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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基于轨迹集的衍生扩展目标多伯努利滤波算法

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控制与决策 2025年第3期40卷 1024-1034页

作者：杨英壮蔡如华吴孙勇刘锦新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精密导航技术与应用实验室广西桂林541004

针对扩展目标多伯努利滤波器(ECBMeMBer)在复杂环境下对衍生扩展目标跟踪性能严重下降以及无法提取目标轨迹的问题,提出一种基于轨迹随机有限集(Trajectory RFS)的衍生扩展目标多伯努利滤波算法(STCBMeMBer).首先,利用轨迹多伯努利RFS(T... 详细信息

针对扩展目标多伯努利滤波器(ECBMeMBer)在复杂环境下对衍生扩展目标跟踪性能严重下降以及无法提取目标轨迹的问题,提出一种基于轨迹随机有限集(Trajectory RFS)的衍生扩展目标多伯努利滤波算法(STCBMeMBer).首先,利用轨迹多伯努利RFS(Trajectory MBer-RFS)描述多扩展目标的轨迹序列,从而为扩展目标提供连续的轨迹信息;其次,提出一种多伯努利衍生模型,通过原始扩展目标的航向角与衍生扩展目标的偏转角之间的三角函数关系式建立不同衍生扩展目标的运动方程与动力学转移模型,从而实现对衍生扩展目标质心状态与外形状态的联合估计;随后,基于轨迹MBer-RFS和所提出的多伯努利衍生模型推导并提出S-TCBMeMBer滤波器,并在线性高斯条件下给出伽玛高斯逆威沙特(GGIW)混合实现.仿真结果表明,所提出算法在杂波、漏检和噪声共存的环境下能够对衍生扩展目标进行有效跟踪,并提取扩展目标完整的轨迹信息.

关键词：轨迹随机有限集衍生扩展目标多伯努利航向角偏转角伽玛高斯逆威沙特

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偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 156-166页

作者：邓洪高余润华纪元法吴孙勇孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏... 详细信息

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差,将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求,利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵,从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布,并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担,对扩维后的状态向量进行边缘化处理,结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明,所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声,从而对目标进行有效跟踪。

关键词：突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布逆Wishart分布变分贝叶斯推断边缘化容积卡尔曼滤波

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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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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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基于SDN的通存一体化边缘在网存储节点选择方法

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计算机科学 2025年

作者：叶苗王珏蒋秋香王勇桂林电子科技大学信息与通信学院桂林电子科技大学光电工程学院桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心

通常的边缘分布式存储系统将数据存储在多个边缘端服务器上，不仅传输时延受限于数据到边缘服务器的距离，而且服务器节点之间的网络通信管理和配置不够灵活，数据通过网络传输完成边缘存储受到带宽、吞吐量和网络故障等因素的影响，并... 详细信息

通常的边缘分布式存储系统将数据存储在多个边缘端服务器上，不仅传输时延受限于数据到边缘服务器的距离，而且服务器节点之间的网络通信管理和配置不够灵活，数据通过网络传输完成边缘存储受到带宽、吞吐量和网络故障等因素的影响，并且在考虑数据存储位置时只考虑存储节点容量，忽略了边缘网络负载和存储节点负载的因素给数据存储效率带来影响。为解决这些问题，文中设计了一种通存一体化边缘在网存储架构，该架构融合了软件定义网络（SDN）的灵活性与服务消息块协议（SMB）的高效性，将边缘网络产生的数据存储在部分网络转发节点，并通过开发定制边缘通存一体化网络交换机实现了所设计原型系统。首先，利用开发定制一种耦合存储功能的SDN交换机作为具备在网存储功能的存储节点，将数据存储到这些网络转发节点上以有效减少数据传输的网络延迟；然后，通过使用SDN技术实时获取网络状态信息和存储节点自身信息，不仅实现了网络传输的动态优化、解决了网络配置管理繁琐问题，还能以此为基础建立一种数据存储节点选择的多属性决策模型和设计相应的层次分析求解算法，综合考虑网络状态和节点状态完成数据在网存储位置的选择；最后，通过系列实验及结果表明，与现有边缘分布式存储系统的数据存储方法相比，文中设计和实现的通存一体化边缘在网存储系统能够更灵活的进行网络管理和配置，显著的降低数据存储的时延。

关键词：分布式存储在网存储软件定义网络无线通信节点选择

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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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多维标度中个体差异标度模型的一类黎曼共轭梯度法

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计算数学 2025年第1期47卷 98-121页

作者：周菁陈新周学林李姣芬桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 云南大学数学与统计学院昆明650000 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西应用数学中心(桂林电子科技大学)广西高校数据分析与计算重点实验室桂林541004

多维标度分析(MDS)是在低维空间展示和分析多维数据结构的一种数据分析技术,其中的个体差异标度模型(INDSCAL)是一类针对多个数据矩阵同时度量多维标度的特定模型,它不仅对所要分析对象的结构进行分析,还能兼顾到判断主体之间的尺度差异... 详细信息

多维标度分析(MDS)是在低维空间展示和分析多维数据结构的一种数据分析技术,其中的个体差异标度模型(INDSCAL)是一类针对多个数据矩阵同时度量多维标度的特定模型,它不仅对所要分析对象的结构进行分析,还能兼顾到判断主体之间的尺度差异.本文将正交INDSCAL模型拟合问题重构为Stiefel流形和对角矩阵线性流形约束下的矩阵优化模型,结合乘积流形几何性质,设计一类自适应问题模型的强Wolfe型混合黎曼共轭梯度求解算法,并给出算法的全局收敛性.数值实验说明所提算法对问题模型是可行有效的,且较黎曼优化工具箱中已有算法及其他黎曼一阶算法在迭代效率上有一定的优势.

关键词：多维标度分析个体差异标度模型乘积流形黎曼共轭梯度法强Wolfe条件

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