整数向量卷积的一个最佳算法

在离散概率、数字信号处理及其他工程问题中,常会遇到两个向量的卷积(这里指的是循环卷积)的计算。

关于整数向量卷积的一个算法的时间复杂度

众所周知,两个n维整数向量循环卷积的常规算法(即按定义计算)的时间复杂度为O(n^2),现在已有时间复杂度为O(nlog_2n)的快速算法,[1]中提出一个新算法,称其时间复杂度为O(n),因而是最佳的。 本文首先指出[1]的错误原因,再根据算法分析理论得出[1]中算法的时间复杂度不低于O(n^2log_2n),因而比常规算法的运算量还大。

一种支持隐私保护的网络自动化系统设计

针对遥测数据在数据上报通道中存在的由窃听带来的隐私和安全问题,提出了一种支持隐私保护的网络自动化系统方案。首先,利用整数向量同态加密(Integer Vector Homomorphic Encryption,IVHE)算法设计了一种加密方法,解决了由于窃听导致的安全漏洞,并保留了遥测数据内部的相关性。然后,构建了机器学习(Machine Learning,ML)模型直接操作密文遥测数据实现异常检测,并将结果推广到不同的模型结构。最后,在真实的IP-over-EON多层网络测试平台上实现了隐私保护系统原型,并通过实验验证了方案的有效性和可扩展性。

串并行软件系统测试资源动态分配建模及求解

系统测试是软件开发各个阶段中最消耗时间和资源的阶段,对于串并行软件系统来说,系统可靠性随着测试时间的推进会发生变化,如果再按照最初的方案分配测试资源,可能会造成测试资源的浪费,这时需要分阶段对测试资源进行再分配.在基于搜索理论的软件工程领域展开研究,首先,在分析测试资源、测试代价和系统可靠性关系的基础上构建了以测试资源为约束,以最大化可靠性和最小化测试成本为目标的测试资源多目标动态分配模型,按照测试进程的推进,动态地分配测试资源;然后,基于具有改进种群初始化策略的"一维整数向量编码"差异演化算法,提出了一种针对串并行软件系统的测试资源动态分配算法.对比实验结果表明,测试资源动态分配模型在保证系统可靠性的前提下,有效地节省了系统测试的消耗,提高了串并行软件系统的开发效率.

基于改进的NSGA遗传算法的SOC软硬件划分方法

在遗传算法中引入精英保持策略构造非支配集和生成新群体,并用排除法构造非支配集,本文得到了一种改进的非支配集分类遗传算法,该算法具有全局收敛特性,并简化了计算复杂性.本文将此算法应用于SOC设计的软硬件划分.针对SOC系统设计中存在多个IP核的特点,采用整数向量的个体编码方案,避免了个体编码解码的冗余.本文给出了仿真实验结果,验证了该划分方法的有效性.

一种高效的同态加密方案及其应用

随着云计算与大数据技术的发展,人们越来越关心数据的隐私保护.如何在隐私保护的前提下完成云计算或大数据分析成为一个热门的研究课题.同态加密方案允许在密文态下进行计算,从而可以在不泻露数据内容的情况下完成计算,理论上可以满足隐私保护计算的需求.自从Gentry的工作后,学者们提出了许多全同态密码方案,但由于这些密码方案进行同态计算的效率很低而难以实际应用.Zhou提出的VHE(vector homomorphic encryption)加密方案可以比较高效地进行整数向量的同态计算,该方案是Brakerski的PVW方案的整数扩展,但比PVW方案有更强的计算能力.但该方案存在一些安全问题,导致其在实际应用中面临诸多安全威胁.本文介绍了一种VHE的改进方案,该改进方案比原VHE方案效率更高,并且其安全强度更高.本文对该改进方案做出了初步的安全分析,试图给出其安全性描述.为了验证加密方案的同态计算效率,本文还基于改进后的方案构建了简单的邮件搜索应用,相较于原本的VHE方案,运算效率明显提高,加密数据时的内存需求也大大减小,使得该方案有了被应用在一般配置的计算机上的可能.

最大公约数的倍数和表示

用消法变换求出最大公约数,所编制的操作程序与求最大公约数同步,并给出了最大公约数的倍数和表示的通式。

基于同态加密的全文检索方案设计与实现

为了有效保障外包数据的安全性,满足用户高效检索储存在云中的数据。提出一种基于同态加密的云存储全文检索方案。该方案以整数向量加密技术为基础,建立向量空间模型,进而在密文下计算检索向量与文档向量的余弦相似度,进行检索。方案利用加密算法的同态性,在上传文件,检索以及下载文件的整个过程中,云服务器均无法获取明文数据,方案可进行多关键词检索。在第三方不可信云存储场景中具有准确和更高的检索效率,方案描述简单,保证了用户数据的机密性,在实际场景中具有良好的应用。

对“关于矩阵乘法与整数卷积最佳算法运算量的估计”一文的评注

对“关于矩阵乘法与整数卷积最佳算法运算量的估计“一文的评注张振祥（安徽师范大学教学系，中国科技大学研究生院信息安全国家重点实验室）ＣＯＭＭＥＮＴＳＯＮ“ＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＯＦＴＩＭＥＡＢＯＵＴＴＨＥＯＰＴＩＭＡＬＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＦＯＲＭＡＴＲＩ...