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基于动态循环信息熵的密码函数筛选技术 被引量:3
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作者 李继中 蒋烈辉 +1 位作者 舒辉 常瑞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期1025-1028,1033,共5页
二进制代码中的密码算法识别与筛选对于恶意软件分析、密码算法应用安全性验证有着重要意义。分析了密码函数代码实现中内存数据操作特征和基本块循环结构特征,根据二进制数据的信息熵理论,实验验证了密码算法内存操作数据的高熵值特性... 二进制代码中的密码算法识别与筛选对于恶意软件分析、密码算法应用安全性验证有着重要意义。分析了密码函数代码实现中内存数据操作特征和基本块循环结构特征,根据二进制数据的信息熵理论,实验验证了密码算法内存操作数据的高熵值特性,构建了基于动态循环信息熵的密码函数筛选模型,并采用动静结合的方法重构基本块循环中的动态读写内存数据。测试结果表明了筛选模型的可靠性和准确性。 展开更多
关键词 密码函数 基本块循环 信息熵 动态插桩 内存数据重构
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基于 Pentium Pro 的高性能 BLAS 的设计与实现 被引量:4
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作者 李忠泽 陈瑾 +1 位作者 龙翔 李未 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期455-457,共3页
支持科学和工程计算的BLAS(基本线性代数子程序)在高性能计算中有着重要作用.本文针对PentiumPro的体系结构特点,提出了一些优化方法使得BLAS在PentiumPro上计算性能达到最佳.测试表明,在200MH... 支持科学和工程计算的BLAS(基本线性代数子程序)在高性能计算中有着重要作用.本文针对PentiumPro的体系结构特点,提出了一些优化方法使得BLAS在PentiumPro上计算性能达到最佳.测试表明,在200MHz的PentiumPro上BLAS3的速度可达112Mflops. 展开更多
关键词 寄存器 基本线性代数 子程序 BLAS 循环展开
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一种面向SIMD扩展部件的向量化统一架构
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作者 刘鹏 赵荣彩 +1 位作者 赵博 高伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第9期28-31,44,共5页
随着多媒体应用的普及和高性能计算的需求,越来越多的处理器集成了SIMD扩展。为了针对不同SIMD扩展部件自动生成高效的向量化代码,设计了一套虚拟向量指令集,在此基础上构建了一种面向SIMD扩展部件的向量化统一架构。将输入程序通过向... 随着多媒体应用的普及和高性能计算的需求,越来越多的处理器集成了SIMD扩展。为了针对不同SIMD扩展部件自动生成高效的向量化代码,设计了一套虚拟向量指令集,在此基础上构建了一种面向SIMD扩展部件的向量化统一架构。将输入程序通过向量识别等阶段转变为虚拟向量指令的中间表示,而后通过向量长度解虚拟化和指令集解虚拟化,将其转变为特定SIMD部件的向量指令集。在申威1600、DSP和Alpha上的实验结果表明:统一架构能够针对3种平台自动变换出高效的向量化代码,在DSP上的加速比要明显优于其它两种平台。 展开更多
关键词 向量化 单指令多数据 解虚拟化 基本块 循环展开
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基于JTAG仿真的ARM Linux设备Bootkit检测技术研究 被引量:4
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作者 蒋和国 蒋烈辉 +1 位作者 舒辉 谢耀滨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第2期526-530,共5页
ARM Linux嵌入式设备正遭受着日益严重的Bootkit威胁。针对传统检测技术对Bootkit检测的局限性,提出了一种基于JTAG的固件底层检测方法。该方法以基本块级跟踪和循环识别构成的系统跟踪优化算法为基础,利用跟踪系统的启动过程中记录到... ARM Linux嵌入式设备正遭受着日益严重的Bootkit威胁。针对传统检测技术对Bootkit检测的局限性,提出了一种基于JTAG的固件底层检测方法。该方法以基本块级跟踪和循环识别构成的系统跟踪优化算法为基础,利用跟踪系统的启动过程中记录到的信息,对Bootloader引导阶段和内核启动阶段进行监控,从而实现对ARM Linux嵌入式设备Bootkit的分阶段检测。实验结果表明,以跟踪优化算法为基础的Bootkit分段检测技术不仅极大地提高了跟踪效率,而有有效检测出了Bootkit的存在,达到了预期效果。 展开更多
关键词 嵌入式设备 Bootkit检测 基本块级跟踪 循环识别 分阶段检测
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基于跨基本块变换和循环分布的SLP优化技术
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作者 索维毅 赵荣彩 +1 位作者 姚远 张小妹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期24-28,60,共6页
现有的SLP优化算法无法处理内层循环中存在的依赖环和归约,并且在基本块边界产生大量的冗余拆包和赋值语句,从而导致向量化效率不高。针对该问题,提出了一种基于跨基本块变换和循环分布的SLP优化算法。该算法以控制流图为基础,根据基本... 现有的SLP优化算法无法处理内层循环中存在的依赖环和归约,并且在基本块边界产生大量的冗余拆包和赋值语句,从而导致向量化效率不高。针对该问题,提出了一种基于跨基本块变换和循环分布的SLP优化算法。该算法以控制流图为基础,根据基本块间各数组变量的Define-Use关系以及跨越基本块之间的数据依赖关系进行跨基本块的向量化变换,有序地采用跨基本块变换和循环分布,尽可能发掘最内层循环基本块内语句的并行性,使SLP自动向量化编译器生成具有更多SIMD指令的向量化代码。实验结果表明,该算法能够隐藏更多跨基本块冗余操作的开销,同时利用跨基本块的数据依赖生成更优的SIMD指令,有效地提高了向量化程序的加速比。 展开更多
关键词 SLP 跨基本块变换 循环分布 数据依赖 控制流图 Define-Use关系
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