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路径洗牌算法:安全组播中一种高效的组密钥更新算法 被引量:1
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作者 刘小虎 顾乃杰 +1 位作者 陆余良 毕坤 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期2477-2481,共5页
安全组播通信使用组内所有成员共享的组密钥来加密通信内容。为了保障安全,密钥服务器需要在组成员关系改变时进行组密钥更新(rekey)。由于组内成员关系的动态性和加解密操作的高代价,组密钥更新性能成为衡量组密钥管理性能的主要指标... 安全组播通信使用组内所有成员共享的组密钥来加密通信内容。为了保障安全,密钥服务器需要在组成员关系改变时进行组密钥更新(rekey)。由于组内成员关系的动态性和加解密操作的高代价,组密钥更新性能成为衡量组密钥管理性能的主要指标。基于密钥树(key tree)的组密钥更新方法已经被广泛地使用,并达到了对数级的组密钥更新代价。密钥树的结构需要保证平衡,否则最坏情况下组密钥更新的通信代价会达到O(n)。该文提出了一种新的基于密钥树的路径洗牌算法PSA(Path Shuffling Algorithm),该算法能够将密钥树的平衡操作分散到一般的更新密钥操作中,减少了结构调整代价,从而提高了算法的性能。理论分析给出了该算法更新组密钥的平均通信代价,模拟实验也验证了这种算法更新组密钥的平均性能要优于其它同类算法。 展开更多
关键词 组播 组密钥更新 路径洗牌算法
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一种基于BioHashing和洗牌算法的可撤销密钥绑定方案 被引量:3
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作者 郭静 徐江峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1511-1515,共5页
针对传统加密方案中密钥管理困难的问题,提出了一个新的通过指纹管理密钥的密钥绑定方案。该方案通过BioHashing方法得到用户指纹特征的二进制序列,对得到的序列执行一个改进的洗牌算法进行置乱,最后通过Fuzzy Vault方案将特征值与密钥... 针对传统加密方案中密钥管理困难的问题,提出了一个新的通过指纹管理密钥的密钥绑定方案。该方案通过BioHashing方法得到用户指纹特征的二进制序列,对得到的序列执行一个改进的洗牌算法进行置乱,最后通过Fuzzy Vault方案将特征值与密钥进行绑定。仿真分析表明,利用Fuzzy Vault方案的容错机制和BCH码的纠错机制,该方案可以在保证指纹信息安全的情况下正确恢复密钥。同时,改进的洗牌算法实现了特征模板的可撤销性和不可逆性。 展开更多
关键词 密钥绑定 BioHashing 洗牌算法 FUZZY VAULT 容错 纠错
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基于洗牌算法的大数据抽样有效性分析 被引量:3
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作者 刘涵阅 张春生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期3049-3054,共6页
基于折叠技术的洗牌算法具有较好的数据置乱效果,可以满足大数据抽样的前提条件。为证明置乱后的数据集在经过抽样后内部规则不被破坏,通过数据挖掘的方法对抽样前后的数据进行关联规则分析。对比所得关联规则的支持度、置信度,以及事... 基于折叠技术的洗牌算法具有较好的数据置乱效果,可以满足大数据抽样的前提条件。为证明置乱后的数据集在经过抽样后内部规则不被破坏,通过数据挖掘的方法对抽样前后的数据进行关联规则分析。对比所得关联规则的支持度、置信度,以及事务出现的频率,发现经过折叠洗牌算法置乱后的数据在抽样前后所得到的关联规则变化相对稳定,并通过与现有算法的时间效率以及抽样总体误差作对比,进一步在理论上得出大数据抽样具有有效性,即可以通过抽样样本来推测数据整体情况。 展开更多
关键词 大数据 抽样技术 折叠洗牌算法 关联规则 抽样有效性
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深度AWB结合改进DIT的高效大数据分类 被引量:5
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作者 龚健虎 张跃进 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期468-474,共7页
针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯(deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树(differential information tree,DIT)的大数据高效分... 针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯(deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树(differential information tree,DIT)的大数据高效分类方法。利用AWB算法构建大数据训练集的模糊知识库,提高大数据分类精度;采用改进DIT进行模糊粗糙集属性约简,以并行方式利用映射函数对信息进行分区,将洗牌算法融入模糊分类器的设计中,提高大数据分类效率;利用CloudSim仿真器在大型网络数据集对所提方法的性能进行实验论证。实验结果表明,所提方法提高了分类准确度,降低了计算时间,提高了计算效率。 展开更多
关键词 云计算 大数据 深度属性加权贝叶斯 改进差别信息树 模糊分类 属性约简 洗牌算法
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Hargreaves公式的全局校正及适用性评价 被引量:75
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作者 胡庆芳 杨大文 +1 位作者 王银堂 杨汉波 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期160-167,共8页
Hargreaves公式是计算参考作物腾发量(ET0)最为简便的经验公式之一,但目前对于该公式在不同气候类型区域的适用性及误差影响因素尚缺乏系统评价。在月时间尺度上,以Penman-Monteith公式计算的ET0为基准值,利用洗牌复合形进化算法(SCE-U... Hargreaves公式是计算参考作物腾发量(ET0)最为简便的经验公式之一,但目前对于该公式在不同气候类型区域的适用性及误差影响因素尚缺乏系统评价。在月时间尺度上,以Penman-Monteith公式计算的ET0为基准值,利用洗牌复合形进化算法(SCE-UA),在中国105个气象站对Hargreaves公式进行了全局校正。分析了校正后Har-greaves公式参数的地区分布规律和影响因素;同时,从长系列过程和年内季节性过程两方面,综合说明了校正后Hargreaves公式在中国7个区域的适用性;讨论了影响Hargreaves公式计算精度的气象因素。结果表明:校正后Hargreaves公式可以有效提高计算精度,但计算精度的地区差异仍然比较明显。校正后的Hargreaves公式,对于青藏高原及毗邻区和西南、西北地区大部分站点,在年内各月均具有较强的适用性;对于东北、华北和新疆地区,夏秋季节的计算精度较高,而在冬春季节计算精度较低;对于华南地区的绝大多数站点,仅在年内2~3个月份具有较高计算精度。同时,对于大部分站点,Hargreaves公式无法有效描述ET0中的空气动力学项是计算误差产生的主要原因。校正后Hargreaves公式在年内各月计算精度与空气动力学项占ET0的比例(K)、月平均降水量(P)具有显著相关性。一般而言,K值越大,Hargreaves公式计算精度越低;P越大,Hargreaves公式计算精度越高。各月计算精度与风速、相对湿度的关系则比较复杂,在不同区域表现各异。 展开更多
关键词 参考作物腾发量 Hargreaves公式 PENMAN-MONTEITH公式 复合形进化算法 适用性评价
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