几类ω－凸语言族的分层

本文对作者几年来先后在ω－语言族中定义的五类ω－凸语言进行了相应的分层，其结果是：     

一类交替的ω—有穷自动机和确定的ω—有穷自动机识别能力…

本文提出了一类交替的ω－有穷自动机，即所有状态都是万能的交替的ω－有穷自动机，并采用了构造的方法证明了ω－ＵＡＦＡ和确定的ω－有穷自动机在四种接受条件下接受的ω－语言的等价性。     

一种基于投影时序逻辑模型检测的入侵检测方法

基于时序逻辑模型检测的入侵检测技术降低了误用检测的漏报率,然而却几乎不能描述并发攻击和分段攻击,因而对这些复杂的攻击模式漏报率仍很高。本文针对该问题,提出了一种基于投影时序逻辑模型检测的入侵检测方法。对若干复杂攻击实例的检测表明,新方法可有效降低对并发攻击和分段攻击的漏报率。     

面向OpenCL架构的Harris角点检测算法

Harris角点检测算法是计算机视觉领域中使用非常广泛的点特征提取算法,它计算简单,稳定性强,但运算速度慢。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台,它们很难实现在不同平台上的高效运行。为此提出一种基于开放式计算语言(OpenCL)设计思想的Harris角点检测并行算法,其采用图形处理器(GPU)中共享存储器、常量存储器和锁页内存机制在OpenCL框架下完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于OpenCL的Harris角点检测并行算法相比CPU上的串行算法可获得的加速比高达77倍,执行效率明显提高,对于大规模数据处理表现出良好的实时处理能力。     

一种水印信息可恢复的软件水印方案

针对动态图水印数据率低、水印信息遭到攻击后不易恢复的问题,提出了一种水印信息可恢复的软件水印方案。该方案结合了动态图水印和线程水印技术。为了使水印信息可恢复,在水印的嵌入过程中,利用设计的一种特殊的动态图结构表示水印信息,并在程序的线程关系中隐藏动态图的纠错码信息。提取水印图的过程中一旦检测到水印图遭到窜改,提取隐藏在程序执行时产生的线程关系中的纠错码信息,恢复被窜改的水印信息。理论分析和实验表明,该方案提高了水印的数据率,降低了程序负载,增强了水印的抗攻击性,并能在一定程度上恢复被窜改的水印信息。     

混合拓扑结构的粒子群算法及其在测试数据生成中的应用研究

粒子群算法(PSO)的拓扑结构是影响算法性能的关键因素,为了从根源上避免粒子群算法易陷入局部极值及早熟收敛等问题,提出一种混合拓扑结构的粒子群优化算法(MPSO)并将其应用于软件结构测试数据的自动生成中。通过不同邻域拓扑结构对算法性能影响的分析,采用一种全局寻优和局部寻优相结合的混合粒子群优化算法。通过观察粒子群的多样性反馈信息,对每一代种群粒子以进化时选择全局拓扑结构模型(GPSO)或局部拓扑结构模型(LPSO)的方法进行。实验结果表明,MPSO使得种群的多样性得到保证,避免了粒子群陷入局部极值,提高了算法的收敛速度。     

基于FPGA的7-Zip加密文档高能效口令恢复方法

随着7-Zip压缩软件的广范使用,破解7-Zip加密文档的口令对信息安全有着非常重要的意义。目前,破解7-Zip加密文档主要采用CPU和GPU平台,而潜在的口令空间大,计算复杂度高,在有限的时间内找到正确的口令需要更高性能的计算平台。因此,文中通过分析解密算法的PMC特性,采用可重构的FPGA硬件计算平台,使用流水线技术来实现数据拼接和SHA-256算法,并利用预计算和CSA方法优化SHA-256算法的关键路径,同时使用双端口RAM存储校验数据,从而满足算法的计算需求和存储需求,实现高效能的7-Zip解密算法。实验数据表明,文中提出的优化方法能大幅提升SHA-256算法的性能,使其吞吐量达到110.080 Gbps,并且通过多种方法对解密算法进行优化,最终破解10位长度口令的速率达到了10608个/s,是CPU的226倍,GPU的1.4倍,且能效比是GPU的8倍,极大地提升了算法的性能,降低了高功耗需求。     

求解爱因斯坦谜题的一种形式系统及推理方法

针对求解爱因斯坦谜题的现有人工智能方法的不足,构建了一个基于一阶逻辑的形式系统Γ。首先,通过定义Γ公理集和Γ推理规则集给出了谜题的形式化描述;然后,通过有穷次交替选择使用Γ公理和Γ规则推导出一系列Γ定理,从而得到谜题的解。与现有方法相比,新方法给出了分析、推理的过程,并且不存在状态空间爆炸问题。