪,而且具有较强的抗干扰性和鲁棒性。

关键词：四旋翼无人机神经网络目标跟踪环绕控制动态反馈导航向量场

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