DNA计算机算术运算的自装配模型(Ⅲ)—减法

DNA计算是基于DNA分子生化反应,能够在DNA计算机上实现的算法。它具有高度并行性、容量大、速度快等特点。同传统电子计算机一样,它也是以加、减、乘、除等简单算术运算和异或等逻辑运算为基本运算单元。在DNA自装配加法的基础上,设计了一般的DNA自装配并行减法模型,算法的时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(n),并通过实例验证了算法的有效性。算法的主要优点在于编码简单、效率高,且具有通用性。

DNA计算机算术运算的自装配模型(I)—加法

DNA计算是基于DNA分子生化反应,能够在DNA计算机上实现的算法。它具有高度并行性、容量大、速度快等特点。同传统电子计算机一样,它也是以加、减、乘、除等简单算术运算和异或等逻辑运算为基本运算单元。在Labean加法的基础上,设计了通用的N进制的并行加法DNA自装配模型,算法的时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(n)。在此基础上又设计了一位数连加的DNA自装配模型,为今后的并行乘法奠定了基础。算法的主要优点在于编码简单、效率高,且具有通用性。

一种基于接收端SNR的IEEE802.11WLAN速率自适应算法

速率自适应调整对于提高IEEE 802.11物理层传输性能具有重要意义,现有许多算法对于碰撞所带来的性能影响没有充分考虑,通过区分信道错误和链路层碰撞,进而依据测量的接收端SNR信息实现速率调整,通过ACK帧捎带速率调整信息给发送端。接收端SNR能反映信道状况,避免碰撞带来不必要的速率下降。仿真实验结果表明,提出的速率自适应算法RAS能避免碰撞对速率调整的影响,在多节点争用信道的情况下有较高的吞吐量和较低的延迟。

DNA计算机算术运算的自装配模型(II)—乘法

DNA计算机与传统电子计算机相比具有高度并行性、容量大、速度快等特点。它也是以加、减、乘、除等简单算术运算和异或等逻辑运算为基本运算单元。在自装配加法的基础上,设计了DNA自装配乘法模型,算法的时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(n),并给出实例验证了算法的有效性。该算法具有编码简单、效率高、通用性强等优点。

网络异常的主动检测与特征分析

目前入侵检测系统主要使用的技术还是特征检测,它只能检测已知的入侵,而异常检测尽管能检测未知入侵,却无法保证准确性和可靠性。特征检测是建立在对特征的准确定位基础之上的,而异常检测是基于不可靠行为的,只能描述某种行为的趋势。文中对基于异常和特征的入侵检测系统模型做了一定研究,把网络异常特征与异常检测技术结合,提高了入侵检测系统的检测效果。

基于N进制的DNA并行加法与乘法模型

现有DNA数值计算模型大多在二进制基础上进行计算,通用性不强。针对该问题,设计基于N进制的DNA自装配并行加法与乘法模型。在Labean模型的基础上,加法模型通过改进库分子的编码方式将DNA算法的时间复杂度降为O(1),空间复杂度降为O(n);乘法模型在解决一位数连加问题后,转换为相应的加法模型进行计算。实验结果表明,该并行模型编码简单,具有较低的时间复杂度和空间复杂度。

关于入侵检测模型的研究与分析

入侵检测系统作为网络入侵防御的基础,是信息安全系统中的重要防护措施,IDS的建立与拓展都需要有入侵检测模型作为支撑。本文介绍入侵检测模型的发展,分析了主要的入侵检测模型的框架结构与特点,最后对入侵检测模型目前所面临的问题进行了阐述。