信息论安全的3个基础外包计算协议及空间位置关系保密判定

现存的安全几何计算协议大多采用公钥加密方法保护数据隐私,计算成本较大。当计算能力不强的用户解决复杂问题时,效率往往较低。针对这些问题,避开公钥加密的方法,而是利用矩阵论中一些特殊函数的性质和随机数混淆的方法来保护数据隐私,并且为了进一步提高效率,将大量的用户计算外包出去。在此基础上,首先设计了常用的3个基础向量外包计算协议,分别是安全外包计算的向量模长计算协议,向量内积计算协议和向量夹角计算协议,并利用模拟范例证明了协议的安全性,然后利用这3个基础协议进一步解决了现实意义中如何保密判断空间面与面位置关系的问题,并给出了具体协议。最后,通过理论分析与实验仿真显示:由于协议没有使用公钥加密的方法,因此达到了信息论安全;并且由于外包计算的使用,为用户节省了更多的计算成本,取得了比较高的效率;此外,协议能够解决的问题也更加广泛,可作为新的云计算技术的基础协议应用到安全多方计算的其它分支中。

基于进化谱分方法的动态社团检测

为了有效地分析动态网络中的社团结构功能和特性,在进化时间平滑框架下基于进化聚类方法对模块密度函数和否定平均关联函数进行了优化,论证了理论可行性;在此基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法,并对两类算法进行了详细的谱分分析。分别在计算机合成的动态网络以及真实网络中检验了所提算法的准确性和有效性,并将其与其他算法进行对比。实验结果表明,所提算法对动态网络中的社团检测仍有很高的准确性和有效性。

进化谱分算法检测动态网络社团结构

为有效地检测动态复杂网络中的社团结构,在进化时间平滑框架下对模块函数及模块密度函数进行了优化.通过两种函数的优化进程,论证了模块函数及模块密度函数可在进化框架下作为进化谱分聚类方法检测动态网络中社团结构的理论基础,在此理论基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法.在计算机合成的动态网络及真实世界动态网络中,检验了该算法的合理性及准确性并与其他方法进行了比较.实验结果显示,这种新的算法仍有很高的准确性.