针对在高层次综合（HLS）过程中性能提升、功耗降低困难等问题，提出了一种面向高层次综合的自定义指令自动识别方法。在高层次综合过程之前实现对自定义指令的枚举和选择，从而为高层次综合提供通用的自定义指令识别方法。首先，将高层次源代码转换为控制数据流图（CDFG），实现了对源代码的预处理；其次，基于控制数据流图内的数据流图（DFG），采用子图枚举算法以自底而上的方式枚举出所有连通凸子图，有效提高了用户可灵活修改约束条件的能力；然后，分别从面积、性能和代码量三个角度考虑，利用子图选择算法选择部分最佳子图作为最终的自定义指令；最后，用所选的自定义指令重新生成新代码作为高层次综合工具的输入。与传统高层次综合相比，采用基于出现频率的模式选择可平均减少19.1%的面积，采用基于关键路径的子图选择可平均减少22.3%的时延。此外，与TD算法相比，所提算法的枚举效率平均提升70.8%。实验结果表明，自定义指令自动识别方法使高层次综合在电路设计中能够显著地提升性能，减少面积和代码量。

为了更好地刻画良性蠕虫的传播过程，采用了离散时间模型。在离散时间下，考虑恶性蠕虫和良性蠕虫传播对网络的影响，对混合型良性蠕虫的传播过程进行分析和数学建模，通过仿真验证传播模型，并引入泰勒公式对关键参数进行分析比较。理论分析和仿真实验表明，在混合型良性蠕虫释放时间和网络性能一定的条件下，存在一个临界值使得切换时间最佳，而网络敏感度足够小时，不同的切换时间对感染类主机数量的变化几乎没有影响。

以离散余弦变换(DCT)、矩阵奇异值分解(SVD)为基础,提出一种数字水印算法,主要特点就是所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求。实验结果表明:该算法不仅具有较好的透明性,而且对如叠加噪声、JPEG压缩、中值滤波、低通滤波、对比度增强攻击均具有很好的鲁棒性。