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1. 无证书签名方案的安全性分析与改进
樊爱宛 申远 赵伟艇
计算机应用    2014, 34 (8): 2342-2344.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2342
摘要197)      PDF (627KB)(335)    收藏

针对王怡等(王怡,杜伟章.无双线性对的无证书签名方案的分析及改进.计算机应用,2013,33(8):2250-2252)提出的无双线性对运算的无证书签名方案,指出该方案无法抵抗伪造性攻击,并提出改进方案。改进方案加强了签名算法中参数的关联程度,以抵抗伪造性攻击。安全性分析结果表明,在随机预言机模型下,新方案对于自适应选择消息和身份攻击是存在性不可伪造的。改进方案避开双线性对和逆运算,效率优于已有方案。

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2. 基于统一计算设备架构和基因表达式编程的自动聚类算法
杜欣 刘大刚 张开活 申远 赵康 倪友聪
计算机应用    2013, 33 (07): 1890-1893.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1890
摘要912)      PDF (718KB)(531)    收藏
针对基于基因表达式编程(GEP)的自动聚类算法GEP-Cluster中聚类中心的筛选和聚合、计算数据对象到各聚类中心距离两个关键步骤效率不高的问题,提出了一种基于统一计算设备架构(CUDA)和GEP的自动聚类改进算法(CGEP-Cluster)。CGEP-Cluster算法采用基因阅读运算器方法对GEP-Cluster算法的聚类中心筛选和聚合步骤进行改进,并基于CUDA将GEP-Cluster算法中数据对象到各聚类中心距离的计算并行化。实验结果表明,在数据对象规模较大时,CGEP-Cluster算法可获得8倍左右的加速比。CGEP-Cluster算法可用于聚类数未知且数据对象规模较大情况下的自动聚类。
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