基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.

无双线性对的无证书签密方案分析与改进

对高键鑫等人提出的一种无双线性对运算的无证书签密方案进行密码分析,指出方案的不可伪造性证明存在漏洞,致使方案不安全,并提出了一个改进的签密方案.安全性能方面,为了抵抗不诚实用户发起的公钥替换攻击,改进方案在签密运算的指数部分加入用户生成的部分公钥的哈希函数值,并在随机预言模型下证明了改进方案对自适应选择消息和身份攻击是存在性不可伪造的,改进方案没有使用计算耗时的对运算,具有较高的运算效率.