在基于深度学习的三维点云语义分割算法中，为了加强提取局部特征细粒度能力和学习不同局部邻域之间的长程依赖性，提出一种基于注意力机制和全局特征优化的神经网络。首先，通过加性注意力的形式设计单通道注意力（SCA）模块和点注意力（PA）模块，前者通过自适应调节单通道中各点特征加强对局部特征的分辨能力，后者通过调节单点特征向量之间的重要程度抑制无用特征并减少特征冗余；其次，加入全局特征聚合（GFA）模块，聚合各局部邻域特征，以捕获全局上下文信息，从而提高语义分割精度。实验结果表明，在点云数据集S3DIS上，所提网络的平均交并比（mIoU）相较于RandLA-Net（Random sampling and an effective Local feature Aggregator Network）提升了1.8个百分点，分割性能良好，具有较好的适应性。
攻击者通过伪造车辆遥控钥匙发送的无线射频识别（RFID）信号可以非法开启车辆；而且当车辆遥控钥匙丢失或被盗窃，攻击者可以获取钥匙内部秘密信息并克隆出可用的车辆遥控钥匙，会对车主的财产与隐私安全造成威胁。针对上述问题，提出一种抵抗物理克隆攻击的车载遥控门锁（RKE）双因子认证（VRTFA）协议。该协议基于物理不可克隆函数（PUF）和生物指纹特征提取与恢复函数，使合法车辆遥控钥匙的特定硬件物理结构无法被伪造。同时，引入生物指纹因子构建双因子身份认证协议，消除车辆遥控钥匙被盗用的安全隐患，进一步保障车载RKE系统的安全双向认证。利用BAN逻辑对协议进行安全性分析的结果表明，VRTFA协议可以抵抗伪造攻击、去同步攻击、重放攻击、中间人攻击、物理克隆攻击以及密钥全泄漏攻击等恶意攻击，并满足前向安全性、双向认证性、数据完整性和不可追踪性等安全属性。性能分析表明，VRTFA协议与现有的RFID认证协议相比具有更强的安全性与隐私性和更好的实用性。
环签名具有自发性和匿名性，被广泛用于解决用户身份和数据隐私泄露问题；而无证书公钥密码体制不仅可以解决密钥托管问题，还不需要公钥证书的管理；无证书环签名则结合了上述两者的优点，具有广泛的研究意义，但现有大多数无证书环签名方案基于双线性配对运算和模指数运算，计算成本高、效率低。为了提高签名阶段和验证阶段的效率，提出一种新的基于椭圆曲线的高效无证书环签名（ECL-RS）方案，使用了计算代价低、安全性高、灵活性好的椭圆曲线。该方案的安全性规约为离散对数困难问题和Diffie-Hellman问题，且在随机预言机模型（ROM）下证明了它能够抵抗公钥替换攻击和恶意密钥生成中心攻击，具有不可伪造性和匿名性。性能分析表明，ECL-RS方案只需（n+2）（n表示为环成员个数）次椭圆曲线标量乘法和标量加法运算，以及（n+3）次单向哈希运算，在保证安全的情况下具有较低的计算代价和更高的效率。
针对组合公钥(CPK)中的密钥碰撞和种子密钥矩阵的存储空间问题,提出了一种系数重映射方法,并设计了种子矩阵因子的选取规则.首先,在标识映射环节后,把产生的二进制比特流划分为系数序列和行序列;然后,按照重映射规则对系数序列进行映射,消除值为0的系数,削减了种子矩阵的存储空间;其次,在种子矩阵生成环节,基于系数重映射方法设计选取矩阵因子的规则,使产生的密钥不会发生碰撞;最后,根据行序列以及递增的列序列,选取公、私钥因子,并依据系数序列和公、私钥因子,计算公私钥.理论分析结果表明可以优化存储空间,解决密钥碰撞问题.
针对图像处理与机器视觉以及三维图形渲染等所具有的大规模并行处理特征,通过充分利用面向图形图像处理的多态阵列架构(PAAG)处理器的可编程性以及灵活的并行处理方式,采用操作级并行与数据级并行相结合的并行化设计方法,实现了OpenVX中Kernel函数以及3D图形渲染.实验结果表明,在OpenVX标准图像处理Kernel函数以及图形渲染的并行实现中,采用PAAG处理器中的多指令多数据(MIMD)并行处理方式可以获得斜率为1的线性加速比,比传统图形处理器(GPU)中单指令多数据(SIMD)并行处理方式所得到的斜率值小于1的非线性加速比效率更高.
