为解决血液供应链网络设计中的不确定性问题，建立了一种血液供应链网络多目标鲁棒优化设计模型。首先，针对带有5个节点的血液供应链网络，建立考虑安全库存的、目标为成本最小、存储时间最短的优化函数，并采用 ε约束、Pareto最优和鲁棒优化方法对已建模型进行处理，将多目标问题转化为单目标鲁棒问题；其次，对原有鲸鱼优化算法（WOA）进行改进，引入差分算法的交叉和变异理念，增强了搜索能力并改善了局限性，从而得到差分鲸鱼优化算法（DWOA），并采用此算法对处理后的模型求解。通过数值实例，验证当测试问题相同时，优化模型在需求短缺方面比确定模型的短缺量平均少76%。因此，所提优化模型在应对需求短缺时更具优势；通过仿真对比分析图像，得出DWOA相比WOA、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）中断时间更短并且成本更低。

针对传统的细菌觅食算法在优化过程中存在的趋化步长的不确定性及消除-扩散概率的恒定性不足的问题，提出一种基于非均匀消除-扩散概率的情绪化细菌觅食算法，以解决高维度工程优化问题。首先，在趋化步骤中利用古斯分布搜索机制对细菌个体位置进行更新，以解决细菌因以随机方式在每个维度上游动或翻转而导致的搜索能力差及易陷入局部最优的问题，引入情绪感知因子，利用情绪智能的突变来实现自适应趋化步长，从而避免算法过早收敛；其次，针对细菌个体在消除-扩散过程中概率的恒定性，提出利用线性和非线性概率分布代替传统的常数分布以此实现非均匀分布的构想，通过引入动力因子随机值，限制未定义的搜索空间中的细菌个体，从而节省算法的计算成本。通过六个基准测试函数进行测试，测试结果表明，在计算成本较低的情况下，除针对Rosenbrock函数外，所提算法针对所有函数均具有较低的迭代次数及良好的优化质量，且算法收敛性对比结果表明所提的算法具有较好的收敛性。

针对在线应用中用户行为可信性难监测、难评判的现状和当前用户行为可信性分析理论薄弱问题，提出一种基于无干扰理论的在线用户行为可信性分析方法。首先，从执行单步行为的行为实体身份、状态、环境三方面定义单步行为静态可信性，给出静态可信验证策略；然后，从行为执行过程和结果两个角度定义行为动态可信性，给出行为动态可信验证策略；最后，基于单步行为构建用户行为流程，提出基于可信扩展思想的用户行为流程可信性判定定理，并应用无干扰理论进行定理证明。证明过程及结果验证了所提方法的正确性和有效性。

为解决互联网上使用安全套接层/传输层安全(SSL/TLS)协议保密的数据难以审计的问题,提出了一种基于中间人原理的SSL/TLS保密网络数据的明文采集方法,将作为合法中间人的数据采集器串行接入服务端与客户端之间,在SSL/TLS握手阶段通过修改通信双方传输的握手消息,取得通信双方用于数据加密的密钥,达到解密保密数据、采集其明文的目的。该方法比已有的基于代理服务器原理的采集方法传输时延更短,SSL吞吐率更大,占用内存资源更少;比已有的采集器持有服务端私钥的方案应用范围更广,且不受网络丢包的影响。实验结果表明提出的方法与基于代理服务器原理的采集方法相比,传输时延降低了约27.5%;SSL吞吐率提高了约10.4%,且SSL吞吐率已接近理想情况下的上限值。