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计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

arocmag@163.com

028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    利用多粒度粗糙集属性约简和TOPSIS的IPv6负载均衡机制

    罗宏蓝耿聂良刚粟光旺...
    534-538,543页
    查看更多>>摘要：针对代理移动IPv6(PMIPv6)协议领域研究中,移动节点(MN)与PMIPv6网络内的特定移动接入网关(MAG)相关联会增加MAG负载概率的问题,基于集群的代理移动IPv6(CSPMIPv6)协议,提出利用多粒度粗糙集属性约简的负载均衡方法.首先,基于多粒度粗糙集属性约简的方法,在考虑不同属性子序列对划分结果影响的情况下,更改其连接的切换移动节点(handover mobile node,HMN)选择MAG.然后,改进了理想解相似程度排序方法(TOPSIS),以确定目标MAG.最后,通过实验验证了CSPMIPv6中的信令已得到增强,从而验证了所提出的负载平衡机制.所提出的机制与基于组的PMIPv6切换控制方案(GB-PMIPv6)和基于票证的绑定更新(TBU)协议相比,能够更好地适应内部切换以及负载率增加时的信号变化情况,减小故障率.对比表现较好的GB-PMIPv6机制,新机制的平均排队延迟、切换延迟、端到端延迟和数据包丢失分别可减少9.09％、19.78％、10.20％、6.43％,传输速率可提高8.89％,显著提高了系统性能.

    负载均衡代理移动IPv6协议移动接入网关理想解相似程度排序方法多粒度粗糙集属性约简排队延迟

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    无线传感器网络中基于节点对链路质量的任务分配

    杨桂松张兆莫宇翟秋红...
    539-543页
    查看更多>>摘要：为了提高无线传感器网络中的资源使用效率,提出了一种新颖的算法,即基于节点之间的链路质量将任务分配给一对协同工作的传感器节点.具体来说,算法基于两个相邻节点之间的链接质量来获得这两个节点组成的节点对的能力等级,然后为每个节点对分配一个任务等级(如通过计算强度衡量)可以与此节点对的能力等级相匹配的任务,以便每个节点对可以协同高效地执行每个任务.考虑到一个节点可能会与多个节点组成不同节点对,而这些节点对被分配到的任务可能出现冗余(具有相同任务等级的任务),所以需要调整这些任务以避免执行冗余任务.仿真结果表明,该算法不仅可以提高任务分配效率,而且可以平衡网络能耗.

    无线传感器网络链路质量节点对任务等级冗余任务

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    基于区域用户需求感知的边缘缓存策略研究

    王俊岭胡敏黄宏程
    544-548页
    查看更多>>摘要：针对当前的边缘缓存策略存在的传输能耗高、对较小区域中用户需求感知不足的问题,结合全网与区域在流行内容和流行特征的差异,提出基于区域用户需求感知的边缘缓存策略.首先,依据区域用户的长/短期兴趣和全网流行度信息,估算用户的请求意愿;然后,综合区域用户的需求选择待缓存内容及缓存优先级;最后,考虑基站的位置和用户需求的差异,设计区域缓存能耗优化的联合放置策略.仿真结果表明,所提策略与传统的缓存策略相比在请求命中率、字节命中率和缓存能耗上均有一定提升.

    边缘缓存长/短期兴趣MEC协作缓存能耗缓存放置

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    代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法

    李凡易军凯
    549-552,558页
    查看更多>>摘要：目前针对恶意Android应用的静态检测方法大多基于对病毒哈希值的分析与匹配,无法迅速检测出新型恶意Android应用及其变种,为了降低现有静态检测的漏报率,提高对新型恶意应用的检测速度,提出一种通过深度网络融合模型实现的恶意Android应用检测方法.首先提取反编译得到的Android应用核心代码中的静态特征,随后进行代码向量化处理,最后使用深度学习网络进行分类判别.该方法实现了对恶意应用高准确度的识别,经过与现存方法的对比分析,验证了该方法在恶意代码检测中的优越性.

    代码向量化恶意应用检测深度学习

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    基于角度结构特征的多载体信息隐藏算法

    任帅苏东旭Khurranm Shahzad范傲雄...
    553-558页
    查看更多>>摘要：针对单载体信息隐藏算法的嵌入容量和安全性受载体数量限制无法进一步提升的问题,将载体预处理和秘密信息的嵌入结合于图像角度结构特征(angle structure descriptor,ASD),提出了一种基于角度结构特征的多载体信息隐藏算法.首先,提取图像的ASD特征向量对载体集进行分类,转换得到图像ASD方向场后对其编码;其次,根据载体分类数对秘密信息分段并进行置乱和优化;最后,基于ASD方向场的编码数据,在不同类多数量的载体上完成信息隐藏.在秘密信息提取时增加了对ASD特征向量提取时颜色量化差值的判断,进一步提升算法性能.实验分析表明,与基于单载体和图像分存的信息隐藏算法相比,算法的隐蔽性和鲁棒性都有明显提升,几乎可以完全抵抗基于统计特征的隐写分析,适用于对安全性要求高的大容量秘密信息隐蔽通信等应用.

