基于神经网络区分器的SIMON-like算法参数安全性评估

神经网络区分器作为一种新的可被应用于密码算法安全性分析的工具,一经提出便被应用于多种密码算法的安全性分析。对于SIMON-like算法,其循环移位参数的选择有多种。利用神经网络区分器对分组长度为32 bit的SIMON-like算法的循环移位参数(a,b,c)的安全性进行了研究,并给出了好的循环移位参数选择。利用Kölbl等在CRYPTO2015中提出的SIMON-like算法仿射等价类思想,将分组长度为32 bit的SIMON-like算法的循环移位参数划分至509个等价类,并选择其中使gcd(a-b,2)=1成立的240个等价类进行研究。针对240个等价类的代表元构建了自动化搜索差分路径的SAT/SMT模型,并利用SAT/SMT求解器搜索了不同代表元的多轮最佳差分路径。利用搜索得到的最佳差分路径的输入差分训练了神经网络区分器,选择其中准确率最高的神经网络区分器作为代表元的神经网络区分器,统计了不同代表元的神经网络区分器准确率。发现Kölbl等给出的20个最佳循环参数并不能使神经网络区分器的准确率最低,而且其中4个循环移位参数对应的神经网络区分器的准确率超过了80%,这意味着这4个循环移位参数抗神经网络区分器的能力是差的。综合考虑Kölbl等的选择和不同代表元的神经网络区分器准确率,给出了3个好的循环移位参数选择,即(6,11,1)、(1,8,3)和(6,7,5)。

冠状动脉粥样硬化性心脏病患者超声与血清学指标变化

目的:分析超声指标与CHD患者血清学指标关系。方法:选取2021年9月~2022年9月我院收治CHD患者80例(心绞痛37例、心肌梗死43例)与健康体检者92例(体检组),比较三组超声与血清学指标及其相关性。结果:心绞痛、心肌梗死超声指标、血清MFG-E8水平低于体检组,心肌梗死低于心绞痛;血清PDGF、vWF水平高于体检组,心肌梗死高于心绞痛(P<0.05)。Pearson相关分析结果显示,CHD患者超声指标与血清MFG-E8呈正相关、与血清PDGF、vWF呈负相关(P<0.05)。结论:CHD患者超声与血清学指标存在异常,且二者密切相关。

英汉反身代词约束特征分析

本文基于乔姆斯基约束理论第一原则提出的"照应语在管辖语域里受约束"这一观点,简要描述了语言学界对其所作的三大语法理论修正,即参数理论、逻辑形式移位理论和相对化大主语理论,并结合英汉反身代词的语法性质,运用这些理论分析了英汉反身代词不同的约束特征。

中国学生英语关系从句习得的实证研究

本次实验的目的为检验中国学生对不同类型关系从句的接受程度;同时验证各类关系从句在难易程度上存在的规律,找出困难根源。本次实验以西安陆军学院35名英语本科专业二年级学员和35名非英语专业二年级学员为研究对象,采用判断改错测试和连句测试方法收集数据。实验结果显示,不同类型关系从句对中国学生来说难易程度也不同,即使是高水平的中国学生也不能成功地设定英语关系从句中的[+wh-移位]参数;关系从句难易程度有着相对固定的等级顺序,接受等级同英语关系从句的难度等级密切相关。

一种新的低俗语音识别方法

为了应对低俗视频语音等多媒体信息在网络上的大量传播,提出了一种基于移位差分倒谱参数特征的低俗语音识别方法。该方法对输入的语音信号进行分帧,提取移位差分倒谱参数特征,采用了高斯混合模型进行粗分类,对粗分为低俗的语音帧再用支持向量机分类器进行确认。实验结果表明,该方法具有较高的正识别率和较低的误识别率,可用于网络上低俗语音和视频信息的过滤。

中国学生对英语关系从句的习得

本研究的目的，是探讨具有高级英语水平的中国学生，能否成功设定英语关系从句的移位参数。在研究中，我们对中、英、法三国学生进行判断测试。结果显示，中国学生由于（１）受母语干扰，（２）错误分析语料，以致未能设定英语的移位参数。