    多载体信息隐藏秘密通信角度结构特征图像角度结构特征HSV颜色量化

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    一种防边权和语义攻击的位置隐私保护方法

    张润莲赵新红武小年
    559-563页
    查看更多>>摘要：边权攻击和位置语义攻击根据移动用户活动的周边环境推断用户的位置,泄露用户的位置隐私.针对该问题,提出一种防边权攻击的位置语义安全隐私保护方法.该方法将道路的敏感度和关联度结合,构建道路隐私度,描述道路在语义位置的敏感性,及道路与匿名集中其他道路上用户数量分布的均衡性;基于中心服务器结构,根据用户的位置隐私要求,采用宽度优先搜索方式,筛选道路隐私度最小的道路加入匿名集,以生成具备语义安全和防边权推断攻击的匿名集.仿真测试结果表明,该方法筛选的匿名集的匿名成功率达到87％,抗边权攻击和语义攻击的能力要高于对比算法.

    隐私保护位置服务边权攻击位置语义隐私度

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    基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护

    邹劲松李芳
    564-566,571页
    查看更多>>摘要：针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题,提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性(improved scala-ble l-diversity,ImSLD)大数据发布隐私保护方法.该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别(named entity recognition,NER)方法将非结构化数据表示为结构化形式,设计一种改进的可伸缩l-多样性算法来对表现良好的非结构化数据进行匿名化,实现保护非结构化大数据发布的隐私,通过Apache Pig实现ImSLD算法来使其具有可伸缩性.实验表明与MRA和SKA算法相比,改进的ImSLD算法在不同数据集上提供相同级别的隐私时信息损失均优于对比的另外两种算法.

    大数据发布隐私保护l-多样性k-匿名非结构化大数据命名实体识别

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    具有固定密文长度的多授权属性基密钥协商协议

    胡声洲刘志勇何华王幸福...
    567-571页
    查看更多>>摘要：为适应云环境中移动手机等资源限制型设备的使用,降低基于多授权属性基加密的会话密钥协议的计算和通信代价,提出一种能生成固定密文长度交换消息的协议.该协议基于多值访问结构,加强了数据拥有者对系统模型的权限控制;在基于属性的BJM(Blake-Johnson-Menezes)模型和选择访问结构安全模型下,基于判定性q并行双线性Diffie-Hellman指数(q-PBDHE)假设证明了该协议的安全性.通过实验比较分析了类似协议的性能,表明该协议具有较高效率和安全性,适合在轻量级应用场景上使用.

    固定密文长度多授权属性基加密密钥协商协议多值访问结构

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    车载自组网中可证明安全的无证书批认证方案

    曾萍郭瑞芳赵耿马英杰...
    572-578页
    查看更多>>摘要：车载自组网(VANET)可以有效提高交通安全,但在其大量部署前必须解决安全和隐私问题.为此,提出一个VANET中有效的无证书批认证方案来解决传统基于身份的认证方案中存在的密钥托管问题.系统主密钥不预先装载到车辆的防窜改设备中,减少方案的安全性对防窜改设备的依赖;不采用计算量大的双线性对来减少计算开销;利用批认证算法提高认证效率.安全性分析表明,提出的方案在随机预言模型中是可证明安全的;与以往的方案相比,该方案在计算成本和通信成本方面具有较低的开销,适用于实际的VANET环境.

    车载自组网身份认证批认证可证明安全无证书

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    支持多比特加密的全同态加密体制设计

    陈莉周扬段然
    579-583页
    查看更多>>摘要：现有全同态加密体制普遍存在密文尺寸较大和采用单比特加密所导致的效率较低问题.在Gentry等人提出的全同态加密体制(简称GS W13体制)的基础上,通过修改其展开方式,利用近似特征向量技术,提出了一种新的全同态加密体制.在随机喻示模型下,将新体制的安全性归约到判定性容错学习问题(decisional lear-ning with errors,DLWE)的难解性,给出了其正确性和安全性的证明.又在不改变系统参数的条件下,采用多比特加密,对新体制进行优化.与GSW13体制相比,新体制的密文尺寸减小61.47％,加密运算量减少68.97％.新体制不仅减小密文扩张,而且减少同态运算计算次数,从而提高了体制效率.

    云计算全同态加密判定性容错学习问题多比特加密可证明安全

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